Fatores que podem desencadear depressão

uma aplicação do aprendizado de máquina aos dados da Pesquisa Nacional de Saúde no Brasil

Autores

  • Haydée Maria Correia da Batista Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Andrea Borges Paim Federal University of Rio de Janeiro
  • Brenda Santos Siqueira Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Nelson Francisco Favilla Ebecken Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Ana Claudia Dias Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - CEFET

DOI:

https://doi.org/10.21721/p2p.2021v7n2.p164-185

Palavras-chave:

Depressão, PNS, Aprendizado de máquina, Regressão logística, Modelagem

Resumo

De acordo com os dados da última Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), conduzida no ano de 2013 pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em parceria com o Ministério da Saúde, 7,6% das pessoas de 18 anos ou mais receberam diagnóstico de depressão. Portanto, com base nessa pesquisa, a proposta deste estudo foi identificar fatores que possam ser relevantes para um possível diagnóstico de depressão, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Escolheu-se como técnica de aprendizado de máquina o modelo de regressão logística binária, com métodos progressivos e regressivos de seleção de variáveis e um modelo construído pelos pesquisadores, gerando sete modelos diferentes. A avaliação de desempenho dos modelos foi feita através da comparação de algumas métricas como Cox-Snell R2 e Nagelkerke R2, que apresentaram resultados bem próximos. Com base nesses modelos, foram selecionadas 37 variáveis explicativas que foram aplicadas a um novo modelo de regressão logística. Os resultados apontaram que algumas variáveis aumentaram significativamente a chance de um diagnóstico positivo de depressão, bem como algumas variáveis foram indicativas de redução das chances desse diagnóstico.

 

Biografias dos autores

Haydée Maria Correia da Batista, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Doctorate student in Computational Systems / Civil Engineering at the Federal University of Rio de Janeiro – Ufrj / Coppe. Master’s in Management Systems by Fluminense Federal University – UFF. Degree in Business Management by Cândido Mendes University - UCAM. Fluent in English, French, Spanish and Portuguese.

Nelson Francisco Favilla Ebecken, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Doutor em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1977. Desde 1990 é PROFESSOR TITULAR da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atua em áreas interdisciplinares da Engenharia e Engenharia de Petróleo, com ênfase em Sistemas Computacionais. Em seu currículo Lattes os termos mais freqüentes na contextualização da produção científica, tecnológica e artístico-cultural são: Data Mining, Estruturas, Offshore Structures, Redes Neurais, Neural Networks, Análise Não-Linear, Large Scale Computation, Métodos Computacionais, Método dos Elementos Finitos e Structural Analysis. Membro sênior do IEEE e ACM. Em 1985 participou do Projeto de Computação Paralela e em 1995 da criação do Núcleo de Computação de Alto Desempenho da COPPE. Desenvolve modelos para sistemas complexos, grandes massas de dados e integra ideias e ferramentas computacionais. 

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Publicado

15/03/2021

Como citar

BATISTA, H. M. C. .; PAIM, A. B. .; SIQUEIRA, B. S. .; EBECKEN, N. F. F. .; DIAS, A. C. Fatores que podem desencadear depressão : uma aplicação do aprendizado de máquina aos dados da Pesquisa Nacional de Saúde no Brasil. P2P E INOVAÇÃO, [S. l.], v. 7, n. 2, p. 164–185, 2021. DOI: 10.21721/p2p.2021v7n2.p164-185. Disponível em: http://revista.ibict.br/p2p/article/view/5487. Acesso em: 26 out. 2021.

Edição

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Artigos