PREDIÇÃO DE COMPLICAÇÕES EM CIRURGIA BARIÁTRICA: REVISÃO SISTEMÁTICA
Introdução: A cirurgia bariátrica (CB) é o tratamento padrão ouro para pacientes com obesidade e suas comorbidades. Para minimizar complicações pós-operatórias são estudadas variáveis classificadas como preditores. O processo de validação de preditores pode ser adotado por meio da mineração de dados que ainda é pouco utilizado nessa área. Objetivo: Analisar estudos sobre complicações pós-operatórias em CB, sobre preditores e uso da mineração de dados. Método: De 162 artigos, 30 foram selecionados para a revisão sistemática sobre preditores de complicações em CB. No período de setembro de 2015 a julho de 2016, foram consultadas as bases Lilacs, MedLine, PubMed, SCOPUS e IEEE Xplore Digital Library, com uso dos descritores: CB, complicações, mineração de dados, informática em saúde, valor preditivo de testes e tomada de decisão clínica. Resultados: Foram analisados 165.663 pacientes; 13 artigos apresentaram preditores e apenas 2 aplicaram técnicas de mineração de dados para validação dos preditores. As comorbidades mais estudadas foram diabetes mellitus tipo 2 e hipertensão arterial sistêmica. O período de seguimento variou de 48 horas a 13 anos. A técnica mais comum foi a derivação gástrica em Y de Roux por laparoscopia. Os principais preditores foram: presença ou tempo de duração de diabetes mellitus tipo 2, idade, índice de massa corpórea (IMC) e quantidade de comorbidades. Conclusão: Diversas complicações podem ocorrer após a CB e identificar preditores por meio do uso de técnicas mais sensíveis, como a mineração de dados, pode apoiar a minimização desses eventos.
PREDIÇÃO DE COMPLICAÇÕES EM CIRURGIA BARIÁTRICA: REVISÃO SISTEMÁTICA
-
DOI: 10.22533/at.ed.8161923125
-
Palavras-chave: Cirurgia bariátrica; Complicações; Valor preditivo de testes; Mineração de dados; Tomada de decisão clínica.
-
Keywords: Bariatric surgery; Complications; Predictive value of tests; Data mining; Clinical decision-making.
-
Abstract:
Background: Bariatric surgery (BS) is the gold standard treatment for patients with obesity and your comorbidities. To minimize postoperative complications variables classified like predictors are analyzed. The predictor validation process may be adopted through data mining who yet is few utilized in this area. Objective: Analyze studies on postoperative complications in BS, about predictors, and use of data mining. Method: Out of 162 articles, 30 were selected for the systematic review about predictors of complications in BS. Within the period from September 2015 to July 2016, the databases LILACS, MedLine, PubMed, SCOPUS, and IEEE Xplore Digital Library were accessed, using the descriptors: BS, complications, data mining, medical informatics, predictive value of tests, and clinical decision-making. Results: A total of 165,663 patients were analyzed; 13 articles had predictors and only 2 applied data mining techniques to validate predictors. The comorbidities most frequently studied were type 2 diabetes mellitus and hypertension. The follow-up period ranged from 48 hours to 13 years. The most usual technique was Roux-en-Y gastric bypass by laparoscopy. The main predictors were: presence or duration of type 2 diabetes mellitus, age, body mass index (BMI), and number of associated or cardiac comorbidities. Conclusion: Several complications can occur after BS and identifying predictors using rather sensitive techniques, such as data mining, may support the minimization of these events.
-
Número de páginas: 15
- Starch Melo de Souza
- Josemberg Marins Campos
- Paulo Jorge Leitão Adeodato
- Magdala de Araújo Novaes
- CLAUDINALLE FARIAS QUEIROZ DE SOUZA
