Care4Value - Patient Care Dashboard

Basso, Soraia; Maximiano, Marisa; Reis, Catarina I.

http://hdl.handle.net/10400.8/3616

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Care4value-Patient-care-dashboard.pdf		472.6 KB	Adobe PDF	Download

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Authors

Basso, Soraia

Maximiano, Marisa

Reis, Catarina I.

Abstract(s)

O aumento dos custos de saúde é, atualmente, uma preocupação em todos os países desenvolvidos. Nos cuidados continuados esta preocupação é reforçada pelo envelhecimento da população e pela correspondente prevalência de doenças crónicas. Assim, é fundamental medir com precisão os custos e os resultados em saúde, melhorando o valor criado para os utentes, ou seja, os resultados de saúde centrados no utente por unidade monetária de custo (Porter & Kaplan, 2016). O trabalho aqui descrito está incluído no projeto CARE4VALUE e tem como foco principal a importação de dados de forma automatizada e estruturada que permitirá a classificação futura, por exemplo, a categorização dos utentes por níveis de complexidade de condição clínica que poderá ter impacto no cálculo do custo de saúde do utente. A plataforma Patient Care Dashboard (PCD) centra-se na recolha de dados quantitativos no âmbito da aplicação de escalas de avaliação clínica (Barthel, Braden, Escala da Dor, MNA, Gijón) que permitem avaliar o estado de saúde do utente (Bieri, Reeve, Champion, Addicoat, & Ziegler, 1990; Collin, Wade, Davies, & Horne, 1988; González et al., 1999). A plataforma é composta por dois módulos: importação e visualização. O módulo de importação é responsável pela leitura e tratamento de documentos existentes em formato digital (Excel, PDF, entre outros) já com os valores da aplicação das escalas referentes a um utente e fornecidos pelas equipas clínicas. Assim, de uma forma automatizada, será possível agregar todos estes valores com histórico e relativos a um mesmo utente num repositório central de dados. O módulo de visualização permitirá apresentar os valores recolhidos garantindo uma standardização desses valores, com o especial intuito de os utilizar como base do cálculo da classificação da condição clínica de cada utente. Permite ainda a exportação dos dados para formatos padrão (ex. CSV, Excel) para análise posterior. Atualmente, o trabalho está a ser desenvolvido para a vertente WEB, recorrendo às tecnologias Vue.js (Vuejs.org, 2018) e Node.js (Nodejs.org, 2018).