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Uma abordagem para detecção de problemas de qualidade dos dados a partir da avaliação de regras de validaçãoALVES, Artur de Carvalho 22 February 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-02-22 / Estudos apontam que diversas empresas e organizações, públicas e privadas, têm acumulado prejuízos por tomarem decisões baseandose em dados de baixa qualidade. Com isso, vimos que desenvolvedores e usuários têm se preocupado cada vez mais com a Qualidade dos Dados. O aumento dessa preocupação fez com que as pesquisas na área crescessem significamente a fim de medir e melhorar a Qualidade dos Dados. Qualidade é um termo subjetivo e na maior parte das vezes está relacionado à satisfação do usuário. Por esse motivo, a Qualidade dos Dados possui um contexto multidimensional e as pesquisas apontam diferentes métodos de avaliação a partir de diferentes conjuntos de Dimensão de Qualidade dos Dados. Para algumas Dimensões de Qualidade, a avaliação é realizada demaneira objetiva, para outras apenas é possível fazer a avaliação a partir de formulários subjetivos aplicados aos usuários dos dados. Trabalhos recentes apontam que é possível melhorar a Qualidade de Dados a partir de métodos automáticos de deteção e correção de Problemas de Qualidade dos Dados. Nesse contexto, a proposta deste trabalho consiste em apresentar uma abordagem para detecção de Problemas de Qualidade dos Dados a partir da avaliação de Regras de Validação. Para isso, é realizada uma associação entre conjuntos de Regras de Validação de Dados e Dimensões de Qualidade dos Dados. Além disso, foi desenvolvido um protótipo capaz de detectar Problemas de Qualidade dos Dados conforme a abordagem proposta. Por fim, a abordagem e o protótipo desenvolvidos foram utilizados em um estudo de caso em cenário real num contexto de migração de dados. Os resultados mostraram que a proposta se mostrou útil na detecção de Problemas de Qualidade dos Dados, e que a correção dos problemas encontrados, de fato, ajudaram no processo de migração dos dados. / Studies indicate that several companies and organizations, public and private, have accumulated losses by making decisions based on data of low quality. Then, to overcome such problems, developers and users have been increasingly concerned with Data Quality. As a consequence, Data Quality research is growing significantly in order to provide solutions to measure and improve the quality of the data. Quality is a subjective term and is most often related to user satisfaction. For this reason, Data Quality has a multidimensional context and the researches point out different methods of evaluation based on several Data Quality dimensions. For some Data Quality dimensions, the evaluation is performed in an objective way, for others it is only possible to make the subjective evaluations based on the data users opinion. Recent works indicate that automatic methods of detecting and correcting Data Quality Problems may be very useful to improve the data quality . In this context, the proposal of this work is to present an approach to detect Data Quality Problems based on the evaluation of Validation Rules. For this, an association is made between sets of Data Validation Rules and Data Quality Dimensions. In addition, a prototype capable of detecting Data Quality Problems was developed according to the proposed approach. Finally, the developed approach and prototype were used in a case study in a real scenario in a data migration context. The results showed that the proposal proved useful in the detection of Data Quality Problems, and that the correction of those problems, in fact, helped during the process of data migration.
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Um catálogo de provedores de dados para a Internet das coisasSILVA, Emanoel Carlos Gomes Ferraz 05 September 2016 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-15T20:06:48Z
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Previous issue date: 2016-09-05 / FACEPE / Com a ascensão da Internet das Coisas (Internet of Things, IoT), bilhões de dispositivos estarão conectados à internet do futuro produzindo, consumindo e processando dados, além de se comunicarem uns com os outros. Através de plataformas de dados sem domínio específico, desenvolvedores, cientistas e entusiastas poderão fazer uso destes dispositivos em suas aplicações sem necessariamente ter conhecimento técnico de baixo nível, como os protocolos de comunicação. Assim, descobrir e selecionar de forma eficiente os dispositivos que melhor respondem a uma determinada necessidade se mostram como problemas relevantes a serem investigados no paradigma da Internet das Coisas. Este trabalho auxilia mecanismos de busca de fontes produtoras de dados, propondo uma técnica que possa, de forma objetiva, indicar quais destas entidades são mais apropriadas, considerando como critérios os seus atributos de qualidade. Para tanto, foram consideradas questões de interoperabilidade no formato dos dados gerados pelos produtores de dados e dos metadados de sua descrição; escalabilidade, na técnica proposta para o ranqueamento dos produtores de dados identificados pelo mecanismo de seleção e, por fim, monitoramento dos indicadores de qualidade dos produtores de dados. Como principais contribuições deste trabalho estão: (i) o uso e o monitoramento dinâmico de métricas de qualidade na descrição dos produtores de dados, (ii) proposta de uma técnica de ranqueamento de produtores de dados que utilize atributos de qualidade diversos e que acompanhe as características dinâmicas dos produtores de dados (iii) a proposta do conceito de fila dinâmica de resultados no mecanismo de busca, visando economia de processamento e ganho de desempenho e (iv) uso do estilo arquitetural REST para a oferta dos produtores de dados como recursos. Por fim, foi considerado um cenário de uso do aplicativo móvel Bike Cidadão com o objetivo de avaliar a performance das contribuições propostas. A avaliação observou, sobretudo, o tempo de resposta necessário à execução de consultas ao catálogo utilizando, ou não, o conceito de fila dinâmica de resultados em diferentes situações, variando a quantidade de consumidores e produtores de dados disponíveis. / With the rise of the Internet of Things (IoT) billion devices will be connected to the internet of the future producing, consuming and processing data and communicating with each other. By way of data platforms without specific domain, developers, scientists and enthusiasts can make use of these devices in their applications without necessarily having low-level technical knowledge, as communication protocols. Thus, discover and select efficiently the devices best suited to a particular need, appear as relevant issues to be investigated in the paradigm of the Internet of Things. This work assists search engines of data producers, proposing a technique that can objectively indicate which of these entities are more appropriate, considering as criteria their quality attributes. Therefore, interoperability issues were considered in the data format generated by the data producers and metadata of your description; scalability, in the proposed technique for ranking the data producers identified by the selection mechanism and, finally, monitoring of quality indicators of data producers. Moreover, as major contributions of this work are: (i) using and monitoring quality metrics in the description of the data producers, (ii) the propose of a ranking of data producers technique that makes use of quality attributes, (iii) the suggestion of dynamic queue results by the search engine and (iv) the use of REST style for providing data producers as resource. Finally, it was considered a use case scenario of the mobile application Bike Cidadão in order to evaluate the performance of the proposed contributions. The evaluation noted, above all, the response time required to perform queries to the catalog using, or not, the concept of dynamic queue results in different situations, varying the amount of data available to consumers and producers.
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Avaliação da qualidade posicional planimétrica de dados Lidar em duas áreas urbanas no município do Recife/PESilva, Mirele Viegas da 04 June 2014 (has links)
Submitted by Amanda Silva (amanda.osilva2@ufpe.br) on 2015-03-05T15:17:55Z
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Previous issue date: 2014-06-04 / O laser scanner aerotransportado, ALS (Airborne Laser Scanner), também conhecido como LIDAR (Light Detection and Ranging), consiste atualmente numa das tecnologias mais utilizadas para a aquisição de enormes volumes de dados num curto período de tempo. Essa tecnologia envolve a emissão de um pulso eletromagnético em direção à superfície tendo como produto as coordenadas plani-altimétricas e a intensidade do feixe refletido pelo objeto atingido. A posição tridimensional somente pode ser calculada, se em qualquer momento, a posição e orientação do sistema de laser se façam conhecidos com respeito a um sistema de coordenadas, isso é possível devido ao fato que o sistema dispõe de GPS (Global Positioning System)/GNSS (Global Navigation Satellite System) e INS (Inertial Navigation System), auxiliando diretamente no georreferenciamento das imagens e nuvens de pontos adquiridas. O conjunto de dados do laser scanner é uma alternativa poderosa para ser aplicado na otimização de técnicas de mapeamento fotogramétrico, permitindo um ótimo desempenho para extrair informação espacial tridimensional. A imagem fotogramétrica permite, por sua vez, a extração exata de feições planimétricas. Este trabalho descreve uma metodologia para avaliar feições planimétricas em áreas urbanas obtidas com a tecnologia laser scanner aerotransportado tendo, como objetivo, estudar a qualidade posicional planimétrica das feições pontuais em imagens provenientes do laser scanner (imagens de intensidade), através da comparação da saída de dados deste com os dados provenientes do método fotogramétrico aéreo e topográfico. Na presente pesquisa, foi concentrada a detecção principalmente de feições planimétricas de telhados e arruamentos. O método de avaliação da acurácia foi baseado na análise de pontos e medidas de feições lineares obtidas com imagens de intensidade do sistema laser scanner comparadas com medidas obtidas em levantamento GNSS e restituição fotogramétrica de duas áreas localizada no Campus da Universidade Federal de Pernambuco e no bairro da Macaxeira, município de Recife/PE, avaliando de acordo com o Padrão de Exatidão Cartográfico para Produtos Cartográficos Digitais – PEC PCD.
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Avaliação de qualidade de dados de métricas de esforço baseada em data provenance e fuzzy logicBerardi, Rita Cristina Galarraga January 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009 / Increasingly, software organizations are concerned about improving the product and the process by which the product was made. For that, organizations use models of maturity, which indicates the collection of metrics to control their processes. However, in most of the time they make e ort in collecting and storing these data but do not pay attention on their quality. Since making decision process is based on metric, if this metric is not reliable consequently the making decision process will not be. In this sense, a proper assessment of the quality of such data is the rst step to ensure that the metrics can be used in sucient reliability. An approach that can assist this assessment is related to the use of date provenance associated with a mechanism of logical inference. This research proposes an architecture for assessing the quality of data e ort composed of four main components: 1-a metric provenance database, 2- a model of inference based on fuzzy logic, 3-a database for storing ratings of quality and 4 - an analytical model for analysis of historical data of quality of e ort. The contribution of this work is to provide an assessment of data quality metrics of e ort in Software Development Process, searching evident the reasons for a low quality. Having the model of inference it is possible assigning levels of quality to the data, and thus enabling the identication of those who are actually useful to a decision making trust. / Cada vez mais as organizações de software estão preocupadas com melhoria do seu processo e consequentemente do seu produto. Para isso, as organizações utilizam modelos de maturidade, os quais indicam a coleta de métricas para o controle de seus processos. No entanto, o esforço com relação a essas métricas está relacionado à sua intensa coleta e utilização e não é dada a devida atenção à qualidade dos dados das mesmas. O impacto da falta de qualidade dos dados dessas métricas é refletido diretamente nos custos da organização visto que as métricas embasam o processo de tomada de decisão o qual pode ser de baixa confiabilidade devido os seus dados de base também o serem. Uma avaliação adequada da qualidade desses dados é o primeiro passo para garantir que as métricas possam ser usadas com a devida confiabilidade. Uma abordagem que pode auxiliar essa avaliação está relacionada ao uso de data provenance (proveniência de dados) associado a um mecanismo de inferência lógica. Este trabalho propõe uma arquitetura para avaliação da qualidade de dados de esforço composta por quatro principais componentes: 1-uma base de data provenance de métricas, 2-um modelo de inferência baseado em fuzzy logic, 3-uma base de dados para armazenamento de avaliações e 4- um modelo analítico para análise de histórico de qualidade de dados de esforço. A contribuição deste trabalho é prover uma avaliação da qualidade dos dados de métricas de esforço em PDS, buscando evidenciar as razões da eventual baixa qualidade. Através do modelo de inferência, é possível atribuir níveis de qualidade aos dados possibilitando assim a identicação daqueles que são efetivamente úteis para um processo de tomada de decisão confiável. Além disso, de acordo com seus níveis de qualidade, os dados podem ser direcionados para diferentes tipos de acompanhamento do projeto, cujos níveis de exigência de qualidade podem ser distintos.
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Avaliação da qualidade do dado espacial digital de acordo com parâmetros estabelecidos por usuários. / Digital spatial data quality evaluation based on users parameters.Salisso Filho, João Luiz 02 May 2013 (has links)
Informações espaciais estão cada vez mais disseminadas no cotidiano do cidadão comum, de empresas e de instituições governamentais. Aplicações como o Google Earth, Bing Maps, aplicativos de localização por GPS, entre outros apresentam a informação espacial como uma commodity. Cada vez mais empresas públicas e privadas incorporam o dado espacial em seu processo decisório, tornando ainda mais crítico a questão da qualidade deste tipo de dado. Dada a natureza multidisciplinar e, principalmente, o volume de informações disponibilizadas para os usuários, faz-se necessário apresentar um método de avaliação de dados apoiado por processos computacionais, que permita ao usuário avaliar a verdadeira adequação que tais dados têm frente ao uso pretendido. Nesta Dissertação de Mestrado propõe-se uma metodologia estruturada de avaliação de dados espaciais apoiada por computador. A metodologia utilizada, baseada em normas apresentadas pela International Standards Organization (ISO), permite ao usuário de dados espaciais avaliar sua qualidade comparando a qualidade do dado de acordo com os parâmetros estabelecidos pelo próprio usuário. Também permite ao usuário comparar a qualidade apresentada pelo dado espacial com a informação de qualidade provida pelo produtor do dado. Desta forma, o método apresentado, ajuda o usuário a determinar a real adequação do dado espacial ao seu uso pretendido. / Spatial information is increasingly widespread in everyday life of ordinary people, businesses and government institutions. Applications like Google Earth, Bing Maps, GPS location applications, among others present spatial data as a commodity. More and more public and private companies incorporate the usage of spatial data into their decision process, increasing the importance of spatial quality issues. Given the multidisciplinary nature and, especially, the volume of information available to all users, it is necessary to introduce a data quality evaluation method supported by computational processes, enabling the end user to evaluate the real fitness for use that such data have for an intended use. This dissertation aims to present a structure methodology for spatial data evaluation supported by computational process. The methodology, based on standards provided by the International Standards Organization (ISO), allows users of spatial information evaluating the quality of spatial data comparing the quality of information against users own quality parameters. It will also allow the user to compare the quality presented by the given spatial data with quality information provided by the data producer. Thus, the presented method will support the end user in determining the real fitness for use for the spatial data.
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A qualidade dos dados dos sistemas de informação em saúde aplicados na atenção à saúde materno-infantil.Neri, Suzana Costa Carvalho 29 April 2016 (has links)
Submitted by Maria Creuza Silva (mariakreuza@yahoo.com.br) on 2017-03-10T13:25:52Z
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Tese Suzana Costa Carvalho. 2016.pdf: 2640057 bytes, checksum: cfb8497d2f0ff5795eacfa9d57477706 (MD5) / A informação é essencial nos processos de planejamento e de tomada de decisão da gestão, auxiliando na análise da situação de saúde, monitoramento e avaliação de ações, serviços e programas, o que é fundamental para estabelecer prioridades, alocar e gerir recursos de forma a melhorar as condições de vida e saúde. Apesar do contínuo progresso dos sistemas de informação em saúde (SIS), existem evidências de problemas na qualidade dos dados e há pouco conhecimento sobre seus fatores determinantes. Além disso, como a gestão do Sistema Único de Saúde (SUS) não segue um plano regular e normatizado para monitorar e avaliar a qualidade dos dados dos SIS, as iniciativas de avaliação são pontuais e concentram-se em determinadas localidades. Na Bahia, pouco se sabe sobre a qualidade dos dados disponibilizados nos SIS. Esse cenário motivou a concepção desta Tese que teve como objetivo geral estudar a qualidade dos dados dos SIS para o registro de eventos de interesse na área de atenção à saúde materno-infantil, na Bahia. O trabalho é composto por três artigos, cujos objetivos foram: realizar revisão sistemática das publicações sobre avaliação da qualidade dos dados dos sistemas nacionais de informação em saúde (Artigo 1); caracterizar a qualidade dos dados dos SIS para o registro de eventos de interesse na área de atenção à saúde materno-infantil na Bahia e, para tal, apresenta a proposta de construção de índices (Artigo 2); identificar os fatores relacionados à variação intermunicipal na qualidade dos dados dos SIS, com foco no registro de eventos de interesse na área de atenção à saúde materno-infantil na Bahia (Artigo 3). O Artigo 1 realizou uma revisão sistemática de artigos, dissertações e teses sobre o tema, publicados no período de 2007 a 2013, das seguintes bases de dados: Medline, Lilacs, Scielo e banco de teses Capes. No Artigo 2 foi desenvolvido um estudo ecológico sobre a qualidade dos dados do Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (Sinasc) e do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), no período de 2006 a 2012, por meio de dados secundários, disponibilizados pelo Departamento de Informática do SUS. Para caracterizar a qualidade dos dados dos referidos sistemas foram construídos dois índices: o “qualidados Sinasc” e o “qualidados SIM”, compostos pela integração de indicadores primários que expressam diferentes dimensões da qualidade dos dados dos sistemas. O Artigo 3 também realizou um estudo ecológico com dados secundários, mas abordou os fatores determinantes da variação intermunicipal da qualidade dos dados, e apresentou, como unidade de análise, o município. Neste terceiro artigo foram construídos dois
modelos para analisar os fatores determinantes: o primeiro considerou como variável dependente o qualidados Sinasc, enquanto o segundo o qualidados SIM. Para ajustar as diferenças esperadas entre a qualidade dos dados dos municípios, outras variáveis foram utilizadas na análise, como: características demográficas, de condições de vida e saúde, de oferta e de utilização dos serviços de saúde e de organização municipal na gestão do SUS. O trabalho indicou a necessidade de ampliação de estudos sobre avaliação da qualidade dos dados dos SIS no país, pois evidenciou desigualdades no que se refere à publicação de trabalhos sobre o assunto, havendo concentração em determinados estados e regiões. O estudo também apontou para a importância da adoção de rotinas de monitoramento e avaliação periódicas, a partir de metodologias, técnicas e parâmetros semelhantes, que possibilitem a comparabilidade dos resultados e dêem suporte à gestão dos SIS. A partir dos índices construídos, observou-se a melhoria da qualidade dos dados do Sinasc e do SIM na Bahia, mas também foi verificado que o avanço na qualidade ocorreu de maneira desigual entre as macrorregiões, apontando a existência de diferenças na organização do SUS e na gestão dos SIS. Com relação aos fatores determinantes da qualidade dos dados dos SIS, o estudo destacou a importância das pessoas que trabalham no início do processo de produção da informação, gerando os registros primários nos serviços de saúde. Também apresentou resultados que apontam para outros fatores que interferem na qualidade dos dados como a oferta, utilização, estrutura e organização dos sistemas locais de saúde. Além desses, destaca outros fatores que compõem o quadro mais amplo dos determinantes da qualidade dos dados dos SIS, como: condições de saúde, características demográficas, de desenvolvimento social e econômico. Por fim, a Tese contribui com o conhecimento sobre a qualidade dos dados dos SIS na Bahia e apresenta-se como uma colaboração para a qualificação dos dados e informações produzidas nos serviços de saúde, reforçando, ainda, a necessidade de apontar soluções e estratégias para a promoção da melhoria da qualidade dos dados disponibilizados pelos SIS, para que esses possam cumprir, adequadamente, o seu papel na gestão do SUS e contribuir com mudanças positivas nas condições de saúde da população.
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Estudo de confiabilidade dos dados do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS) para internações por condições sensíveis à atenção primária.Cunha, Renata Castro da 18 April 2013 (has links)
Submitted by Maria Creuza Silva (mariakreuza@yahoo.com.br) on 2017-03-10T15:07:11Z
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Dissertação Renata Cunha. 2013.pdf: 1538105 bytes, checksum: 17d9be10dc34277dd4ecd4bf35f0bce4 (MD5) / Approved for entry into archive by Uillis de Assis Santos (uillis.assis@ufba.br) on 2017-03-13T19:56:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Dissertação Renata Cunha. 2013.pdf: 1538105 bytes, checksum: 17d9be10dc34277dd4ecd4bf35f0bce4 (MD5) / Introdução: A qualidade dos dados dos Sistemas de Informação em Saúde (SIS) é essencial à produção de informações para a gestão do SUS por permitir o conhecimento do quadro sanitário de uma população, subsidiando a busca de alternativas para o planejamento e avaliação das intervenções. Nesse sentido, o indicador composto de Internações por Condições Sensíveis à Atenção Primária (ICSAP) surge como um instrumento valioso para a avaliação do perfil em saúde e representa um conjunto de problemas de saúde para os quais a efetiva ação nesse nível de atenção diminuiria o risco de internações. Com efeito, a importância do monitoramento dos agravos evitáveis, utilizando diagnósticos epidemiológicos que sejam apoiados em dados confiáveis, justifica a realização de estudos que favoreçam o conhecimento dos avanços e limitações dos SIS disponíveis, a fim de garantir a qualidade das análises baseadas nesses dados. A noção de qualidade pressupõe a presença do conjunto dos seus atributos intrínsecos, dentre eles, a confiabilidade, que será analisada no presente estudo, considerando os diagnósticos registrados no SIH/SUS para as ICSAP. Métodos: estudo transversal, dirigido para avaliação da confiabilidade dos dados de morbidade hospitalar por ICSAP, definidas pela Lista Brasileira de ICSAP a partir da comparação dos dados registrados no SIH/SUS com aqueles dos prontuários médicos. Foram consideradas todas as AIH relativas às ICSAP de menores de cinco anos, de ambos os sexos, residentes e internados em um município da RMS, Bahia, no período de janeiro a dezembro de 2010. As variáveis de análise foram categorizadas enquanto: Relativas ao paciente (sexo e idade em anos completos); Relativas à Internação – informações clínicas (diagnóstico principal, segundo grupos, subcategorias da Lista brasileira de ICSAP e código da CID-10 e diagnóstico secundário) e Relativas à Internação – Processo (tipo de admissão, procedimento realizado, tempo de permanência e motivo da saída). Verificou-se a proporção de concordância e, para análise da confiabilidade, utilizou-se o índice Kappa (k). Resultados: a confiabilidade foi maior para as variáveis relativas à internação, caracterizadas como informações clínicas, as quais apresentaram força de concordância quase perfeita nos três recortes considerados: os grupos e as subcategorias da Lista ICSAP e os Códigos da CID-10, com índices Kappa de 1,00, 0,99 e 0,98, respectivamente. Em segundo lugar no ranking, estavam as variáveis relativas ao paciente, com força de concordância considerada como quase perfeita para a idade em anos completos (k=0,95) e substancial para o sexo (k=0,79). Os índices de valores mais baixos foram observados nas variáveis relativas à internação - processo, sendo insignificantes para o motivo da saída e tipo de admissão e substancial para o tempo de permanência. Foi baixa a frequência de preenchimento do campo diagnóstico secundário nos prontuários (9,3%) e inexistente nas AIH. Conclusão: A confiabilidade dos dados registrados no SIH/SUS para ICSAP foi desigual entre as variáveis. Da mesma forma em que se observou alta confiabilidade para o diagnóstico principal, problemas graves de qualidade também foram observados em outras variáveis, como no diagnóstico secundário, tornando o seu uso limitado, o que sugere a necessidade de implementação de medidas voltadas ao aprimoramento da qualidade desses dados.
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Metodologia de avaliação de qualidade de dados no contexto do linked data / Data quality assessment methodology in the context of linked dataMelo, Jessica Oliveira de Souza Ferreira [UNESP] 09 May 2017 (has links)
Submitted by JESSICA OLIVEIRA DE SOUZA null (osz.jessica@gmail.com) on 2017-06-09T12:04:24Z
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Previous issue date: 2017-05-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A Web Semântica sugere a utilização de padrões e tecnologias que atribuem estrutura e semântica aos dados, de modo que agentes computacionais possam fazer um processamento inteligente, automático, para cumprir tarefas específicas. Neste contexto, foi criado o projeto Linked Open Data (LOD), que consiste em uma iniciativa para promover a publicação de dados linkados (Linked Data). Com o evidente crescimento dos dados publicados como Linked Data, a qualidade tornou-se essencial para que tais conjuntos de dados (datasets) atendam os objetivos básicos da Web Semântica. Isso porque problemas de qualidade nos datasets publicados constituem em um empecilho não somente para a sua utilização, mas também para aplicações que fazem uso de tais dados. Considerando que os dados disponibilizados como Linked Data possibilitam um ambiente favorável para aplicações inteligentes, problemas de qualidade podem também dificultar ou impedir a integração dos dados provenientes de diferentes datasets. A literatura aplica diversas dimensões de qualidade no contexto do Linked Data, porém indaga-se a aplicabilidade de tais dimensões para avaliação de qualidade de dados linkados. Deste modo, esta pesquisa tem como objetivo propor uma metodologia para avaliação de qualidade nos datasets de Linked Data, bem como estabelecer um modelo do que pode ser considerado qualidade de dados no contexto da Web Semântica e do Linked Data. Para isso adotou-se uma abordagem exploratória e descritiva a fim de estabelecer problemas, dimensões e requisitos de qualidade e métodos quantitativos na metodologia de avaliação a fim de realizar a atribuição de índices de qualidade. O trabalho resultou na definição de sete dimensões de qualidade aplicáveis ao domínio do Linked Data e 14 fórmulas diferentes para a quantificação da qualidade de datasets sobre publicações científicas. Por fim realizou-se uma prova de conceito na qual a metodologia de avaliação de qualidade proposta foi aplicada em um dataset promovido pelo LOD. Conclui-se, a partir dos resultados da prova de conceito, que a metodologia proposta consiste em um meio viável para quantificação dos problemas de qualidade em datasets de Linked Data, e que apesar dos diversos requisitos para a publicação deste tipo de dados podem existir outros datasets que não atendam determinados requisitos de qualidade, e por sua vez, não deveriam estar inclusos no diagrama do projeto LOD. / The Semantic Web suggests the use of patterns and technologies that assign structure and semantics to the data, so that computational agents can perform intelligent, automatic processing to accomplish specific tasks. In this context, the Linked Open Data (LOD) project was created, which consists of an initiative to promote the publication of Linked Data. With the evident growth of data published as Linked Data, quality has become essential for such datasets to meet the basic goals of the Semantic Web. This is because quality problems in published datasets are a hindrance not only to their use but also to applications that make use of such data. Considering that data made available as Linked Data enables a favorable environment for intelligent applications, quality problems can also hinder or prevent the integration of data coming from different datasets. The literature applies several quality dimensions in the context of Linked Data, however, the applicability of such dimensions for quality evaluation of linked data is investigated. Thus, this research aims to propose a methodology for quality evaluation in Linked Data datasets, as well as to establish a model of what can be considered data quality in the Semantic Web and Linked Data context. For this, an exploratory and descriptive approach was adopted in order to establish problems, dimensions and quality requirements and quantitative methods in the evaluation methodology in order to perform the assignment of quality indexes. This work resulted in the definition of seven quality dimensions applicable to the Linked Data domain and 14 different formulas for the quantification of the quality of datasets on scientific publications. Finally, a proof of concept was developed in which the proposed quality assessment methodology was applied in a dataset promoted by the LOD. It is concluded from the proof of concept results that the proposed methodology consists of a viable means for quantification of quality problems in Linked Data datasets and that despite the diverse requirements for the publication of this type of data there may be other datasets that do not meet certain quality requirements, and in turn, should not be included in the LOD project diagram.
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Avaliação da completitude e da concordância dos instrumentos de investigação da vigilância do óbito infantilMARQUES, Lays Janaina Prazeres 26 January 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-01-26 / A vigilância do óbito infantil é uma estratégia que contribui para o aperfeiçoamento das estatísticas vitais e qualificação da assistência à saúde materno e infantil, com vistas a identificar a evitabilidade do óbito. Este estudo teve como objetivo avaliar a completitude e a concordância dos instrumentos de investigação da vigilância do óbito infantil no Recife em 2014. Dos 280 óbitos ocorridos nesse ano, 183 (88,4%) foram investigados e incluídos no estudo, sendo estes 94 neonatais precoces, 50 neonatais tardios e 39 pós-neonatais. A fonte de dados foi constituída pelas declarações de óbito, fichas confidenciais e sínteses de investigação do óbito infantil. A completitude foi analisada através da proporção de campos ignorados/em branco de 123 variáveis contidas em sete blocos da ficha de investigação. Para análise da concordância empregou-se o índice Kappa. Adotou-se a Lista de causas de mortes evitáveis por intervenções do Sistema Único de Saúde para classificação da evitabilidade. A média global da completitude foi de 85,5% (regular). Na análise por componente, o neonatal tardio obteve o melhor preenchimento (88,4%= regular). Observou-se para os blocos de variáveis da identificação a melhor completitude (98,3%= excelente) e para a puericultura e doenças anteriores a pior (68,6%= ruim). Verificou-se na análise da concordância da causa básica alteração de 117 (63,9%) após a investigação. O índice Kappa foi de 0,338 (concordância razoável) para a causa básica e de 0,439 (moderada) para a evitabilidade dos óbitos infantis. Das causas básicas corrigidas 98 (83,8%) apresentaram equivalência nos capítulos. Antes da investigação 170 (92,9%) óbitos foram considerados evitáveis, sendo redefinidos para 178 (97,3%). A vigilância do óbito favoreceu a qualificação da causa básica e classificação da evitabilidade dos óbitos infantis. Entretanto, após a investigação, informações consideradas prioritárias no esclarecimento das circunstâncias do óbito não foram preenchidas, fato observado com maior frequência no componente pós-neonatal. Assim, sugere-se a avaliação contínua da qualidade dos instrumentos de investigação a fim de propor medidas que contribuam com o aperfeiçoamento da vigilância dos óbitos. / The child mortality surveillance is a strategy that contributes to the improvement of vital statistics and qualification of maternal and child healthcare with a view to identifying the avoidability of death. The objective of this study was to evaluate the completeness and the accordance of investigative tools applied in child mortality surveillance in the city of Recife, Brazil in 2014. Of the 280 deaths occurred in that year, 183 (88.4%) were investigated and included in the study, of which 94 were neonatal premature, 50 were neonatal late and 39 were neonatal. The data source was comprised of death certificates, confidential records and investigation files of child mortality. The completeness was analyzed by the proportion of blank or ignored fields in 123 variables contained in seven blocks of the research file. In relation to the accordance analysis the kappa statistic was used. The list of preventable causes of death by intervention of the Public Health System was used to avoidability classification. The completeness overall average was 85.5% (regular). In the analysis by component the late neonatal death records obtained the best fill rate (88.4%= regular). The best completeness rate was in the variables blocks of identification (98.3%= excellent) and to childcare and previous illness the worst rate (68.6% = poor). In the accordance analysis of the underlying cause, there was a change of 117 (63.9%) after the investigation. The value of kappa was 0.338 (reasonable accordance) to the basic causes and 0.439 (moderate accordance) to child death avoidability. In relation to the corrected primary causes 98 (83.8%) presented equivalence in the files. Before the investigation 170 (92.2%) deaths were considered avoidable, and were revised to 178 (97.3%). The child mortality surveillance favored to characterization of the basic death cause and classification of child mortality avoidability. However, after investigation, information considered to be priority in clarifying the death circumstances were not filled, this was observed mostly in post-neonatal death records. Therefore, a continuous evaluation of the investigative tools quality aiming to suggest measures to improve the death surveillance is advised.
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Avaliação da qualidade do dado espacial digital de acordo com parâmetros estabelecidos por usuários. / Digital spatial data quality evaluation based on users parameters.João Luiz Salisso Filho 02 May 2013 (has links)
Informações espaciais estão cada vez mais disseminadas no cotidiano do cidadão comum, de empresas e de instituições governamentais. Aplicações como o Google Earth, Bing Maps, aplicativos de localização por GPS, entre outros apresentam a informação espacial como uma commodity. Cada vez mais empresas públicas e privadas incorporam o dado espacial em seu processo decisório, tornando ainda mais crítico a questão da qualidade deste tipo de dado. Dada a natureza multidisciplinar e, principalmente, o volume de informações disponibilizadas para os usuários, faz-se necessário apresentar um método de avaliação de dados apoiado por processos computacionais, que permita ao usuário avaliar a verdadeira adequação que tais dados têm frente ao uso pretendido. Nesta Dissertação de Mestrado propõe-se uma metodologia estruturada de avaliação de dados espaciais apoiada por computador. A metodologia utilizada, baseada em normas apresentadas pela International Standards Organization (ISO), permite ao usuário de dados espaciais avaliar sua qualidade comparando a qualidade do dado de acordo com os parâmetros estabelecidos pelo próprio usuário. Também permite ao usuário comparar a qualidade apresentada pelo dado espacial com a informação de qualidade provida pelo produtor do dado. Desta forma, o método apresentado, ajuda o usuário a determinar a real adequação do dado espacial ao seu uso pretendido. / Spatial information is increasingly widespread in everyday life of ordinary people, businesses and government institutions. Applications like Google Earth, Bing Maps, GPS location applications, among others present spatial data as a commodity. More and more public and private companies incorporate the usage of spatial data into their decision process, increasing the importance of spatial quality issues. Given the multidisciplinary nature and, especially, the volume of information available to all users, it is necessary to introduce a data quality evaluation method supported by computational processes, enabling the end user to evaluate the real fitness for use that such data have for an intended use. This dissertation aims to present a structure methodology for spatial data evaluation supported by computational process. The methodology, based on standards provided by the International Standards Organization (ISO), allows users of spatial information evaluating the quality of spatial data comparing the quality of information against users own quality parameters. It will also allow the user to compare the quality presented by the given spatial data with quality information provided by the data producer. Thus, the presented method will support the end user in determining the real fitness for use for the spatial data.
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