CONSTRUÇÃO DAS REDES BAYESIANAS NO DIAGNÓSTICO DE ENFERMAGEM DE NÁUSEA
Este trabalho descreve uma
pesquisa desenvolvida para a formalização
do conhecimento sobre o diagnóstico de
náusea, com o uso de Redes Bayesianas (RB).
Estas são compostas por diversas variáveis
de entrada e uma de saída, o que possibilita
a formalização de conhecimento através da
construção de relações causa-efeito (RUSSELL
e NORVIG, 2013). RB são representadas por
grafos acíclicos onde os nodos representam
as variáveis, as setas a dependência entre as
variáveis e o valor representa a probabilidade
de ocorrência. Os diagnósticos de enfermagem
são julgamentos clínicos sobre as respostas
do indivíduo, da família, ou da comunidade
aos problemas de saúde/processos de vida
reais ou potenciais (CARPENITO-MOYET,
2011). O objetivo deste trabalho é descrever
a construção de uma Rede Bayesiana sobre
o diagnóstico de náusea, trata-se de um relato
de experiência sobre a construção de uma RB.
A RB foi desenvolvida utilizando o seguinte
modelo: título, característica definidora e fator
relacionado, em seguida foram elencadas as
intervenções de enfermagem. A taxonomia
utilizada atualmente é o Diagnósticos de
Enfermagem da NANDA International -
Definições e classificação (NANDA-I, 2013).
Para a criação da RB utiliza-se um software
desenvolvido por integrantes do projeto. Ao final,
temos uma rede de probabilidades que pode
ser utilizada no ensino do conteúdo referente
a diagnósticos de enfermagem no decorrer
do curso, bem como, inserido como motor de
um Simulador virtual educativo. Pretende-se que a rede possa auxiliar o aluno no
planejamento do atendimento, decisão, raciocínio clínico e pensamento crítico.
CONSTRUÇÃO DAS REDES BAYESIANAS NO DIAGNÓSTICO DE ENFERMAGEM DE NÁUSEA
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DOI: 10.22533/at.ed.8041905067
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Palavras-chave: Diagnósticos de enfermagem; Simulador Virtual; Rede Bayesiana
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Keywords: Nursing diagnosis. Educational game. Bayesian Network.
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Abstract:
This paper describes a research developed to formalize knowledge about
the diagnosis of nausea with the use of Bayesian Networks (RB). These are composed
of several input variables and an output variable, which enables the formalization of
knowledge through the construction of cause and effect relationships (RUSSELL and
NORVIG, 2013). RB are represented by acyclic graphs where the nodes represent
the variables, the arrows the dependence between the variables and the value
represents the probability of occurrence. Nursing diagnoses are clinical judgments
about individual, family, or community responses to real or potential health problems /
life processes (CARPENITO-MOYET, 2011). The objective of this work is to describe
the construction of a Bayesian Network on the diagnosis of nausea, it is an experience
report about the construction of an RB. RB was developed using the following model:
related factor, defining characteristic, and title, followed by nursing interventions. The
taxonomy currently used is the NANDA International Nursing Diagnostics - Definitions
and Classification (NANDA-I, 2013). RB is created using software developed by project
members. At the end, we have a network of probabilities that can be used in teaching
content related to nursing diagnoses during the course, as well as, inserted as the
engine of an educational game. It is intended that the network can assist the student in
the planning of care, decision, clinical reasoning and critical thinking.
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Número de páginas: 15
- Gabriela Antoneli
- Fernanda Diniz Flores
- Renata Émilie Bez Dias
- Marta Rosecler Bez
- Michele Antunes
- Marie Jane Soares Carvalho
- Luana Daniela de Souza Rockenback
