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Desenvolvimento de sistema de informação para monitoramento da esclerose múltiplaSouza, Luciana Ferreira de 22 February 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-02-22 / In the last decades, several countries have directed their actions to the incorporation of innovative technologies, applied in the health field, with the purpose of assisting the performance of professionals and users in the promotion of care, strengthened by public policies. In this context, there is a shortage of technological resources, aimed at comprehensive and multidisciplinary care, directed to patients with Multiple Sclerosis, especially of systems that support decision-making, in the follow-up of this clients, in Reference Centers belonging to the Unified Health System (SUS), this study aims to develop an information system (software prototype) to the monitoring of clinical parameters, indicative of impairment of the functionality of individuals with Multiple Sclerosis. This is a methodological study, of the type applied, involving the production of technology, composed by the stage of the software development process followed by the step of applying the decision tree model. The development of the software prototype followed the steps of the generic software engineering process presented by Pressman, which are: Communication, planning, modeling, construction and delivery. Modeling and prototyping took place from January to September 2016, along with the construction of the prototype's working flow diagram and interfaces. The flowchart was built in the Unified Modeling Language (UML) with the aid of the JUDE tool. The system was developed in PHP (Hipertext Processor) language, which is a script open source language, widely used, and is especially suitable for web development. Therefore, was used a Framework PHP (Laravel 5.2 Open Source), the MySQL as a database technology, and for the development of the screens HTML5, CSS3 and JQUERY were used. For the application of the decision tree model, was used the variables of the 50 patients enrolled in the software, in the Waikato Environment Analyis (WEKA) program, in Version 3.8, specifically the J48 algorithm. The results showed that, although the software prototype still has a path to be covered in future studies that will converge in its validation, it has shown a satisfactory performance for the activity of registration of professionals, patients and research instruments. Regarding the generated decision tree model, this contributed to the identification of the epidemiological and clinical variables associated with the worsening of the disability and also allowed the analysis of the differences of these associations in two distinct groups of treatment of Multiple Sclerosis. Considering all phases and tests of the system, the possibility of generating an electronic registry, which provides agility in the information process and contributes to the planning of the actions to the integrated multiprofessional assistance, as well as, the proposal of application of the decision tree model in order to classify the epidemiological variables associated with worsening disability, using the Expanded Disability Status Scale (EDSS) score, it is expected that the development of this study will awaken the need for further research using decision models that gives opportunity to health teams, especially those facing the complexity of assisting individuals with chronic diseases and progressive degeneration of organic functions. / Nas últimas décadas, tem havido uma preocupação dos governos com a incorporação de tecnologias inovadoras, aplicadas no campo da saúde, com o propósito de auxiliar o desempenho de profissionais e usuários na promoção do cuidado, fortalecido por políticas públicas. Nesse contexto, evidencia-se uma escassez de recursos tecnológicos, voltados à assistência integral e multidisciplinar, direcionada a pacientes com Esclerose Múltipla, especialmente de sistemas que deem suporte a tomada de decisão, no acompanhamento dessa clientela, em Centros de Referência pertencentes ao Sistema Único de Saúde. Assim, o presente estudo tem como objetivo de desenvolver um sistema de informação (protótipo de software) para o monitoramento de parâmetros clínicos, indicativos de comprometimento da funcionalidade de indivíduos com Esclerose Múltipla. Trata-se de um estudo metodológico, do tipo aplicado, envolvendo produção de tecnologia, composto pela etapa do processo de desenvolvimento do software seguida da etapa de aplicação do modelo de árvore de decisão. O desenvolvimento do protótipo de software seguiu os passos do processo genérico de engenharia de software apresentado por Pressman. A modelagem e a prototipação ocorreram no período de janeiro a setembro de 2016, juntamente com a construção do fluxograma de funcionamento do protótipo e das interfaces. O fluxograma foi construído na linguagem unificada de modelagem com auxílio da ferramenta JUDE. O sistema foi desenvolvido em linguagem PHP (Hipertext Processor), que é uma linguagem de script open source (código aberto) de uso livre, muito utilizada, e especialmente adequada para o desenvolvimento web. Portanto, utilizou-se uma Framework PHP (Laravel 5.2 Open Source), o MySQL como tecnologia de banco de dados, e para desenvolvimento das telas usou-se o HTML5, CSS3 e JQUERY. Para a aplicação do modelo de árvore de decisão, recorreu-se as variáveis contidas no cadastro de 50 pacientes e o programa Waikato Environment Analyis, na Versão 3.8, especificamente o algoritmo J48. Os resultados apontaram que, o protótipo de software mostrou desempenho satisfatório para a funcionalidade da atividade de cadastro de profissionais, de pacientes e de instrumentos de pesquisa. Quanto ao modelo de árvore de decisão gerado, este contribuiu para a identificação das variáveis epidemiológicas e clínicas associadas à piora da incapacidade e ainda possibilitou a análise das diferenças destas associações em dois grupos distintos de tratamento da Esclerose Múltipla. Considerando todas as fases e testes do sistema, a possibilidade de gerar um registro eletrônico, que proporcione agilidade no processo da informação e que contribua para o planejamento das ações frente à assistência multiprofissional integrada, bem como, a proposta de aplicação do modelo de árvore de decisão capaz de classificar as variáveis epidemiológicas associadas a piora da incapacidade, utilizando-se o escore da Escala Expandida do Estado de Incapacidade (EDSS). Espera-se que o desenvolvimento desse estudo desperte a necessidade de outras pesquisas utilizando modelos de decisão que oportunizem às equipes de saúde, em especial aquelas que enfrentam a complexidade de assistir indivíduos com doenças crônicas e de degeneração progressiva das funções orgânicas.
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