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Tipo: Dissertação
Título: MINERAÇÃO DE DADOS DE AUTOPSIA PARA DETERMINAS AS CAUSAS DE MORTE NA DEPRESSÃO
Autor(es): Campos, Lívia Mancine Coelho de
Primeiro Orientador: Salvini, Rogerio Lopes
Primeiro Membro da Banca: Guimarães, Nilza Nascimento
Segundo Membro da Banca: Soares, Fabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes
Resumo: A depressão está associada ao aumento da mortalidade, mas as causas de morte ligadas à depressão, bem como a expectativa de vida dos pacientes, ainda são pouco exploradas e ainda há controvérsias. Identificar possíveis doenças associadas à morte em pacientes com depressão podem auxiliar na tomada de decisão das políticas públicas de saúde e culminar em tratamentos mais específicos, estratégias de prevenção e em uma melhor expectativa de vida desses pacientes. Nos estudos sobre causas de morte onde exames de autópsia são analisados, é possível adquirir informações mais precisas sobre as doenças relacionadas à morte, uma vez que a autópsia determina a exatidão da causa da morte. Neste estudo, 1.136 indivíduos foram avaliados segundo laudos de autopsia provenientes do Serviço de Verificação de Óbitos da Capital (SVOC-USP) da região metropolitana de São Paulo, e a Entrevista Clínica Estruturada para o DSM-IV para o diagnóstico de depressão. Foi realizada a mineração de dados baseada nas CIDs das causas relacionadas à morte, no qual onze algoritmos de Aprendizado de Máquina foram aplicados a fim de se buscar padrões para determinar as possíveis causas de morte relacionadas à depressão. Além da depressão maior, outros oito subgrupos de depressão foram analisados. Embora este estudo tenha feito uma ampla investigação na população em geral e em grupos específicos de pacientes, os resultados obtidos pelos modelos gerados não indicam diferenças de padrões nas causas de morte em indivíduos com e sem depressão. Este resultado corrobora com estudos anteriores da literatura onde as evidências das causas de morte por todas as causas e causas específicas e depressão não são significativas.
Abstract: Depression is associated with increased mortality, but the causes of death related to depression, as well as the life expectancy of patients, are still poorly explored and controversial. Identifying possible diseases associated with death in patients with depression can help in public health policy decision making and culminate in more specific treatments, prevention strategies, and improved life expectancy for these patients. In studies on causes of death which autopsy examinations are analyzed, it is possible to acquire more accurate information about the diseases related to death, since the autopsy determines the precise cause of death. In this study, we evaluated the causes of death of 1,136 subjects, according to autopsy reports from the Death Verification Service of the Capital (SVOC-USP) in the metropolitan region of São Paulo. The diagnosis of depression of these subjects was made according to the Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID). Data mining based on the ICDs of causes related to death was performed, in which eleven Machine Learning algorithms were applied in order to search for patterns to determine the possible causes of death related to depression. In addition to major depression, eight other subgroups of depression were analyzed. Although this study perfomed a broad investigation in the general population and in specific groups of patients, the results obtained by the generated models do not indicate differences in patterns in the causes of death in individuals with and without depression. This result corroborates with previous studies in the literature where the evidences for all-cause and cause-specific causes of death and depression are not significant.
Palavras-chave: Depressão, Causa de morte Autópsia, Mineração de dados, Aprendizado de máquina
Área do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
Pais: Brasil
Editor: Instituto Federal Goiano
Sigla da Instituição: IF Goiano
Campus: Campus Iporá
Programa/Curso: Instituição externa (descrever o nome da instituição no resumo/abstract)
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/2396
Data do documento: 29-Out-2021
Aparece nas coleções:Teses e dissertações defendidas em outras Instituições

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