Mineração de dados aplicada ao conhecimento em uma população universitária

Autores

  • Priscyla Waleska Targino de Azevedo Simões Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC)
  • Felipe Ribeiro Sampaio Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC)
  • Jose Márcio Cassettari Júnior
  • Samuel Cesconetto
  • Maria Inês da Rosa

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Tabagismo, Epidemiologia Descritiva

Resumo

Objetivo: Descrever o processo de mineração de uma base de dados de tabagismo obtida de uma população universitária do Sul de Santa Catarina. Métodos: Estudo de natureza aplicada (tecnológica), transversal, de campo e laboratório, e descritivo. A base de dados utilizada foi de um estudo de prevalência realizado na Universidade do Extremo Sul Catarinense no segundo semestre de 2010, resultando em 575 registros. Foi realizado pré-processamento; em seguida, mineração de dados, primeiro pela clusterização fuzzy, sucedida pela tarefa de classificação; última etapa abordou a avaliação das árvores e regras geradas. Resultados: Foram realizados mais de 300 experimentos, resultando em 524 regras, 339 oriundas da base completa, e 185 da clusterizada de fumantes. Na base completa obteve-se sensibilidade 98,0[IC95%=(97,0;99,0)], especificidade 87,0[IC95%=(97,0;99,0)], acurácia 98,0[IC95%=(79,0;94,0)]; a base clusterizada resultou em sensibilidade 84,0[IC95%=(78,0;90,0)], especificidade 73,0[IC95%=(61,0;86,0)], acurácia 82,0[IC95%=(74,0;89,0)]. Conclusão: O perfil epidemiológico dos tabagistas resultante das regras geradas em nosso estudo foi semelhante da literatura.

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Publicado

02-12-2013

Como Citar

Simões, P. W. T. de A., Sampaio, F. R., Cassettari Júnior, J. M., Cesconetto, S., & da Rosa, M. I. (2013). Mineração de dados aplicada ao conhecimento em uma população universitária. Journal of Health Informatics, 5(4). Recuperado de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/282

Edição

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Artigo Original

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