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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 |
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