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Tipo: Dissertação
Título: Uso clínico dos códigos CID: um estudo exploratório em larga escala
Título em inglês: ICD codes usage: a large-scale exploratory study
Autor(es): Nunes, Davidson Alves
Orientador: Ferreira Filho, João Bosco
Palavras-chave: Classificação Internacional de Doenças;Software para saúde;Planos de saúde;Distribuições em saúde;Estatística em saúde
Data do documento: 2021
Citação: NUNES, Davidson Alves. Uso clínico dos códigos CID: um estudo exploratório em larga escala. 2021. 65 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021.
Resumo: A Classificação Internacional de Doenças (CID) é referência mundial na identificação de doenças e agravos à saúde. O código é amplamente utilizado para estudos estatísticos, bem como para gestão, controle, auditoria e outros fins na saúde. Este estudo exploratório tem como objetivo fornecer um panorama da utilização dos códigos CID-10 por médicos durante o atendimento ao paciente, avaliando os códigos mais prevalentes e investigando possíveis categorizações. Mais de 2,5 milhões de registros eletrônicos de saúde de 40 hospitais diferentes em 256 clínicas no Brasil foram coletados. Os códigos que mais impactam os serviços de saúde e especialidades médicas relacionadas foram classificadas. Duas distribuições distintas foram identificadas: uma em escala e a outra linear. Diversos agrupamentos semânticos relevantes ajudaram os profissionais de saúde na seleção de códigos. As conclusões relataram os problemas mais prevalentes no serviço e os possíveis processos de preenchimentos dos códigos. Modificações nas atividades de trabalho e na modelagem de novas ferramentas geraram sugestões para futuras contribuições.
Abstract: The International Classification of Diseases (ICD) is a world reference in identifying diseases and health problems. The code is widely used for statistical studies, as well as for management, control, auditing and other purposes in healthcare. This exploratory study aims to provide an overview of the use of ICD-10 codes by physicians during patient care, evaluating most prevalent codes and investigating possible categorizations. We have collected and extracted more than 2.5 million electronic health records from 40 different hospitals in 256 clinics across Brazil. We identify the codes that most impact healthcare services and related medical specialties. Statistically, we draw two distinct distributions: scaled and linear. We look at relevant semantic groupings that can help code selection selection. In conclusion, we have identified the most prevalent problems in the service, the possible processes for filling in the codes, and propose changes in work activities and in the tool’s modeling.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64281
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