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Id: biblio-1001664
Autor: Duval, Felipe Vieira; Silva, Fabrício Alves Barbosa da.
Título: O uso do Twitter como minerador de eventos adversos de medicamentos de combate à malária: o caso da doxiciclina / El uso de Twitter como localizador de eventos adversos con medicamentos de combate a la malaria: el caso de la doxiciclina / Mining in Twitter for adverse events from malaria drugs: the case of doxycycline
Fonte: Cad. Saúde Pública (Online);35(5):e00033417, 2019. tab, graf.
Idioma: pt.
Resumo: Durante o período de pós-comercialização, quando medicamentos são usados por grandes populações e por períodos de tempo maiores, eventos adversos (EA) inesperados podem ocorrer, o que pode alterar a relação risco-benefício dos medicamentos o suficiente para exigir uma ação regulatória. Eventos adversos são agravos à saúde que podem surgir durante o tratamento com um produto farmacêutico, os quais, no período de pós-comercialização do medicamento, podem requerer um aumento significativo de cuidados de saúde e resultar em danos desnecessários aos pacientes, muitas vezes fatais. Portanto, o quanto antes, a descoberta de EA no período de pós-comercialização é um objetivo principal do sistema de saúde. Alguns países possuem sistemas de vigilância farmacológica responsáveis pela coleta de relatórios voluntários de EA na pós-comercialização, mas estudos já demonstraram que, com a utilização de redes sociais, pode-se conseguir um número maior e mais rápido de relatórios. O objetivo principal deste projeto é construir um sistema totalmente automatizado que utilize o Twitter como fonte para encontrar EA novos e já conhecidos e fazer a análise estatística dos dados obtidos. Para isso, foi construído um sistema que coleta, processa, analisa e avalia tweets em busca de EA, comparando-os com dados da Agência Americana de Controle de Alimentos e Medicamentos (FDA) e do padrão de referência construído. Nos resultados obtidos, conseguimos encontrar EA novos e já existentes relacionados ao medicamento doxiciclina, o que demonstra que o Twitter, quando utilizado em conjunto com outras fontes de dados, pode ser útil para a farmacovigilância.

Durante el período de poscomercialización, cuando grandes poblaciones consumen medicamentos durante períodos más prolongados de tiempo, se pueden producir eventos adversos (EA) inesperados, lo que puede alterar la relación riesgo-beneficio de los medicamentos. Esta situación es suficiente para exigir una acción regulatoria. Los EA son agravios a la salud que pueden surgir durante el tratamiento con un producto farmacéutico, los cuales, durante el período de poscomercialización del medicamento, pueden requerir un aumento significativo de cuidados de salud y resultar en lesiones innecesarias para los pacientes, muchas veces fatales. Por lo tanto, el hallazgo anticipado de EA durante el período de poscomercialización es un objetivo primordial del sistema de salud. Algunos países cuentan con sistemas de vigilancia farmacológica, responsables de la recogida de informes voluntarios de EA durante la poscomercialización, pero algunos estudios ya demostraron que, con la utilización de las redes sociales, se puede conseguir un número de informes mayor y más rápido. El objetivo principal de este proyecto es construir un sistema totalmente automatizado que utilice Twitter como fuente para encontrar nuevos EA y ya conocidos, además de realizar un análisis estadístico de los datos obtenidos. Para tal fin, se construyó un sistema que recoge, procesa, analiza y evalúa tweets en búsqueda de eventos adversos, comparándolos con datos de la Agencia Americana de Control de Alimentos y Medicamentos (FDA) y del estándar de referencia construido. En los resultados obtenidos, conseguimos encontrar nuevos eventos adversos y ya existentes, relacionados con el medicamento doxiciclina, lo que demuestra que Twitter, cuando es utilizado junto a otras fuentes de datos, puede ser útil para la farmacovigilancia.

During the post-marketing period, when medicines are used by large population contingents and for longer periods, unexpected adverse events (AE) can occur, potentially altering the drug's risk-benefit ratio enough to demand regulatory action. AE are health problems that can occur during treatment with a pharmaceutical product, which in the drug's post-marketing period can require a significant increase in health care and result in unnecessary and often fatal harm to patients. Therefore, a key objective for the health system is to identify AE as soon as possible in the post-marketing period. Some countries have pharmacovigilance systems responsible for collecting voluntary reports of post-marketing AE, but studies have shown that social networks can be used to obtain more and faster reports. The current project's main objective is to build a totally automated system using Twitter as a source to detect both new and previously known AE and conduct the statistical analysis of the resulting data. A system was thus built to collect, process, analyze, and assess tweets in search of AE, comparing them to U.S. Food and Drug Administration (FDA) data and the reference standard. The results allowed detecting new and existing AE related to the drug doxycycline, showing that Twitter can be useful in pharmacovigilance when employed jointly with other data sources.
Descritores: Sistemas de Notificação de Reações Adversas a Medicamentos
Doxiciclina/efeitos adversos
Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos/prevenção & controle
Mineração de Dados/métodos
Mídias Sociais
-Estados Unidos
United States Food and Drug Administration
Preparações Farmacêuticas/classificação
Bases de Dados Factuais
Disseminação de Informação
Farmacovigilância
Malária/tratamento farmacológico
Limites: Humanos
Responsável: BR1.1 - BIREME


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Carvalho, Marília Sá
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Id: biblio-952314
Autor: Carvalho, Marilia Sá; Pina, Maria de Fátima.
Título: GeoMed 2017: visão mais profunda a partir de big data e pequenas áreas / GeoMed 2017: deeper insight from big data and small areas / GeoMed 2017: conocimiento más profundo gracias a datos masivos y áreas pequeñas
Fonte: Cad. Saúde Pública (Online);33(10):e00172017, oct. 2017.
Idioma: pt.
Descritores: Saúde Pública
Análise Espacial
-Portugal
Congressos como Assunto
Topografia Médica
Exposição Ambiental
Mineração de Dados
Limites: Humanos
Tipo de Publ: Editorial
Responsável: BR1.1 - BIREME


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Id: biblio-1084076
Autor: Campos Neto, Cantídio de Moura.
Título: Análise inteligente de dados em um banco de dados de procedimentos em cardiologia intervencionista / Intelligent data analysis in an interventional cardiology procedures database.
Fonte: São Paulo; s.n; 2016. 148 p. ilus.
Idioma: pt.
Tese: Apresentada a Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia/Universidade de São Paulo para obtenção do grau de Doutor.
Resumo: O tema deste estudo abrange duas áreas do conhecimento: a Medicina e a Ciência da Computação. Consiste na aplicação do processo de descoberta de conhecimento em base de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases), a um banco de dados real na área médica denominado Registro Desire. O Registro Desire é o registro mais longevo da cardiologia intervencionista mundial, unicêntrico e acompanha por mais de 13 anos 5.614 pacientes revascularizados unicamente pelo implante de stents farmacológicos. O objetivo é criar por meio desta técnica um modelo que seja descritivo e classifique os pacientes quanto ao risco de ocorrência de eventos cardíacos adversos maiores e indesejáveis, e avaliar objetivamente seu desempenho. Posteriormente, apresentar as regras extraídas deste modelo aos usuários para avaliar o grau de novidade e de concordância do seu conteúdo com o conhecimento dos especialistas. Foram criados modelos simbólicos de classificação pelas técnicas da árvore de decisão e regras de classificação utilizando para a etapa de mineração de dados os algoritmos C4.5, Ripper e CN2, em que o atributo-classe foi a ocorrência ou não do evento cardíaco adverso. Por se tratar de uma classificação binária, os modelos foram avaliados objetivamente pelas métricas associadas à matriz de confusão como acurácia, sensibilidade...
Descritores: Cardiologia
Doença das Coronárias
Mineração de Dados
Stents
Responsável: BR79.1 - CIC - Centro de Informação Cardiovascular Mendonça de Barros
BR79.1; TW26.55.I4, C1574a


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Id: biblio-1082477
Autor: Ferreira, José Alves.
Título: Data Mining em banco de dados de eletrocardiograma / Data Mining in electrocardiogram database.
Fonte: São Paulo; s.n; 2014. 108 p. ilus.
Idioma: pt.
Tese: Apresentada a Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia/Universidade de São Paulo para obtenção do grau de Doutor.
Resumo: Neste estudo, foi proposta a exploração de um banco de dados, com informações de exmes de eletrocardiogramas(ECG), utilizado pelo sistema denominado Tele-ECG do Instituto Dante Pazzanese de cardiologia, aplicando a técnica de data mining (mineração de dados) para encontrar padrões que colaborem, no futuro, para a aquisição de conhecimento na análise de eletrocardiograma.
Descritores: Cardiologia
Eletrocardiografia
Mineração de Dados
Responsável: BR79.1 - CIC - Centro de Informação Cardiovascular Mendonça de Barros
BR79.1


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Texto completo SciELO Brasil
Loureiro, Sônia Regina
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Id: biblio-948239
Autor: Bolsoni-Silva, Alessandra Turini; Barbosa, Rommel Melgaço; Brandão, Alessandra Salina; Loureiro, Sonia Regina.
Título: Prediction of course completion by students of a university in Brazil / Predição de conclusão de curso por estudantes de uma universidade no Brasil / Predicción de conclusión de la carrera por estudiantes de una Universidad de Brasil
Fonte: Psico USF;23(3):425-436, 2018. tab.
Idioma: en.
Projeto: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP).
Resumo: The conclusion of the undergraduate course by university students in the time predicted by the curriculum is desirable for young people and for society. The aim was to verify the reliability, sensitivity and specificity of a broad set of predictors for academic performance of university students, who completed the undergraduate course within the time predicted by the curricula, through data mining methodology, provided by the Support Vector Machines algorithm. A simple approach is proposed for the prediction of course completion by students in a university in Brazil. The dataset has 170 students who finished the course and 117 who did not finish. With the proposed methodology, it was possible to predict the course completion by students with an accuracy of 79.5% when using the 19 original variables. An accuracy of 75% was found using only 05 variables: Course, year of the course, gender, initial and final academic performance. (AU)

A conclusão do curso de graduação por estudantes universitários no tempo previsto pelo currículo é desejável para os jovens e para a sociedade. O objetivo foi verificar a confiabilidade, sensibilidade e especificidade de um amplo conjunto de indicadores sobre o desempenho acadêmico de estudantes universitários, que completaram o curso de graduação dentro do tempo previsto pelo currículo, por meio de metodologia de mineração de dados, fornecida pelo algoritmo Vector Machines Suporte. Uma abordagem simples é proposta para a previsão da conclusão do curso por estudantes de uma universidade no Brasil. O conjunto de dados tem 170 alunos que concluíram o curso e 117 que não terminaram. Com a metodologia proposta, foi possível prever a conclusão do curso pelos alunos com uma precisão de 79,5% quando se utiliza as 19 variáveis originais. Uma precisão de 75% foi encontrada usando apenas cinco variáveis: curso, ano do curso, o sexo, o desempenho inicial e final acadêmico. (AU)

La conclusión del curso de graduación de los estudiantes universitarios en el tiempo previsto por el plan de estudios es deseable para los jóvenes y para la sociedad. El objetivo fue verificar confianza, sensibilidad y especificidad de un amplio conjunto de indicadores sobre el desempeño académico de los estudiantes universitarios, que completaron el curso de graduación dentro del tiempo previsto por los planes de estudio, a través de la metodología de minería de datos, proporcionada por el algoritmo Vector Machines Suporte. Se propone un abordaje simple para previsión de la finalización de la carrera por estudiantes en una Universidad de Brasil. El conjunto de datos tiene 170 estudiantes que concluyeron la carrera y 117 que no terminaron. Con la metodología propuesta, fue posibe prever la finalización de la carrera por los estudiantes con una precisión de 79,5% cuando se utilizan las 19 variables originales. Una precisión de 75% fue encontrada usando apenas 5 variables: Curso, duración de la carrera, sexo, desempeño inicial y final académico. (AU)
Descritores: Estudantes/psicologia
Previsões
Desempenho Acadêmico/psicologia
-Saúde Mental
Educação Superior
Mineração de Dados
Máquina de Vetores de Suporte
Habilidades Sociais
Limites: Humanos
Masculino
Feminino
Adulto
Responsável: BR1249.1 - Coordenadoria do Sistema de Bibliotecas


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Id: biblio-906702
Autor: Afonso, Ricardo Alexandre; Cabral, Raquel da Silva; Garcia, Vinicius Cardoso; Álvaro, Alexandre.
Título: DendroIDH: agrupando cidades por semelhança de indicadores / DendroHDI: clustering cities by similarity indicators / DendroIDH: intercalación de ciudades por indicadores de similitud
Fonte: J. health inform;8(supl.I):907-913, 2016. ilus, tab.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 15, Goiânia, 27-30 nov. 2016.
Resumo: OBJETIVO: as cidades inteligentes estão surgindo mediante a necessidade de otimização de recursos e ampliação do bem-estar dos seus habitantes. Atualmente não existem dados claros sobre como comparar cidades inteligentes com base em indicadores que utilizem dados públicos, principalmente na área de Saúde. MÉTODO: este trabalho propõe a utilização de indicadores de IDH para comparar estatisticamente e agrupar cidades com semelhança de indicadores, e assim, oferecer aos seus gestores, a possibilidade de adotar estratégias de gestão baseadas em visualização de dados dispostos em dendrogramas. RESULTADO: foram realizados cálculos com a utilização de uma ferramenta estatística embases de dados públicas para obter dendrogramas de dados. CONCLUSÃO: o agrupamento de cidades por semelhança de indicadores se mostrou promissor para comparar e medir cidades com semelhantes características.

OBJECTIVE: Smart cities are emerging by the need to optimize resources and expansion of the welfare of its inhabitants. Currently there are no clear data on how to compare smart cities based on indicators using public data, especially in the health area. METHOD: this paper proposes the use of HDI indicators to compare statistically and grouptowns with similar indicators, and thus, offer its managers, the possibility of adopting management strategies based on data visualization arranged in dendrograms. RESULT: Calculations were performed using a statistical tool in public databases for dendrograms data. CONCLUSION: the grouping of cities by similarity indicators showed promise to compareand measure cities with similar characteristics.
Descritores: Cidade Saudável
Indicadores (Estatística)
Mineração de Dados
-Fatores Socioeconômicos
Congressos como Assunto
Bases de Dados como Assunto
Limites: Humanos
Responsável: BR21.1 - Biblioteca J Baeta Vianna- Campus Saúde UFMG


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Id: biblio-906603
Autor: Teodoro, Douglas; Rotgans, Nils; Oliveira, Lucas; Correia, Lilian.
Título: Design of an integrated analytics platform for health care assessment centered on the episode of care
Fonte: J. health inform;8(supl.I):753-761, 2016. ilus, tab.
Idioma: en.
Conferência: Apresentado em: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 15, Goiânia, 27-30 nov. 2016.
Resumo: Assessing care quality and performance is essential to improve healthcare processes and population health management. However, due to bad system design and lack of access to required data, this assessment is often delayed or not done at all. The goal of our research is to investigate an advanced analytics platform that enables healthcare quality and performance assessment. We used a user-centered design approach to identify the system requirements and have the concept of episode of care as the building block of information for a key performance indicator analytics system. We implemented architecture and interface prototypes, and performed a usability test with hospital users with managerial roles. The results show that by using user-centered design we created an analytical platform that provides a holistic and integrated view of the clinical, financial and operational aspects of the institution. Our encouraging results warrant further studies to understand other aspects of usability.

A avaliação da qualidade e do desempenho do cuidado em saúde é essencial para melhorar os processos de cuidado e a gestão de saúde da população. No entanto, devido a falhas no design de sistemas de análise e a falta de acesso ao dados necessários, esta avaliação é frequentemente adiada ou não feita. O objetivo dessa pesquisa é investigar uma plataforma analítica avançada que permite avaliar a qualidade e o desempenho do cuidado em saúde. Nós utilizamos uma abordagem de design centrado no usuário para identificar os requisitos do sistema de análise, tendo o conceito de episódio de cuidado como o bloco de construção de informações para um sistema de análise de indicadores chave de desempenho. Nós implementamos os protótipos da arquitetura e da interface, e realizamos um teste de usabilidade com usuários com funções gerenciais em um ambiente hospitalar. Os resultados mostram que, usando um design centrado no usuário, fomos capazes de criar um conceito de análise que fornece uma visão holística e integra dados aspectos clínicos, financeiros e operacionais da instituição. Esses resultados encorajadores justificam mais estudos para compreender outros aspectos de usabilidade.
Descritores: Qualidade da Assistência à Saúde
Sistemas Computacionais
Mineração de Dados
-Congressos como Assunto
Limites: Humanos
Responsável: BR21.1 - Biblioteca J Baeta Vianna- Campus Saúde UFMG


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Id: biblio-906570
Autor: Ferreira, Diego Henrique; Seron Ruiz, Evandro Eduardo.
Título: Análise de sentimentos aplicada à realidade da doação de sangue no Brasil usando dados do Twitter / Sentiment analysis of tweets: the reality of blood donation in Brazil
Fonte: J. health inform;8(supl.I):653-660, 2016. ilus, tab.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 15, Goiânia, 27-30 nov. 2016.
Resumo: OBJECTIVE: Analyze the sentiments and opinions from Twitter users about blood donation in Brazil. We collected19 thousand tweets related to blood donation between January 1st and December 31st, 2015. From those, 1364tweets were randomly select to compose the training and the evaluation test set. METHODS: Four classifiers were applied: Multinomial Naïve Bayes, Bernoulli Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes e Maximum Entropy. RESULTS: The tweets have been classified as positive, negative and neutral. The classifiers Multinomial Naïve Bayes e Maximum Entropy achieved better results. CONCLUSION: We have observed that the Multinomial Naïve Bayes classifier achieved the best performance in the overall set of messages.

OBJETIVO: Analisar os sentimentos e opiniões dos usuários do Twitter a respeito da doação de sangue no Brasil. Foram coletados mais de 19 mil tweets relacionados à doação de sangue, publicados entre 1º de janeiro de 2015 e 31de dezembro de 2015. Deste total de tweets, uma amostra de 1364 tweets foi selecionada para compor dois conjuntos de dados: um para treinar e outro para avaliar. MÉTODOS: Os 4 algoritmos de classificação adotados neste trabalho, sãoeles: Multinomial Naïve Bayes, Bernoulli Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes e Maximum Entropy. RESULTADO: A classificaçãodos tweets em três possíveis classes (positiva, negativa e neutra) foi realizada. Os classificadores Multinomial Naïve Bayes e Maximum Entropy obtiveram os melhores resultados. CONCLUSÃO: Pudemos observar que o algoritmo Multinomial Naïve Bayes obteve o melhor desempenho na classificação do conjunto total de mensagens.
Descritores: Doadores de Sangue/psicologia
Algoritmos
Emoções
Mineração de Dados
Rede Social
-Brasil
Congressos como Assunto
Limites: Humanos
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Id: biblio-906526
Autor: Rubio, Gabriel Miranda; Morais, Gilvan Machado; Santos, Ester E. Domingues dos; Macedo, Alessandra Alaniz; Bulcão-Neto, Renato de Freitas.
Título: QASF 2. 0 - Sistema de perguntas e respostas em doenças crônicas / QASF 2. 0 - Question-answering system on chronic diseases / QASF 2. 0 - Sistema de pregunta y respuesta en enfermedades crónicas
Fonte: J. health inform;8(supl.I):579-590, 2016. ilus, tab, graf.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 15, Goiânia, 27-30 nov. 2016.
Resumo: As doenças crônicas são um grave problema mundial de saúde pública. Elas são responsáveis por morbidez,mortalidade, incapacidade e baixa qualidade de vida. No Brasil, 72% das mortes são causadas por doenças crônicas, e no mundo esse valor é de 60%. Sabe-se que a atual produção científica mundial é vasta e as informações contidas nos artigos científicos podem ser úteis para o profissional da saúde. Porém, ler artigos científicos é uma tarefa que exige tempo e disposição. O objetivo deste artigo é apresentar a segunda versão do sistema de perguntas e respostas QASF para auxiliar os profissionais da saúde e outros usuários na busca rápida por informações, especificamente, em doenças crônicas. O processo de desenvolvimento do sistema baseou-se na construção de módulos de processamento de pergunta,de documentos e de resposta. Com o QASF, espera-se facilitar o acesso a informações.

Chronic diseases is a global public health problem. They are responsible for morbidity, mortality, disability andpoor quality of life. Chronic diseases cause 60% of deaths worldwide and 72% of deaths in Brazil. It is known that the current world scientific production is vast and the information contained in scientific papers can be useful for health professionals. However, the reading of scientific articles is a demanding and time-consuming task. This paper presents a question answering system to help health professionals quickly search for information about chronic diseases. The core of the question answering system includes the development of modules for processing questions, documents and answers. It is expected to support users that demand for quick information about chronic diseases. Precision rates between 50% and 60% were obtained.
Descritores: Computação em Informática Médica
Doença Crônica
Mineração de Dados
-Congressos como Assunto
Limites: Humanos
Responsável: BR21.1 - Biblioteca J Baeta Vianna- Campus Saúde UFMG


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Id: biblio-906276
Autor: Ito, Márcia; Moyano, Luis G; Santana, Vagner Figueredo de; Appel, Ana Paula.
Título: Análise do relacionamento na comunidade de médicos de seguradoras de saúde / Relationship analysis in the physician community from healthcare insurance companies / Análisis del relacionamiento en la comunidad médica de las compañías de seguro médico
Fonte: J. health inform;8(supl.I):309-318, 2016. ilus, tab, graf.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 15, Goiânia, 27-30 nov. 2016.
Resumo: O objetivo é analisar os relacionamentos entre médicos que possuem pacientes em comum a partir de sinistros de seguradora de saúde. Utilizou-se a técnica de analítica de grafos para modelar os relacionamentos e foram calculadas métricas de centralidades para encontrar a importância relativa dos médicos. Houve a concordância das métricas de grau e auto valor e de betweenness e closeness (10% a 15% no top 100 médicos). Além disso, os 5 médicos com maior valor na métrica de auto valor estão altamente conectados entre si. Conclui-se que as métricas captaram o relacionamento entre os médicos desta comunidade que coincidem com a literatura indicando que é possível encontrar médicos que colaboram entre si no cuidado do paciente dentro e fora do hospital. Além disso, os médicos de maior auto valor indicam que são referência para outros médicos e médicos que estão conectados com muitos outros sugerem que estes influenciam nas decisões de seus pacientes.

The aim of this work is to analyze the relationship between physicians from a health insurance company,who attend the same patient. We use graph analytics to model the physician's relationship. Centrality metrics were calculated to find the relative importance of the physicians. There was the agreement on the metrics of degree and eingenvalue and of betweenness and closeness (10% to 15% in the top 100 physicians). In addition, physicians with5 highest eigenvalue in the metric are highly interconnected. We conclude that the metrics captured the relations hipbetween the physicians in this community that coincide with the literature, indicating that we can find physicians who collaborate on patient care within and outside the hospital. In addition, physicians with largest eigenvalue indicate thatthey are reference to other physicians, and physicians who are connected to many others, suggest, that they influence their patients' decisions.
Descritores: Mineração de Dados
Relações Interprofissionais
-Congressos como Assunto
Seguro Saúde
Limites: Humanos
Responsável: BR21.1 - Biblioteca J Baeta Vianna- Campus Saúde UFMG



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