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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Aplicativo para smartphone de gerenciamento do cuidado aos indivíduos com lesão por pressão
metadata.dc.creator: Castelo Branco, Huara Paiva
metadata.dc.contributor.advisor1: Santana, Levy Aniceto
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Neves, Rinaldo de Souza
metadata.dc.description.resumo: Introdução: o enfermeiro desempenha um papel essencial na assistência à pessoa com lesão por pressão (LPP), e uma das etapas do planejamento do cuidado é extrair características da composição tecidual do leito das feridas. Contudo, na prática, o julgamento fundamentado na habilidade individual em apreciar visualmente as lesões tem-se demostrado subjetivo e impreciso. Objetivos: desenvolver aplicativo de smartphone para segmentação e classificação automática dos tecidos presentes no leito das LPP por meio do processamento de imagens digitais. Métodos: pesquisa aplicada cujo resultado final é a produção tecnológica da primeira versão do aplicativo Gerenciador de Feridas (GeFe App) para smartphone. Seguiu o modelo do Design Instrucional Sistemático constituído por três etapas: análise, design e desenvolvimento. A aquisição das 20 imagens de LPP sacrais e trocantéricas ocorreu de novembro de 2018 a janeiro 2019, e forneceu as cores das características do leito das lesões. Oito enfermeiros atuantes na avaliação e tratamento de feridas na SES/DF apreciaram as imagens identificando os tecidos de granulação, epitelização, necrose de liquefação e coagulação. Os resultados contribuíram para o julgamento do desempenho da técnica concebida. Resultados: A precisão global do GeFe App na identificação de granulação, liquefação e coagulação foi de 75%. Constatou-se independência intraobservador nos desfechos das aferições realizadas pelo aplicativo. Produtos desenvolvidos: foi concebido um aplicativo para smartphones, executado em dispositivo Android. O GeFe App apresenta três interfaces principais: paciente, ferida e relatório. Na funcionalidade Paciente está embutido um instrumento de coleta de dados. Para o módulo Ferida desenvolveu-se um algoritmo de reconhecimento de padrões a partir da rede neural artificial Self Organizing Maps, na qual automaticamente são delimitados os contornos da lesão e identificados os tecidos presentes no leito. Ao final, são gerados relatórios arquivando as informações qualitativas e semi-quantitativas registradas. Conclusões: o GeFe App obteve resultados promissores e, futuramente, a técnica permitirá que os enfermeiros avaliem a composição tecidual precisamente, um passo essencial ao diagnóstico e tratamento de LPP.
Abstract: Introduction: nurses play an essential role in assisting the person with pressure ulcer (PU), and one of the steps in care planning is to extract characteristics of the tissue composition of the wound bed. However, in practice, judgment based on individual ability to visually assess injuries has been shown to be subjective and imprecise. Objectives: to develop a smartphone app for segmentation and automatic classification of the tissues present in the PU bed through the processing of digital images. Methods: applied research whose final result is the technological production of a first version of Wound Manager (GeFe App) for smartphone. It followed the model of Systematic Instructional Design consisting of three stages: analysis, design and development. The acquisition of 20 sacral and trochanteric LPP images occurred from november 2018 to january 2019, and provided the color characteristics of the wound bed. Eight nurses working in the evaluation and treatment of wounds in SES / DF appreciated the images identifying the granulation tissue, epithelization, eschar and slough. The results contributed to evaluate the performance of the developed technique. Results: The overall accuracy of the GeFe App in the identification of granulation, liquefaction and coagulation was 75%. Intraobserver independence was verified in the endpoints of the measurements performed. Developed products: an app for smartphones was developed, running on Android device. GeFe App has three main interfaces: patient, wound and report. In Patient functionality there is a built-in data collection instrument. For the wound module, a pattern recognition algorithm was developed using artificial neural network Self Organizing Maps, in which the contours of the lesion are automatically delineated and the tissues present in the wound bed are identified. In the end, reports are generated archiving the qualitative and semi-quantitative information recorded. Conclusions: The GeFe App obtained promising results such the technique should support nurses to evaluate tissue composition precisely, an essential step in the diagnosis and treatment of PU.
Keywords: Lesão por pressão
Fotografia
Smartphone
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Escola Superior de Ciências da Saúde
metadata.dc.publisher.initials: ESCS
metadata.dc.publisher.department: Coordenação de Pós-graduação e Extensão
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciências para a Saúde, Mestrado Profissional em Ciências para a Saúde
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.fepecs.edu.br:8443/handle/123456789/241
Issue Date: 1-Aug-2019
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