Análise da morbilidade e mortalidade hospitalar em Portugal
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.26/48790 |
Resumo: | A presente tese tem como objetivo a realização da análise da morbilidade e mortalidade hospitalar em Portugal, com o intuito de observar diversas variáveis e procurar padrões entre os dados utilizados. A metodologia utilizada na construção deste estudo foi a CRISP-DM, constituída por seis fases, respetivamente: o entendimento do negócio, o entendimento dos dados, a preparação dos dados, a modelação, a avaliação do modelo e a implementação do modelo. Neste estudo, a implementação do modelo não foi realizada. O conjunto de dados utilizado foi recolhido do Serviço Nacional de Saúde, e é composto por 11 variáveis e 415.703 registos administrativos e de codificação clínica efetuados pelas suas instituições hospitalares. Estes registos correspondem à evolução mensal do número de episódios de internamento e ambulatório, dias de internamento e óbitos considerando o ano e mês da alta, a região e instituição hospitalar, o código e descrição do capítulo de diagnóstico principal, a faixa etária e o sexo. Este estudo é de carácter descritivo, ou seja, o seu objetivo inclui descrever características, comportamentos ou tendências presentes na população. A exploração dos dados foi realizada com recurso à linguagem de programação Python. Os modelos foram construídos no software WEKA, e técnica escolhida foi a associação dos dados, permitindo a constatação de diversos padrões entre as variáveis em estudo, através da extração de diversas regras. |
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Análise da morbilidade e mortalidade hospitalar em PortugalMorbilidadeMortalidadeCRISP-DMPythonWEKAA presente tese tem como objetivo a realização da análise da morbilidade e mortalidade hospitalar em Portugal, com o intuito de observar diversas variáveis e procurar padrões entre os dados utilizados. A metodologia utilizada na construção deste estudo foi a CRISP-DM, constituída por seis fases, respetivamente: o entendimento do negócio, o entendimento dos dados, a preparação dos dados, a modelação, a avaliação do modelo e a implementação do modelo. Neste estudo, a implementação do modelo não foi realizada. O conjunto de dados utilizado foi recolhido do Serviço Nacional de Saúde, e é composto por 11 variáveis e 415.703 registos administrativos e de codificação clínica efetuados pelas suas instituições hospitalares. Estes registos correspondem à evolução mensal do número de episódios de internamento e ambulatório, dias de internamento e óbitos considerando o ano e mês da alta, a região e instituição hospitalar, o código e descrição do capítulo de diagnóstico principal, a faixa etária e o sexo. Este estudo é de carácter descritivo, ou seja, o seu objetivo inclui descrever características, comportamentos ou tendências presentes na população. A exploração dos dados foi realizada com recurso à linguagem de programação Python. Os modelos foram construídos no software WEKA, e técnica escolhida foi a associação dos dados, permitindo a constatação de diversos padrões entre as variáveis em estudo, através da extração de diversas regras.Belfo, Fernando Paulo dos Santos RodriguesRepositório ComumSilva, Maria Beatriz Simões2024-01-10T11:24:18Z20232023-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.26/48790TID:203459342porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-01-11T02:15:51Zoai:comum.rcaap.pt:10400.26/48790Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T01:35:50.607461Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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