Utilizando os dados coletados através do instrumento próprio, buscou-se construir um modelo de regressão que representasse de forma mais completa possível os fatores de risco para a ocorrência de complicações locais relacionadas à TIV. Dentre os fatores investigados estão características sociodemográficas e clínicas do paciente, e referentes ao cateter. Foram avaliadas, no modelo final de regressão, quais variáveis se mantiveram no modelo e quais os valores da Razão de chances (OR) obtidos, utilizando um intervalo de confiança de 95%.
Para categorizar o desfecho, utilizou-se a codificação “0” para a não ocorrência do desfecho e “1” para a ocorrência de complicação local. Dessa forma, o modelo de regressão logística construído apresentou as razões de chances em relação à ocorrência de complicações locais, determinando assim os fatores de risco para o seu desenvolvimento. Assim, os resultados do OR que apresentaram valor acima de “1” indicaram predisposição para a ocorrência de complicações e permitiram a classificação destes como fatores de risco para sua ocorrência. Em contrapartida, os resultados do OR abaixo de “1” foram interpretados como fatores de proteção.
Foram testadas 47 variáveis pela análise univariada por regressão logística, buscando a sua possível relação com o desfecho sendo considerados como significativos os valores de p < 0,25 (APÊNDICE 6).
Nesta etapa, 38 variáveis foram excluídas por apresentarem p > 0,25. As variáveis que pertencem às características sociodemográficas que foram excluídas pela análise univariada foram a idade e etnia, indicando que a complicação local se desenvolve igualmente em todas as idades e em todas as categorias étnicas
avaliadas. Já em relação às características clínicas apresentadas pelo paciente, as variáveis excluídas foram: diabetes, hipertensão, cardiopatias, alergias, a presença de outras comorbidades, realização de procedimento cirúrgico durante o internamento e o IMC. Em relação às características do cateter avaliadas, foram excluídas: o calibre, a região anatômica de punção, número de tentativas, permanência (dias e horas), uso de sedativos, eletrólitos, soluções e plano de soro, corticosteroides, drogas vesicantes, redutor de acidez gástrica, antiemético, uso de outros fármacos, pH inferior a cinco e entre cinco e nove, fármacos com extremo de pH, osmolaridade menor que 250, entre 250 e 375, fármacos com alta osmolaridade, fármacos ou soluções de risco, infusão apenas de soluções, número de soluções administradas, infusão apenas de fármacos, administração de soluções e fármacos, tipo de infusão e curativo.
Assim, as nove variáveis inicialmente selecionadas para compor o modelo foram: sexo, tabagismo, tempo de internação em dias, comorbidades, infecção concomitante, infusão de antimicrobianos, pH superior a 9, número de fármacos administrados e método de infusão por bomba infusora.
A TABELA 11 ilustra as variáveis que foram mantidas no modelo final de regressão logística e que possibilitaram a compreensão de fatores de risco que estão relacionados com a ocorrência de complicações locais na TIV.
TABELA 11 - VARIÁVEIS MANTIDAS NO MODELO FINAL DE REGRESSÃO LOGÍSTICA
Variáveis B S.E. Wald p-valor OR IC(95%)
Tempo de
internação (dias) 0,160 0,049 10,711 0,001 1,174 (1,066-1,293) Comorbidade 0,414 0,207 4,003 0,045 1,513 (1,008-2,269) Antimicrobianos 1,630 0,711 5,250 0,022 5,102 (1,266-20,566) Bomba infusora 3,400 1,293 6,914 0,009 29,968 (2,377-377,900)
Constante -3,729 1,069 12,173 0,000 0,024
FONTE: A autora (2016). LEGENDA: B: coeficiente de regressão; S.E.: Erro padrão; Wald:
Importância de cada variável no modelo; OR: Razão de chances; IC: Intervalo de confiança
A construção do modelo de regressão logística ocorreu em seis passos e manteve no modelo final a variável tempo de internação, quantidade de comorbidades, uso de antimicrobianos e o método de infusão por bomba infusora.
Estes resultados indicam que a cada dia de internação, aumenta em 17,4%
a razão de chance para a ocorrência de complicação. De forma semelhante, a cada comorbidade adicional que o paciente apresenta, acresce em 51,3% o OR para
complicação. A utilização de antimicrobianos eleva em 5,1 o OR para complicação e o método de infusão por bomba infusora aumenta em 29,97 o OR para complicação.
O método de infusão por bomba infusora aumentou as chances do desenvolvimento de complicações. Esse resultado pode ser compreendido quando se relaciona as variáveis uso de fármacos e soluções de risco com o método de infusão por bomba infusora (TABELA 12). Observa-se nos resultados que todos os pacientes que utilizaram bomba infusora estavam fazendo uso de fármacos ou soluções de risco, podendo ser esta combinação o fator associado à ocorrência de complicações. Ademais, oito tipos de fármacos foram administrados por meio de bomba infusora. Metade deles possuíam o pH ácido (midazolan, cloreto de potássio, noradrenalina, fentanil), os quais podem causar danos à túnica íntima das veias.
TABELA 12 - ASSOCIAÇÃO ENTRE O USO DE BOMBA INFUSORA E O USO DE FÁRMACOS OU SOLUÇÕES DE RISCO
Variável Uso de bomba infusora *p-valor
Uso de fármacos ou soluções de risco Sim Não
Sim 10 54 0,033
Não 0 26
FONTE: A autora (2016).
LEGENDA: *Qui-quadrado
4.6.1 Qualidade das análises por regressão logística
A qualidade do ajuste deste modelo de regressão logística indica que ele apresenta capacidade adequada em caracterizar quais fatores se apresentaram como risco para a ocorrência de complicação local (desfecho primário). Na TABELA 13, ilustrada abaixo, verifica-se que a análise direcionada a passos, utilizando a estatística de Wald, consumiu seis passos até se obter o modelo final, e que o conjunto das variáveis selecionadas é significativo na explicação do desfecho.
TABELA 13 – SIGNIFICÂNCIA DAS VARIÁVEIS MANTIDAS NO MODELO FINAL
Qui-quadrado p-valor Backward, quando variáveis não significativas são excluídas, a estatística de
probabilidade – 2log aumenta, indicando uma melhora no modelo final, comparado ao inicial. O R2 de Nagelkerke no último passo dá uma estimativa da variância máxima que pode ser predita a partir da combinação das variáveis integrantes no modelo final. Portanto, este modelo pode explicar no máximo 47,6% os casos de complicação local, conforme observado na TABELA 14.
TABELA 14 - VARIÂNCIAS OBTIDAS AO LONGO DE CADA PASSO PARA A CONSTRUÇÃO DO MODELO FINAL
Passos - 2 log Likelihood Nagelkerke R Square
1 61,802a 0,501 correspondência dos valores efetivos e previstos da variável dependente. Um ajuste bom é indicado por um valor de qui-quadrado não significante, indicando que não houve diferença estatisticamente significativa entre as classificações observadas e prevista para todas as variáveis remanescentes no modelo final.
TABELA 15 - RESULTADOS DO TESTE DE HOSMER E LEMESHOW
Passos Qui-quadrado p-valor
Conforme observado na coluna do erro padrão (S.E) da tabela do modelo de regressão logística, todas as variáveis independentes apresentaram valores compreendidos entre os limites de 0,001 – 5,0, indicando ausência de multicolinearidade nos dados. Todas essas medidas combinadas sugerem a aceitação do modelo do último passo como um modelo significante de regressão logística. Ressalta-se que um modelo de regressão bem ajustado e validado pode ser utilizado como ferramenta com caráter preditivo para o desfecho, a partir das características de um novo paciente a ser avaliado.
4.7 ANÁLISE DOS FATORES DE RISCO REFERENTES AO USO DO CATETER