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http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4327
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Utilização do algoritmo Apriori para traçar o perfil sociodemográfico do homem brasileiro com câncer de próstata |
Título(s) alternativo(s): | Using the Apriori algorithm to draw the profile sociodemographic of brazilian men with prostate cancer |
Autor: | Silva, Gustavo Dias da |
Primeiro orientador: | Araújo, Wellington Candeia de |
Primeiro membro da banca: | Araújo, Wellington Candeia de |
Segundo membro da banca: | Bublitz, Frederico Moreira |
Terceiro membro da banca: | Lopes Filho, José Gomes |
Resumo: | Entre as doenças que acometem a população masculina, o câncer de próstata é a que tem aumentado a taxa de mortalidade, pois, no mundo, é a sexta neoplasia maligna e, no Brasil, a primeira. Ele passa a ser um caso de saúde pública que preocupa, porém, se descoberto no início, o índice de cura é alto. Apesar das inciativas de ajuda à população masculina contra a neoplasia prostática, ainda falta um direcionamento quanto ao diagnóstico e tratamento. Mas as iniciativas seriam mais bem direcionadas se tivessem os perfis dos pacientes assistidos por elas, no entanto, esse ainda é um campo de pesquisa com lacunas. Além disso, dados que possam ajudar se encontram armazenados em grandes bases de dados com muitas informações, principalmente devido ao processo de informatização do setor de saúde, que dificulta uma análise manual desses dados. Nesse sentido, este trabalho tem o propósito de determinar o perfil do homem que é propenso ao câncer de próstata através do algoritmo Apriori para a formação de regras de associação no contexto brasileiro. Com isso, aplicamos na base de dados do INCA o algoritmo Apriori com a finalidade de termos as regras de associação. Ao final, percebemos que os fatores de tabagismo, alcoolismo, raça e estado conjugal são os fatores que mais destacaram por aparecerem nas regras com os maiores índices de confiança. Entretanto, depreendemos que a raça parda é de maior incidência do câncer de próstata no Brasil. Apesar da incompletude dos dados opcionais na base do INCA, é importante destacar que a análise foi feita a nível nacional e pode ser utilizada para nortear campanhas no contexto da saúde do homem. |
Abstract: | Among the diseases that affect the male population, prostate cancer has increased the mortality rate among them, where it is the sixth malignant neoplasm in the world and in Brazil the first. It becomes a matter of public health that concerns, but if discovered early, the cure rate is high. Despite the initiatives to help the male population against prostate cancer, there is still a lack of guidance regarding diagnosis and treatment. But the initiatives would be better targeted if they had the profiles of patients assisted by them, but it is still a field of research with gaps. In addition, data that can help are stored in large databases with a lot of information, mainly due to the computerization process of the health sector, which makes manual analysis of this data difficult. This work aims to determine the profile of men who are prone to prostate cancer through the Apriori algorithm for the formation of association rules in the Brazilian context. With that, we applied the Apriori algorithm to the INCA database in order to have the association rules. In the end, we realized that the factors of smoking, alcoholism, race and marital status are the factors that stood out the most for appearing in the rules with the highest levels of confidence. However, we infer that the brown race has a higher incidence of prostate cancer in Brazil. Despite the incompleteness of the optional data in the INCA database, it is important to highlight that the analysis was carried out at the national level and can be used to guide campaigns in the context of men's health. |
Palavras-chave: | Algoritmo Apriori Câncer de próstata Mineração de dados Regras de associação |
Área(s) do CNPq: | SAUDE COLETIVA::SAUDE PUBLICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Estadual da Paraíba |
Sigla da instituição: | UEPB |
Departamento: | Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP |
Programa: | Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS |
Citação: | SILVA, Gustavo Dias da. Utilização do algoritmo Apriori para traçar o perfil sociodemográfico do homem brasileiro com câncer de próstata. 2022. 85f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2022. |
Tipo de acesso: | Acesso Embargado |
URI: | http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4327 |
Data de defesa: | 9-Mar-2022 |
Aparece nas coleções: | PPGCTS - Dissertações |
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