Banca de QUALIFICAÇÃO: IGOR MICHEL RAMOS DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : IGOR MICHEL RAMOS DOS SANTOS
DATA : 31/10/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Sala Virtual - https://meet.google.com/ywf-erdx-kao
TÍTULO:

EFICÁCIA DO APLICATIVO DE TELEMEDICINA JOIN NO PROGRAMA “AVC DÁ SINAIS” EM ALAGOAS

PALAVRAS-CHAVES:

Acidente Vascular Cerebral; Telemedicina; Join; Linha de Cuidado do AVC; Diagnóstico do AVC e Tratamento do AVC.

PÁGINAS: 84
RESUMO:

Introdução: O acidente vascular cerebral constitui uma grave ameaça à saúde pública global, sendo a segunda causa de mortalidade e a principal fonte de incapacidade mundial. O programa “AVC dá Sinais” do estado de Alagoas, por meio do aplicativo de telemedicina Join, busca garantir uma assistência humanizada e eficiente aos pacientes com suspeitas da doença, priorizando o tempo para assegurar o diagnóstico precoce e o tratamento adequado. Este serviço permite que enfermeiros e médicos discutam os casos dos pacientes com sinais e sintomas de AVC em tempo real, garantindo o acesso rápido aos exames de tomografia para uma tomada de decisão clínica ágil. Além disso, a tecnologia otimiza o atendimento no Sistema de Regulação Estadual (SISREG) e assegura a continuidade do cuidado no Ambulatório Pós-AVC. Objetivo: Avaliar a eficácia do aplicativo de telemedicina Join no fluxo de atendimento do programa AVC Dá Sinais em Alagoas, com ênfase no diagnóstico e tratamento do AVC. Metodologia: Estudo de abordagem quantitativa e natureza explicativo-analítica, quase-experimental, longitudinal, retrospectivo e documental, no qual utiliza dados secundários disponibilizados pela Secretaria de Estado da Saúde de Alagoas, proveniente do Programa AVC Dá Sinais do Estado de Alagoas. A pesquisa se dividiu em cinco etapas denominadas coleta de dados, pré-processamento, análise estatística, modelagem preditiva utilizando algoritmos de Machine Learning (Random Forest e XGBoost) e análise de sensibilidade. O estudo seguiu os princípios éticos e da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, tendo carta de anuência aprovada pela Secretaria de Estado da Saúde de Alagoas por meio do registro 02000.0000027098/2024. Resultados: Dos 4.468 casos registrados no aplicativo de telemedicina Join, 61,2% tiveram diagnóstico positivo para o acidente vascular cerebral, destes, 41% eram de origem isquêmica. O sexo masculino foi o mais acometido, com 51,07%, e as comorbidades mais presentes foram hipertensão arterial (66,2%) e diabetes mellitus (56,2%). Quanto à National Institutes of Health Stroke Scale inicial era de 7 a 15 pontos, quando comparado ao final, reduziu para 3 a 5 pontos. O tempo entre a realização da tomografia e a interpretação foi de 16,34 minutos; entre a interpretação da tomografia e início do trombolítico, 12,93 minutos; e interpretação da tomografia e início do procedimento de hemodinâmica em 32,33 minutos. O modelo Random Forest para o diagnóstico apresentou uma precisão de 97% e para eficácia do tratamento foram utilizados o Random Forest e o XGBoost, que mostrou um bom desempenho com erro médio inferior a 1 ponto. Já na análise de sensibilidade, observou-se que o modelo se mostrou pouco sensível a pequenas variações. Conclusão: Por conseguinte, o estudo demonstra a viabilidade e a relevância do uso do aplicativo Join como ferramenta de telemedicina para a otimização do fluxo de atendimento do AVC. Assim, o Join mostrou-se capaz de registrar e organizar informações críticas, fornecendo subsídios para avaliar a agilidade do fluxo assistencial e sua relação com os desfechos neurológicos.

MEMBROS DA BANCA:
Interno(a) - 1186294 - CHRISTEFANY REGIA BRAZ COSTA
Presidente - 1566710 - ISABEL COMASSETTO
Externo(a) à Instituição - MARÍLIA PERRELLI VALENÇA - UPE