Early assessment systems in the identification of maternal diseases: systematic review

  • Jarbas Galvao Universidade Regional de Blumenau-FURB.
  • Jean Carl Silva Universidade da Região de Joinville
DOI: https://doi.org/10.17765/1983-1870.2017v10n3p587-596
Keywords: Maternal mortality, Morbidity, Early alert system, Complications in pregnancy, Near miss

Abstract

Early assessment systems applied to pregnant women, describing vital parameters, similarities/differences, and the efficaciousness of such tools, are analyzed. Systematic review was based on databases MEDLINE, SciELO, LILACS, BIREME and PubMed, with 191 scientific articles. The articles without the theme as focus were excluded and only 16 papers were analyzed. Results showed four evaluation tools applied to patients to predict physiological deterioration, namely, EWS, NEWS, MEWS, MEOWS. The tools had relevant positive points, such as indicators of care management, hospital and social costs, even though further studies were needed for better evaluation. MEOWS is the best tool for maternal conditions, albeit non-validated, and should be adapted to physiological changes related to different diseases. Further studies on this tool should be undertaken to improve its specificity and make it more reliable as a near miss predictor.

Author Biographies

Jarbas Galvao, Universidade Regional de Blumenau-FURB.
Mestre em Desenvolvimento Regional, (FURB), SC. Docente do Departamento de Enfermagem da Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB), Blumenau (SC), Brasil.
Jean Carl Silva, Universidade da Região de Joinville
Doutor em Ciências Médicas (Unifesp), São Paulo, (SP). Docente do Departamento de Medicina da Universidade Regional de Joinville e do Programa de Pós-Graduação Saúde e Meio Ambiente (Univille), Joinville, (SC), Brasil.

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Published
2018-02-12
Issue
Vol 10 No 3 (2017): set./dez.
Section
Artigos de Revisão
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