1. Predictive model of hospitalization for children and adolescents with chronic disease
- Author
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Yana Balduíno de Araújo, Sérgio Ribeiro dos Santos, Nívea Trindade de Araújo Tiburtino Neves, Érika Leite da Silva Cardoso, and João Agnaldo Nascimento
- Subjects
Male ,medicine.medical_specialty ,Adolescent, Hospitalized ,Adolescent ,Cross-sectional study ,media_common.quotation_subject ,RT1-120 ,MEDLINE ,Vulnerability ,Decision tree ,Hospitalización ,Árboles de Decisión ,Criança ,Nursing ,02 engineering and technology ,Enfermedad Crónica ,03 medical and health sciences ,0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering ,Humans ,Medicine ,Child ,General Nursing ,Adolescente ,Doença Crônica ,media_common ,Hospitalização ,030504 nursing ,business.industry ,Decision Trees ,Árvores de Decisões ,Hospitalization ,Cross-Sectional Studies ,Health promotion ,Child, Preschool ,Family medicine ,Niño ,Public hospital ,Unemployment ,Chronic Disease ,Female ,020201 artificial intelligence & image processing ,Observational study ,0305 other medical science ,business ,Child, Hospitalized - Abstract
Objectives: Describe a predictive model of hospitalization frequency for children and adolescents with chronic disease. Methods: A decision tree-based model was built using a database of 141 children and adolescents with chronic disease admitted to a federal public hospital; 18 variables were included and the frequency of hospitalization was defined as the outcome. Results: The decision tree obtained in this study could properly classify 80.85% of the participants. Model reading provided an understanding that situations of greater vulnerability such as unemployment, low income, and limited or lack of family involvement in care were predictors of a higher frequency of hospitalization. Conclusions: The model suggests that nursing professionals should adopt prevention actions for modifiable factors and authorities should make investments in health promotion for non-modifiable factors. It also enhances the debate about differentiated care to these patients. RESUMEN Objetivos: Describir un modelo predictor de frecuencia de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas. Métodos: Se construyó un modelo basado en árboles de decisión, utilizando un banco de datos de 141 niños y adolescentes con enfermedades crónicas internados en hospital público federal. Para elaborar el modelo fueron consideradas 18 variables, la frecuencia de internación fue definida como desenlace. Resultados: Se obtuvo un árbol de decisiones capaz de clasificar correctamente al 80,85% de los participantes. La lectura del modelo permitió entender que las situaciones de mayor vulnerabilidad, como desempleo, bajos ingresos, restricciones y ausencia de compromiso familiar para el cuidado, actuaron como predictoras de mayor frecuencia de internación hospitalaria. Conclusiones: El modelo sugiere a la enfermería y equipo acciones preventivas para aquellos factores modificables, e inversión en promoción de salud para los factores no modificables; fortaleciendo también el debate sobre el cuidado diferenciado para esta población. RESUMO Objetivos: Descrever um modelo preditor de frequência de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica. Métodos: Foi construído um modelo baseado em árvore de decisão, a partir do banco de dados de 141 crianças e adolescentes, com doença crônica, internados em um hospital público federal. Para construção do modelo, foram incluídas 18 variáveis e a frequência de internação foi definida como desfecho. Resultados: Obteve-se uma árvore de decisão capaz de classificar corretamente 80,85% dos participantes. A leitura do modelo proporcionou o entendimento de que as situações de maior vulnerabilidade, como desemprego, baixa renda, restrições e ausência de envolvimento da família no cuidado, foram preditoras da maior frequência de internação hospitalar. Conclusões: O modelo sugere à enfermagem e equipe ações de prevenção para os fatores modificáveis e investimentos em promoção à saúde para os fatores não modificáveis e fortalece o debate sobre o cuidado diferenciado para esse público.
- Published
- 2020