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http://hdl.handle.net/11612/3648| Authors: | Pereira, Cassia Gabriela Silva |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Oliveira, Ary Henrique Morais de |
| Title: | Análise de dados na saúde pública: um estudo de caso da hanseníase no Estado do Tocantins |
| Keywords: | Data Mart;Mineração de dados;Teorema de Bayes |
| Issue Date: | Feb-2022 |
| Publisher: | Universidade Federal do Tocantins |
| Citation: | Pereira, Cassia Gabriela Silva. Analise de dados na saúde pública: um estudo de caso da hanseníase no Estado do Tocantins. 83 f. Monografia (Graduação). Curso de Ciências da computação. Universidade Federal do Tocantins. Palmas, 2021. |
| metadata.dc.description.resumo: | No estado do Tocantins a hanseníase é considerada hiperendêmica de acordo com os critérios do Ministério da Saúde. Em razão do elevado índice de casos, a doença permanece como um dos problemas de saúde pública no estado. As organizações gestoras da saúde pública estão buscando cada vez mais aumentar a eficiência na gestão de saúde, com o objetivo de obter informações para usar como base no controle de epidemias. Diante disso, este projeto tem por objetivo desenvolver uma proposta de data mart onde seja possível ser aplicado técnicas de estatísticas e mineração de dados. As fases executadas neste trabalho são: o pré-processamento, a criação de um data mart, análise exploratória, cálculo dos indicadores, inferência com teorema de Bayes e a classificação de dados. Analisando os resultados, foi possível deduzir algumas probabilidades e destacar características de pacientes com maiores influências para terem a classificação operacional como multibacilar. Conclui-se que os objetivos do trabalho foram alcançados, e foram propostos trabalhos futuros na área da saúde pública. |
| Abstract: | In the state of Tocantins, leprosy is considered hyperendemic according to the criteria of the Ministry of Health. Due to the high rate of cases, the disease remains one of the public health problems in the state. Public health management organizations are increasingly seeking to increase efficiency in health management, with the aim of obtaining information to use as a basis for epidemic control. Therefore, this project aims to develop a proposal for data mart where it is possible to apply statistics and data mining techniques. The phases performed in this work are: pre-processing, the creation of a data mart, exploratory analysis, calculation of indicators, inference with Bayes theorem and data classification. Analyzing the results, it was possible to deduce some probabilities and highlight characteristics of patients with greater influences to have the operational classification as multibacillary. It is concluded that the objectives of the work were achieved, and future work in the area of public health was proposed. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/3648 |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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