Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/22025| Tipo: | 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 |
| Orientador: | Pinheiro, Rejane Sobrino |
| Coorientador: | Bastos , Valeria Menezes |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Tuberculosis Tuberculose Mineração de dados Data mining R-linguagem R-language |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 22-Ago-2023 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | eng |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| GCChinedozie.pdf | 2.02 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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