| Revue: | Informacao & informacao |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000403113 |
| ISSN: | 1981-8920 |
| Autores: | Carvalho, Deborah Ribeiro1 Escobar, Leandro Fabian Almeida2 Tsunoda, Denise3 |
| Instituciones: | 1Pontificia Universidade Catolica do Parana, Curitiba, Parana. Brasil 2Universidade Positivo, Curitiba, Parana. Brasil 3Universidade Federal do Parana, Curitiba, Parana. Brasil |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Ene-Abr |
| Volumen: | 19 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 249-272 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Introducción: La Extracción de Datos representa una alternativa para apoyar la decisión, pero no constituye práctica regular en las activida des de la Salud. Objetivo: Revisar la literatura, identificando puntos de ate nción en la utilización de la Extracción de Datos en el área de la Salud. Metodología: Los puntos de atención fueron obtenidos mediante e l análisis de publicaciones en periódicos, sistematizados en cuad ros de referencia cruzada y fueron descubiertas de reglas asociación y respectivas exc epciones. Resultados: Fueron identificados 14 puntos, formando un conjun to de datos de los que se obtuvieron 345 reglas generales y las respectivas excepciones. Los puntos más citados son “previsión de eventos” y “auxilio a la planificació n” y los menos citados son “apropiación de protocolo específico” y “detección de estándares en tiempo real”. Se percibe asociación entre el “auxilio a la planificación” y la “no det ección de estándares en tiempo real”. Excepción ocurre, cuando el “auxilio a la planifica ción” es citado juntamente con “explicaciones causales”, asociándose a la “detecc ión de estándares en tiempo real”. Conclusiones: Los puntos de atención indican criterios para la a dopción de la Extracción de Datos en la Salud. Se destacan “explicaciones causa les” que, citado en 8 artículos, determina excepciones en las asociaciones entre los demás puntos, indicando que la selección de la tarea de extracción pasa por la ade cuación a las expectativas de los usuarios |
| Resumen en inglés | Introduction: Data Mining is an alternative to support the decision making process, but it is not a regular practice in health care activities. Objective : Review of the literature to identify points that deserve attention in the use of Data Mining in Health Care. Methodology: These points were obtained by analysis of publicat ions in journals, and organized in cross-reference tables. Association ru les and exceptions were discovered. Results: Fourteen points were identified, forming a set of data from which 345 general rules and their respective exceptions were obtained. The points most often cited were “prediction of events” and “support to planning” and the least cited points were “appropriation of specific protocol” and “real-time pattern recognition”. An a ssociation was observed between “support to planning” and “non real-time recognition of patt erns”. An exception occurs when “support to planning” is cited along with “causal explanatio ns”, being associated to “real-time pattern recognition”. Conclusions: The points of attention indicate criteria for the adoption of Data Mining in Health Care. The point “causal explanations” deserv es mention. It was cited in 8 articles and determines exceptions in the associations among oth er points, indicating that the selection of the mining task involves the adaptation to users’ expectations |
| Resumen en portugués | Introdução: A Mineração de Dados representa uma alternativa pa ra apoiar a decisório, mas não constitui prática regular nas atividades da Saúde. Objetivo: Revisar a literatura, identificando pontos de atenç ão na utilização da Mineração de Dados na área da Saúde. Metodologia : Os pontos de atenção foram obtidos mediante a aná lise de publicações em periódicos, sistematizados em quadros de referência cruzada e foram descobertas de regras associação e respectivas exceções. Resultados : Foram identificados 14 pontos, formando um conjun to de dados dos quais obtiveram- se 345 regras gerais e respectivas exceções. Os pon tos mais citados são “previsão de eventos” e “auxílio ao planejamento” e os menos citados são “a propriação de protocolo específico” e “detecção de padrões em tempo real”. Percebe-se ass ociação entre o “auxilio ao planejamento” e a “não detecção de padrões em tempo real”. Exceção ocorre, quando o “auxilio ao planejamento” é citado juntamente com “explicações causais”, asso ciando-se à “detecção de padrões em tempo real”. Conclusões : Os pontos de atenção indicam critérios para a ado ção da Mineração de Dados na Saúde. Destaca-se “explicações causais” que, citado em 8 artigos, determina exceções nas associações entre os demais pontos, indicando que a seleção da tarefa de mineração passa pela adequação às expectativas dos usuários |
| Disciplinas: | Bibliotecología y ciencia de la información, Medicina |
| Palabras clave: | Sistemas de información, Salud pública, Minería de datos, Artículos científicos, Extracción de datos, Cuidado de la salud |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver HTML) |
