ARTÍCULO ORIGINAL / ORIGINAL ARTICLE / ARTIGO ORIGINAL

árvore de classificação para a avaliação de estilo de vida sedentário entre hipertensos

Classification tree for the assessment of sedentary lifestyle among hypertensive

árbol de clasificación para la evaluación del estilo de vida sedentario entre las personas con hipertensión

Larissa Castelo Guedes Martins¹; Marcos Venícios de Oliveira Lopes²; Nirla Gomes Guedes³;Angélica Paixão de Menezes⁴;Odaleia de Oliveira Farias⁵;Naftale Alves dos Santos⁶

¹Enfermeira, Mestre. Enfermeira de atendimento domiciliar, Fortaleza-CE, Brasil. email: larissacastelo@hotmail.com

²Enfermeiro, Doutor. Professor, Universidade Federal do Ceará -UFC-, Fortaleza-CE, Brasil. email: marcos@ufc.br

³Enfermeira, Doutora. Professora, UFC, Fortaleza-CE, Brasil. email: nirlagomes@hotmail.com

⁴Acadêmica de Enfermagem. UFC, Fortaleza-CE, Brasil. email: angélica_paixao@hotmail.com

⁵Acadêmica de Enfermagem. UFC, Fortaleza-CE, Brasil. email: odafarias@hotmail.com

⁶Enfermeira, Mestranda. UFC, Fortaleza-CE, Brasil. email: naftalealves@yahoo.com.br

Fecha de Recibido: Enero 21, 2015. Fecha de Aprobado: Diciembre 4, 2015.

Artículo vinculado a investigación: Revisão das características definidoras e dos fatores relacionados do diagnóstico de enfermagem Estilo de vida sedentário em indivíduos com hipertensão arterial.

Conflicto de intereses: Ninguno.

Cómo citar este artículo: Martins LCG, Lopes MVO, Guedes NG, Menezes AP, Farias OO, Santos NA. Classification tree for the assessment of sedentary lifestyle among hypertensive. Invest Educ Enferm. 2016; 34(1): 113-119

RESUMO

Objetivo.Desenvolver uma árvore de classificação de indicadores clínicos para a predição correta do diagnóstico de enfermagem "Estilo de vida sedentário" (EVS) em pessoas com hipertensão arterial (HTA). Métodos. Estudo transversal, desenvolvido em um Centro de atendimento ambulatorial especializado em hipertensão arterial e diabetes mellitus localizado no nordeste do Brasil. A amostra consistiu em 285 pessoas entre 19 e 59 anos com diagnóstico de hipertensão arterial às quais se aplicou uma entrevista e avaliação física, obtendo-se informação sócio-demográfica, fatores relacionados e os sinais e sintomas que compunham as características definidoras para o diagnóstico em estudo. A árvore foi gerada utilizando o algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection). Resultados. A construção da árvore de decisão permitiu estabelecer as interações entre os indicadores clínicos que facilita uma análise probabilística de múltiplas situações possibilitando quantificar a probabilidade de um indivíduo apresentar um estilo de vida sedentário. A árvore incluiu o indicador clínico Escolhe rotina diária sem exercício físico como primeiro nó. As pessoas com este indicador mostraram uma probabilidade de 0.88 de apresentar o EVS. O segundo nó foi composto pelo indicador Não realiza atividades físicas no tempo de lazer, sendo a probabilidade de apresentar o EVS com estes dois indicadores de 0.99. A Capacidade preditiva da árvore foi estabelecida em 69.5%. Conclusão. As árvores de decisão ajudam os enfermeiros que prestam cuidados a pessoas com HTA na tomada de decisão na avaliação das características que aumentam a probabilidade de ocorrência do diagnóstico de enfermagem EVS, otimizando assim o tempo para a inferência diagnóstica.

Palavras chave: estudos transversais; árvores de decisões; diabetes mellitus; hipertensão; diagnóstico de enfermagem; estilo de vida sedentário.

ABSTRACT

Objectives.To develop a classification tree of clinical indicators for the correct prediction of the nursing diagnosis "Sedentary lifestyle" (SL) in people with high blood pressure (HTN). Methods. A cross-sectional study conducted in an outpatient care center specializing in high blood pressure and Mellitus diabetes located in northeastern Brazil. The sample consisted of 285 people between 19 and 59 years old diagnosed with high blood pressure and was applied an interview and physical examination, obtaining socio-demographic information, related factors and signs and symptoms that made the defining characteristics for the diagnosis under study. The tree was generated using the CHAID algorithm (Chi-square Automatic Interaction Detection). Results. The construction of the decision tree allowed establishing the interactions between clinical indicators that facilitate a probabilistic analysis of multiple situations allowing quantify the probability of an individual presenting a sedentary lifestyle. The tree included the clinical indicator Choose daily routine without exercise as the first node. People with this indicator showed a probability of 0.88 of presenting the SL. The second node was composed of the indicator Does not perform physical activity during leisure, with 0.99 probability of presenting the SL with these two indicators. The predictive capacity of the tree was established at 69.5%. Conclusion. Decision trees help nurses who care HTN people in decision-making in assessing the characteristics that increase the probability of SL nursing diagnosis, optimizing the time for diagnostic inference.

Key words: cross-sectional studies; decision trees; diabetes mellitus; hypertension; nursing diagnosis; sedentary lifestyle.

RESUMEN

Objetivo.Desarrollar un árbol de clasificación de indicadores clínicos para la predicción correcta del diagnóstico de enfermería "Estilo de Vida Sedentario" (EVS) en personas con hipertensión arterial (HTA). Métodos. Estudio transversal, desarrollado en un centro ambulatorio especializado en hipertensión arterial y diabetes mellitus ubicado en el Noreste de Brasil. La muestra consistió en 285 personas entre 19 y 59 años con diagnóstico de hipertensión arterial a quienes se les practicó una entrevista y evaluación física, obteniéndose información sociodemográfica, factores relacionados y los signos y síntomas que conformaron las características definitorias para el diagnóstico en estudio. El árbol fue generado usando el algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection). Resultados. La construcción del árbol de decisión permitió establecer las interacciones entre los indicadores clínicos que facilita un análisis probabilístico de múltiples situaciones, posibilitando cuantificar la probabilidad de un individuo de presentar un estilo de vida sedentario. El árbol incluyó el indicador clínico Elección de una rutina diaria de bajo contenido en actividad física en el primer nodo. Las personas con este indicador mostraron una probabilidad de 0.88 de presentar el EVS. El segundo nodo fue compuesto por el indicador No realiza actividades físicas en el tiempo libre, siendo la probabilidad de presentar el EVS por los individuos con estos dos indicadores de 0.99. La capacidad predictiva del árbol se estableció en un 69.5%. Conclusión. Los árboles de decisión ayudan a los enfermeros, que prestan cuidados a personas con HTA,  en la toma de decisiones para realizar una evaluación de las características que aumentan la probabilidad de ocurrencia del diagnóstico de enfermería EVS, optimizando así el tempo para la inferencia diagnóstica.

INTRODUÇÃO

As árvores de Classificação (AC) são instrumentos gráficos que permitem uma visão mais clara, ampla e precisa dos diferentes rumos que podem tomar as múltiplas alternativas de decisão baseadas em probabilidades condicionais para o auxílio na inferência diagnóstica.¹ Estas auxiliam no processo de tomada de decisão, permitindo uma rápida visualização das probabilidades de ocorrência de um diagnóstico e podem ser utilizadas nos processos de triagem clínica mantendo a acurácia das inferências diagnósticas. O desenvolvimento de AC para inferência diagnóstica tem sido descrito em estudos anteriores como uma ferramenta de apoio ao raciocínio clínico do enfermeiro. Um estudo anterior desenvolveu árvores de classificação para a inferência de Desobstrução ineficaz das vias aéreas e Padrão respiratório ineficaz em crianças com infecção respiratória aguda.¹ Outros pesquisadores desenvolveram uma árvore de classificação para diferenciação dos diagnósticos de enfermagem Intolerância à atividade e Mobilidade física prejudicada entre idosos.²

Em particular, o uso de AC pode ser uma ferramenta útil para o cuidado de indivíduos com condições clínicas que incluem mudanças em seus hábitos de saúde. A identificação precoce e avaliações subsequentes destas mudanças permitem uma avaliação rápida da eficácia de intervenções e uma análise dos resultados de saúde alcançados. Apesar de auxiliarem neste processo e se basearem em indicadores clínicos com maior interação com um diagnóstico, estudos com esta abordagem ainda são escassos. O Estilo de vida sedentário é um exemplo de diagnóstico de enfermagem associado a hábitos de saúde e a diversas condições crônicas que necessitam de um acompanhamento clínico prolongado. A NANDA Internacional (NANDA-I) incluiu este diagnóstico no domínio 1: Promoção da saúde e o mesmo é composto por três características definidoras: "Escolhe uma rotina diária sem exercícios físicos"; "Demonstra falta de condicionamento físico"; "Verbaliza preferência por atividades com pouco exercício físico"; e cinco fatores relacionados: "Conhecimento deficiente sobre os benefícios que a atividade física traz à saúde"; "Falta de interesse"; "Falta de motivação"; "Falta de recursos"; "Falta de treino para fazer o exercício físico".³

Uma recente revisão deste diagnóstico junto a pessoas com hipertensão arterial identificou outras três características definidoras sendo elas: "Não realiza atividades físicas no tempo de lazer"; "Excesso de peso" e "Baixo desempenho nas atividades instrumentais da vida diária", além de propor a divisão da característica Demonstra falta de condicionamento físico em três: "Capacidade cardiorrespiratória diminuída"; "Força muscular diminuída" e "Flexibilidade das articulações diminuída".⁴ O estilo de vida sedentário é considerado um dos principais fatores de risco para o desenvolvimento de hipertensão arterial e outros problemas cardiovasculares, podendo resultar em severas consequências ao organismo. A hipertensão arterial é considerada um grave problema de saúde pública, gerando altos custos com internações, incapacitação do paciente e aposentadoria precoce.⁵ A principal forma de prevenção e controle da HAS é a adoção de hábitos saudáveis.^6,9 São poucos os estudos que propõem o uso de árvores de classificação na inferência diagnóstica com base nas características definidoras. Diante deste contexto, o presente estudo teve como objetivo gerar uma árvore de Classificação (AC) a partir de indicadores clínicos para a classificação e predição correta do diagnóstico de enfermagem "Estilo de vida sedentário" em indivíduos com Hipertensão Arterial.

METODOLOGIA

Trata-se de um estudo transversal realizado em um centro de atendimento ambulatorial para indivíduos com hipertensão arterial e diabetes. Foram inclusos no estudo 285 indivíduos com hipertensão arterial com idade entre 19 e 59 anos, cadastrados no programa de acompanhamento da instituição onde o estudo foi desenvolvido. Devido à inexistência de fórmulas estatísticas para determinação do tamanho amostral em estudos de desenvolvimento de árvores de classificação, uma abordagem similar a utilizada no desenvolvimento de escalas, que considera a relação entre o número de indicadores e o número de sujeitos a serem avaliados, foi aplicada neste estudo.¹⁰ Assim, inicialmente determinou-se um número mínimo de 35 indivíduos por indicador a ser incluído na análise. Neste estudo, um total de 8 indicadores clínicos foi incluído na análise gerando a necessidade de, pelo menos, 280 indivíduos (35 x 8). Entretanto, a amostra final deste estudo foi ampliada para 285 indivíduos.

A coleta de dados foi realizada por uma equipe previamente submetida a um treinamento com duração de oito horas. Foi utilizado um instrumento com as variáveis relacionadas à identificação, ao perfil sociodemográfico, aos fatores relacionados e sinais e sintomas que compõem as características definidoras do diagnóstico de enfermagem "Estilo de vida sedentário" da NANDA-I. A inferência diagnóstica foi feita por quatro enfermeiros previamente submetidos a uma capacitação com duração de oito horas. Estes enfermeiros foram avaliados quanto a eficiência, tendência, taxa de falsos-positivos e de falsos negativos em suas inferências diagnósticas conforme recomendado na literatura especializada.¹¹ Os dados coletados foram compilados em uma planilha do Excel e encaminhada, posteriormente, a cada enfermeiro diagnosticador. A ocorrência ou não do diagnóstico foi determinada pela concordância absoluta entre os diagnosticadores. A concordância entre os avaliadores foi mensurada pelo coeficiente Kappa e variou de 0,790 a 0,979 indicando excelente concordância.¹¹

Os dados obtidos a partir dos enfermeiros diagnosticadores foram compilados no Excel e a análise estatística dos dados foi feita no ano de 2014 com auxílio dos programas SPSS versão 20.0 e R versão 2.12.1. A árvore foi gerada com base no algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection), agregando-se sequencialmente em três passos o indicador com maior interação inicial. O algoritmo CHAID é baseado no teste Qui-quadrado para detecção das interações entre as variáveis. A variável independente que apresentar maior interação com a variável dependente é eleita em cada passo da indução da AC. Para verificação da bondade do ajuste, adotou-se o método de validação cruzada, na qual se delimitou uma profundidade máxima de 8 níveis (nós), com um mínimo 50 casos para o nó principal e de 10 casos para os secundários. O estudo foi previamente aprovado pelo Comitê de ética local e todos os participantes foram informados sobre os objetivos da pesquisa e assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido.

RESULTADOS

Os 285 indivíduos que participaram deste estudo tinham idade média de 51.34 ± 7.09 anos, eram em sua maioria do sexo feminino (55.4%), viviam com companheiro 62.8%, e tinham uma média de 9.52 ±4.41 anos de escolaridade. Um total de 55.8% apresentava estilo de vida sedentário.

O algoritmo CHAID gerou uma árvore de classificação com duas características definidoras: "Escolhe rotina diária sem exercícios físicos" e "Não realiza atividades físicas no tempo de lazer" do diagnóstico de enfermagem Estilo de vida sedentário, conforme ilustrado da (Figura 1). Esta árvore possui cinco nós no total, sendo três nós terminais, apresentando, ainda dois níveis de profundidade.

Figura 1.

Diante da característica definidora "Escolhe uma rotina diária sem exercício físico", a probabilidade de ocorrência do diagnóstico de enfermagem Estilo de vida sedentário (EVS) foi de 88.8%. Ao associar a característica definidora anterior à "Não realiza atividades físicas no tempo de lazer", obteve-se a probabilidade de 99.4%. O poder de predição global desta árvore utilizando-se o método de validação cruzada foi de 69.5%, conforme observado na (Tabela 1).

Tabela 1.

DISCUSSÃO

No tocante aos dados sociodemográficos, os resultados obtidos nesse estudo assemelham-se àqueles encontrados na literatura^12-14 pois a maioria dos indivíduos com hipertensão são do sexo feminino, vivem com companheiro, têm idade entre 40 e 50 anos, renda per capita de um pouco mais de um salário e escolaridade de até 9 anos de estudo em sua maioria. A literatura¹² aponta que o sedentarismo está presente em 35.5% dos pacientes portadores de hipertensão e/ou diabetes mellitus acompanhados em um Centro de Saúde da Família. Outro estudo, sobre os fatores de risco e a doença arterial coronariana, apresentou prevalência do sedentarismo com valores acima de 60% da amostra, sendo esta patologia intimamente associada à hipertensão arterial.¹⁵ Em relação ao diagnóstico de enfermagem Estilo de vida sedentário, percebeu-se que este esteve presente em 60% dos pacientes atendidos em uma Unidade Básica de Saúde.¹⁶ Neste mesmo estudo observou-se que 81% dos portadores de hipertensão arterial eram do sexo feminino consonante com o estudo ora elaborado. Isto se deve ao fato das mulheres buscarem mais atendimento médico que os homens inclusive na atenção básica.

Quanto à árvore de classificação gerada para o auxílio na inferência do diagnóstico de enfermagem Estilo de vida sedentário conforme observado na Figura 1, a presença das características definidoras Escolhe rotina diária sem exercícios físicos e Não realiza atividades físicas no tempo de lazer predizem a ocorrência do EVS em 99.4%, em contrapartida, a ausência da primeira é suficiente para determinar a ausência do diagnóstico de enfermagem em questão. A característica definidora Não realiza atividades físicas no tempo de lazer não está inclusa na Taxonomia da NANDA-I, contudo, percebe-se que a mesma aumenta a probabilidade de ocorrência de EVS. Assim, o sedentarismo pode ser identificado como a não participação em atividades físicas nos momentos de lazer, considerando atividade física como qualquer movimento corporal produzido pela musculatura esquelética que resulte em gasto energético, tendo componentes e determinantes de ordem biopsicossocial, cultural e comportamental.¹⁷

Os enfermeiros que prestam cuidados a pessoas com hipertensão arterial devem estar sensíveis aos sinais e sintomas apresentados por esta população que possam evidenciar a presença do diagnóstico de enfermagem Estilo de vida sedentário. Ao serem adotadas as árvores de classificação para a inferência diagnóstica os enfermeiros podem realizar a inferência com base em um conjunto limitado de características definidoras. Estas árvores auxiliam na tomada de decisão ao relacionar quais características definidoras presentes ou ausentes aumentam significativamente a probabilidade de ocorrência ou não do diagnóstico de enfermagem, otimizando assim o tempo para a inferência diagnóstica. Além disso, a construção de árvores de decisão gera um conjunto de interações entre indicadores clínicos que permite uma análise probabilística de múltiplas situações nas quais é possível quantificar a chance de um indivíduo apresentar um Estilo de vida sedentário.

A limitação deste estudo fundamenta-se no fato do mesmo ter-se realizado com uma amostra específica de pessoas adultas, portadoras de hipertensão arterial e em acompanhamento ambulatorial. Dessa forma, os resultados encontrados não devem ser extrapolados à população em geral, havendo necessidade de novas pesquisas com o mesmo diagnóstico de enfermagem, mas que incluam diferentes populações. Destaca-se a que são poucos os estudos encontrados na literatura que utilizem árvores de classificação, sendo, portanto, difícil a comparação com outras amostras.

REFERÊNCIAS