O conhecimento acerca da situação epidemiológica da Tuberculose no estado da Paraíba pode contribuir com ações de planejamento político, técnico e científico no seu enfrentamento. O Big Data Analytics e as técnicas envolvidas neste, como regras de as sociação, permitem gerar perfis epidemiológicos com os dados de cada município do Estado. Nesta obra, foram usadas regras de associação com técnicas de Big Data Analytics para traçar perfis epidemiológicos da tuberculose no estado. Foi realizada uma análise descritiva e exploratória em um dataset formado com os dados públicos dos municípios da Paraíba, entre os anos de 2001 a 2015. Inicialmente, o dataset foi gerado com as informações dos indicadores da tuberculose, consolidados nas bases de dad os que compõe o SAGE e dados socioeconômicos contidos no IBGE. O dataset passou por etapas de seleção, pré-processamento e avaliação, onde foram extraídas regras de associação com o processo de mineração de dados, fazendo uso do algoritmo apriori. As regras geradas deram origens a perfis epidemiológicos que foram analisados sobre a perspectiva dos indicadores epidemiológicos contidos na bibliografia referente à tuberculose, juntamente com análise de uma especialista em epidemiologia. Foram gerad as 43 regras, das quais, as que apresentaram maior confiança foram analisadas para traçar os perfis epidemiológicos da tuberculose no estado. Os resultados obtidos inferem que a tuberculose na Paraíba está intimamente ligada com a baixa renda e falta de saneamento básico. Existe também a possibilidade de inferir uma incidência relativamente alta de casos de tuberculose, mesmo em municípios que possuem acesso à saúde básica e que apresentam IDH-M alto e/ou dentro da média do IDH do Brasil, o que evidencia uma aparente falta de conhecimento a respeito da doença e má distribuição de renda nesses municípios. As regras, portanto, estão de acordo com os relatos na bibliografia sobre a tuberculose.
Código: | 9788544423806 |
EAN: | 9788544423806 |
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ANÁLISE EPIDEMIOLÓGICA DA TUBERCULOSE NO ESTADO DA PARAÍBA UTILIZANDO BIG DATA ANALYTICS
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