Establishing the risk of neonatal mortality using a fuzzy predictive model

• Autor(a) principal: Nascimento, Luiz Fernando C.
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Rizol, Paloma Maria S. Rocha [UNESP], Abiuzi, Luciana B.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2009000900018; http://hdl.handle.net/11449/28762
• topic: Mortalidade Neonatal; Lógica Fuzzy; Computação em Informática Médica; Fatores de Risco; Valor Preditivo dos Testes; Neonatal Mortality; Fuzzy Logic; Medical Informatics Computing; Risk Factors; Predictive Value of Tests

O objetivo do artigo foi avaliar o uso da lógica fuzzy para estimar possibilidade de óbito neonatal. Desenvolveu-se um modelo computacional com base na teoria dos conjuntos fuzzy, tendo como variáveis peso ao nascer, idade gestacional, escore de Apgar e relato de natimorto. Empregou-se o método de inferência de Mamdani, e a variável de saída foi o risco de morte neonatal. Criaram-se 24 regras de acordo com as variáveis de entrada, e a validação do modelo utilizou um banco de dados real de uma cidade brasileira. A acurácia foi estimada pela curva ROC; os riscos foram comparados pelo teste t de Student. O programa MATLAB 6.5 foi usado para construir o modelo. Os riscos médios foram menores para os que sobreviveram (p < 0,001). A acurácia do modelo foi 0,90. A maior acurácia foi com possibilidade de risco igual ou menor que 25% (sensibilidade = 0,70, especificidade = 0,98, valor preditivo negativo = 0,99 e valor preditivo positivo = 0,22). O modelo mostrou acurácia e valor preditivo negativo bons, podendo ser utilizado em hospitais gerais.