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Trajetórias funcionais e predição da capacidade de deambulação na alta da UTI

Estudo retrospectivo da Fiocruz sobre a evolução diária da mobilidade funcional de pacientes na UTI e o desenvolvimento de modelos para identificar precocemente a probabilidade de deambulação na alta.

Status
Inscrições abertas
Modalidade
Iniciação Científica / Extensão
Dedicação
4 horas semanais
Semestre de divulgação
02-2026

Áreas: Inteligência Artificial em Saúde · Ciência de Dados em Saúde · Medicina Intensiva · Reabilitação Funcional

Sobre o projeto

O projeto da Fiocruz investiga a evolução diária da mobilidade funcional de pacientes internados em unidade de terapia intensiva (UTI) e sua associação com a capacidade de deambulação na alta, isto é, a capacidade de caminhar ao deixar a UTI.

Além da sobrevida, a recuperação da independência para atividades cotidianas é um desfecho relevante após a doença crítica. Compreender as trajetórias funcionais durante a internação pode contribuir para o planejamento de cuidados e de estratégias precoces de reabilitação.

A proposta é desenvolver um estudo observacional de coorte retrospectivo, com dados de pacientes admitidos no Centro Hospitalar do INI/Fiocruz entre abril de 2023 e setembro de 2026. Serão analisadas variáveis demográficas, antropométricas e clínicas, além dos registros diários de marcos de mobilidade durante toda a internação na UTI.

O estudo busca identificar trajetórias de recuperação funcional e avaliar sua associação com a deambulação na alta. Adicionalmente, serão desenvolvidos modelos preditivos a partir de características clínicas e funcionais disponíveis no início da internação, para investigar a identificação precoce de pacientes com maior probabilidade de alcançar esse desfecho.

Impactos potenciais na sociedade

As atividades, o perfil desejado e as tecnologias e competências abaixo são sugestões de participação para estudantes de graduação, a partir dos objetivos do projeto.

O que o aluno poderá desenvolver

Perfil desejado

Estudantes interessados em ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial aplicada à saúde, com conhecimentos básicos de programação e estatística e disposição para trabalhar em equipe interdisciplinar. O interesse em compreender a mobilidade e a recuperação funcional de pacientes na UTI contribuirá para as atividades do projeto.

Tecnologias e competências envolvidas

Equipe

  • Flávio Luiz Seixas Instituto de Computação / UFF
  • Erica Costa Pesquisadora / aluna responsável pelo projeto

Palavras-chave

  • Fiocruz
  • UTI
  • Mobilidade Funcional
  • Trajetórias Funcionais
  • Deambulação
  • Reabilitação
  • Modelos Preditivos
  • Aprendizado de Máquina

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