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Estudo de um modelo de predição de desfecho do tratamento da tuberculose (TB)

Processo: 20/14689-4
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Vigência (Início): 15 de fevereiro de 2021
Vigência (Término): 14 de fevereiro de 2022
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
Pesquisador responsável:Antonio Ruffino Netto
Beneficiário:Verena Hokino Yamaguti
Supervisor no Exterior: José Alberto da Silva Freitas
Instituição-sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Local de pesquisa: Universidade do Porto (UP), Portugal  
Assunto(s):Tuberculose   Tuberculose resistente a múltiplos medicamentos   Aprendizado computacional   Bases de dados científicos   Mineração de dados   Tomada de decisão

Resumo

Este projeto BEPE está vinculado ao projeto de doutorado financiado pela FAPESP (processo número: 2018/23963-2) intitulado "Estudo de modelo de predição de abandono ao tratamento da tuberculose (TB)", bem como a um projeto mais geral, também financiado pela FAPESP, dentro do programa e-Science: Saúde Digital Humana (processo número: 2020/01975-9). Neste contexto, o objetivo geral é avançar nos estudos e desenvolver um modelo de predição de desfecho ao tratamento de pacientes de TB, que podem ser utilizados para apoiar processos de tomada de decisão no contexto dos cuidados do paciente de TB e aprimorar a gestão e qualidade dos dados de saúde. Neste projeto utilizaremos a heurística conhecida como Knowledge Discovery in Databases (KDD), aplicadas a base dados públicas que acompanham toda a cascata diagnóstica e terapêutica do paciente de TB. Diferentemente do que vem sendo feito na literatura, será inicialmente utilizada uma técnica de mineração de dados que consiste na extração de padrões de caminhos clínicos de cuidado durante toda a atenção ao paciente e investigaremos a associação com os possíveis desfechos do tratamento da TB. O termo caminhos de cuidado é definido como uma sequência de decisões de realização de uma intervenção ou da escolha de um manejo expectante, iniciando na admissão do paciente e finalizando no momento do desfecho. De posse dessa descrição dos dados a partir dos caminhos de cuidado o modelo preditivo para o desfecho do tratamento do paciente de TB deverá ser desenvolvido utilizando-se algoritmos de Aprendizado de Máquina que serão usados para criar um classificador de risco de desfecho ruim (óbito, abandono, internação, desenvolvimento de resistência). (AU)

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