Utilização do algoritmo Apriori para traçar o perfil sociodemográfico do homem brasileiro com câncer de próstata

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Silva, Gustavo Dias da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso embargado
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual da Paraíba
Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP
Brasil
UEPB
Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4327
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.
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spelling Utilização do algoritmo Apriori para traçar o perfil sociodemográfico do homem brasileiro com câncer de próstataUsing the Apriori algorithm to draw the profile sociodemographic of brazilian men with prostate cancerAlgoritmo AprioriCâncer de próstataMineração de dadosRegras de associaçãoSAUDE COLETIVA::SAUDE PUBLICAEntre 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.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.Universidade Estadual da ParaíbaPró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGPBrasilUEPBPrograma de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTSAraújo, Wellington Candeia dehttp://lattes.cnpq.br/7101691755497961Araújo, Wellington Candeia dehttp://lattes.cnpq.br/7101691755497961Bublitz, Frederico Moreirahttp://lattes.cnpq.br/3910966211279217Lopes Filho, José Gomeshttp://lattes.cnpq.br/7034632161372137Silva, Gustavo Dias da2022-04-20T17:11:02Z2999-12-312022-03-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, 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.http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4327porinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPBinstname:Universidade Estadual da Paraíba (UEPB)instacron:UEPB2022-04-20T17:11:45Zoai:tede.bc.uepb.edu.br:tede/4327Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/PUBhttp://tede.bc.uepb.edu.br/oai/requestbc@uepb.edu.br||opendoar:2022-04-20T17:11:45Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPB - Universidade Estadual da Paraíba (UEPB)false
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