Utilização do banco de dados internacional de testes de acidente vascular cerebral para aplicação da metodologia knowledge discovery in databases

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSantos, Bruno Samways dos-
Autor(es): dc.contributorSantos, Bruno Samways dos-
Autor(es): dc.contributorTondato, Rogério-
Autor(es): dc.contributorAndrade, Pedro Rochavetz de Lara-
Autor(es): dc.creatorSantos, Igor Augusto-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T20:17:07Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T20:17:07Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-03-09-
Data de envio: dc.date.issued2022-03-09-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27584-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/706054-
Descrição: dc.descriptionAccording to the Strategic Action Plan for Confronting Chronic Non-Communicable Diseases (NCDs) in Brazil 20112022 (2011), as previous CNCDs, the health problem of greater derivation and due to more than 70% of the causes of deaths in Brazil. Brazil. Observing the breadth of health in its macro form, the present work made a cut about the cerebrovascular accident (CVA), with the objective of classifying the patients that can evolve to death in up to six months through data mining techniques. Based on this assumption, and taking as a reference the International Bank of CVA Tests, which includes 3034 computed and 266 attributes, correlated works were identified, which in turn acted as supporting support in the choice and definition of attributes with the purpose to predict patients diagnosed with stroke that may progress to death. Four works guided the choice of attributes, applying them as decision tree and random forest techniques in such a way that they were applied as techniques for four distinct data sets. In this way, it was possible to measure the classification performance, as well as evaluate the attributes that best fit the proposed prediction. The best result was the one that had as reference the attributes used in the study by Dheepitha Babu et., Al (2021), with 69.67 of accuracy, precision of 0.749, followed by sensitivity of 0.794. The selected studies had the role of supporting the attribute selection process, on the other hand, a sensitivity in the health area demands better results. Thus, it is recommended to use the base used in this work, as well as the mentioned metrics, with the exception of having references to other attribute and techniques, aiming at better results.-
Descrição: dc.descriptionDe acordo com o Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) no Brasil 20112022 (2011), as DCNTs constituem o problema de saúde de maior relevância e respondem por mais de 70% das causas de mortes no Brasil. Considerando a amplitude da saúde em sua forma macro, o presente trabalho fez um recorte sobre o acidente vascular cerebral (AVC), com o objetivo de classificar pacientes que possam evoluir para óbito em até seis meses por meio de técnicas de mineração de dados. Partindo desse pressuposto, e utilizando como referência o Banco Internacional de Testes de AVC, o qual, contempla 3034 instâncias e 266 atributos, foi feito identificação de trabalhos correlatos que por sua vez atuaram como suporte de sustentação na escolha e definição de atributos com o intuito de predizer pacientes diagnosticados com AVC que podem evoluir para óbito. Quatro trabalhos foram norteadores da escolha dos atributos, aplicando-se as técnicas de árvore de decisão e floresta aleatória de tal modo que, foram aplicadas as técnicas para quatro conjunto de dados distintos. Dessa forma, foi possível mensurar a performance de classificação, bem como avaliar os atributos que melhor se encaixam para predição proposta. O melhor resultado foi o que teve como referência os atributos utilizados no estudo de Dheepitha Babu et.,al (2021), sendo 69,67 de acurácia, precisão de 0,749, seguido pela sensibilidade de 0,794. Os estudos selecionados tiveram papel de dar sustentação no processo de seleção dos atributos, por outro lado, a sensibilidade da área da saúde demanda por melhores resultados. Assim, é recomendável o uso da base utilizada no presente trabalho, bem como das métricas mencionadas, com a ressalva de ter como referências outros atributos e técnicas, objetivando melhores resultados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherLondrina-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEngenharia de Produção-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados-
Palavras-chave: dc.subjectAcidente vascular cerebral-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectData bases-
Palavras-chave: dc.subjectCerebrovascular disease-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO-
Título: dc.titleUtilização do banco de dados internacional de testes de acidente vascular cerebral para aplicação da metodologia knowledge discovery in databases-
Título: dc.titleUse of the international testing database brain vascular accident for application of the methodology discovery knowledge in databases-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

Não existem arquivos associados a este item.