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The patient journey had to be modified because of the Covid-19 pandemic, causing insecurity, especially in health conditions in a time-sensitive treatment. Identifying these changes and their consequences is essential to improving the healthcare process and guaranteeing patient safety. Process mining (PM) helps evaluate the patient journey discovering care delays, bottlenecks, and non-conformities. This paper aims to apply PM to discover and analyze the patient pathway during stroke care in two different contexts, before and after the Covid-19 outbreak, and to correlate these pathways to patient outcomes. It was a retrospective cross-sectional study including 509 analyzed event logs, employing the most relevant population-based stroke registry of Latin America. Two process models were uncovered to illustrate the patient journey before and during the pandemic. The main findings were the worsening of the patient's health status at their hospital admission, the reduction of hospitalization time, the increased delay for receiving reperfusion therapies after hospital admission, and the preference for the referral hospital instead of emergency services. PM assisted in identifying time-sensitive events and allowed the improvement of patient safety. This methodology can be replicated in other healthcare studies.

Resumo Contexto A amputação e a desarticulação objetivam melhorar a saúde de um indivíduo, mas esses tratamentos apresentam taxas significantes de mortalidade que variam de acordo com os fatores relacionados. Objetivo Identificar as associações entre os determinantes da mortalidade pós-operatória da amputação. Métodos Estudo do tipo caso-controle (óbito versus não óbito) em que foi adotada a descoberta de regras de associação (abordagem da mineração de dados) e métricas epidemiológicas sobre 173 registros de pacientes amputados em um hospital público de Santa Catarina em 2014. Resultados Os principais determinantes foram: idade > 60 anos [odds ratio (OR) = 3,0], sexo feminino (OR = 2,0), baixa escolaridade, hipertensão (OR = 3,0), diabetes (OR = 1,6) e tabagismo (OR = 1,8). Dos pacientes com idade entre 60 a 69 anos (38%), 87,9% evoluíram para alta, estando o óbito associado a doença vascular periférica. Quando a idade foi > 70 anos, embolia e trombose de artérias dos membros inferiores foram o fator de exceção (óbito). As patologias com maior associação ao óbito foram doença vascular (47,0%), diabetes (29,4%), doença cardíaca (razão de risco = 11,4), doença renal (OR = 10,4) e doença pulmonar (OR = 5,2). As cirurgias proximais estiveram mais associadas ao óbito do que as distais. Entre os pacientes que foram a óbito, 76,0% foram submetidos a raquianestesia e 24,0% a anestesia geral. Conclusão A mineração de dados permitiu identificar as associações vinculadas ao óbito entre as diferentes variáveis e diagnósticos, como por exemplo, entre idade > 70 anos e diagnóstico de embolia e trombose de artérias dos membros inferiores.