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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.443: "Modelo preditivo de mineração de dados para sucesso de redução de peso na cirurgia bariátrica"

O aluno Starch Melo de Souza irá defender seu trabalho dia 4 de setembro, às 15h, na sala B020 Início: 04/09/2014 às 15:00 Término: 04/09/2014 às 17:00 Local: Sala B020

Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº  1.443
 
Aluno: Starch Melo de Souza
Orientador: Prof. Paulo Jorge Leitão Adeodato
Co-orientador: Prof. Josemberg Marins Campos (Hospital das Clínicas/UFPE)
Título: MODELO PREDITIVO DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA SUCESSO DE REDUÇÃO DE PESO NA CIRURGIA BARIÁTRICA
Data: 04/09/2014
Hora/Local: 15h – Sala B020
Banca Examinadora:
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti (UFPE / CIn)
Prof. Jones Oliveira de Albuquerque (UFRPE / Departamento de Estatística e Informática)
Prof. Paulo Jorge Leitão Adeodato (UFPE / CIn)
 
RESUMO:
 
A Obesidade é classificada como uma doença crônica não transmissível, na qual o índice de massa corpórea (IMC) é maior que 28kg/m2. A população obesa no Brasil quase que triplicou entre os anos de 1975 e 2002 passando a ser considerada um risco para o aumento da mortalidade. Como contribuição para a redução deste índice, um dos tratamentos mais utilizados é a cirurgia bariátrica. O estudo da redução de peso associado à cirurgia bariátrica é discutido na área de cirurgia geral, mas o uso da utilização de um modelo preditivo fundamentado na mineração de dados é pouco estudado. O desenvolvimento de um modelo preditivo para pacientes submetidos à cirurgia bariátrica é um processo pelo qual um conjunto de dados atuais e/ou históricos de um domínio de aplicação é analisado, associando ao conhecimento do humano especialista da área, para definir uma forma que permita predizer um determinado evento futuro.
Este estudo teve como objetivo geral desenvolver um modelo preditivo de mineração de dados para apoio à decisão de submeter pacientes com excesso de peso à cirurgia bariátrica, a partir dos dados históricos visando à sua redução de peso.
O estudo foi do tipo pesquisa aplicada, exploratória, experimental, transversal, retrospectiva, de caráter analítico. A população foi composta de 1595 pacientes submetidos à cirurgia bariátrica no período de 2000 a 2012. A amostra foi composta de 540 pacientes que realizaram seguimento clínico após 1 ano do procedimento cirúrgico, tendo como critério de inclusão possuírem idade superior a 18 anos; e ter comparecido ao acompanhamento médico ambulatorial até 1 ano após o procedimento cirúrgico. Utilizou-se como critério de exclusão a ausência de preenchimento da variável peso. A fase de entendimento do negócio do CRISP-DM consistiu na compreensão dos objetivos e expectativas do especialista da área, na construção do modelo preditivo. Foi considerada como variável independente (o ALVO) o IMC ideal, entre 18,5 e 24,9 kg/m2. Na fase de entendimento dos dados utilizou-se de análise estatística bivariada, estabelecendo-se uma relação de causa e efeito, neste caso o sucesso de redução de peso. O modelo preditivo foi feito por meio de indução de regras, estatística clássica como a regressão logística, redes neurais, árvores de decisão, etc. Construído o modelo preditivo foi importante avaliar o seu desempenho para verificar se o modelo preditivo atingiu ou não uma taxa de acerto desejável. Neste estudo foram utilizadas a matriz de confusão e a curva ROC. O projeto foi submetido ao CEP/CCS/UFPE sob número CAEE 33663014.5.0000.5208.
O perfil dos pacientes apresentou-se em grande maioria do sexo feminino (73,9%), com idade média de 38,2 anos, e com estado civil casado (56,9%). Sendo a chance de maior sucesso na redução de peso para o sexo feminino (19%), e para o estado civil solteiro (13%). Quanto às variáveis clínicas a maioria se deu para pacientes com IMC Grau III (40,6%) e hipertensos (61,1%). A maior chance de sucesso se apresentou para pacientes com IMC grau II (81%) e para pacientes não diabéticos a chance foi de 7%. Os resultados mais relevantes nas variáveis de exames laboratoriais se apresentaram em leucograma anormal (33,3%) e Hemoglobina normal (31,6%). Quanto ao perfil dos pacientes de acordo com a categoria de IMC, os pacientes que encontravam-se em maior número no pré-operatório foram com Grau III (45,6%), e com 1 ano (53,7%) os pré-obesos. Os modelos com base em regressão logística e uso da técnica de k-fold (k=10) deste estudo utilizaram o método stepwise e em seguida o enter para selecionar as variáveis com nível de significância inferior a 5% (p-valor<0,05), respectivamente, sexo(feminino), idade e IMC. Os pacientes foram distribuídos em faixas de escore, identificando-se assim que a taxa de sucesso de redução de peso foi de 73,7% para os pacientes que possuíam escore entre 80 e 100 com representatividade da população de 14,0%. Na métrica de KS o resultado estatístico médio para os conjuntos de teste foi de 0,576 com desvio padrão de 0,055 e o valor médio da AUC_ROC foi de 0,828 com desvio padrão de 0,026.
 
Palavras-chave: Mineração de Dados; Cirurgia Bariátrica; Redução de Peso 
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