# Escore de Pádua (risco de TEV em pacientes clínicos)

Estratifica o risco de TEV em pacientes clínicos hospitalizados (não cirúrgicos): 3 pontos (câncer ativo metastático ou quimio/radioterapia ≤6 meses, TEV prévio, mobilidade reduzida ≥3 dias, trombofilia conhecida); 2 pontos (trauma e/ou cirurgia ≤1 mês); 1 ponto (idade ≥70, IC e/ou insuficiência respiratória, IAM ou AVC isquêmico, infecção aguda e/ou doença reumatológica, obesidade IMC ≥30, tratamento hormonal). <4 baixo risco (TEV ~0,3 %, profilaxia caso a caso); ≥4 alto risco (TEV ~11 % sem profilaxia, cai para ~2,2 %, profilaxia farmacológica recomendada p. ex. HBPM). Fonte: Barbar 2010. Não é conselho médico.

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- **Categoria:** Health

- **Palavras-chave:** Pádua, TEV, trombose, TVP, EP, clínicos, profilaxia, HBPM

## Visão geral

O Escore de Pádua calcula a pontuação de risco de tromboembolismo venoso (TEV) em pacientes clínicos hospitalizados, não cirúrgicos, com base em fatores como câncer ativo, TEV prévio, mobilidade reduzida, idade e obesidade. O resultado mostra a pontuação total, os componentes considerados e a classificação de risco. Não é conselho médico.

## Entradas

- **Câncer ativo (metástases ou quimio/radioterapia ≤6 meses)** (checkbox): Local/distant metastasis and/or chemo or radiation within 6 months. +3.
- **TEV prévio (excl. trombose superficial)** (checkbox): Previous DVT or PE (excluding superficial vein thrombosis). +3.
- **Mobilidade reduzida (acamado ≥ 3 dias)** (checkbox): Bedridden or greatly reduced mobility for ≥ 3 days. +3.
- **Trombofilia conhecida** (checkbox): Known thrombophilic condition (e.g., antithrombin deficiency, Factor V Leiden, antiphospholipid syndrome). +3.
- **Trauma e/ou cirurgia recente (≤ 1 mês)** (checkbox): Trauma and/or surgery within the past month. +2.
- **Idade ≥ 70 anos** (checkbox): Age 70 years or older. +1.
- **Insuficiência cardíaca e/ou respiratória** (checkbox): Heart failure and/or respiratory failure. +1.
- **IAM ou AVC isquêmico agudo** (checkbox): Acute myocardial infarction or ischemic stroke. +1.
- **Infecção aguda e/ou doença reumatológica** (checkbox): Acute infection and/or rheumatologic disorder. +1.
- **Obesidade (IMC ≥ 30)** (checkbox): Body mass index ≥ 30 kg/m². +1.
- **Tratamento hormonal em curso** (checkbox): Ongoing hormonal treatment (e.g., oral contraceptives, HRT). +1.

## Quando usar

- Para estratificar o risco de TEV em pacientes clínicos hospitalizados e não cirúrgicos.
- Para revisar sistematicamente fatores de risco como imobilidade, câncer ativo, trombofilia e TEV prévio.
- Para apoiar a avaliação da necessidade de profilaxia, sempre em conjunto com o julgamento clínico.

## Como funciona

- Marque os fatores de risco presentes no paciente.
- O cálculo atribui 3, 2 ou 1 ponto conforme o fator selecionado.
- A ferramenta soma os pontos e lista a contribuição de cada componente.
- O resultado classifica a pontuação como baixo risco quando é menor que 4 ou alto risco quando é igual ou maior que 4.

## Casos de uso

- Avaliação inicial do risco de TEV em enfermarias clínicas.
- Revisão de risco em pacientes com mobilidade reduzida ou doenças agudas.
- Documentação estruturada dos fatores que contribuem para a pontuação de Pádua.

## Perguntas frequentes

### O que é o Escore de Pádua?

É uma escala para estratificar o risco de TEV em pacientes clínicos hospitalizados, não cirúrgicos.

### Como a pontuação é calculada?

A ferramenta soma os pontos dos fatores de risco selecionados: 3, 2 ou 1 ponto, conforme o critério.

### Qual pontuação indica alto risco?

Pontuação igual ou maior que 4 indica alto risco no Escore de Pádua.

### Quais fatores podem ser selecionados?

Câncer ativo, TEV prévio, mobilidade reduzida, trombofilia, trauma ou cirurgia recente, idade, insuficiência cardíaca ou respiratória e outros fatores clínicos.

### O resultado substitui uma avaliação médica?

Não. O escore é uma ferramenta de apoio e não substitui avaliação profissional, protocolos locais ou julgamento clínico.

## Ferramentas relacionadas

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## Exemplos

- [Exemplos de Processamento de Imagem Web Python](https://elysiatools.com/pt/samples/web-image-processing-python): Exemplos de processamento de imagem Web Python usando PIL/Pillow incluindo leitura, salvamento, redimensionamento e conversão de formato
- [Exemplos de Processamento de Imagem Android Java](https://elysiatools.com/pt/samples/android-image-processing-java): Exemplos de processamento de imagem Android Java incluindo leitura/escrita, dimensionamento e conversão de formato
- [Exemplos de Processamento de Imagem Android Kotlin](https://elysiatools.com/pt/samples/android-image-processing-kotlin): Exemplos de processamento de imagem Android Kotlin incluindo leitura/escrita, dimensionamento e conversão de formato
- [Exemplos de Processamento de Imagem Web Rust](https://elysiatools.com/pt/samples/web-image-processing-rust): Exemplos de processamento de imagem Web Rust incluindo leitura/gravação, redimensionamento e conversão de formato