Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17774
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
luizepaixãooliveirameurer.pdfPDF/A265.72 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: A inteligência artificial no contexto do tratamento de feridas: uma revisão integrativa
Other Titles: Artificial intelligence in the context of wound treatment: an integrative review
Author: Meurer, Luíze Paixão Oliveira
First Advisor: Pittella, Camila Quinetti Paes
Referee Member: Ferreira, Kezia Cristine Barbosa
Referee Member: Nascimento, Thiago César
Resumo: Objetivo: Avaliar o interior do lúmen de cânulas de lipoaspiração por meio da inspeção visual com auxílio do boroscópio. Métodos: Trata-se de um estudo descritivo, de natureza quantitativa, realizado em um centro de materiais e esterilização de um hospital público de Minas Gerais, Brasil, no período de novembro a dezembro de 2023. Foram incluídas aleatoriamente cânulas de lipoaspiração, escolhidas de forma sistemática. Foi realizada inspeção visual com auxílio do boroscópio e os dados foram anotados em um instrumento semi estruturado, sendo analisados por estatística descritiva. Resultados: As cânulas de lipoaspiração de tamanho 3,0 mm e 4,0 mm foram avaliadas com a mesma frequência, sendo dispositivos reprocessáveis, sem controle quanto ao número de esterilizações a que foram submetidos desde a sua aquisição. A maioria apresentou alterações verificadas por meio do boroscópio (66,7%), destacando-se a presença de oxidação, manchas e/ou descoloração (50,0%), resíduos ou detritos (33,3%) e ranhuras (25,0%). Conclusão: O rastreamento das cânulas de lipoaspiração identificou alterações que comprometem sua utilização, observadas com auxílio do boroscópio. Os achados exigem mudanças na legislação vigente em centros de esterilização devido à não indicação deste equipamento como obrigatório para auxílio à inspeção visual.
Abstract: Artificial Intelligence applications have been gaining strength and recognition in the past decade, particularly in the healthcare field as a whole, with notable advancements consolidated, especially in the management of acute and chronic wounds. Currently, this technology enables early diagnosis, risk factor analysis, severity stratification of wounds, development of treatment plans, and more precise prognosis assessment. Therefore, this study aims to identify advances in the use of artificial intelligence in the context of wound treatment. To achieve this, an integrative literature review was conducted using the BVS and PubMed databases. Inclusion criteria selected articles published in the last 5 years, in Portuguese and English, original articles, and available in full text. Methodologically, PRISMA guidelines were followed, and the Rayyan platform was used for reference organization. As a result, 10 articles were selected that demonstrated the potential of artificial intelligence to transform wound care, such as its assistance in measuring wound areas, addressing their variety in shapes and depths during treatment, and contributing to the classification of diabetic foot ulcers and leg venous ulcers
Keywords: Inteligência artificial
Aprendizado de máquina
Feridas e lesões
Cicatrização de feridas
Artificial intelligence
Machine learning
Wounds and injuries
Wound healing
CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ENFERMAGEM
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Enfermagem
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17774
Issue Date: 27-Jun-2024
Appears in Collections:Faculdade de Enfermagem - TCC Graduação



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons