Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Erick Pereira
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/
Resumo: A tuberculose é uma doença que atinge cerca de 2 bilhões de pessoas em todo o mundo, com cerca de 10,4 milhões de novos casos a cada ano e 1,7 milhões de mortes. Apesar de ser uma doença que pode ser prevenida por vacina e curada através de tratamentos clínicos, sua taxa de incidência ainda é alta em alguns municípios do Brasil. Por ser uma doença de transmissão direta, é conhecida a influência de fatores socioeconômicos sobre a taxa de incidência. Motivados por esse panorama, o objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para identificar e analisar relações entre dados socioeconômicos e de notificações da doença, utilizando técnicas de mineração de dados. Foram usados os bancos de dados da Fundação SEADE, IBGE e DATASUS relativos aos municípios do estado de São Paulo. Aos dados originais foram aplicados pré-processados com o uso de técnicas de imputação múltipla através do algoritmo Expectation Maximization com reamostragem; técnicas espaciais por meio do índice e o diagrama de Moran; discretização de valores contínuos e obtenção de padrões espaciais. Os municípios foram agrupados utilizando o algoritmo de agrupamento hierárquico exclusivo AGNES e os resultados validados com o uso do índice de Silhoutte e do coeficiente de correlação cophenético. Na etapa seguinte, o algoritmo APRIORI foi aplicado e extraídas regras de associações entre as variáveis. Os resultados obtidos por essa metodologia corroboram conhecimentos prévios sobre a doença e fatores socioeconômicos, tais como, IDHM, distância ao presídio, densidade de moradores por dormitório e despesas com saúde. No entanto, a análise espacial possibilitou a identificação de municípios que estão fora da lista de municípios de controle prioritário pelos órgãos de saúde, cujas taxas de incidência são crescentes assim como a de seus vizinhos. Esta pode ser uma indicação de um alerta para controles preventivos nessas localidades. A metodologia pode ser adaptada para inclusão ou substituição dos dados para tuberculose ou outra doença que tenha notificações no banco do DATASUS.
id USP_ead46d8357983a9278f885fbffb0d080
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-18042020-233747
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São PauloMining applied to tuberculosis in São Paulo state municipalitiesAssociation rulesData miningMineração de dadosRegras de associaçãoTuberculoseTuberculosisA tuberculose é uma doença que atinge cerca de 2 bilhões de pessoas em todo o mundo, com cerca de 10,4 milhões de novos casos a cada ano e 1,7 milhões de mortes. Apesar de ser uma doença que pode ser prevenida por vacina e curada através de tratamentos clínicos, sua taxa de incidência ainda é alta em alguns municípios do Brasil. Por ser uma doença de transmissão direta, é conhecida a influência de fatores socioeconômicos sobre a taxa de incidência. Motivados por esse panorama, o objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para identificar e analisar relações entre dados socioeconômicos e de notificações da doença, utilizando técnicas de mineração de dados. Foram usados os bancos de dados da Fundação SEADE, IBGE e DATASUS relativos aos municípios do estado de São Paulo. Aos dados originais foram aplicados pré-processados com o uso de técnicas de imputação múltipla através do algoritmo Expectation Maximization com reamostragem; técnicas espaciais por meio do índice e o diagrama de Moran; discretização de valores contínuos e obtenção de padrões espaciais. Os municípios foram agrupados utilizando o algoritmo de agrupamento hierárquico exclusivo AGNES e os resultados validados com o uso do índice de Silhoutte e do coeficiente de correlação cophenético. Na etapa seguinte, o algoritmo APRIORI foi aplicado e extraídas regras de associações entre as variáveis. Os resultados obtidos por essa metodologia corroboram conhecimentos prévios sobre a doença e fatores socioeconômicos, tais como, IDHM, distância ao presídio, densidade de moradores por dormitório e despesas com saúde. No entanto, a análise espacial possibilitou a identificação de municípios que estão fora da lista de municípios de controle prioritário pelos órgãos de saúde, cujas taxas de incidência são crescentes assim como a de seus vizinhos. Esta pode ser uma indicação de um alerta para controles preventivos nessas localidades. A metodologia pode ser adaptada para inclusão ou substituição dos dados para tuberculose ou outra doença que tenha notificações no banco do DATASUS.Tuberculosis is a disease that affects about 2 billion people worldwide, with about 10.4 million new cases each year and 1.7 million deaths. Despite being a disease that can be prevented by the vaccine and cured through clinical treatments, its incidence rate is still high in some municipalities in Brazil. As it is a disease of direct transmission, the influence of socioeconomic factors on the incidence rate is very well known. Motivated by this panorama, the objective of this work is to propose a methodology to identify and analyze relationships between socioeconomic data and disease reports, using data mining techniques. The SEADE, IBGE and DATASUS databases of the municipalities of the state of São Paulo were used. To the original data were applied pre-processing algorithms using multiple imputation techniques as the Expectation Maximization algorithm with boostrap; spatial techniques using the index and the Moran diagram; discretization of continuous values and identifications of spatial patterns. The municipalities were grouped using the exclusive hierarchical clustering algorithm AGNES and the results were validated using the Silhoutte index and the cophenetic correlation coeficient. In the next step, the APRIORI algorithm was applied and rules for associations between variables were extracted. The results obtained by this methodology corroborate previous knowledge about the disease and some socioeconomic factors, such as MHDI, distance to penitentiaries, density of residents per bedroom and health expenses. However, through spatial analysis, it has enabled the identification of municipalities that are outside the list of municipalities with priority control by health agencies, whose incidence rates are increasing as well as the incidences of their neighbors. This identification could anticipate preventive actions over these locations. The methodology can be adapted to include or replace data for tuberculosis or another disease that has been notified in the DATASUS database.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBevilacqua, Joyce da SilvaSantos, Erick Pereira2020-02-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2020-04-28T23:19:01Zoai:teses.usp.br:tde-18042020-233747Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-04-28T23:19:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
Mining applied to tuberculosis in São Paulo state municipalities
title Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
spellingShingle Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
Santos, Erick Pereira
Association rules
Data mining
Mineração de dados
Regras de associação
Tuberculose
Tuberculosis
title_short Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
title_full Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
title_fullStr Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
title_full_unstemmed Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
title_sort Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo
author Santos, Erick Pereira
author_facet Santos, Erick Pereira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Bevilacqua, Joyce da Silva
dc.contributor.author.fl_str_mv Santos, Erick Pereira
dc.subject.por.fl_str_mv Association rules
Data mining
Mineração de dados
Regras de associação
Tuberculose
Tuberculosis
topic Association rules
Data mining
Mineração de dados
Regras de associação
Tuberculose
Tuberculosis
description A tuberculose é uma doença que atinge cerca de 2 bilhões de pessoas em todo o mundo, com cerca de 10,4 milhões de novos casos a cada ano e 1,7 milhões de mortes. Apesar de ser uma doença que pode ser prevenida por vacina e curada através de tratamentos clínicos, sua taxa de incidência ainda é alta em alguns municípios do Brasil. Por ser uma doença de transmissão direta, é conhecida a influência de fatores socioeconômicos sobre a taxa de incidência. Motivados por esse panorama, o objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para identificar e analisar relações entre dados socioeconômicos e de notificações da doença, utilizando técnicas de mineração de dados. Foram usados os bancos de dados da Fundação SEADE, IBGE e DATASUS relativos aos municípios do estado de São Paulo. Aos dados originais foram aplicados pré-processados com o uso de técnicas de imputação múltipla através do algoritmo Expectation Maximization com reamostragem; técnicas espaciais por meio do índice e o diagrama de Moran; discretização de valores contínuos e obtenção de padrões espaciais. Os municípios foram agrupados utilizando o algoritmo de agrupamento hierárquico exclusivo AGNES e os resultados validados com o uso do índice de Silhoutte e do coeficiente de correlação cophenético. Na etapa seguinte, o algoritmo APRIORI foi aplicado e extraídas regras de associações entre as variáveis. Os resultados obtidos por essa metodologia corroboram conhecimentos prévios sobre a doença e fatores socioeconômicos, tais como, IDHM, distância ao presídio, densidade de moradores por dormitório e despesas com saúde. No entanto, a análise espacial possibilitou a identificação de municípios que estão fora da lista de municípios de controle prioritário pelos órgãos de saúde, cujas taxas de incidência são crescentes assim como a de seus vizinhos. Esta pode ser uma indicação de um alerta para controles preventivos nessas localidades. A metodologia pode ser adaptada para inclusão ou substituição dos dados para tuberculose ou outra doença que tenha notificações no banco do DATASUS.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-02-11
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090827765415936