Integración de banco de datos para estudios de esquistosomiasis en el estado de Minas Gerais

Autores/as

  • Bruno Petrocchi de Sena Azevedo PUC Minas
  • Daniel Rocha Franca PUC Minas
  • Henri Gabriel Viana Ramos PUC Minas
  • Ligia Ferreira de Carvalho Gonçalves PUC Minas
  • Rafael Romualdo Pinto Rodrigues PUC Minas
  • Samuel Augusto Barbosa Santos PUC Minas
  • Marco Paulo Soares Gomes PUC Minas
  • Luis Enrique Zárate PUC Minas

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1375

Palabras clave:

Integración de Datos, Salud Pública, Esquistosomiasis

Resumen

Objetivo: este artículo propone una integración de fuentes de datos disponibles para crear una base de datos, a nivel municipal, que permita el análisis de la prevalencia de esquistosomiasis en el estado de Minas Gerais, Brasil. Método: a través de un proceso de comprensión del dominio, se identificaron las principales dimensiones y aspectos (factores) que pueden influir en la prevalencia de la enfermedad en un municipio. El modelo conceptual generado por el proceso de comprensión ayudó al proceso de integración de datos. Resultados: la base de datos integrada permitió realizar análisis descriptivos para el estado y son una fuente para identificar patrones en municipios propensos a la enfermedad. Conclusiones: La base de datos resultante permitirá la construcción de modelos predictivos para la formulación de políticas públicas y programas de intervención municipal.

Biografía del autor/a

Bruno Petrocchi de Sena Azevedo, PUC Minas

Bac., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil

Daniel Rocha Franca, PUC Minas

Bac., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil

Henri Gabriel Viana Ramos, PUC Minas

Bac., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil 

Ligia Ferreira de Carvalho Gonçalves, PUC Minas

Bac., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil

Rafael Romualdo Pinto Rodrigues, PUC Minas

Bac., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil

Samuel Augusto Barbosa Santos, PUC Minas

Bac., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil 

Marco Paulo Soares Gomes, PUC Minas

Dr., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil

Luis Enrique Zárate, PUC Minas

Dr., Ciência de Dados, PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil

Citas

LoVerde PT. Schistosomiasis. Adv Exp Med Biol. 2019;1154:45-70. doi: 10.1007/978-3-030-18616-6_3. PMID: 31297759.

Dutra , A. S. de S., Dutra , R. F. F., Costa , G. F. da, Cruz , B. I. L. da, Oliveira , K. de, Souza , N. K. F. de, Jugo , K. E. L., Souza, L. A. de, Abeiya, K.-A., Alexandre , A. sandriely A., Farias , G. de H., & Farias , E. C. M. de H. (2024). Análise da Esquistossomose na região nordeste de 2020 a 2023: Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences, 6(2), 691–711. https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n2p691-711

FRANÇA, F. S.; SILVA, A. S.; MAGALHÃES, C. M. M.; BENEVIDES, K. S. Esquistossomose: uma endemia de importância no Brasil. RBAC, v.52, p.224-7, 2020.

Santos MCS, Oliveira GL, Mingoti SA, Heller L. Effect of environmental factors in reducing the prevalence of schistosomiasis in schoolchildren: An analysis of three extensive national prevalence surveys in Brazil (1950-2018). PLoS Negl Trop Dis. 2023 Jul 17;17(7):e0010804. doi: 10.1371/journal.pntd.0010804. PMID: 37459358; PMCID: PMC10374055.

Teresinha Schröder N, Fraga Da Silveira E, Thomasi Janhke Botton L, Périco E. Neglected diseases in Brazil: space-temporal trends and public policies [Internet]. Neglected Tropical Diseases - Unsolved Debts for the One Health Approach. IntechOpen; 2023. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.1003000

Silva, J. de P., Ramos, S. B., & Andrade, M. de. (2018). Multivariate analysis of schistosomiasis in the state of Minas Gerais: principal component analysis. ABCS Health Sciences, 43(2). https://doi.org/10.7322/abcshs.v43i2.995

Hofstraat, K., & van Brakel, W. H. (2016). Social stigma towards neglected tropical diseases: a systematic review. International Health, 8(suppl_1), i53-i70.

Zárate, L.E., Petrocchi , B., Dias Maia, C., Felix, C., & Gomes, M. P. (2023). CAPTO - A method for understanding problem domains for data science projects: CAPTO - Um método para entendimento de domínio de problema para projetos em ciência de dados. Concilium, 23(15), 922–941. https://doi.org/10.53660/CLM-1815-23M33.

Braga RD, Lucena FN, Ribeiro-Rotta RF. A preliminary multiprofessional information model for Brazilian primary care. J Health Inform. 2020 Apr/Jun; 14(2):319-326.

Harrison K, Rahimi N, Danovaro-Holliday MC. Factors limiting data quality in the expanded programme on immunization in low and middle-income countries: A scoping review. J Health Inform. 2020 Apr/Jun; 14(2):319-326.

Publicado

2024-11-19

Cómo citar

Azevedo, B. P. de S., Franca, D. R., Ramos, H. G. V., Gonçalves, L. F. de C., Rodrigues, R. R. P., Santos, S. A. B., … Zárate, L. E. (2024). Integración de banco de datos para estudios de esquistosomiasis en el estado de Minas Gerais. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1375

Artículos similares

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.