Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo (2020)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, ERICK PEREIRA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAP
- DOI: 10.11606/D.45.2020.tde-18042020-233747
- Assunto: MATEMATICA APLICADA
- Keywords: Association rules; Data mining; Mineração de dados; Regras de associação; Tuberculose; Tuberculosis
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: 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
- Imprenta:
- Data da defesa: 11.02.2020
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SANTOS, Erick Pereira. Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/. Acesso em: 04 abr. 2026. -
APA
Santos, E. P. (2020). Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/ -
NLM
Santos EP. Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/ -
Vancouver
Santos EP. Mineração de dados aplicada à tuberculose nos municípios do Estado de São Paulo [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/
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