Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17774
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
luizepaixãooliveirameurer.pdfPDF/A265.72 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: A inteligência artificial no contexto do tratamento de feridas: uma revisão integrativa
Título(s) alternativo(s): Artificial intelligence in the context of wound treatment: an integrative review
Autor(es): Meurer, Luíze Paixão Oliveira
Primeiro Orientador: Pittella, Camila Quinetti Paes
Membro da banca: Ferreira, Kezia Cristine Barbosa
Membro da banca: 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
Palavras-chave: 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
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla da Instituição: UFJF
Departamento: Faculdade de Enfermagem
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17774
Data do documento: 27-Jun-2024
Aparece nas coleções:Faculdade de Enfermagem - TCC Graduação



Este item está licenciado sob uma Licença Creative Commons Creative Commons