No presente trabalho, foram analisadas as expressões verbais da limitação imposta aos portadores de insuficiência cardíaca do Instituto do Coração, do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (InCor), com o objetivo de buscar uma metodologia capaz de levar dados de língua natural, de entrevistas gravadas, a unidades categorico-quantitativas, de forma a permitir tratamentos estatísticos posteriores que correlacionem esses dados com indicadores clínicos. Para tanto, utilizou-se um corpus linguístico composto por duzentas e sessenta e seis entrevistas baseadas em sete perguntas abertas, feitas com pacientes de insuficiência cardíaca de ambos os sexos, pertencentes a quatro grupos etiológicos cardiovasculares: hipertensão arterial sistêmica, isquemia miocárdica, doenca de chagas e inespecífica. As seleções lexicais feitas pelos pacientes foram agrupadas e classicadas por temas. Para isso, foram criadas oito categorias semântico-lexicais. Tais categorias serviram de base para a análise estatística e testes de associação com os dados clínicos dos pacientes. Também foram geradas análises baseadas na Teoria da Informação, como o cáalculo de entropia semântica condicional. Através delas, ficou demonstrado que os grupos formados por critérios clínicos e linguísticos não coincidem e que, além disso, o grupo linguístico acrescenta mais informações aquelas do grupo clínico do que o inverso. As análises temáticas, por sua vez, apresentaram as qualidades dos gradientes informativos detectados nas análises entrópicas. Assim, com base em diferentes procedimentos, foram obtidos resultados que mostram a associação entre variáveis linguísticas e clínicas. / We analyze verbal expressions of symptoms from interviews with heart failure patients from InCor (Heart Institute of the University of São Paulo Faculty of Medicine), in order to create a method capable of converting natural language data from the interviews into categorical and quantitative units, thus enabling posterior statistical treatment that should correlate those data with clinical indicators. The linguistic corpus is represented by two hundred and sixty-six interviews consisting in seven standardized questions. Patients belong one out of four etiological groups, all related to heart failure: systemic arterial hypertension, ischemic myocardial disease, Chagas disease and unspecic etiology. Lexical choices from patients were organized into groups according and thematically classied. Eight lexical-semantic categories were generated. Those categories were used in statistical analysis and association tests with clinical data. Information Theory-based analysis were also held, such as semantic conditional entropy calculus. Based on these methods, we demonstrate that clinic and linguistic-oriented groups are not the same and, furthermore, the linguistic group adds a fair amount of information to the clinical data, but not the other way round. Thematic analysis, on the other hand, present details on the quality of those information gradients detected by entropic methods. Thus, based on dierent procedures, we can bring on results that prove the association between several linguistic and clinic variables.

No presente trabalho, foram analisadas as expressões verbais da limitação imposta aos portadores de insuficiência cardíaca do Instituto do Coração, do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (InCor), com o objetivo de buscar uma metodologia capaz de levar dados de língua natural, de entrevistas gravadas, a unidades categorico-quantitativas, de forma a permitir tratamentos estatísticos posteriores que correlacionem esses dados com indicadores clínicos. Para tanto, utilizou-se um corpus linguístico composto por duzentas e sessenta e seis entrevistas baseadas em sete perguntas abertas, feitas com pacientes de insuficiência cardíaca de ambos os sexos, pertencentes a quatro grupos etiológicos cardiovasculares: hipertensão arterial sistêmica, isquemia miocárdica, doenca de chagas e inespecífica. As seleções lexicais feitas pelos pacientes foram agrupadas e classicadas por temas. Para isso, foram criadas oito categorias semântico-lexicais. Tais categorias serviram de base para a análise estatística e testes de associação com os dados clínicos dos pacientes. Também foram geradas análises baseadas na Teoria da Informação, como o cáalculo de entropia semântica condicional. Através delas, ficou demonstrado que os grupos formados por critérios clínicos e linguísticos não coincidem e que, além disso, o grupo linguístico acrescenta mais informações aquelas do grupo clínico do que o inverso. As análises temáticas, por sua vez, apresentaram as qualidades dos gradientes informativos detectados nas análises entrópicas. Assim, com base em diferentes procedimentos, foram obtidos resultados que mostram a associação entre variáveis linguísticas e clínicas. / We analyze verbal expressions of symptoms from interviews with heart failure patients from InCor (Heart Institute of the University of São Paulo Faculty of Medicine), in order to create a method capable of converting natural language data from the interviews into categorical and quantitative units, thus enabling posterior statistical treatment that should correlate those data with clinical indicators. The linguistic corpus is represented by two hundred and sixty-six interviews consisting in seven standardized questions. Patients belong one out of four etiological groups, all related to heart failure: systemic arterial hypertension, ischemic myocardial disease, Chagas disease and unspecic etiology. Lexical choices from patients were organized into groups according and thematically classied. Eight lexical-semantic categories were generated. Those categories were used in statistical analysis and association tests with clinical data. Information Theory-based analysis were also held, such as semantic conditional entropy calculus. Based on these methods, we demonstrate that clinic and linguistic-oriented groups are not the same and, furthermore, the linguistic group adds a fair amount of information to the clinical data, but not the other way round. Thematic analysis, on the other hand, present details on the quality of those information gradients detected by entropic methods. Thus, based on dierent procedures, we can bring on results that prove the association between several linguistic and clinic variables.