Cálculo da Distância entre Diagnósticos CID-10

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1 Cálculo da Distância entre Diagnósticos CID-10 Claudia M. C. Moro 1, Lincoln A. Moura Jr. 1 PPGTS Programa de Pós-Graduação em Tecnologia em Saúde, PUCPR, Curitiba, Brasil VIDATIS Sistemas de Informação em Saúde, São Paulo, Brasil. Resumo - Para recuperar informações baseando-se na semelhança entre casos, é necessário medir a distância entre os objetos em estudo. Neste trabalho é feita a proposta de um método para medir a distância entre dois diagnósticos especificados utilizando-se códigos da CID-10. Este método foi aplicado a um conjunto de dados do Hospital Universitário Cajuru com o objetivo de identificar pacientes que tenham sido atendidos mais de uma vez para o tratamento de doenças similares. Apesar das limitações das bases de dados devido ao processo de aquisição das informações, os resultados demostram que o método proposto pode ser útil na identificação de diagnósticos similares. Palavras-chave: Similaridade, Distância, CID-10, SIS Abstract In order to retrieve information based on similarity with a given case it is necessary to measure the distance between the probe-object and the reference. In this work a method is proposed for measuring distances between two given ICD-10 diagnostic codes. This method was applied to a dataset taken from Cajuru University Hospital database as a means to find inpatients who might have been admitted more than once for treatment of similar diseases. Even though the dataset presented limitations due to the data collection process, results have shown that the proposed method can be a useful tool for identifying similar diagnostic codes. Key-words: Palavras-chaves: Similarity, Distance, Health Information Systems - HIS Introdução O prontuário médico é composto por uma série de documentos, como: resultados de exames, laudos, prescrições, histórico, gráficos e imagens estáticas. Em uma situação ideal, cada indivíduo teria somente um prontuário, contendo informações relacionadas a todos os atendimentos de saúde e de doença, incluindo mas não se limitando a, diagnósticos, vacinações, antecedentes familiares, prescrições, exames, queixas, sinais e sintomas, alergias, etc. Tal registro de saúde deveria se estender desde o nascimento do indivíduo até a sua morte. Porém, freqüentemente, a cada atendimento em um novo estabelecimento de saúde, é criado um novo prontuário, desconsiderando-se as informações anteriores [1]. Os Sistemas de Informação em Saúde SIS, lidam com informações complexas, pouco padronizadas em conteúdo e em estrutura, pois o prontuário médico é uma coleção de documentos pouco estruturados. O acesso aos dados do prontuário é, por decorrência destas dificuldades, efetivado quase que exclusivamente através da identificação do paciente. Em outras palavras, como o prontuário médico é organizado e armazenado "por paciente", o acesso à informação, necessariamente segue a mesma lógica [1], [], [3]. O processo de se obter informação a partir de seu conteúdo é fundamental quando se deseja agrupar informação em categorias. O raciocínio do médico ou do profissional de saúde é freqüentemente conduzido pela "semelhança de casos". O próprio processo de diagnóstico é dominado pela semelhança de casos. Com freqüência, o clínico reconhece uma doença por tê-la visto antes, em um caso semelhante. É público e notório que a casuística aumenta a capacidade de resolução do médico [4], [5]. A utilização de conceitos de semelhança além de ser fundamental no raciocínio médico, também está relacionada às diferentes áreas do conhecimento [6]. A habilidade de se basear em semelhanças é o centro do conhecimento, por isso é indispensável e possui um papel fundamental nas teorias de raciocínio [7]. Citando William James (1890): This sense of Sameness is the very keel and backbone of our thinking O sucesso na solução de problemas depende da semelhança dos problemas atuais com os anteriormente solucionados. Para se identificar todos os pacientes que tenham determinada doença, ou condição, é necessário buscar em cada prontuário todas as menções a doenças e condições, verificando se elas coincidem com o que se procura. Buscar estas informações numa base de dados é possível e relativamente fácil [8]. A dificuldade existe quando se quer encontrar diagnósticos ou casos semelhantes. Por exemplo, identificar pacientes que foram internados com diagnóstico de infarto agudo do miocárdio e que retornaram por motivos relacionados, tais como: insuficiência cardíaca,

2 doenças vasculares, hipertensão e isquemia. Numa consulta à base de dados é bem provável que critérios de seleção importantes sejam esquecidos. Para que isto seja evitado, é necessária uma metodologia que possibilite a recuperação de informações [9] baseando-se na semelhança entre elas, independente da aplicação. Porém, é fundamental que esta metodologia possa ser utilizada para a comparação entres os principais tipos de dados clínicos que são as terminologias, vocabulários e classificações especificas para a área da saúde [10], [11]. Como por exemplo a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde CID-10 [1], que é o padrão de diagnósticos mais utilizado no Brasil e também adotado pela Organização Mundial de Saúde [13]. A semelhança entre dois objetos ou dados pode ser caracterizada pela distância entre eles, uma vez que esta define a dissimilaridade. Isto é, a similaridade é inversamente proporcional à distância. Assim sendo, quanto menor for a distância, mais semelhantes são os dados analisados. A distância entre dois objetos idênticos é zero [14], [15]. Neste trabalho é proposto um método para medir distância entre diagnósticos especificados em CID-10. Esta metodologia foi aplicada em uma amostra de dados do Sistema de Informações do Hospital Universitário Cajuru HUC/PUCPR para a avaliação da relação entre os diagnósticos de pacientes atendidos mais de uma vez [8]. Neste estudo são descritas as distâncias entre os códigos do capítulo 9 da CID-10 [1] referentes às Doenças do Sistema Circulatório, pois no conjunto de dados utilizados os diagnósticos relacionados à cardiologia são os mais encontrados [8] e estão contidos neste capítulo desta classificação. Metodologia Na amostra de dados do HUC foram selecionados principalmente registros de pacientes atendidos pelo menos duas vezes no período de 7/09/1999 a 1/05/00. Entre os atributos que compõem a base de dados, foram escolhidos três que caracterizam o cenário de interesse deste trabalho, a reinternação pelo mesmo diagnóstico: Registro do paciente (Código); Data de atendimento; e Código CID-10 que descreve o diagnóstico. Foram analisados 6601 registros (REG) da amostra da base de dados, que correspondem a 401 pacientes. Nesta amostra de dados foram encontrados 35 códigos da CID-10. Na tabela 1 são indicadas as quantidades de registros de alguns dos códigos CID-10 mais encontrados na amostra de dados deste estudo. No HUC, os diagnósticos do capítulo 1 (Z00-Z99) em sua grande maioria estão relacionados aos atendimentos realizados referentes ao retorno dos pacientes após o transplante renal, o que não faz parte do escopo desta pesquisa, pois estes pacientes retornam ao hospital diversas vezes por um mesmo diagnóstico. Já os atendimentos da cardiologia além de serem o de maior número, caracterizam bem a aplicação da análise baseando-se na semelhança entre eles, pois os atendimentos dos pacientes muitas vezes estão relacionados. Tabela 1 - Total de registros por diagnósticos. CID Quant Reg. Descrição da CID Z948 8 Outros órgãos e tecidos transplantados Intestino Medula óssea Pâncreas I Insuficiência cardíaca não especificada Insuficiência cardíaca ou miocárdica I48 89 Outras formas de doença isquêmica aguda do coração Insuficiência coronária I Acidente vascular cerebral, não especificado como hemorrágico ou isquêmico Z Seguimento envolvendo remoção de placa de fratura e outros dispositivos de fixação N Insuficiência renal crônica não especificada Z Cuidado médico não especificado J Pneumonia devida a outros microorganismos infecciosos especificados Z Outro seguimento cirúrgico especificado I Doença isquêmica aguda do coração não especificada Doença isquêmica do coração J Broncopneumonia não especificada Bronquiolite T Outras complicações de cuidados médicos e cirúrgicos especificados não classificados I19 96 Infarto agudo do miocárdio não especificado Infarto do miocárdio (agudo) S T07 93 Traumatismos múltiplos não especificados Traumatismo SOE (T14.9) I10 78 Hipertensão essencial (primária) Hipertensão (arterial) (benigna) (maligna) Medida de Distância Uma maneira de determinar a diferença entre dois objetos é calcular as distâncias entre os seus atributos, aplicando-se a distância métrica Euclidiana [8], [14], [15]. Um objeto pode ser descrito por uma n-tupla formada por seus atributos. Por exemplo, considerando-se duas imagens A e B, suas tuplas podem ser definidas da seguinte maneira: A = (DataExame, Topografia, Diagnóstico,..) = (DEA, TA, DA,.) B = (DataExame, Topografia, Diagnóstico,..) = (DEB, TB, DB,.) A distância entre A e B (d(a,b)) é definida pela soma das diferenças ao quadrado entre cada um dos atributos, sendo que cada atributo também é especificado por um coeficiente que determina quanto ele influência no contexto em questão. Sendo a i e b i cada um dos atributos dos

3 CID 1 O. nível - Capítulos O. nível - Agrupamentos 3 O. Nível - Categorias 4 O. Nível - Subcategorias 3 O. nível - não possui subdivisões 1 x 8 I00-I99 M00-M99 Nível 1-3 = 8 I00 I01 1 I00-I0 I10-I15 1 x 4 1 x I0 I10 I01.0 I01.1 I01.9 I11 I15 I11.0 I11.9 M00 M00-M03 M05-M14 M01 M0 M03 M05 M06 M03.0 M03.1 M03. M03.6 M14.0 M14.1 M14.8 Figura 1 - Exemplo de parte da estrutura da árvore da CID-10. Nível - = 4 M14 Nível 3-1 = 0 = 1 objetos A e B respectivamente, n o número de atributos de cada objeto e a i o peso de cada atributo, define-se a distância pela Equação (1): d(a, b) n = α i ( a i bi ) i= 1 (1) A CID-10 é estruturada em 1 capítulos, que são subdivididos em agrupamentos [1]. Estes agrupamentos são compostos por códigos de 3 níveis, denominadas categorias, que na maioria dos casos são subdivididas, em subcategorias, caracterizando 4 níveis. Na figura 1 é mostrado um exemplo de parte da árvore hierárquica que compõe a CID-10 [8]. Cálculo da distância entre os códigos CID-10 A distância entre os códigos CID-10 é calculada pelo número de nós que são percorridos na árvore de um código a outro. Utilizando-se o exemplo da figura 1, a distância o entre o código M03. e M03.6 é de dois nós. Um da distância entre M03. e a categoria M03, mais um nó entre esta categoria e a subcategoria M03.6. Já entre os códigos M14.1 e M03. a distância é de 6 nós e entre I01.0 e M14.8 são 8 nós. O nó principal, de junção dos capítulos ou raiz da árvore, também faz parte da contagem [8]. Além da contagem de nós, foram estabelecidos pesos para as mudanças de níveis na árvore, como está indicado na figura 1. A utilização de pesos possibilita uma melhor diferenciação das distâncias entre diagnósticos diferentes e semelhantes [8]. Por exemplo, a distância entre I01.0 e M14.8, códigos de capítulos distintos, é determinada por: (I ) = 1 + (I01 I00-I0) = + (I00-I0 I00-I99) = 4 + (I00-I99 Nó Raiz) = 8 + (Nó Raiz M00-M99) = 8 + (M00-M99 M05-M14) = 4 + (M05-M14 M14) = + (M14 M14.8) = 1. A soma desta distância é 30. Já a distância entre M03. e M14.8, que são códigos de um mesmo capítulo, mas de agrupamentos distintos, é 14. Se não fossem utilizados os pesos estas distâncias seriam de 6 e 8 respectivamente. Isto o que demonstra que a utilização dos pesos realmente possibilita uma melhor caracterização das diferenças. Na tabela, estão relacionadas as distâncias entre os códigos da CID 10. Tabela - Valores das distâncias entre os códigos da CID-10. Capítulo Agrupamento Categoria 3 º Nível Iguais Iguais Diferentes Diferentes Iguais Diferente * não existe na base de dados reais. Nível Distância 3-4 * Excetuando-se os diagnósticos iguais para os quais a distância é zero, a menor distância possível na árvore da CID é 1. Esta distância é determinada pela diferença entre um código do quarto nível e um do código do terceiro nível do

4 qual o primeiro é uma subdivisão, por exemplo I11 e I11.9. Porém está possibilidade não existe nas bases de dados analisadas e utilizadas neste trabalho, pois numa mesma base de dados são utilizados somente códigos de três níveis ou de quatro, nunca misturados Em alguns casos é necessário calcular a distância entre um código de quatro níveis e um de três, mas somente quando este último não possui subdivisões. Por exemplo entre o código I11.9 e o I10 a distância é 5, e entre o código M14.1 e o I10, a distância é 9. Nesta proposta, a menor distância, considerada '1', é estabelecida entre códigos de um mesmo capítulo, agrupamento e terceiro nível. Assim foi subtraído o valor '1' de todas as distâncias, obtendo-se os valores especificados na última coluna da tabela, os quais são utilizados no método proposto. Aplicação do Método No cálculo da distância os campos utilizados dos registros são: Código, Data Atendimento e CID-10: REG = (Código, Data Atendimento, CID) = (PAC, DATA, CID) A distância (DREG) entre dois registros é calculada pela Equação (). () DREG = (PAC 1 -PAC ) +(DATA 1 -DATA ) +(CID 1 -CID ) DREG = D PAC + D DATA + D CID A distância entre os registros (D REG ) é caracterizada principalmente pela diferença entre os diagnósticos, códigos CID, pois neste contexto, somente interessa comparar registros relacionados a um mesmo paciente, ou seja, a distância entre o número do registro do paciente (D PAC ) deve ser igual a 0. Foram lidos dois registros (REG1 e REG), e se forem do mesmo paciente (PAC1 = PAC, isto é, D PAC = 0) e com a diferença de data maior do que o limite, neste caso 15 dias, foi realizado o cálculo da diferença entre os diagnósticos. O primeiro registro de um paciente foi comparado com todos os seus outros atendimentos. A seguir o segundo registros foi comparado com os demais, e assim sucessivamente, até o último registro do paciente. Todos os registros de um mesmo paciente foram comparados dois a dois. Assim que foram calculadas as distâncias entre todos os registros de um mesmo paciente, foi lido o primeiro registro de um novo paciente, e repetiu-se a seqüência de ações para calcular D REG até que o último registro da base de dados fosse lido. A comparação de todos os registros de um mesmo paciente dois a dois, pode gerar alguns ou resultados repetidos, mas evita que reinternações por diagnósticos sejam mascaradas, caso o paciente seja atendido por um outro motivo antes do seu retorno ao hospital. Isto pode ocorrer principalmente pela HUC atender principalmente emergências que não estão necessariamente relacionadas entre si. Neste cenário de reinternações não foi necessário utilizar pesos para determinar o contexto e nem para fazer a equalização dos valores, pois foram utilizadas faixas de valores para D PAC e para D DATA. Além disso, D REG foi definido somente pelo valor da D CID, pois só interessam as distâncias onde D PAC = 0 e D DATA > limite. Resultados Na tabela 3 estão relacionados alguns exemplos de resultados do cálculo da distância entre os diagnósticos dos registros da amostra de dados do HUC. A seleção destes exemplos foi realizada com auxílio de médicos do corpo clínico do HUC. Os profissionais analisaram basicamente os registros com o campo CID relacionado a suas especialidades. Um destes médicos foi um cirurgião geral que na época da realização destes testes era o auditor das contas hospitalares. Este profissional foi escolhido por ter sido indicado pela diretoria do hospital que assegurou que ele provavelmente seria a pessoa que melhor conhecia a CID na instituição, pois trabalhava na instituição há aproximadamente trinta anos, entendendo bem o seu funcionamento e as peculiaridades do faturamento. Esta afirmação ilustra bem a visão da utilização do código CID no HUC. Na verdade isto ocorre na maior parte das instituições, na quais a CID é fundamentalmente relacionada aos pagamentos efetuados pelo SUS. Discussão e Conclusões As bases de dados dos SIS são uma grande limitação na aplicação da metodologia proposta. Analisando-se a descrição dos campos Especialidade e Motivo de Atendimento do sistema do HUC, é nítido que as informações não são preenchidas de uma forma coerente. Não existe um comprometimento e nem cuidado por parte dos profissionais que geram as informações. No caso específico do HUC, apesar do campo Diagnóstico (CID-10) estar disponível para ser preenchido pelos médicos, muitos poucos o fazem. Os dados deste campo são gerados na maior parte dos casos pelo próprio sistema. Geralmente, a função principal do SIS é o faturamento, objetivando principalmente que o procedimento não seja rejeitado, o que implicaria no não pagamento. A visão clínica ainda é incipiente na maioria dos SIS s.

5 Tabela 3 - Exemplos de resultados que caracterizam potenciais reinternações por diagnósticos relacionados Exemplo DIG1 DIG Distância DESCRIÇÃO DIAGNÓSTICO 1 DESCRIÇÃO DIAGNÓSTICO 1 I59 I54 1 Doença Isqüêmica Crônica Coração Aneurisma De Artéria Coronária I64 I619 4 Acidente Vascular Cerebral NE como Hemorragia Hemorragia Intracerebral Ne 3 I48 I19 5 Outra Forma Doença Isqüêmica Aguda do Coração Infarto Agudo do Miocárdio NE 4 I749 I739 5 Embolia e Trombose de Artéria NE Doenças Vasculares Periféricas NE 5 I050 I090 5 Estenose Mitral Miocardite Reumática 6 I19 I48 5 Infarto Agudo Do Miocárdio Ne Outra Forma Doença Isquêmica Aguda do Coração 7 I48 I10 1 Outra Forma Doença Isqüêmica Aguda do Coração Hipertensão Essencial 8 I050 I Estenose Mitral Embolia e Trombose de Artéria NE 9 I509 I Insuficiência Cardíaca NE Flebite e Tromboflebite de Localização 10 I779 I49 13 Outras Afecções das Artérias e Arteríolas Doença Isqüêmica Aguda do Coração NE 11 I509 I84 13 Insuficiência Cardíaca NE Hemorróidas Internas S/Complicação 1 I050 I Estenose Mitral Insuficiência Cardíaca NE 13 I48 I Outra Forma Doença Isqüêmica Aguda do Coração Insuficiência Cardíaca NE 14 I509 I48 13 Insuficiência Cardíaca NE Outra Forma Doença Isqüêmica Aguda do Coração 15 I19 I Infarto Agudo Do Miocárdio NE Insuficiência Cardíaca NE 16 I19 I Infarto Agudo Do Miocárdio NE Insuficiência Cardíaca NE 17 I69 I Embolia pulmonar s/menc cor pulmonale agudo Insuficiência Cardíaca NE 18 I509 I Insuficiência Cardíaca NE Estenose Mitral 19 I050 I Estenose Mitral Insuficiência Cardíaca NE * NE - Não Especificado. A falta de interesse no preenchimento das informações não é uma característica exclusiva dos profissionais do HUC, é encontrada na maior parte dos hospitais e instituições de saúde. Isto ocorre principalmente por que muitas bases de dados não são especificadas a partir do objetivo para qual serão utilizadas, e as informações armazenadas são de pouco utilidade, e muitas vezes os profissionais não sabem como manipulálas. Além disso, para gerar as informações é necessário conhecer a sua estrutura e saber como serão aplicadas posteriormente. No caso da CID por exemplo, são muito poucos os profissionais treinados para utilizá-la. Apesar destas características da base de dados, analisando-se os resultados das distâncias calculados com a aplicação do método proposto, é possível identificar situações em que este mostrou-se eficiente. Os principais resultado não são as distâncias '0', que representam a análise de diagnósticos idênticos. Para encontrá-los não é necessário aplicar a metodologia, basta recuperar das bases de dados os códigos CID iguais. Mas sim, as distâncias entre '1' e '13'. Estes resultados permitem estabelecer uma vizinhança, ou janela, em torno do código ou diagnóstico. Na tabela 3 estão indicados somente alguns dos resultados que foram caracterizados pelos médicos como possíveis atendimentos relacionados aos mesmos diagnósticos. Mas, estes poucos, ilustram bem com a medida de distância proposta neste trabalho pode auxiliar na recuperação de informações semelhantes. Se, ao invés de se aplicar a metodologia para determinar a distância entre os códigos da CID, fosse realizado um cálculo direto entre os códigos, em algumas situações, diagnósticos semelhantes teriam um valor de distância bem maior do que os encontrados. Nos exemplos 18 e 19 da tabela 3, o resultado do cálculo direto entre os códigos é 459, ou 45 se não forem considerados os últimos algarismos dos códigos, as subcategorias. Aplicando-se o método proposto, encontrou-se uma diferença de 13, bem menor do que 459, caracterizando que os diagnósticos são semelhantes, o que realmente ocorre. Esta maneira de se calcular distâncias entre os códigos CID-10 aproximou, também, as subcategorias. Estas recebem uma numeração de 0 a 9 e diagnósticos praticamente idênticos, com apenas pequenas variações, podem ter distâncias entres eles que não caracterizam suas semelhanças se for realizado o cálculo sem a aplicação do método. No exemplo 1 da tabela 3, os diagnósticos Doença Isqüêmica Crônica Coração e Aneurisma de Artéria Coronária, teriam um distância de 5 através do cálculo direto, a qual

6 foi definida como 1 através da aplicação deste método. A especificação de pesos nas distâncias entre os níveis da árvore da CID é importante para melhor ressaltar as semelhanças entre os códigos e diferenciar bem diagnósticos distintos. A utilização de pesos cria faixa de valores, relacionados às vizinhanças ou não entre os códigos. Referências [1] Nardon, F.B., Rebelo, M.F.S, Furuie, S.S, Moura Jr., L.A. (000) Modeling the Electronic Patient Record The Heart Institute of São Paulo Case Proceedings of TEPR Toward an Electronic Patient Record, pp: [] Davidson, P.L. (000) Healthcare Information System, CRC press. [3] Pan American Health Organization (1999). Setting Up Health Care Information Systems. A Guide for Requirement Analysis, Application Specification, and Procurement. Washington. [4] Hamm, R.M., Zubialde, J. (1995) " Physicians ExperT Cognition and the Problem of Cognitive Biases", Primary Care, vol., no., pp: [11] SNOMED - Systematized Nomenclature of Medicine Internet site address: acessado em 1/11/003. [1] CID-10, Internet site address: 07/03/004. em [13] ICD-10, Internet adress: acessado em 1/05/004. [14] Santini, S., Jain, R. (1999) Similarity Measures, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1(9): [15] Schalkoff, R.J. (199) Pattern Recognition: Statistical, Structural and Neural Approaches Apêndice 5 in Similarity Measures, Matching Techniques, and Scale- Space Approaches. John Wiley & Sons, Inc. Contato Claudia Maria Cabral Moro, Programa de Pósgraduação em Tecnologia em Saúde Pontifícia Universidade Católica do Paraná PPGTS/ PUCPR. tel: +55 (41) 71-60/ [5] Bergus, G.R., Hamm, R.M. (1995) Clinical Practice How Physicians Make Medical Decisions and Why Medical Decision Making can Help Primary Care, vol., nº., pp: [6] Arbib, M. A. (1995) The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, Cambridge, MIT Press. [7] Goldstone, R.R. (1999) Similarity em Robert A. Wilson e Frank C. Keil MITECS: MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences MIT Press. Cambridge. [8] Moro Barra, C.M.C.(003) Medidas de Similaridade Entre Conceitos da Saúde Tese de Doutorado, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo POLI/USP. [9] Hersh, W.R. (1996) Information Retrieval: A Health Care Perspective Springer-Verlag, Nova York. [10] Chute, C.G. (000) Clinical Classification and Terminology - Journal of the American Medical Informatics Association, vol. 7, no. 3, pp:

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