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http://hdl.handle.net/11422/14794
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Bastos, Valeria Menezes | - |
dc.contributor.author | Carvalho, Gustavo Luis Veloso de | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-16T23:18:30Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T03:08:06Z | - |
dc.date.issued | 2021-07-13 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/14794 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Banco de dados | pt_BR |
dc.subject | Mineração de dados | pt_BR |
dc.subject | Notificação de doenças | pt_BR |
dc.subject | Saúde pública | pt_BR |
dc.subject | Tuberculose | pt_BR |
dc.subject | Informática médica | pt_BR |
dc.title | Ambiente de dados do sistema de informação de agravos de notificação com Neo4J | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6948667770415330 | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/4327115966698382 | pt_BR |
dc.contributor.advisorCo1 | Pinheiro, Rejane Sobriño | - |
dc.contributor.advisorCo1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5914237903221204 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Vivacqua, Adriana Santarosa | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6494676052801758 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Saraceni, Valéria | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4359716035121801 | pt_BR |
dc.description.resumo | O Ministério da Saúde Brasileiro mantém o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) que tem como objetivo coletar, transmitir e disseminar dados gerados rotineiramente pela Vigilância Epidemiológica. Tais dados são oferecidos em padrões e tipos de arquivos que não permitem uma análise em cima de eventos. O objetivo deste trabalho é realizar uma extração, transformação e carga(ETL) dos dados da base de notificação de tuberculose(SINAN-TB) para um banco de dados em grafos (Neo4J), produzindo um ambiente analítico adequado para a análise de eventos a fim de extrair conhecimento para entendimento e propostas de melhoria em saúde coletiva. Foi escolhido o banco de dados Neo4J, pelas diversas ferramentas já desenvolvidas que facilita a construção e visualização da análise feita. O processo envolve uma série de etapas de conversão dos arquivos originais e conversões e adaptações de um banco relacional para o formato de um banco de dados em grafos ligados. Após o processo de ETL, foram obtidas visualizações de sequência de diagnósticos obtidas por pacientes no tratamento de tuberculose. A metodologia desenvolvida neste trabalho pode ser aplicada em análises de diversos eventos, tanto para área de saúde quanto para outras áreas. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS | pt_BR |
dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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