O PEP (Prontuário Eletrônico da Pessoa) tem sido criticado por produzir muito trabalho e gerar poucos benefícios. Por conta disso, muitas pesquisas têm sido realizadas para aprimorar esta tecnologia digital de modo que o referencial do PEP seja a pessoa e não a contabilidade da instituição de saúde apenas (Glaser, 2020).
Para tanto, considerando que o PEP é igualmente um portal de acesso para o(a) paciente, é preciso focar tanto nos dados clínicos essenciais ao plano terapêutico colaborativo quanto na qualidade do processo de coleta seja pelo(a) profissional de saúde, bem como pelo(a) paciente, familiar, dispositivo eletrônico ou outra fonte relacionada.
Na perspectiva da saúde digital para populações impactadas por ideologias opressivas, o problema que interessa no momento é identificar os dados clínicos essenciais para a composição do “dashboard” da pessoa no PEP, considerando o diagnóstico “Risco de Complicação Associada à Atenção à Saúde” (10041296). Estes dados, transformados em informação, por algoritmos isentos de vieses (Embi, 2021), devem facilitar a quem cuida, igualmente à pessoa, o monitoramento preditivo da sua condição.
A solução em pauta aqui a intervenção de enfermagem “vigilância contínua” (10005093) expressa no dashboard a partir da análise preditiva de alguns dados clínicos essenciais da pessoa adulta (Gatara et al, 2020), atuando na equipe interprofissional.
OBS: tabela e artigo em construção. Opiniões e críticas são bem vindas
Os dados essenciais sobre a pessoa são coletados por meio da entrevista clínica e do exame físico realizados pelo(a) profissional de saúde em cada encontro clínico (Finlay et al, 2014; Silva, Lima e Fuly, 2012), alimentando assim o sistema de análise preditiva em ação no PEP.
A pergunta a se fazer antes de registrar no PEP:
– A função X do(a) paciente está dentro dos limites normais?
( ) OK ( ) Não OK
Este sistema também é alimentado por dados inseridos pela própria pessoa ou por dispositivos de monitoramento, enfim, por quem ou o quê está envolvido na promoção da saúde da pessoa, principalmente ela própria.
Neste sentido, a entrevista clínica e o exame físico, tanto no encontro inicial quanto nos encontros continuados, têm grande relevância, assim como a inserção dos dados em tempo hábil no PEP.
Cabe observar que advoga-se para o PEP a centralidade da pessoa, do encontro clínico paciente-profissional. Neste sentido, com base em alguns estudos igualmente (Liao et al, 2015; Mahnaz et al, 2019), julgo relevante ter como referencial na coleta dos dados essenciais os Padrões Funcionais de Saúde de Gordon.
Por fim, garantir que os dados sejam coletados com compaixão clínica e registrados do PEP com acuidade de modo a propiciar a tomada de decisão em tempo hábil deve, no meu entender, ser uma orientação do cotidiano do trabalho baseado em valor. Até porque, com a saúde digital: “the analytic comes to the data instead of the data to the analytic”. Em tradução livre: na saúde digital, a vigilância em saúde é no PEP e no ponto do cuidado também.
Referências
Glaser, J. It’s Time for a New Kind of Electronic Health Record, Havard Business Review, Jun, 2020. Disponível em https://hbr.org/2020/06/its-time-for-a-new-kind-of-electronic-health-record
Oner, B, Zengul, FD, Oner, N, Ivankova, NV, Karadag, A, Patrician, PA. Nursing-sensitive indicators for nursing care: A systematic review (1997–2017). Nurs Open. 2021; 8: 1005– 1022. https://doi.org/10.1002/nop2.654
Embi PJ. Algorithmovigilance—Advancing Methods to Analyze and Monitor Artificial Intelligence–Driven Health Care for Effectiveness and Equity. JAMA Netw Open. 2021;4(4):e214622. doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.4622 https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2778569
Gathara, D., Zosi, M., Serem, G. et al. Developing metrics for nursing quality of care for low- and middle-income countries: a scoping review linked to stakeholder engagement. Hum Resour Health 18, 34 (2020). https://doi.org/10.1186/s12960-020-00470-2
Liao PH, Hsu PT, Chu W, Chu WC. Applying artificial intelligence technology to support decision-making in nursing: A case study in Taiwan. Health Informatics J. 2015 Jun;21(2):137-48. doi: 10.1177/1460458213509806. PMID: 26021669.
Mahnaz Khatiban, Shahin Tohidi, Maryam Shahdoust, The effects of applying an assessment form based on the health functional patterns on nursing student’s attitude and skills in developing the nursing process,
International Journal of Nursing Sciences, Volume 6, Issue 3, 2019, https://doi.org/10.1016/j.ijnss.2019.06.004.
Finlay GD, Rothman MJ, Smith RA. Measuring the modified early warning score and the Rothman index: advantages of utilizing the electronic medical record in an early warning system. J Hosp Med. 2014 Feb;9(2):116-9. doi: 10.1002/jhm.2132. Epub 2013 Dec 19. PMID: 24357519; PMCID: PMC4321057.
Silva VSF, Lima DVM, Fuly PSC. Instrumento para a realização de exame físico: contribuindo para o ensino em enfermagem. Esc. Anna Nery. 2012;16(3):514-522 http://www.eean.edu.br/2017/detalhe_artigo.asp?id=783
The Book of OHDSI – The common data model. Chapter 4. 2021. Disponível em https://ohdsi.github.io/TheBookOfOhdsi/CommonDataModel
Como citar:
Cruz, Isabel CF da. Estudando sobre o Encontro Clínico mediado pelo PEP: dados essenciais. NEPAE/UFF. Niterói, 01/06/2021. Disponível em https://nepae.uff.br/?p=1883
