Segmentação de geoinformação: um caso de estudo na área da diabetes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Rafael Marques dos
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/36443
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica – Tecnologias e Aplicações, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018
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spelling Segmentação de geoinformação: um caso de estudo na área da diabetesSIGSegmentaçãoMoranFreguesiaPopulaçãoTrabalhos de projecto de mestrado - 2018Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e EnergiaTrabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica – Tecnologias e Aplicações, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018A tecnologia SIG é um instrumento prático para o apoio nos cuidados de saúde uma vez que graças a esta podemos compreender desigualdades num determinado território, ajudar em tomadas de decisão e na gestão de informação. Através destes é possível verificar padrões espácias de doenças, o que permite elaborar medidas de compreensão e mitigação. Neste presente projeto pretendeu-se criar uma segmentação da população de Portugal, a nível de freguesias, de forma a entender quais as características que influenciam um melhor comportamento da população diabética relativamente à sua doença. Utilizou-se o algoritmo “K-means” para criar esta segmentação e com a ajuda do índice Local de Moran foi feita uma análise espacial dos atributos e dos grupos de forma a entender se existiria também algum padrão espacial. Com o desenvolvimento deste projeto foi possível verificar que em Portugal existe um padrão específico numa zona interior Centro-Norte, sendo composto por uma população mais idosa e com menor nível de rendimentos e escolaridade, em que estes indivíduos apresentam um menor controlo na sua doença uma vez que eram aqueles que apresentam um menor valor de proporção de realização de exames ou de valores saudáveis nestes mesmos. Freguesias onde existiam indivíduos com um melhor nível de rendimento e uma faixa etária mais reduzida apresentam melhores indícios de comportamentos positivos sobre a sua doença, uma vez que estas proporções tinham valores mais elevados comparativamente às restantes freguesias. Foram criados quatro produtos de informação, nomeadamente três Operational Dashboards distintos, que demonstram o resultado da segmentação e dados da diabetes, performance dos agrupamentos de centro de saúde (ACES) e áreas regionais de saúde (ARS) e todos os atributos públicos disponíveis a nível de Municípios de forma a demonstrar o estado destes a nível nacional. Foi criado também um visualizador com as áreas de influência dos hospitais públicos de Lisboa de forma a demonstrar quais são as freguesias que são inclusas em horas de trânsito e fora destas.GIS technology is a practical tool to support health care, as it helps to understand inequalities in a given territory, to decision making and information management. Thanks to it, it is possible to check disease spatial patterns, which allows to take measures of mitigation. In this project it was intended to create a segmentation of the population of Portugal, at parish level, to understand which characteristics influences a batter behavior of the diabetic population towards their disease. The “K-means” algorithm was used to create this segmentation, and, with the help of Local Moran Index, a spatial analysis of the attributes and groups was made to understand it where would exist any spatial pattern. With the development of this project it was possible to verify that in Portugal there is a specific pattern in a country-side North-Central zone, being composed of an older population with lower level of income and education, in which these individuals have less control in their disease since they were those that presented a lower value of proportion of examinations or healthy values in these same ones. The parishes that had individuals with a better level of income and a lower age group, presented a better evidence of positive behaviors on their disease, since these proportions had higher values compared to the other parishes. Four information products were created, namely three distinct Operational Dashboards, which demonstrate the results of the segmentation and Diabetes data, the performance of Agrupamentos de Centro de Saúde (ACES) and Regional Health Areas (ARS) and one that shows all the public attributes available at municipality level, to demonstrate the state of these at national level. It was also created a Visualizer with the areas of influence of the public hospitals of Lisbon to demonstrate which are the parishes that are included in those in hours of traffic and outside of these.Catita, Cristina Maria Sousa, 1971-Matildes, Rita Martins Henriques, 1982-Repositório da Universidade de LisboaSantos, Rafael Marques dos2019-01-16T10:48:15Z201820182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/36443TID:202191249porinfo: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:RCAAP2023-11-08T16:33:11Zoai:repositorio.ul.pt:10451/36443Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:50:46.638433Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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