ABSTRACT
ABSTRACT Introduction: With the continuous development of society and the continuous improvement of the economic level, the willingness of Chinese people to participate in sports is also showing an upward trend. However, how to reduce sports damage as much as possible during exercise should be a hot issue of particular concern to athletes in the sports world. Objective: It aimed to discuss the simulation of the relationship between joint motion amplitude (JMA) and motion damage (MD) via a rough set decision-making algorithm to avoid MD. Based on the rough set decision algorithm, JMA and MD models were constructed, and a motion data decision table was established. Methods: Joint change parameters and constraint conditions were set, and joint change parameters were analyzed. Moreover, the changing parameters, feature strength, and algorithm partition accuracy of the simulation model were analyzed. Results: The feature strength and the division accuracy of the rough set decision algorithm all showed good accuracy. The model constructed by such a method can well describe the relationship between JMA and MD. Conclusion: The proposed rough set decision algorithm can describe the relationship between JMA and MD scientifically and effectively, which provided reference value for sports. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.
RESUMO Introdução: Com o desenvolvimento contínuo da sociedade e a melhoria contínua do nível econômico, a disposição do povo chinês para a prática de esportes também apresenta uma tendência ascendente. No entanto, como reduzir os danos ao esporte tanto quanto possível durante o exercício deve ser uma questão importante de particular preocupação para os atletas do mundo dos esportes. Objetivo: o objetivo foi discutir a simulação da relação entre amplitude de movimento articular (JMA) e dano de movimento (MD) por meio de um algoritmo de tomada de decisão de conjunto aproximado, para evitar MD. Com base no algoritmo de decisão de conjunto aproximado, os modelos JMA e MD foram construídos e uma tabela de decisão de dados de movimento foi estabelecida. Métodos: os parâmetros de mudança da junta e as condições de restrição foram definidos, e os parâmetros de mudança da junta foram analisados. Além disso, foram analisados os parâmetros de alteração, a força do recurso e a precisão da partição do algoritmo do modelo de simulação. Resultados: A força do recurso e a precisão da divisão do algoritmo de decisão do conjunto aproximado mostraram boa precisão. O modelo construído por esse método pode descrever bem a relação entre JMA e MD. Conclusão: O algoritmo de decisão de conjunto aproximado proposto pode descrever a relação entre JMA e MD de forma científica e eficaz, o que forneceu valor de referência para a área de esportes. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.
RESUMEN Introducción: Con el desarrollo continuo de la sociedad y la mejora continua del nivel económico, la disposición del pueblo chino a participar en deportes también está mostrando una tendencia al alza. Sin embargo, cómo reducir el daño deportivo tanto como sea posible durante el ejercicio debería ser un tema candente de especial preocupación para los atletas en el mundo del deporte. Objetivo: Su objetivo era discutir la simulación de la relación entre la amplitud del movimiento articular (JMA) y el daño por movimiento (MD) a través de un algoritmo de toma de decisiones de conjunto aproximado, para evitar MD. Con base en el algoritmo de decisión de conjunto aproximado, se construyeron modelos JMA y MD, y se estableció una tabla de decisión de datos de movimiento. Métodos: Se establecieron los parámetros de cambio de la articulación y las condiciones de restricción, y se analizaron los parámetros de cambio de la articulación. Además, se analizaron los parámetros cambiantes, la fuerza de la característica y la precisión de la partición del algoritmo del modelo de simulación. Resultados: La fuerza de la característica y la precisión de la división del algoritmo de decisión de conjunto aproximado mostraron una buena precisión. El modelo construido por tal método puede describir bien la relación entre JMA y MD. Conclusión: El algoritmo de decisión de conjunto aproximado propuesto puede describir la relación entre JMA y MD de manera científica y efectiva, lo que proporcionó un valor de referencia para el campo de los deportes. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.
Subject(s)
Humans , Exercise Movement Techniques , Joints/physiology , Athletic Injuries/prevention & control , AlgorithmsABSTRACT
A leptospirose se relaciona a problemas de saneamento ambiental, com incremento de casos em períodos de inundações. Levando-se em consideração as questões relacionadas a mudanças climáticas, as inundações tendem a um aumento. As inundações não atingem as populações de maneira homogênea, em geral os menos favorecidos em termos socioeconômicos são os mais acometidos. Para saber se o número de inundações aumentaria a incidência de leptospirose e sua relação com as variáveis contextuais, utilizou-se dados socioeconômicos, ambientais e de ocorrência da doença no nível municipal. Os municípios que tinham problemas no esgotamento sanitário apresentaram maior risco para a ocorrência da leptospirose. O total de inundações adquirida a partir da decretação pela autoridade municipal constituiu um importante marcador de risco para a ocorrência de leptospirose. A modelagem de árvore de regressão mostrou-se útil para estimar a ocorrência de leptospirose no Brasil.
Leptospirosis is related to problems with environmental sanitation, and the incidence tends to increase during flood periods. Considering issues related to climate change, floods can be expected to increase. Floods do not affect populations homogeneously, and communities with worse socioeconomic conditions tend to be impacted more heavily. In order to determine whether the number of floods increases the incidence of leptospirosis and its relationship to contextual variables, the study used socioeconomic, environmental, and disease occurrence data at the municipal (county) level. Municipalities suffering problems with sewage disposal showed a higher risk of leptospirosis incidence. Total flooding since the municipality's declaration of flood emergency was an important risk marker for leptospirosis incidence. Regression tree modeling proved useful for estimating leptospirosis incidence in Brazil.
La leptospirosis se relaciona con problemas de saneamiento ambiental, así como con el incremento de casos en períodos de inundaciones. Teniendo en consideración las cuestiones relacionadas con el cambio climático, las inundaciones tienden a aumentar. Las inundaciones no afectan a las poblaciones de manera homogénea, en general, los menos favorecidos en términos socioeconómicos son los más afectados. Para saber si el número de inundaciones aumentaría la incidencia de leptospirosis, y su relación con variables contextuales, se utilizaron datos socioeconómicos, ambientales y de ocurrencia de la enfermedad en el nivel municipal. Los municipios que poseían problemas en el alcantarillado sanitario presentaron un mayor riesgo para la ocurrencia de leptospirosis. El total de inundaciones sufridas a partir de su reconocimiento oficial por parte de la autoridad municipal constituyó un importante marcador de riesgo para la ocurrencia de leptospirosis. El modelo de árbol de regresión se mostró útil para estimar la ocurrencia de leptospirosis en Brasil.
Subject(s)
Humans , Floods , Leptospirosis/epidemiology , Brazil/epidemiology , Cities/epidemiology , Data MiningABSTRACT
ABSTRACT Objective: To generate a Classification Tree for the correct inference of the Nursing Diagnosis Fluid Volume Excess (00026) in chronic renal patients on hemodialysis. Method: Methodological, cross-sectional study with patients undergoing renal treatment. The data were collected through interviews and physical evaluation, using an instrument with socio-demographic variables, related factors, associated conditions and defining characteristics of the studied diagnosis. The classification trees were generated by the Chi-Square Automation Interaction Detection method, which was based on the Chi-square test. Results: A total of 127 patients participated, of which 79.5% (101) presented the diagnosis studied. The trees included the elements "Excessive sodium intake" and "Input exceeds output", which were significant for the occurrence of the event, as the probability of occurrence of the diagnosis in the presence of these was 0.87 and 0.94, respectively. The prediction accuracy of the trees was 63% and 74%, respectively. Conclusion: The construction of the trees allowed to quantify the probability of the occurrence of Fluid Volume Excess (00026) in the studied population and the elements "Excessive sodium intake" and "Input exceeds output" were considered predictors of this diagnosis in the sample.
RESUMEN Objetivo: Generar un Árbol de Clasificación para la inferencia correcta del Diagnóstico de Enfermería Volumen de Líquido Excesivo (00026) en pacientes renales crónicos que hacen hemodiálisis. Método: Se trata de un estudio metodológico transversal con pacientes en tratamiento renal. Los datos se recogieron mediante entrevistas y evaluación física, utilizando un instrumento con variables sociodemográficas, factores relacionados, condición asociada y características definidoras del diagnóstico estudiado. Los árboles de clasificación se generaron por el método Detección de Interacción Automática del Chi-cuadrado, basado en la prueba del Chi-cuadrado. Resultados: Participaron 127 pacientes, de los cuales el 79,5% (101) presentaba el diagnóstico mencionado; los árboles incluían los elementos "Ingestión excesiva de sodio" e "Ingestión superior a la eliminación", ambos significativos para el acaecimiento del evento. Los pacientes con estos indicadores tenían probabilidades de presentar el diagnóstico de 0,87 y 0,94, y la capacidad de predicción de los árboles era del 63% y 74%, respectivamente. Conclusión: La construcción de los árboles ha permitido cuantificar la probabilidad del acaecimiento del Volumen de Líquido Excesivo (00026) en la población estudiada. Los elementos "Ingestión excesiva de sodio" e "Ingestión superior a la eliminación" están considerados como premonitores del referido diagnóstico en la muestra.
RESUMO Objetivo: Gerar Árvore de Classificação para correta inferência do Diagnóstico de Enfermagem Volume de Líquido Excessivo (00026) em pacientes renais crônicos hemodialíticos. Método: Estudo metodológico, transversal, com pacientes em tratamento renal. Os dados foram coletados por meio de entrevista e avaliação física, utilizando instrumento com variáveis sociodemográficas, fatores relacionados, condição associada e características definidoras do Diagnóstico estudado. As árvores de classificação foram geradas pelo método Chi-Square Automation Interaction Detection, que se baseou no teste do Qui-quadrado. Resultados: Participaram 127 pacientes. Apresentaram o referido diagnóstico 79,5% (101), e as árvores incluíram os elementos "Ingesta excessiva de sódio" e "Ingestão maior que a eliminação" significativos para ocorrência do evento. Os pacientes com esses indicadores tiveram probabilidade de apresentar o diagnóstico de 0.87 e 0.94, e a capacidade de predição das árvores foi de 63% e 74%, respectivamente. Conclusão: A construção das árvores permitiu quantificar a probabilidade de ocorrência de Volume de Líquido Excessivo (00026) na população estudada. Os elementos "Ingesta excessiva de sódio" e "Ingestão maior que a eliminação" foram considerados preditores do referido diagnóstico na amostra.
Subject(s)
Nursing Diagnosis , Decision Making , Renal Insufficiency, Chronic , Decision Trees , Classification , Validation StudyABSTRACT
ABSTRACT Objectives: Describe a predictive model of hospitalization frequency for children and adolescents with chronic disease. Methods: A decision tree-based model was built using a database of 141 children and adolescents with chronic disease admitted to a federal public hospital; 18 variables were included and the frequency of hospitalization was defined as the outcome. Results: The decision tree obtained in this study could properly classify 80.85% of the participants. Model reading provided an understanding that situations of greater vulnerability such as unemployment, low income, and limited or lack of family involvement in care were predictors of a higher frequency of hospitalization. Conclusions: The model suggests that nursing professionals should adopt prevention actions for modifiable factors and authorities should make investments in health promotion for non-modifiable factors. It also enhances the debate about differentiated care to these patients.
RESUMEN Objetivos: Describir un modelo predictor de frecuencia de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas. Métodos: Se construyó un modelo basado en árboles de decisión, utilizando un banco de datos de 141 niños y adolescentes con enfermedades crónicas internados en hospital público federal. Para elaborar el modelo fueron consideradas 18 variables, la frecuencia de internación fue definida como desenlace. Resultados: Se obtuvo un árbol de decisiones capaz de clasificar correctamente al 80,85% de los participantes. La lectura del modelo permitió entender que las situaciones de mayor vulnerabilidad, como desempleo, bajos ingresos, restricciones y ausencia de compromiso familiar para el cuidado, actuaron como predictoras de mayor frecuencia de internación hospitalaria. Conclusiones: El modelo sugiere a la enfermería y equipo acciones preventivas para aquellos factores modificables, e inversión en promoción de salud para los factores no modificables; fortaleciendo también el debate sobre el cuidado diferenciado para esta población.
RESUMO Objetivos: Descrever um modelo preditor de frequência de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica. Métodos: Foi construído um modelo baseado em árvore de decisão, a partir do banco de dados de 141 crianças e adolescentes, com doença crônica, internados em um hospital público federal. Para construção do modelo, foram incluídas 18 variáveis e a frequência de internação foi definida como desfecho. Resultados: Obteve-se uma árvore de decisão capaz de classificar corretamente 80,85% dos participantes. A leitura do modelo proporcionou o entendimento de que as situações de maior vulnerabilidade, como desemprego, baixa renda, restrições e ausência de envolvimento da família no cuidado, foram preditoras da maior frequência de internação hospitalar. Conclusões: O modelo sugere à enfermagem e equipe ações de prevenção para os fatores modificáveis e investimentos em promoção à saúde para os fatores não modificáveis e fortalece o debate sobre o cuidado diferenciado para esse público.
ABSTRACT
ABSTRACT Objectives: Describe a predictive model of hospitalization frequency for children and adolescents with chronic disease. Methods: A decision tree-based model was built using a database of 141 children and adolescents with chronic disease admitted to a federal public hospital; 18 variables were included and the frequency of hospitalization was defined as the outcome. Results: The decision tree obtained in this study could properly classify 80.85% of the participants. Model reading provided an understanding that situations of greater vulnerability such as unemployment, low income, and limited or lack of family involvement in care were predictors of a higher frequency of hospitalization. Conclusions: The model suggests that nursing professionals should adopt prevention actions for modifiable factors and authorities should make investments in health promotion for non-modifiable factors. It also enhances the debate about differentiated care to these patients.
RESUMEN Objetivos: Describir un modelo predictor de frecuencia de internación hospitalaria para niños y adolescentes con enfermedades crónicas. Métodos: Se construyó un modelo basado en árboles de decisión, utilizando un banco de datos de 141 niños y adolescentes con enfermedades crónicas internados en hospital público federal. Para elaborar el modelo fueron consideradas 18 variables, la frecuencia de internación fue definida como desenlace. Resultados: Se obtuvo un árbol de decisiones capaz de clasificar correctamente al 80,85% de los participantes. La lectura del modelo permitió entender que las situaciones de mayor vulnerabilidad, como desempleo, bajos ingresos, restricciones y ausencia de compromiso familiar para el cuidado, actuaron como predictoras de mayor frecuencia de internación hospitalaria. Conclusiones: El modelo sugiere a la enfermería y equipo acciones preventivas para aquellos factores modificables, e inversión en promoción de salud para los factores no modificables; fortaleciendo también el debate sobre el cuidado diferenciado para esta población.
RESUMO Objetivos: Descrever um modelo preditor de frequência de internação hospitalar para crianças e adolescentes com doença crônica. Métodos: Foi construído um modelo baseado em árvore de decisão, a partir do banco de dados de 141 crianças e adolescentes, com doença crônica, internados em um hospital público federal. Para construção do modelo, foram incluídas 18 variáveis e a frequência de internação foi definida como desfecho. Resultados: Obteve-se uma árvore de decisão capaz de classificar corretamente 80,85% dos participantes. A leitura do modelo proporcionou o entendimento de que as situações de maior vulnerabilidade, como desemprego, baixa renda, restrições e ausência de envolvimento da família no cuidado, foram preditoras da maior frequência de internação hospitalar. Conclusões: O modelo sugere à enfermagem e equipe ações de prevenção para os fatores modificáveis e investimentos em promoção à saúde para os fatores não modificáveis e fortalece o debate sobre o cuidado diferenciado para esse público.
ABSTRACT
Objective: to clinically validate the nursing diagnosis "Impaired Physical Mobility", identifying its prevalence, defining characteristics, related factors, and associated conditions with the calculation of accuracy measures and generation of Decision Trees, as well as clinically and etiologically characterize the multiple traumas victims. Method: methodological, cross-sectional study of clinical validation type, using diagnostic accuracy measures and generating decision tree. Results: the sample consisted of 126 patients, 73% male, with a mean age of 38.29 years. The frequency of the nursing diagnosis studied was 88.10%; the defining characteristic with the highest prevalence was "Difficulty turning" (58.73%), with a predictive power of 98.6%; the associated condition "Alteration in bone structure integrity" stood out with 72.22%. The accuracy measures also indicated their predictive power. Conclusion: the components aforementioned were considered predictors of this diagnosis. This study contributed to improve the identification of clinical indicators associated with advanced methods of diagnostic validation, directing care and reducing the variability present in clinical situations.
Objetivo: validar clinicamente o diagnóstico de enfermagem "Mobilidade Física Prejudicada", identificando sua prevalência, características definidoras, fatores relacionados e condições associadas pelo cálculo das medidas de acurácia e geração de árvores de decisão, assim como caracterizar clínica e etiologicamente as vítimas de múltiplos traumas. Método: estudo metodológico, transversal, do tipo validação clínica com utilização das medidas de acurácia diagnóstica e geração de árvore de decisão. Resultados: a amostra foi composta de 126 pacientes, sendo 73% do sexo masculino, com média de idade de 38,29 anos. A frequência do diagnóstico de enfermagem estudado foi de 88,10%; a característica definidora com maior prevalência "Dificuldade para virar-se" (58,73%) teve um poder de predição de 98,6%; a condição associada "Alteração na integridade das estruturas ósseas" destacou-se com 72,22%. As medidas de acurácia também apontaram seu poder preditivo. Conclusão: foram considerados preditores desse diagnóstico os componentes citados acima. Este estudo contribuiu com o aprimoramento na identificação dos indicadores clínicos associados a métodos avançados de validação diagnóstica, direcionando a assistência e reduzindo a variabilidade presente nas situações clínicas.
Objetivo: validar clínicamente el diagnóstico de enfermería "Deterioro de la movilidad física", identificando su prevalencia, las características definitorias, los factores relacionados y las condiciones asociadas mediante el cálculo de las medidas de exactitud y de la elaboración de Árboles de Decisión, así como caracterizar clínica y etiológicamente las víctimas de múltiples traumas. Método: estudio metodológico, transversal, del tipo validación clínica con la utilización de medidas de exactitud diagnóstica y elaboración de árbol de decisión. Resultados: la muestra constó de 126 pacientes, el 73% del sexo masculino, con una media de edad de 38,29 años. La frecuencia del diagnóstico de enfermería en estudio fue del 88,10%; la característica definitoria con mayor prevalencia "Dificultad para girarse" (58,73%) presentó una predicción del 98,6%; la condición asociada "Pérdida de la integridad de las estructuras óseas" se destacó con el 72,22%. Las medidas de exactitud también apuntaron su poder predictivo. Conclusión: se consideraron predictores de ese diagnóstico los componentes citados. El presente estudio contribuyó a mejorar la identificación de los indicadores clínicos asociados a métodos avanzados de validación diagnóstica, orientando la atención y reduciendo la variabilidad presente en las situaciones clínicas.
Subject(s)
Humans , Male , Female , Adult , Nursing Diagnosis , Multiple Trauma , Mobility Limitation , Motor ActivityABSTRACT
Morbidades em geral e licenças médicas são prevalentes no grupo dos professores da Educação Básica, cuja missão é essencial para a formação dos cidadãos. O objetivo foi produzir informações sobre as características demográficas, características da escola e da rede de ensino, e situação de saúde do grupo que percebeu pressão laboral. A amostra probabilística foi calculada por seleção aleatória simples, de maneira a representar o universo de 2.229.269 professores da Educação Básica no Brasil. O questionário multitemático foi respondido ao telefone. A pergunta que deu origem à variável desfecho, "Você tem dificuldade para faltar ao trabalho mesmo quando está com dor ou outro problema de saúde?", foi testada e validada. A resposta viabilizou operacionalizar empiricamente o conceito de pressão laboral. Utilizou-se o teste do qui-quadrado de Pearson e o método de árvore de decisão na análise multivariada. O ajuste do modelo final foi avaliado por meio da estimativa de risco de classificação incorreta. As subdivisões da árvore indicam o apoio social como o primeiro determinante da pressão laboral, 55% relataram que têm dificuldade para faltar ao trabalho, mesmo quando estão com dor ou qualquer outro problema de saúde, 70% do grupo que avaliou sua saúde como ruim e muito ruim se sentiram pressionados para comparecer ao trabalho quando doentes ou com dor. Os fatores associados foram: fraco apoio social, ambiente agitado em função da indisciplina dos alunos e problema de saúde considerado como doença ocupacional. Diante das metas de valorização dos professores da Educação Básica, diferenciais de gênero e estilos de gestão, além da infraestrutura nas escolas, devem ser considerados.
Morbilidades en general y bajas médicas son prevalentes en el grupo de los profesores de Educación Básica, cuya misión es esencial para la formación de ciudadanos. El objetivo fue producir información sobre las características demográficas, características de la escuela y de la red de enseñanza, y situación de salud del grupo que percibió presión laboral. La muestra probabilística se calculó por selección aleatoria simple, de manera que represente el universo de 2.229.269 profesores de Educación Básica en Brasil. El cuestionario multitemático se respondió por teléfono. La pregunta que dio origen a la variable desenlace: ¿usted tiene dificultad para faltar al trabajo incluso cuando sufre dolor u otro problema de salud? Se probó y validó. La respuesta hizo viable visibilizar empíricamente el concepto de presión laboral. Se utilizó el test del chi-cuadrado de Pearson y el método del árbol de decisión en el análisis multivariado. El ajuste del modelo final se evaluó mediante la estimativa de riesgo de clasificación incorrecta. Las subdivisiones del árbol indican el apoyo social como el primer determinante de presión laboral, un 55% informaron que tienen dificultad para faltar al trabajo, incluso cuando sufren dolor o cualquier otro problema de salud; un 70% del grupo, que evaluó su salud como mala y muy mala, se sintió presionado para comparecer al trabajo cuando estaban enfermos o sufrían dolores. Los factores asociados fueron: escaso apoyo social, ambiente agitado en función de la indisciplina de los alumnos y problema de salud considerado como enfermedad ocupacional. Ante estas metas de valorización de los profesores de educación básica, se deben considerar diferenciales de género y estilos de gestión, además de las infraestructuras en las escuelas.
Diseases in general and work absenteeism due to illness are prevalent among schoolteachers in Basic Education, whose mission is essential for preparing future citizens. This study study aimed to produce information on demographics, characteristics of the schools and school systems, and health status of the group of teachers that felt pressured to work even when sick. The probabilistic sample was calculated by simple random selection in order to represent the total universe of 2,229,269 Brazilian schoolteachers working in Basic Education (preschool-12). Teachers answered a multi-thematic questionnaire by telephone. The question leading to the outcome variable, "Do you experience difficulty missing work even when you're feeling pain or have some other health problem?", was tested and validated. The answer allowed empirically operationalizing the concept of pressure to work when sick. The multivariate analysis used Pearson's chi-square test and the decision tree method. The final model's fit was assessed by estimating the risk of incorrect classification. The tree's subdivisions pointed to weak social support as the first determinant of pressure to work, 55% reported difficulty missing work when they were feeling pain or having some other health problem, and 70% of the group that rated their health as bad or very bad felt pressured to appear for work even when sick or in pain. The associated factors were: weak social support, an agitated workplace due to unruly students, and health problems that were considered work-related diseases. Given the goals of valuing schoolteachers in Basic Education, attention should be given to gender differences, management styles, and infrastructure in the schools.
Subject(s)
Humans , Male , Female , Adolescent , Adult , Young Adult , Health Status , Workplace , Absenteeism , School Teachers/organization & administration , Socioeconomic Factors , Brazil , Decision Trees , Sex Factors , Surveys and Questionnaires , Occupational Health , Spatial Analysis , Occupational Stress , Middle AgedABSTRACT
O estabelecimento de metas universais voltadas ao controle do HIV/aids e a instituição do tratamento como forma de prevenção reforçam a necessidade do acompanhamento clínico continuado das pessoas vivendo com HIV/aids como um elemento indispensável ao cuidado destas, sendo a retenção no cuidado em saúde uma necessidade e um desafio. Neste estudo, objetivou-se construir um modelo preditivo de retenção de pessoas vivendo com HIV/aids no cuidado em saúde. Para tanto foi construído um modelo estatístico, árvore de decisão, com base em variáveis sociodemográficas, clínicas e relacionadas aos comportamentos em saúde, identificadas em um banco de dados que contemplava informações de 260 pessoas com HIV/aids, vinculadas a um serviço especializado no atendimento a estes indivíduos. O modelo subsidiou a identificação de nove variáveis cujos ganhos de informação foram significativos em relação à variável desfecho, provável retenção no cuidado em saúde, e à construção de 24 regras de decisão, dando origem a uma árvore com porcentual de acerto de 80,4%, as quais poderão contribuir com a identificação de possíveis estratégias no sentido de otimizar a retenção e contribuir com o alcance das metas propostas para o enfrentamento da epidemia nos próximos anos.
El estabelecimiento de metas universales dirigidas al control del VIH/SIDA, y la institución del tratamiento como forma de prevención, refuerzan la necesidad del seguimiento clínico continuado de las personas que viven con VIH/SIDA, como un elemento indispensable para el cuidado de estas, siendo la retención en el cuidado de salud una necesidad y un desafío. En este estudio, el objetivo fue construir un modelo predictivo de retención de personas viviendo con VIH/SIDA dentro del ámbito del cuidado en salud. Para tal fin, se construyó un modelo estadístico, un diagrama de árbol de decisión, en base a variables sociodemográficas, clínicas, y aquellas relacionadas con los comportamientos en salud, identificadas en un banco de datos que contemplaba información de 260 personas con VIH/SIDA, vinculadas a un servicio especializado en la atención a estos individuos. El modelo subsidió la identificación de nueve variables, cuyos réditos respecto a información fueron significativos en relación con la variable desenlace, probable retención en el cuidado en salud, y a la construcción de 24 reglas de decisión, dando origen a un árbol con un porcentaje de acierto de un 80,4%, que podría contribuir a la identificación de posibles estrategias, en el sentido de optimizar la retención y contribuir al alcance de las metas propuestas para enfrentar la epidemia en los próximos años.
The establishment of universal targets for HIV/AIDS control and the implementation of treatment as prevention reinforce the need for on-going clinical follow-up of persons living with HIV/AIDS as an essential element of their care, where retention in care is both a need and a challenge. This study aimed to create a predictive model for retention of persons living with HIV/AIDS in health care. A decision tree statistical model was created, based on sociodemographic, clinical, and health behavior variables, identified in a database with information from 260 persons with HIV/AIDS, enrolled in a specialized treatment service. The model enabled the identification of nine variables with significant information gains in relation to the outcome variable, probable retention in health care, and the development of 24 decision rules, giving rise to a decision tree with 80.4% correct answers, which can help identify possible strategies to optimize retention and contribute to achieving the proposed targets for confronting the epidemic in the coming years.
Subject(s)
Humans , Male , Female , Adolescent , Adult , Aged , Young Adult , Decision Trees , HIV Infections/drug therapy , Health Services/statistics & numerical data , Brazil , Decision Support Techniques , Continuity of Patient Care , Medication Adherence , Ambulatory Care , Middle AgedABSTRACT
Introducción : En la actualidad, la Minería de Datos es cada vez más popular en el campo de la salud porque existe una necesidad de eficiencia metodológica y analítica para detectar información desconocida y valiosa en datos de salud. Objetivo : Desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de minería de datos, específicamente Arboles de Decisión, para pesquisar pacientes con propensión a desarrollar Diabetes Tipo II (DM II), Hipertensión Arterial (HTA) o Dislipidemia (DLP). Método : Se analizó el problema de los Factores de Riesgo Cardiovascular Mayores desde una perspectiva de procesos y se estudiaron las técnicas que permiten descubrir el conocimiento del fenómeno almacenado en las bases de datos de Examen de Medicina Preventiva del Adulto (EMPA) de la Población en Control Cardiovascular que presenta DM II, HTA o DLP Resultados : El Algoritmo C5, presenta un mayor poder predictivo, respecto de otros algoritmos de Árbol de Decisión. Se comprobó que las variables Edad y Circunferencia de Cintura fueron las de mayor poder de discriminación en el padecimiento de DM2, HTA o DLP. El algoritmo C5 alcanzó una precisión global de un 83,01% en la partición de prueba, luego en la misma partición el modelo logra discriminar un paciente con algunas de las patologías en el 85,25% de los casos, y uno que no presenta alguna de las patologías en un 80,27% de las oportunidades. Conclusión : La Minería de Datos y en este caso, específicamente los Modelos de Árboles de Decisión son una alternativa válida para la pesquisa cardiovascular temprana.
Introduction : Data Mining is increasingly popular in the health field because there is a need for an efficient analytical methodology to detect unknown and valuable information of health data. Objective : To develop a predictive model using data mining techniques, specifically Decision Trees, to investigate patients with a propensity to develop Type II Diabetes, Arterial Hypertension or Dyslipidemia. The data of adult patients presenting Type II diabetes, Hypertension or Dyslipidemia being followed in a preventive cardiovascular control program were analyzed with the aim of unveiling phenomena that could help develop the prediction of these risk factors. Results : With respect to other decision tree algorithms, Algorithm C 5, showed a greater predictive power. The variables age and waist circumference had the greatest power of discrimination for DM2, HTA or DLP. The C 5 algorithm reached a global precision of 83.01% in the test partition. Then, in the same partition the model managed to discriminate a patient with some of the risk factors in 85.25% of cases, and to rule out any of them in 80.27% of cases. Conclusion : Data Mining, specifically decisión tree models, is a valid alternative for early detection of cardiovascular of risk factors.
Subject(s)
Humans , Male , Female , Cardiovascular Diseases/diagnosis , Diabetes Mellitus, Type 2/diagnosis , Dyslipidemias/diagnosis , Data Mining , Hypertension/diagnosis , Prognosis , Decision Trees , Cardiovascular Diseases/epidemiology , Risk Assessment , Early Diagnosis , Diabetes Mellitus, Type 2/epidemiology , Dyslipidemias/epidemiology , Hypertension/epidemiologyABSTRACT
RESUMEN La técnica del árbol de decisiones en las ciencias de la salud sirve para comprender las correlaciones entre las descripciones de los pacientes y para clasificar de forma precisa en diversas categorías. El objetivo del estudio fue analizar la exactitud de la clasificación del exceso de peso de escolares mediante la aplicación de un árbol de decisión difusa, utilizando una base de datos de Itaupú, Paraná (Brasil). Se utilizó la base de datos de una muestra conformada por 5962 estudiantes (3024 del sexo femenino y 2938 del sexo masculino), con un rango de edad entre los 6 a 17 años de edad. Las variables consideradas fueron peso, estatura y el Índice de Masa Corporal (IMC). Para clasificar los datos antropométricos de los escolares se utilizó un árbol de decisión difusa. Los resultados del aprendizaje mostraron una clasificación correcta en el sexo femenino de 2688 y en el sexo masculino de 2471 registros respectivamente. En relación a la exactitud, se determinó 84% en el sexo masculino y 89% en el sexo femenino. El Área Bajo la curva mostró valores más altos en el método Difuso y en ambos sexos (0.965-0.983), mientras que en el método clásico, fueron inferiores (0.804-0.895). De acuerdo a los resultados calculados es posible aplicar el árbol de decisión difusa para la clasificación de escolares con exceso de peso con una exactitud aceptable, además se presenta como una técnica alternativa que puede ahorrar tiempo a la hora de analizar el estado nutricional, sin embargo, no se realizó otros cálculos estadísticos que tengan que ver con la precisión y exactitud a través de métodos estadísticos convencionales y comparar con la técnica de árboles difusos.
ABSTRACT The decision tree technique in the health sciences serves to understand the correlations between the descriptions of patients and to classify accurately in various categories. The aim of the study was to analyze the accuracy of the classification of excess weight of schoolchildren through the application of a fuzzy decision tree, using a database of Itaupú, Paraná (Brazil). We used the database of a sample consisting of 5962 students (3024 female and 2938 male), with an age range between 6 to 17 years of age. The variables considered were weight, height and the Body Mass Index (BMI). To classify the anthropometric data of the students, a diffuse decision tree was used. The learning results showed a correct classification in the female sex of 2688 and in the male sex of 2471 records respectively. In relation to accuracy, 84% was determined in the male sex and 89% in the female sex. The Area under the curve showed higher values in the Fuzzy method and in both sexes (0.965-0.983), while in the classical method, they were lower (0.804-0.895). According to the calculated results it is possible to apply the fuzzy decision tree for the classification of overweight students with an acceptable accuracy, and it is presented as an alternative technique that can save time when analyzing the nutritional status, however, no other statistical calculations were made that have to do with the precision and accuracy through conventional statistical methods and compare with the technique of fuzzy trees.
ABSTRACT
Resumen Introducción: La Organización Panamericana de la Salud (OPS) desde el año 1993 y la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 1996, aceptaron que la violencia es un problema de salud pública, situación que se corrobora en el Informe de Violencia y Salud, en el cual América Latina presentó una tasa de homicidios de 18 por cada 100.000 personas, y es considerada como una de las regiones más violentas del mundo. Objetivo: Detectar patrones delictivos con técnicas de minería de datos en el Observatorio del Delito del municipio de Pasto (Colombia). Materiales y métodos: Se aplicó Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), una de las metodologías utilizadas en el desarrollo de proyectos de minería de datos en los ambientes académico e industrial. La fuente de información fue el Observatorio del Delito del municipio de Pasto, donde está almacenadas las cifras históricas, limpias y transformadas sobre las lesiones de causa externa (fatales y no fatales), registrados en 11 años. Resultados: Se construyó un modelo de clasificación basado en árboles de decisión que permitió descubrir patrones de muertes por causa externa. Para el caso de homicidios, estos sucedieron en su mayoría en la Comuna 5 de Pasto, los fines de semana, en la madrugada, en el segundo semestre del año, en la vía pública y las víctimas fueron hombres adultos, de oficios varios, la causa de los homicidios fueron riñas y se produjeron con arma de fuego. Conclusión: El conocimiento generado ayudará a los organismos gubernamentales y de seguridad a tomar decisiones eficaces en lo relacionado a la implementación de planes de prevención de delitos y seguridad ciudadana.
Abstract Introduction: The Pan American Health Organization (PHO) and the World Health Organization (WHO) accepted, since the year 1993 and 1996 respectively, that violence is a public health problem, a situation that is corroborated in the report on violence and health, in which Latin America presented a homicide rate of 18 per 100,000 people, and it is considered one of the most violent regions in the world. Objective: To detect criminal patterns with data mining techniques in the Crime Observatory of the municipality of Pasto (Colombia). Materials and methods: Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) was applied, which is one of the methodologies used in the development of data mining projects in academic and industrial environments. The source of information was the Crime Observatory of the municipality of Pasto, where the historical clean and transformed figures on the injuries of external cause (fatal and nonfatal) recorded in 11 years are stored. Results: A decision tree-based classification model was built that allowed the discovery of patterns of deaths from external causes. In the case of homicide, these happened mostly in the commune 5 in Pasto under the following circumstances: during the weekends, in the early morning, in the second semester of the year and in the public thoroughfare; besides, the victims were adult men of various professions; and the cause of the homicides were quarrels and they were produced with a fire gun. Conclusion: The generated knowledge will help government and security agencies make effective decisions regarding the implementation of crime prevention and citizen security plans.
Subject(s)
Pattern Recognition, Automated , Classification , Data Mining , Decision TreesABSTRACT
Resumen: Se desarrolló un sistema basado en árboles de decisión con factores de peso heurísticos orientados al diagnóstico mediante termografía mamaria. El sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas propuesto incluye árboles de decisión binarios para la clasificación estadística de algunas patologías de la glándula mamaria. Dentro de ellos, se incluyen factores de peso constantes encontrados a través de la correlación de las variables involucradas en el desarrollo de los padecimientos mamarios de acuerdo al apego estadístico de las características termográficas, así como de la información clínica complementaria (historial clínico, parámetros físicos, carga genética y hábitos, entre otros), con respecto a su incidencia diagnóstica. La certeza del sistema para los trastornos inflamatorios es de 96 %, para mastopatía fibroquística de 78 %, para necrosis grasa de 62 % y para cáncer de seno de 86 %. El 14 % de error se asocia a microcalcificaciones mismas que con la técnica termográfica reportada no es posible diferenciar. Por lo tanto, es posible catalogar el riesgo de una paciente a padecer alguna afección según los resultados arrojados después de llevar a cabo el examen térmico. Con este sistema de apoyo a la decisión se mejora la posibilidad de aplicación de pruebas de detección temprana en la población que sufre de contraindicaciones para realizarse los exámenes con otros métodos, además permite un diagnóstico integral para las demás pacientes.
Abstract: A decision tree based system with heuristic weight factors oriented to diagnosis by thermography was developed. The proposed clinical decision support system (CDSS) includes binary decision trees for statistical classification of some diseases of the mammary gland. These include weight constant factors found by the correlation of the variables involved in the development of breast disorders according to the statistical attachment of the thermal features, as well as complementary clinical information (medical history, physical parameters, genetic load and habits, among others), regarding its diagnostic incidence. The certainty of the system for inflammatory disorders is 96%, for fibrocystic mastopathy is 78 %, for fat necrosis is 62% and for breast cancer is 86%. The 14% error is associated to microcalcifications that with the reported thermographic technique it is not possible to differentiate. Thus, it is possible to catalog the risk of a patient having a condition according to the results obtained after conducting a thermal test. Then, with the CDSS the possibility of applying early detection tests in the population suffering from contraindications to perform the others is improved, in addition it allows a comprehensive diagnosis for other patients.
ABSTRACT
Objective.To develop a classification tree of clinical indicators for the correct prediction of the nursing diagnosis "Sedentary lifestyle" (SL) in people with high blood pressure (HTN). Methods. A cross-sectional study conducted in an outpatient care center specializing in high blood pressure and Mellitus diabetes located in northeastern Brazil. The sample consisted of 285 people between 19 and 59 years old diagnosed with high blood pressure and was applied an interview and physical examination, obtaining socio-demographic information, related factors and signs and symptoms that made the defining characteristics for the diagnosis under study. The tree was generated using the CHAID algorithm (Chi-square Automatic Interaction Detection). Results. The construction of the decision tree allowed establishing the interactions between clinical indicators that facilitate a probabilistic analysis of multiple situations allowing quantify the probability of an individual presenting a sedentary lifestyle. The tree included the clinical indicator Choose daily routine without exercise as the first node. People with this indicator showed a probability of 0.88 of presenting the SL. The second node was composed of the indicator Does not perform physical activity during leisure, with 0.99 probability of presenting the SL with these two indicators. The predictive capacity of the tree was established at 69.5%. Conclusion. Decision trees help nurses who care HTN people in decision-making in assessing the characteristics that increase the probability of SL nursing diagnosis, optimizing the time for diagnostic inference.
Objetivo.Desarrollar un árbol de clasificación de indicadores clínicos para la predicción correcta del diagnóstico de enfermería "Estilo de Vida Sedentario" (EVS) en personas con hipertensión arterial (HTA). Métodos. Estudio transversal, desarrollado en un centro ambulatorio especializado en hipertensión arterial y diabetes mellitus ubicado en el Noreste de Brasil. La muestra consistió en 285 personas entre 19 y 59 años con diagnóstico de hipertensión arterial a quienes se les practicó una entrevista y evaluación física, obteniéndose información sociodemográfica, factores relacionados y los signos y síntomas que conformaron las características definitorias para el diagnóstico en estudio. El árbol fue generado usando el algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection). Resultados. La construcción del árbol de decisión permitió establecer las interacciones entre los indicadores clínicos que facilita un análisis probabilístico de múltiples situaciones, posibilitando cuantificar la probabilidad de un individuo de presentar un estilo de vida sedentario. El árbol incluyó el indicador clínico Elección de una rutina diaria de bajo contenido en actividad física en el primer nodo. Las personas con este indicador mostraron una probabilidad de 0.88 de presentar el EVS. El segundo nodo fue compuesto por el indicador No realiza actividades físicas en el tiempo libre, siendo la probabilidad de presentar el EVS por los individuos con estos dos indicadores de 0.99. La capacidad predictiva del árbol se estableció en un 69.5%. Conclusión. Los árboles de decisión ayudan a los enfermeros, que prestan cuidados a personas con HTA, en la toma de decisiones para realizar una evaluación de las características que aumentan la probabilidad de ocurrencia del diagnóstico de enfermería EVS, optimizando así el tempo para la inferencia diagnóstica.
Objetivo.Desenvolver uma árvore de classificação de indicadores clínicos para a predição correta do diagnóstico de enfermagem "Estilo de vida sedentário" (EVS) em pessoas com hipertensão arterial (HTA). Métodos. Estudo transversal, desenvolvido em um Centro de atendimento ambulatorial especializado em hipertensão arterial e diabetes mellitus localizado no nordeste do Brasil. A amostra consistiu em 285 pessoas entre 19 e 59 anos com diagnóstico de hipertensão arterial às quais se aplicou uma entrevista e avaliação física, obtendo-se informação sócio-demográfica, fatores relacionados e os sinais e sintomas que compunham as características definidoras para o diagnóstico em estudo. A árvore foi gerada utilizando o algoritmo CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection). Resultados. A construção da árvore de decisão permitiu estabelecer as interações entre os indicadores clínicos que facilita uma análise probabilística de múltiplas situações possibilitando quantificar a probabilidade de um indivíduo apresentar um estilo de vida sedentário. A árvore incluiu o indicador clínico Escolhe rotina diária sem exercício físico como primeiro nó. As pessoas com este indicador mostraram uma probabilidade de 0.88 de apresentar o EVS. O segundo nó foi composto pelo indicador Não realiza atividades físicas no tempo de lazer, sendo a probabilidade de apresentar o EVS com estes dois indicadores de 0.99. A Capacidade preditiva da árvore foi estabelecida em 69.5%. Conclusão. As árvores de decisão ajudam os enfermeiros que prestam cuidados a pessoas com HTA na tomada de decisão na avaliação das características que aumentam a probabilidade de ocorrência do diagnóstico de enfermagem EVS, otimizando assim o tempo para a inferência diagnóstica.
Subject(s)
Humans , Nursing Diagnosis , Decision Trees , Cross-Sectional Studies , Diabetes Mellitus , Sedentary Behavior , HypertensionABSTRACT
Se desarrolló una herramienta de tipo WEB para apoyar a los profesionales de la salud encargados de asignar interconsultas médicas a pacientes con riesgo de cáncer mamario, ocupando árboles de decisión como método para clasificar si el paciente cumple o no los requisitos para que su solicitud sea aceptada según criterios establecidos. Esta clasificación permite generar una lista de pacientes que necesitan una atención médica oportuna, información que es recopilada por el sistema para desplegar una lista ordenada según el resultado de una mamografía y la fecha de la solicitud de interconsulta. Conociendo esta lista, el profesional encargado podrá enviarla al Servicio de Orientación Médico Estadístico (SOME), entidad encargada de asignar hora y fecha a cada solicitud de interconsulta, cuya respuesta también podrá ser almacenada en el sistema. Conclusión: Mediante una demostración y posterior encuesta, el proyecto se califica como un aporte al proceso de asignación de interconsultas médicas a pacientes con riesgo de cáncer mamario.
A Web tool which is described was developed in order to give support to health care professionals which assign consultations to people in risk of breast cancer. They use the decision tree as the method to classify patients and also to determine if they meet the requirements in order to approve their application according to the criteria established by health care professionals. This classification allows generating a list of patients who need medical assistance as soon as possible. This information is gathered by the system in order to display an organized list according to the mammogram results and the date of the consultation in the application form. Once the list is done, the person in charge will be able to send the list to "Servicio de Orientación Médico Estadístico", an organization who assigns the date of consultations for each application form and also stores the answer in the system if needed. Conclusion: Through a demonstration and subsequent survey, the project qualifies as a contribution to the process of assigning medical interconsultations patients with breast cancer risk.
Subject(s)
Humans , Female , Referral and Consultation , Computer Communication Networks , Breast Neoplasms/classification , Decision Trees , Medical Care/methods , Breast Neoplasms/therapy , Artificial Intelligence , Risk Assessment , Delivery of Health Care/methods , Medical AssistanceABSTRACT
Objetivo: Conhecer os principais fatores que influenciam na avaliação dos serviços odontológicos ofertados a pacientes oncológicos pediátricos e fornecer aos gestores um meio de apoio às decisões que proporcione melhorias na qualidade do atendimento. Material e métodos: A amostra foi composta por 35 pacientes na faixa etária de 3 a 19 anos, sendo os dados coletados por meio de entrevista semiestruturada com os pacientes ou cuidadores. Para a implementação do modelo de decisão baseado em árvore de decisão, utilizou-se a ferramenta de software Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA20), versão 3.7.8. Resultados: A variável principal para uma percepção ruim do atendimento foi a ?dificuldade em ter acesso ao serviço odontológico?. Considerando os que não tiveram dificuldade, o ?local do atendimento odontológico? (público, privado ou no próprio hospital) se mostrou determinante para uma boa percepção. Considerações finais: A dificuldade em ter acesso ao atendimento odontológico levou a uma avaliação ruim do serviço, enquanto entre os pacientes que não experienciaram esta dificuldade o local do atendimento proporcionou diferentes percepções, dependendo elas de outras variáveis. Portanto, a árvore de decisão se constitui em um modelo de apoio à decisão que possibilita a redução da subjetividade do gestor nas decisões, maximizando a probabilidade de acerto.
Objetivo: Conocer los principales factores que influyen en la evaluación de los servicios dentales que se ofrecen a los pacientes de oncología pediátrica y proporcionar a los directores herramientas de apoyo a la decisión con el objetivo de mejorar la calidad de la atención. Métodos: La muestra estuvo constituida por 35 pacientes cuyas edades estaban entre 2 a 19 años, y los datos recogidos a través de entrevistas semi-estructuradas con los pacientes o cuidadores. Para poner en práctica la decisión basada en el modelo de árbol de decisión se utilizó la herramienta de software Waikato Medio Ambiente para el Análisis del Conocimiento (WEKA20), versión 3.7.8. Resultados: La variable principal de una mala percepción del servicio fue la ?dificultad de acceso a la atención dental?. Teniendo en cuenta ninguna dificultad, el ?cuidado dental local? (público, privado o en el hospital) resultó decisiva para una buena percepción. Consideraciones finales: La dificultad en el acceso a la atención dental condujo a una mala evaluación del servicio, mientras que entre los pacientes que no experimentaron esta dificultad, el local donde fue efectuado la atención proporciono percepciones diferentes, dependiendo de otras variables. Por lo tanto, el árbol de decisión constituye un modelo de apoyo a la decisión que permite la reducción de la subjetividad del gerente en las decisiones, maximizando las posibilidades de éxito.
Objective: Assess the main factors that influence the evaluation of dental services offered to pediatric oncology patients and provide managers with means for supporting their decisions in order to improve the quality of health care offered. Material and Methods: It was considered a sample composed of 35 patients aged 2?19 in which was collected a set of data through semi-structured interviews with these patients or their caregivers. A decision model based on decision tree was implemented in Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA20) software tool, version 3.7.8. Results: Takingthe obtained decision model in consideration, the main variable or factor that has been influenced a bad perception of the service from patients was the ?difficulty in accessing the dental care service?. Within those that have accessed the dental care service, the variable ?local dental care (public, private or on the hospital)? has been shown to be decisive for a good perception. Conclusions: The main result of this work was that bad evaluation of health care service offered is caused mainly by due difficulties in accessing the service itself. Beside it, when the patients have access to the service, the service place has provided different user perceptions depending on other variables. As a result, the obtained decision-tree based decision model allows managers to reduce subjectivity in their decisions while maximizing the chances of success of their decisions.
Subject(s)
Patients , Quality of Health Care , Decision Trees , Dental Care , Dental Care for Children , Medical OncologyABSTRACT
Mundialmente los estudios epidemiológicos relacionados con los glaucomas secundarios, como es el caso del neovascular, son escasos si se comparan con el glaucoma crónico simple.Desarrollo: se realizó una revisión bibliográfica sobre el diagnóstico y tratamiento del glaucoma neovascular. Se utilizó la técnica de árboles de decisiones, basada en las historias clínicas de los pacientes, así como en el resultado obtenido del análisis estadístico multivariado del estudio. Se expusieron desde la perspectiva de investigación de desarrollo tecnológico, los resultados alcanzados del análisis teórico y estadístico, que facilitaron el logro de árboles de decisiones como expresión de uniformidad del diagnóstico y tratamiento
Epidemiological studies related to secondary glaucoma all over the world, as it is the case of neovascular one, they are rare when compared with simple chronic glaucoma.Development: a literature review on diagnosis and treatment of neovascular glaucoma was carried out. Decision trees technique, based on medical histories of patients as well as the results of the multivariate statistical analysis of the study was used. The results of the statistical and theoretical analysis were presented which facilitated the achievement of decision trees as an expression of diagnosis and treatment uniformity
Subject(s)
Humans , Decision Trees , Glaucoma, Neovascular/diagnosis , Glaucoma, Neovascular/therapy , Review Literature as TopicABSTRACT
Introducción: el dengue es una enfermedad viral con comportamiento epidémico, a su inicio no es posible saber qué pacientes evolucionarán desfavorablemente, sin embargo, pueden presentar signos de alarma que anuncian deterioro clínico. Objetivo: aplicar la técnica de árboles de decisión a la búsqueda de signos de alarma de gravedad en la fase temprana de la enfermedad. Métodos: la muestra de estudio la constituyeron 230 pacientes ingresados con dengue en el Instituto de Medicina Tropical "Pedro Kourí" en 2001. Las variables consideradas para la clasificación fueron los signos, síntomas y exámenes de laboratorio al tercer día de evolución de la enfermedad. Se aplicó el algoritmo de árboles de clasificación y regresión utilizando el índice de Gini. Se consideraron diferentes matrices de pérdida para mejorar la sensibilidad. Resultados: el algoritmo ARC, correspondiente a la mejor pérdida, tuvo una sensibilidad de 98,68 por ciento y error global de 0,36. Sin considerar pérdida, el árbol resultante obtuvo una sensibilidad de 74 por ciento con un error de 0,25. En ambos casos las variables de mayor importancia fueron plaqueta y hemoglobina. Conclusiones: se proponen reglas de decisión con alta sensibilidad y valor predictivo negativo de utilidad en la práctica clínica. Las variables de laboratorio resultan tener mayor importancia que las clínicas para discriminar las formas clínicas de dengue.
Introduction: dengue is a viral disease with endemic behavior. At the beginning of the illness it is not possible to know which patients will have an unfavorable evolution and develop a severe form of dengue. However, some warning symptoms and signs may be present. Objective: to apply decision tree techniques to the exploration of signs of severity in the early phase of the illness. Methods: the study sample was made up of 230 patients admitted with dengue to "Pedro Kourí" Institute of Tropical Medicine in 2001. The variables considered for the classification were the signs, symptoms and laboratory exams on the third day of evolution of the illness. The algorithm of classification and regression trees using the Gini's index was applied. Different loss matrices to improve the sensitivity were considered. Results: the algorithm CART, corresponding to the best loss, had a sensitivity of 98.68 percent and global error of 0.36. Without considering loss, it obtained its sensitivity reached 74 percent with an error of 0.25. In both cases, the most important variables were platelets and hemoglobin. Conclusions: the study submitted rules of decision with high sensitivity and negative predictive value of utility in the clinical practice. The laboratory variables resulted more important from the informational viewpoint than the clinical ones to discriminate clinical forms of dengue.
Subject(s)
Humans , Decision Trees , Severe Dengue/classification , Disease Progression , Early DiagnosisABSTRACT
OBJECTIVE: In Latin America and the Caribbean, routine vaccination of infants against Streptococcus pneumoniae would need substantial investment by governments and donor organizations. Policymakers need information about the projected health benefits, costs, and cost-effectiveness of vaccination when considering these investments. Our aim was to incorporate vaccine, demographic, epidemiologic, and cost data into an economic analysis of pneumococcal vaccination of infants in Latin America and the Caribbean. METHODS: We previously used a structured literature review to develop regional estimates of the incidence of disease. Cost data were collected from physician interviews and public fee schedules. We then constructed a decision analytic model to compare pneumococcal conjugate vaccination of infants with no vaccination across this region, examining only vaccine's direct effects on children. RESULTS: Pneumococcal vaccination at the rate of diphtheria-tetanus-pertussis vaccine coverage was projected to prevent 9 500 deaths per year in children aged 0 to 5 years in the region, or approximately one life saved per 1 100 infants vaccinated. These saved lives as well as averted cases of deafness, motor deficit, and seizure result in 321 000 disability-adjusted life years (DALYs) being averted annually. At vaccine prices between US$5 and US$53 per dose, the cost per DALY averted from a societal perspective would range from US$154 to US$5 252. CONCLUSION: Pneumococcal conjugate vaccine was highly cost-effective up to $40 per dose. Introduction of pneumococcal vaccine in the Latin American and Caribbean region is projected to reduce childhood mortality and to be highly cost-effective across a range of possible costs.
OBJETIVO: En América Latina y el Caribe, la vacunación sistemática de niños contra Streptococcus pneumoniae podría requerir inversiones considerables de los gobiernos y organizaciones donantes. Al evaluar estas inversiones se requiere información sobre los posibles beneficios sanitarios, costos y rentabilidad (relación costo-efectividad) de la vacunación. Se presenta un análisis económico de la vacunación infantil antineumocócica en América Latina y el Caribe a partir de la información de la vacuna y de datos demográficos, epidemiológicos y de costos. MÉTODOS: Se realizó una revisión bibliográfica estructurada previa para llegar a estimados regionales de la incidencia de la enfermedad. Los costos se tomaron de entrevistas a médicos y tarifas públicas. Se construyó un modelo analítico de decisión para comparar la vacunación de los niños de esta región con la vacuna antineumocócica conjugada y la no vacunación, tomando en cuenta solamente el efecto directo de la vacuna en los niños. RESULTADOS: Se proyectó la vacunación antineumocócica con las tasas de cobertura de la vacuna contra la difteria, el tétanos y la tosferina para prevenir 9 500 muertes anuales en menores de 5 años en esta región, o aproximadamente 1 vida salvada por cada 1 100 niños vacunados. Las vidas salvadas y los casos prevenidos de sordera, trastornos psicomotores y convulsiones equivalen a evitar anualmente 321 000 años de vida ajustados por incapacidad (AVAD). A un precio de la vacuna de US$ 5,00 a US$ 53,00 por dosis, el costo por AVAD evitado desde el punto de vista de la sociedad sería de US$ 154,00 a US$ 5 252,00. CONCLUSIONES: La vacuna antineumocócica conjugada fue altamente rentable hasta un precio de US$ 40,00 por dosis. La introducción de esta vacuna en América Latina y el Caribe puede reducir la mortalidad infantil con una alta rentabilidad en un amplio espectro de posibles costos.