Random Forest-Based Prediction of Pressure Injuries in Pediatric Intensive Care Patients: A Comparison with the Braden Q Scale

As lesões de pele por pressão continuam sendo um problema crítico para a segurança dos pacientes em tratamento intensivo, e as escalas tradicionais de avaliação de risco podem não captar plenamente a natureza multifatorial e não linear desse desfecho. Este estudo desenvolveu e avaliou um modelo de aprendizado de máquina para prever o risco de lesão por pressão em pacientes de terapia intensiva pediátrica, comparando seu desempenho com o da Escala Braden Q utilizando dados anonimizados de prontuários eletrônicos. Variáveis clínicas, laboratoriais e medicamentosas foram processadas utilizando seleção de variáveis baseada em LASSO e análise de componentes principais. O Random Forest foi selecionado como modelo final. Os principais preditores foram tempo prolongado de internação, pontuação na Escala Braden Q e uso de corticosteroides. No conjunto de teste, o modelo superou a Braden Q em AUC, acurácia e recall, demonstrando potencial como ferramenta complementar de apoio à decisão clínica.