Fatores de risco para diabetes tipo 2 no Brasil: uma análise machine learning

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Aquino, Ladjany Sousa de lattes
Orientador(a): Gutierrez, Carlos Enrique Carrasco lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Católica de Brasília
Programa de Pós-Graduação: Programa Stricto Sensu em Economia de Empresas
Departamento: Escola de Humanidades, Negócios e Direito
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Diabetes
Doenças crônicas não transmissíveis
Palavras-chave em Inglês:
Random forest
Machine learning
Chronic noncommunicable diseases
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Link de acesso: https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/tede/2787
Resumo: Diabetes type 2 has increased alarmingly and progressively all over the world, being classified by the World Health Organization as a global epidemic whose consequences have seriously affected the social and economic life of countries. This study aims to determine risk factors for type 2 diabetes (DM2). Using all the information available in the Vigitel database between 2006 and 2019 and the Random Forest machine learning classification tool with feature selection, we identified the 15 most important risk factors out of a total of 80 variables. The marginal effects of the variables are found by estimating the Logit and Probit models. The results showed that, among the risk factors that increase the chance of DM2 are age, weight, body mass index, if the person has high blood pressure, poor health and if the person is a smoker or former smoker.
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spelling Gutierrez, Carlos Enrique Carrascohttp://lattes.cnpq.br/0881893862643600http://lattes.cnpq.br/1587317025806045Aquino, Ladjany Sousa de2021-08-09T17:13:09Z2021-06-30AQUINO, Ladjany Sousa de. Fatores de risco para diabetes tipo 2 no Brasil: uma análise machine learning. 2021. 32 f. Dissertação (Programa Stricto Sensu em Economia de Empresas) - Universidade Católica de Brasília, Brasília, 2021.https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/tede/2787Diabetes type 2 has increased alarmingly and progressively all over the world, being classified by the World Health Organization as a global epidemic whose consequences have seriously affected the social and economic life of countries. This study aims to determine risk factors for type 2 diabetes (DM2). Using all the information available in the Vigitel database between 2006 and 2019 and the Random Forest machine learning classification tool with feature selection, we identified the 15 most important risk factors out of a total of 80 variables. The marginal effects of the variables are found by estimating the Logit and Probit models. The results showed that, among the risk factors that increase the chance of DM2 are age, weight, body mass index, if the person has high blood pressure, poor health and if the person is a smoker or former smoker.A diabetes tipo 2 tem aumentado de modo alarmante e progressivo em todo o mundo, sendo classificada pela Organização Mundial de Saúde como uma epidemia mundial cujas consequências têm afetado seriamente a vida social e econômica dos países. Este estudo tem como objetivo entender a importância relativa dos fatores de risco para diabetes tipo 2 (DM2). Utilizando toda a informação disponível na base de dados da Vigitel entre os anos 2006 e 2019 e a ferramenta de classificação de aprendizado de máquina Random Forest com feature selection, identificamos os 15 fatores de risco mais imporantes de um total de 80 variáveis. Os efeitos marginais das variáveis são encontrados estimando os modelos Logit e Probit. Os resultados mostraram que, dentre os fatores de risco que aumentam a chance de DM2 estão a idade, o peso, o índice de massa corporal, se a pessoa tem pressão alta, se tem mal estado de saúde, se é fumante ou ex fumante.Submitted by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2021-08-09T17:12:27Z No. of bitstreams: 1 LadjanySousaDissertacao2021.pdf: 1211881 bytes, checksum: 70800e723cc3c1a692e448bfbbfac5a9 (MD5)Approved for entry into archive by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2021-08-09T17:13:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LadjanySousaDissertacao2021.pdf: 1211881 bytes, checksum: 70800e723cc3c1a692e448bfbbfac5a9 (MD5)Made available in DSpace on 2021-08-09T17:13:09Z (GMT). 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