INDICADORES DE QUALIDADE E DESFECHOS CLÍNICOS EM CIRURGIAS NEUROLÓGICAS
Abstract
Introdução: As cirurgias neurológicas são procedimentos de alta complexidade, associados a elevado risco assistencial, impacto funcional significativo e necessidade de rigoroso controle da qualidade do cuidado, o que torna imprescindível o uso de indicadores específicos para monitorar processos e desfechos clínicos. Objetivo: Analisar os principais indicadores de qualidade utilizados em cirurgias neurológicas e sua relação com os desfechos clínicos e a segurança do paciente. Materiais e métodos: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura, realizada por meio de busca sistematizada nas bases de dados PubMed, SciELO, LILACS e CINAHL. Foram utilizados descritores relacionados à neurocirurgia, indicadores de qualidade, desfechos clínicos e segurança do paciente, combinados por operadores booleanos AND e OR. Foram incluídos estudos publicados entre 2020 e 2025, disponíveis na íntegra e nos idiomas português, inglês e espanhol. Resultados: Os estudos analisados demonstraram que indicadores como taxa de infecção do sítio cirúrgico, mortalidade hospitalar, tempo de permanência, taxas de readmissão e avaliação funcional pós-operatória estão diretamente relacionados à qualidade da assistência e aos desfechos clínicos em cirurgias neurológicas. Evidenciou-se ainda que a utilização sistemática desses indicadores favorece a identificação de fragilidades nos processos assistenciais, a padronização das práticas de cuidado e a implementação de estratégias voltadas à segurança do paciente. Considerações finais: Conclui-se que os indicadores de qualidade constituem ferramentas fundamentais para o monitoramento e a qualificação da assistência em cirurgias neurológicas, contribuindo para a melhoria contínua do cuidado, a redução de complicações e o fortalecimento da segurança do paciente em contextos de alta complexidade.
Fields of Study & Subjects
Healthcare Quality and Management
Delphi Technique in Research
Cardiac
Anesthesia and Surgical Outcomes
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 24 February 2026
- Language
- PT
- Document type
- Book chapter