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Especie: Trabalho de conclusão de graduação
Título : Emerging patterns of tuberculosis drug-resistant by data mining with association rules (Apriori): using the R-library tbdr19prediction
Autor(es)/Inventor(es): Chinedozie, Godsgood Chris
Tutor: Pinheiro, Rejane Sobrino
Tutor : Bastos , Valeria Menezes
Resumen: 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.
Materia: Tuberculosis
Tuberculose
Mineração de dados
Data mining
R-linguagem
R-language
Materia CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Unidade de producción: Instituto de Computação
Editor: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Fecha de publicación: 22-ago-2023
País de edición : Brasil
Idioma de publicación: eng
Tipo de acceso : Acesso Aberto
Aparece en las colecciones: Ciência da Computação

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