Machine learning para predizer inconsistências na raça/cor das declarações de óbito (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: DUARTE, YEDA APARECIDA DE OLIVEIRA - EE ; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP
- Unidades: EE; FSP
- Subjects: ATESTADO DE ÓBITO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: Objetivo: Avaliar a performance de algoritmos de inteligência artificial (machine learning) para identificar inconsistências entre a raça/cor da declaração de óbito (DO) e a autodeclarada. Métodos: Foi analisada a amostra representativa de idosos (≥ 60 anos) do Estudo SABE que foram a óbito no Município de São Paulo entre 2000 e 2016. A variável resposta de interesse foi a classificação de raça/cor como branca na DO e autodeclaração como parda no SABE. As variáveis preditoras foram as características socioeconômicas, demográficas e de saúde, além da causa básica de óbito. O banco de dados foi dividido aleatoriamente em treinamento (70%) e teste (30%). Modelos de Random Forest (RF) com métodos de reamostragem (down, up e SMOTE) para dados desbalanceados foram ajustados. A performance dos modelos foi avaliada pela área abaixo da curva ROC (AUC), sensibilidade (S), especificidade (S) e Kappa (K). Resultados: Da amostra inicial, 1.062 óbitos foram identificados por meio de técnicas de linkage e 812 (76,5%) apresentaram raça/cor classificada como branca na DO. Desses, 116 (14,3%) se autodeclararam pardos em vida. Os modelos preditivos apresentaram AUC semelhantes, de aproximadamente 0,65. Na amostra de teste, o método “down-sampling” classificou adequadamente 21 dos 31 casos (S=0,68, E=0,62, K=0,16), o método “up-sampling” 3 (S=0,10, E=0,93, K=0,03) e o método SMOTE apenas 2 (S=0,06, E=0,99, K=0,09). Conclusões: A performance dos modelos preditivos ainda não foi satisfatória. O aumento no número de óbitos, a incorporação de outras amostras e a inclusão de mais variáveis podem ajudar a melhorar a performance dos modelos no futuro
- Imprenta:
- Publisher: Abrasco
- Publisher place: Florianópolis
- Date published: 2017
- Source:
- Título do periódico: Resumos
- Conference titles: Congresso Brasileiro de Epidemiologia
-
ABNT
SANTOS, Hellen Geremias dos e DUARTE, Yeda Aparecida de Oliveira e CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Machine learning para predizer inconsistências na raça/cor das declarações de óbito. 2017, Anais.. Florianópolis: Abrasco, 2017. Disponível em: http://epi.org.br/programacao/exibe_trabalho.php?id_trabalho=16402&id_atividade=2332&tipo=#topo. Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Santos, H. G. dos, Duarte, Y. A. de O., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2017). Machine learning para predizer inconsistências na raça/cor das declarações de óbito. In Resumos. Florianópolis: Abrasco. Recuperado de http://epi.org.br/programacao/exibe_trabalho.php?id_trabalho=16402&id_atividade=2332&tipo=#topo -
NLM
Santos HG dos, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning para predizer inconsistências na raça/cor das declarações de óbito [Internet]. Resumos. 2017 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: http://epi.org.br/programacao/exibe_trabalho.php?id_trabalho=16402&id_atividade=2332&tipo=#topo -
Vancouver
Santos HG dos, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning para predizer inconsistências na raça/cor das declarações de óbito [Internet]. Resumos. 2017 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: http://epi.org.br/programacao/exibe_trabalho.php?id_trabalho=16402&id_atividade=2332&tipo=#topo - Sobrevida e idade da menopausa: uma análise longitudinal de idosas do município do São Paulo
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