Modelo de previsão multivariável do resultado total da substituição do joelho

A artroplastia total do joelho (ATJ) é um procedimento cirúrgico aplicado como uma solução comum para superar as limitações produzidas pelos estágios avançados da gonartrose grave. O procedimento tem alta prevalência, altos custos associados e é considerado custo-efetivo. A reabilitação é essencial para otimizar os resultados. Entretanto, na prática clínica, o tempo de reabilitação de cada paciente pode ser muito variável, e os tempos programados podem carecer da objetividade necessária. A atual limitação de recursos e o aumento da prevalência tornam imprescindível a geração de estratégias para otimizar os resultados cirúrgicos, de forma que a utilização dos recursos do sistema de saúde seja eficiente sem prejuízo do benefício do paciente. Para tanto, informações objetivas e pragmáticas devem estar disponíveis e devem ser baseadas em evidências científicas para auxiliar na tomada de decisões clínicas. De fato, vários fatores demográficos, biomédicos e psicossociais foram identificados como preditores de resultados de ATJ (ou seja, peso, idade, expectativas...). Algumas delas têm sido associadas à necessidade de recursos hospitalares após a cirurgia. No entanto, a maioria das pesquisas baseia suas previsões em estudos retrospectivos, que são limitados no tipo de variáveis ​​que podem ser usadas (histórico clínico), qualidade dos registros e limitações dos desenhos retrospectivos. Por outro lado, a maioria das pesquisas prospectivas baseia suas previsões em um número limitado de resultados. Para superar essas limitações, este projeto foi concebido como um estudo observacional prospectivo com duas observações de cada paciente.

• O objetivo principal é implementar um modelo de predição multivariável do resultado da ATJ, de modo que o procedimento seja otimizado em dois aspectos: recuperação do paciente (benefício social e econômico) e utilização de recursos do sistema de saúde (benefício econômico). A implementação requer um processamento da informação amostrada através de vários algoritmos e processamento de dados inovadores neste campo, com base em técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina. Este será utilizado na busca do modelo com maior capacidade preditiva.
• Como objetivo secundário, a informação extraída dos doentes tanto na fase final da patologia, como a médio prazo após a intervenção, permitirá estudar a realidade funcional e psicossocial dos sujeitos com osteoartrose do joelho.