# Uma validação externa do Epic Sepsis Model no Michigan Medicine encontrou um AUC de 0,63: falhava 67% dos doentes com sépsis enquanto alertava sobre 18% de todos os internados

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Data: 2021-06-21 · Fase: Restrição
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## Âmbito

27.697 doentes ao longo de 38.455 internamentos num centro académico norte-americano, de 6 de dezembro de 2018 a 20 de outubro de 2019; sépsis em 6,6% dos internamentos. No limiar implementado, o modelo encontrou 183 de 2.552 doentes com sépsis (7%) que os cuidados clínicos tinham falhado. O AUC comunicado pelo próprio fornecedor era de 0,76 a 0,83. Um modelo proprietário muito implantado, num único centro — não todas as ferramentas de alerta precoce, e a Epic reviu depois o modelo.

## Fonte

- JAMA Internal Medicine — Wong et al. 181(8) (open-access copy, PMC8218233) — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8218233/ (fonte primária)

## O que isto significa

O modelo estava a funcionar num hospital real, e os seus próprios números mostram o que custa automatizar «vigiar o doente»: no limiar implantado, alertava em quase um em cada cinco internamentos enquanto lhe escapavam dois terços dos casos de sépsis. O que é escasso não é detetar mas calibrar: um juízo à cabeceira que dispare suficientemente pouco para continuar a ser acreditado.

## O que ainda não demonstra

Não mostra que a monitorização preditiva seja um beco sem saída. O estudo é um modelo proprietário num só centro ao longo de onze meses, e a Epic reconstruiu-o depois. Também não mostra que o enfermeiro fique com as horas: um alerta em que ninguém confia continua a ter de ser avaliado e documentado, por isso uma ferramenta mal calibrada pode acrescentar trabalho sem retirar nenhum.

## Como o verificar por si

Se trabalhas numa unidade com uma pontuação de alerta precoce, faz duas perguntas com números colados: quantos alertas disparam por turno, e quantos desses mudaram o que alguém fez. Qualquer AUC citada por um fornecedor sem a taxa de alertas no teu limiar é meio número.


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