Dados do Trabalho
Título
O uso de modelos de “Análise de Decisão Multicritérios” na identificação de pacientes graves para uma abordagem familiar precoce, comunicação participativa e humanização nas UTIs
Objetivo
Os preditores de mortalidade são dados fundamentais para gestão e avaliação de qualidade do cuidado nas UTIs. No entanto, com relação a cuidados de fim de vida, estudos com familiares de pacientes apontam que as falhas de comunicação médica é um contexto que compromete a qualidade do atendimento, gera ressentimentos, desconfiança e conflitos.
Dessa forma, utilizando escores de identificação de pacientes mais graves, nossa proposta é, realizar uma abordagem familiar precoce, para melhorar o vínculo com familiares, facilitar a comunicação, promover o bem estar e proporcionar um atendimento mais humanizado.
Métodos
Pela metodologia AHP (Analytic Hierarchy Process) pacientes mais graves e com maior risco de óbito serão selecionados e considerados por critérios hierárquicos: tempo de internação prolongado; SAPS 3 (Simplified Acute Physiology Score III), uso de ventilação mecânica e de drogas vasoativas. Em seguida será realizado o acolhimento dos familiares.
Resultados
O acolhimento dos familiares, para que sejam ativos na comunicação médica (participar de decisões, expressar perspectivas, dirimir dúvidas, compreender diagnósticos, etc), bem como outras estratégias: flexibilização dos horários de visita, falar sobre necessidades emocionais, espirituais e proximidade da morte podem ser uma técnicas para se ter um ambiente mais acolhedor e humanizado para pacientes e familiares.
Conclusão
O acolhimento familiar e a comunicação têm sua parcela a contribuir para melhoria da qualidade do atendimento nas UTIs e poderão ser ferramenta de apoio a intensivistas no esforço de transformação dessas unidades em um ambiente mais humanizado. Afinal, é sabido que, a humanização pode melhorar os resultados clínicos e reduzir a mortalidade.
Área
Terminalidade, Humanização
Autores
Mariana Lins Chaves, Darlin Gonçalves Sena, Augusto da Mota Passos Filho, Gabriela Coelho Coutinho, Ana Claudia Luna Candido, Barbara Lins Silva