Pantheon Institutional repository
Collect, preserve and disseminate digital academic production in all areas of knowledge.
Comprise the assets of the repository, in addition to theses and dissertations at UFRJ, scientific articles, electronic books, book chapters and papers presented at events for teachers, researchers, administrative staff and students of master's and doctoral degrees.
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11422/22025
| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Emerging patterns of tuberculosis drug-resistant by data mining with association rules (Apriori): using the R-library tbdr19prediction |
| Author(s)/Inventor(s): | Chinedozie, Godsgood Chris |
| Advisor: | Pinheiro, Rejane Sobrino |
| Co-advisor: | Bastos , Valeria Menezes |
| Abstract: | A tuberculose (TB) é uma das 10 principais causas de morte no Brasil, aproximadamente 70.000 novos casos são notificados a cada ano e há aproximadamente 4.500 mortes por tuberculose. A resistência a medicamentos em Mycobacterium tuberculosis surge de mutações cromossômicas espontâneas em baixa frequência, a tuberculose droga resistente (TBDR) clínica ocorre em grande parte como resultado da seleção feita pelo individuo durante o tratamento da doença dessas alterações genéticas por meio de fornecimento errático de medicamentos, prescrição médica abaixo do ideal e paciente pobre aderência. Diante disso, tornou-se necessário desenvolver um algoritmo de mineração de dados para produzir modelos preditivos, visando analisar padrões emergentes. Para atingir esse objetivo, a implementação de um algoritmo de regra de associação com a apriori foi a escolha mais adequada, permitindo a identificação de padrões ligados a desfechos desfavoráveis como abandono, falência e morte. Além disso, as regras válidas obtidas do modelo preditivo foram exploradas e analisadas, fornecendo novos conhecimentos para identificar itens significativos de pacientes vulneráveis para cada desfecho desfavorável. |
| Keywords: | Tuberculosis Tuberculose Mineração de dados Data mining R-linguagem R-language |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Production unit: | Instituto de Computação |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | 22-Aug-2023 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | eng |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| GCChinedozie.pdf | 2.02 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.