(untitled) (Arquivos Catarinenses de Medicina, 2021)
Objetivo: aplicar um modelo de data mining para identificação de padrões de problemas relacionados a medicamentos no Hospital Universitário Ana Bezerra em Santa Cruz-RN. Métodos: foram analisados os dados produzidos pela Farmácia Clínica no período de setembro de 2017 a julho de 2019, através da aplicação da técnica de Mineração de Dados, para identificação das regras de classificação e de associação utilizando o software Weka 3.8. Resultados: os erros de prescrição foram os mais frequentes. As principais regras de associação estão relacionadas a erros de prescrição de vitaminas, repositores e protetores na UTI Neonatal e de antimicrobianos/antiparasitários no setor de Assistência à mulher, sendo este setor o que mais registra erros de administração de medicamentos. A árvore de decisão obteve a acurácia de 56% e com 75,22% de instâncias corretamente classificadas. As intervenções farmacêuticas voltadas para os problemas de dose, ou quando ocorrem na UTI neonatal e são direcionadas para os médicos, foram aceitas em cerca de 70% dos casos. Conclusão: a qualidade da prescrição do hospital em estudo precisa ser melhorada, especificamente para alguns setores do hospital e classes de medicamentos, a fim de que sejam evitados erros de medicação e o processo de assistência à saúde se torne mais seguro.