O Método Florence

Reconstrução da história do paciente para o cuidado longitudinal nas Linhas de Cuidado

Resumo

Introdução: Antecipar o declínio de um paciente ou demonstrar que uma ação melhorou um grupo exige acompanhá-los ao longo do tempo, mas prontuários eletrônicos e sistemas de gestão, projetados para a operação, muitas vezes guardam só o estado atual. Objetivo: Relatar o desenvolvimento e a aplicação do Método Florence nas Linhas de Cuidado Integrais do CEJAM, de 2022 a 2026. Métodos: Relato de experiência. O método combina quatro pilares: CRISP-DM com avaliação antecipada, em que a jornada de uma amostra de pacientes é conferida caso a caso e gera regras de negócio validadas antes da modelagem; Pensamento Computacional, com decomposição de cada indicador e reaproveitamento do que é comum; modelagem longitudinal, em que cada indicador vira uma dimensão com histórico de alterações (SCD tipo 2) e a combinação das dimensões compõe a linha do tempo de cada paciente; e UX e storytelling com dados. Mudanças clínicas e territoriais foram medidas desde 2022, com dados agregados e anônimos. Resultados: O método é padrão nas 7 Linhas de Cuidado: 82 scripts de caminho da informação sustentam 137 passos com SQL em produção. Nas Linhas de Obesidade e do Idoso, 99,6% e 92,6% dos pacientes tiveram ao menos uma mudança de estado registrada. Entre 01/01/2022 e 25/09/2026, 19,9% das gestações e de 16,2% a 58,6% dos pacientes das demais linhas mudaram de classificação, e de 15,1% a 30,8% trocaram de UBS ou microárea ou perderam o vínculo. Conclusão: Preservar a história clínica e territorial de cada paciente permite acompanhar sua evolução, antecipar o declínio e avaliar ações; o método hoje orienta outros projetos