Identificando padrões de depressão em idosos por meio de mineração de dados

Autores

  • Luis Enrique Zárate Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais
  • Arthur Vinicius do Carmo Santos Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais
  • Jefferson Eduardo de Carvalho Camelo Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais
  • Cristiane Neri Nobre Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais
  • Mark Alan Junho Song Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.2024.1020

Palavras-chave:

Depressão, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina

Resumo

Objetivo: Identificar padrões de depressão em idosos baseado em variáveis exógenas por meio da mineração de dados. Métodos: O processo aplica técnica de classificação Floresta Aleatória para descrever os padrões de depressão nessa população. Como fonte de dados considera-se a base de dados PNS, IBGE 2013. Resultados: Os resultados evidenciam como fatores relevantes, doenças crônicas pré-existentes, o nível de confiança com amigos e parentes, nível de escolaridade, etc. Para o grupo diagnosticado “Com depressão”, a precisão do modelo foi de 68,8%, sensibilidade de 77,2% e medida F1-score de 72,8%. Para o grupo diagnosticado “Sem depressão”, a precisão foi de 66,4%, Sensibilidade de 56,2% e a medida F1-score de 60,9%. Conclusão: Dentre os fatores destacam-se, em nível de importância, doença crônica pré-existente, um ou nenhum parente ou amigo em quem confiar, e escolaridade até o ensino médio. A prática de exercícios físicos e manter-se ativo é um aspecto favorável para a não-depressão.

Biografias Autor

Luis Enrique Zárate, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

Professor do Departamento de Ciência da Computação, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais – PUC Minas, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil.

Arthur Vinicius do Carmo Santos, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

Bacharel em Sistemas de Informação. Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais – PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil.

Jefferson Eduardo de Carvalho Camelo, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

Bacharel em Sistemas de Informação. Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais – PUC Minas, Belo Horizonte (MG), Brasil.

Cristiane Neri Nobre, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

Professor do Departamento de Ciência da Computação, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais – PUC Minas, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil.

Mark Alan Junho Song, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais

Professor do Departamento de Ciência da Computação, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais – PUC Minas, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil.

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Publicado

2024-07-15

Como Citar

Zárate, L. E., Santos, A. V. do C., Camelo, J. E. de C., Nobre, C. N., & Song, M. A. J. (2024). Identificando padrões de depressão em idosos por meio de mineração de dados. Journal of Health Informatics, 16(1). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.2024.1020

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