Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11612/2860
Autor(a): Júnior, Denilson Santos Sobrinho
Orientador: Oliveira, Ary Henrique Morais de
Título: Descoberta de conhecimento na base de dados do SINAN-TO para os casos de Hanseníase no estado Tocantins
Palavras-chave: Descoberta de conhecimento em base de dados;Hanseníase;Saúde pública;Mineração de dados;Associação
Data do documento: 2021
Editor: Universidade Federal do Tocantins
Citação: JÚNIOR, Denilson Santos Sobrinho. Descoberta de conhecimento na base de dados do SINAN-TO para os casos de Hanseníase no estado Tocantins.71f. Monografia (Graduação)- Ciência da Computação, Universidade Federal do Tocantins, Palmas, 2021.
Resumo: A hansen´ıase constitui-se como infecciosa e ´e considerada um problema de sa´ude p´ublica por ser uma doen¸ca negligenciada, e por essa raz˜ao h´a um problema grande na preven¸c˜ao e no combate da mesma. No estado do Tocantins a doen¸ca ´e considerada hiperendˆemica de acordo com os parˆametros por 100.000 habitantes, sendo um dos estados que possuem mais casos novos no Brasil. Diante desse problema, busca-se atrav´es dos dados proveni entes do Sistema de Notifica¸c˜ao de Informa¸c˜ao (Sinan) que realiza a coleta de notifica¸c˜ao de doen¸cas e agravos, a extra¸c˜ao do conhecimento acerca dos casos de hansen´ıase no es tado do Tocantins aplicando-se o processo de descoberta de conhecimento conhecido como Knowledge Discover in Database (KDD) e atrav´es da minera¸c˜ao de dados utilizando re gras de associa¸c˜ao para a caracteriza¸c˜ao das pessoas acometidas pela doen¸ca no estado. A metodologia utilizada foi do tipo descritivo e explorat´orio, de forma a buscar descrever os fatos e tentar explorar os dados, foi utilizado a an´alise explorat´oria de dados para a explora¸c˜ao dos atributos relevantes das caracter´ısticas do paciente, da doen¸ca, do espa¸co e do tempo. J´a na minera¸c˜ao de dados utilizando regras de associa¸c˜ao foi respons´avel por fazer a associa¸c˜ao desses atributos para saber o perfil dos pacientes que eram frequentes na base de dados de forma a caracteriz´a-los. Os resultados da pesquisa que foram en contrados s˜ao que as pessoas mais afetadas pela doen¸ca s˜ao pessoas que residentes em zonas urbanas, e as formas multibacilares s˜ao mais comuns no total, sendo a popula¸c˜ao masculina a mais afetada por elas. A escolaridade da popula¸c˜ao em sua maioria era de baixa escolaridade, sendo tamb´em relacionado a baixa renda das pessoas afetadas. Todos os anos do estudo a quantidade de casos foi hiperendˆemica de acordo com os parˆametros nacionais e internacionais.
Abstract: Leprosy is an infectious disease and is considered a public health problem because it is a neglected disease, and for that reason there is a big problem in preventing and combating it. In the state of Tocantins, the disease is considered hyperendemic according to the parameters per 100,000 inhabitants, being one of the states with the most new cases in Brazil. In view of this problem, it is sought through data from the Information Notification System (Sinan) that performs the collection of notification of diseases and conditions, the extraction of knowledge about leprosy cases in the state of Tocantins by applying the process of knowledge discovery known as Knowledge Discover in Database (KDD) and through data mining using association rules to characterize people affected by the disease in the state. The methodology used was of the descriptive and exploratory type, in order to seek to describe the facts and try to explore the data, exploratory data analysis was used to explore the relevant attributes of the patient’s characteristics, the disease, the space and the time. In data mining using association rules, he was responsible for associating these attributes to know the profile of patients who were frequent in the database in order to characterize them. The results of the research that were found are that the people most affected by the disease are people who live in urban areas, and the multibacillary forms are more common in total, with the male population being the most affected by them. The education of the population was mostly low, and it was also related to the low income of the people affected. Every year of the study, the number of cases was hyperendemic according to national and international parameters.
URI: http://hdl.handle.net/11612/2860
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