Acurácia em métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados em saúde: revisão sistemática

OBJETIVO: Analisar a literatura nacional e internacional sobre validade de métodos de relacionamentos nominais de base de dados em saúde, com ênfase nas medidas de aferição da qualidade dos resultados. MÉTODOS: Revisão sistemática de estudos de coorte, caso-controles e seccionais que avaliaram a qualidade dos métodos de relacionamento probabilístico de base de dados em saúde. Foi utilizada metodologia Cochrane para revisões sistemáticas. As bases consultadas foram as mais amplamente utilizadas: Medline, LILACS, Scopus, SciELO e Scirus. Não foi utilizado filtro temporal e os idiomas considerados foram: português, espanhol, francês e inglês. RESULTADOS: As medidas sumárias da qualidade dos relacionamentos probabilísticos foram a sensibilidade, a especificidade e o valor preditivo positivo. Dos 202 estudos identificados, após critérios de inclusão, foram analisados 33 artigos. Apenas seis apresentaram dados completos sobre as medidas-sumárias de interesse. Observam-se como principais limitações a ausência de revisor na avaliação dos títulos e dos resumos dos artigos e o não-mascaramento da autoria dos artigos no processo de revisão. Estados Unidos, Reino Unido e Nova Zelândia concentraram as publicações científicas neste campo. Em geral, a acurácia dos métodos de relacionamento probabilístico de bases de dados variou de 74% a 98% de sensibilidade e 99% a 100% de especificidade. CONCLUSÕES: A aplicação do relacionamento probabilístico a bases de dados em saúde tem primado pela alta sensibilidade e uma maior flexibilização da sensibilidade do método, mostrando preocupação com a precisão dos dados a serem obtidos. O valor preditivo positivo nos estudos aponta alta proporção de pares de registros verdadeiramente positivos. A avaliação da qualidade dos métodos empregados tem se mostrado indispensável para validar os resultados obtidos nestes tipos de estudos, podendo ainda contribuir para a qualificação das grandes bases de dados em saúde disponíveis no País.

Comparando a saúde no Brasil com os países da OCDE: explorando dados de saúde pública

A atenção à saúde da população no Brasil gera um grande volume de dados sobre os serviços de saúde prestados. O tratamento adequado destes dados com técnicas de acesso à grande massa de dados pode permitir a extração de informações importantes para um melhor conhecimento do setor saúde. Avaliar o desempenho dos sistemas de saúde através da utilização da massa de dados produzida tem sido uma tendência mundial, uma vez que vários países já mantêm programas de avaliação baseados em dados e indicadores. Neste contexto, A OCDE – Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico, que é uma organização internacional que avalia as políticas econômicas de seus 34 países membros, possui uma publicação bienal, chamada Health at a Glance, que tem por objetivo fazer a comparação dos sistemas de saúde dos países membros da OCDE. Embora o Brasil não seja um membro, a OCDE procura incluí-lo no cálculo de alguns indicadores, quando os dados estão disponíveis, pois considera o Brasil como uma das maiores economias que não é um país membro. O presente estudo tem por objetivo propor e implementar, com base na metodologia da publicação Health at a Glance de 2015, o cálculo para o Brasil de 22 indicadores em saúde que compõem o domínio “utilização de serviços em saúde” da publicação da OCDE. Para isto foi feito um levantamento das principais bases de dados nacionais em saúde disponíveis que posteriormente foram capturadas, conforme necessidade, através de técnicas para acessar e tratar o grande volume de dados em saúde no Brasil. As bases de dados utilizadas são provenientes de três principais fontes remuneração: SUS, planos privados de saúde e outras fontes de remuneração como, por exemplo, planos públicos de saúde, DPVAT e particular. A realização deste trabalho permitiu verificar que os dados em saúde disponíveis publicamente no Brasil podem ser usados na avaliação do desempenho do sistema de saúde, e além de incluir o Brasil no benchmark internacional dos países da OCDE nestes 22 indicadores, promoveu a comparação destes indicadores entre o setor público de saúde do Brasil, o SUS, e o setor de planos privados de saúde, a chamada saúde suplementar. Além disso, também foi possível comparar os indicadores calculados para o SUS para cada UF, demonstrando assim as diferenças na prestação de serviços de saúde nos estados do Brasil para o setor público. A análise dos resultados demonstrou que, em geral, o Brasil comparado com os países da OCDE apresenta um desempenho abaixo da média dos demais países, o que indica necessidade de esforços para atingir um nível mais alto na prestação de serviços em saúde que estão no âmbito de avaliação dos indicadores calculados. Quando segmentado entre SUS e saúde suplementar, a análise dos resultados dos indicadores do Brasil aponta para uma aproximação do desempenho do setor de saúde suplementar em relação à média dos demais países da OCDE, e por outro lado um distanciamento do SUS em relação a esta média. Isto evidencia a diferença no nível de prestação de serviços dentro do Brasil entre o SUS e a saúde suplementar. Por fim, como proposta de melhoria na qualidade dos resultados obtidos neste estudo sugere-se o uso da base de dados do TISS/ANS para as informações provenientes do setor de saúde suplementar, uma vez que o TISS reflete toda a troca de informações entre os prestadores de serviços de saúde e as operadoras de planos privados de saúde para fins de pagamento dos serviços prestados.

Bases de dados orçamentários e qualidade da informação: uma avaliação do Finanças do Brasil (Finbra) e do Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (Siops)

O artigo caracteriza e avalia o sistema Finanças do Brasil (Finbra) e o Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (Siops) nas dimensões de qualidade de acessibilidade, oportunidade e clareza metodológica. Fez-se uma pesquisa descritiva com abordagem quantitativa e qualitativa mediante fontes bibliográficas e documentais. Constatou-se que o Finbra e o Siops surgiram no contexto de descentralização das políticas públicas brasileiras, que exigiu, além do acesso às informações, maior controle das contas públicas. Os sistemas apresentam semelhantes vantagens quanto à acessibilidade e oportunidade, mas o Siops revelou-se com melhor clareza metodológica. Aponta-se que há necessidade de ampliar o conhecimento sobre essas importantes fontes de registro contábil dos entes subnacionais, com vista a seu melhoramento e aperfeiçoamento.

A metalinguagem como lugar da interpretação: terminologia e bases de dados informatizadas

The main objective of this work is to discuss the notion of metalanguage concerning the use of thesaurus (symbols systems, functions indicators, descriptors) utilized by indexers for article representation in computerized bibliographical databases. Our corpus comprises article abstracts and bibliographical database descriptors LILACS (Literatura Latino-Americana em Ciências da Saúde) and SOCIOFILE Sociological Abstracts. We aim at clarifying the effects of subjectivity in the functioning of indexing taking account the grounds for interpretation that allow different meanings.

O usuário final da busca informatizada: avaliação da capacitação no acesso a bases de dados em biblioteca acadêmica

Avalia os resultados da capacitação de usuários em buscas informatizadas, por meio do Curso de Acesso às Bases em cd-rom Medline e Lilacs, modalidade do Programa Educativo da Biblioteca/CIR da Faculdade de Saúde Publica da USP, oferecido a docentes e alunos da pós-graduação em saúde pública. O universo de estudo foi constituído de 92 participantes entre 1993 e 1995. Os resultados mostraram que, após a participação no Curso, 65,2% deles conseguiram autonomia no uso das bases de dados, 15,2% solicitaram buscas intermediadas pelo bibliotecário, bem como 19,6% não realizaram forma alguma de busca nas bases da Biblioteca. A intermediação dos bibliotecários foi solicitada por motivos como: pouca familiaridade com as bases, dificuldade em lidar com tecnologia, confiança na busca realizada pelo bibliotecário e falta de tempo para buscas. O egresso do curso que não realizou busca informatizada alegou não ter tido necessidade de fazê-lo no período estudado.

Mineração de dados utilizando aprendizado não-supervisionado: um estudo de caso para bancos de dados da saúde

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

Extração de conhecimento em bases de dados espaciais: algoritmo CHSMST+

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

PET e PET/CT com FDG: comparação de duas bases de dados de referência do normal com SUV

Mestrado em Medicina Nuclear - Área de especialização: Tomografia por Emissão de Positrões

Infra-estrutura nacional para gestão espacial de dados de saúde

Os riscos de propagação de doenças com expressão epidémica ou pandémica, são, hoje, fenómenos que determinam insegurança na população e que autoridades de saúde procuram analisar, reduzir e comunicar. De forma a monitorizar e gerir os mecanismos de controlo, têm vindo a ser desenvolvidas a nível regional, nacional e continental infra-estruturas de gestão da Saúde Pública. Tais infra-estruturas recorrem normalmente a pesquisas e análises de dados alfanuméricos, compilados e armazenados em arquivos locais e centrais por hospitais e outros serviços de saúde, sendo a sua disponibilização e tratamento muito limitados B área geográfica onde são registados. Com o crescimento dos serviços disponíveis na Internet aumentou também a capacidade de partilha de conhecimentos e de informação, possibilitando uma apreciação mais frequente e abrangente de situações anómalas de Saúde Pública. Paralelamente, a análise e gesão desses dados numa perspectiva espacial, através de Sistemas de Informação Geográfica, tem vindo a ganhar consistência em inúmeras situações como, por exemplo, a contenção da propagação de epidemias. Este trabalho apresenta esses novos dispositivos já ensaiados em Portugal.

Byzantium: Contribuições para o desenvolvimento de um sistema de replicação de bases de dados tolerante a falhas bizantinas

Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Armazéns de dados em bases de dados NoSQL

Na atualidade, existe uma quantidade de dados criados diariamente que ultrapassam em muito as mais otimistas espectativas estabelecidas na década anterior. Estes dados têm origens bastante diversas e apresentam-se sobre várias formas. Este novo conceito que dá pelo nome de Big Data está a colocar novos e rebuscados desafios ao seu armazenamento, tratamento e manipulação. Os tradicionais sistemas de armazenamento não se apresentam como a solução indicada para este problema. Estes desafios são alguns dos mais analisados e dissertados temas informáticos do momento. Várias tecnologias têm emergido com esta nova era, das quais se salienta um novo paradigma de armazenamento, o movimento NoSQL. Esta nova filosofia de armazenamento visa responder às necessidades de armazenamento e processamento destes volumosos e heterogéneos dados. Os armazéns de dados são um dos componentes mais importantes do âmbito Business Intelligence e são, maioritariamente, utilizados como uma ferramenta de apoio aos processos de tomada decisão, levados a cabo no dia-a-dia de uma organização. A sua componente histórica implica que grandes volumes de dados sejam armazenados, tratados e analisados tendo por base os seus repositórios. Algumas organizações começam a ter problemas para gerir e armazenar estes grandes volumes de informação. Esse facto deve-se, em grande parte, à estrutura de armazenamento que lhes serve de base. Os sistemas de gestão de bases de dados relacionais são, há algumas décadas, considerados como o método primordial de armazenamento de informação num armazém de dados. De facto, estes sistemas começam a não se mostrar capazes de armazenar e gerir os dados operacionais das organizações, sendo consequentemente cada vez menos recomendada a sua utilização em armazéns de dados. É intrinsecamente interessante o pensamento de que as bases de dados relacionais começam a perder a luta contra o volume de dados, numa altura em que um novo paradigma de armazenamento surge, exatamente com o intuito de dominar o grande volume inerente aos dados Big Data. Ainda é mais interessante o pensamento de que, possivelmente, estes novos sistemas NoSQL podem trazer vantagens para o mundo dos armazéns de dados. Assim, neste trabalho de mestrado, irá ser estudada a viabilidade e as implicações da adoção de bases de dados NoSQL, no contexto de armazéns de dados, em comparação com a abordagem tradicional, implementada sobre sistemas relacionais. Para alcançar esta tarefa, vários estudos foram operados tendo por base o sistema relacional SQL Server 2014 e os sistemas NoSQL, MongoDB e Cassandra. Várias etapas do processo de desenho e implementação de um armazém de dados foram comparadas entre os três sistemas, sendo que três armazéns de dados distintos foram criados tendo por base cada um dos sistemas. Toda a investigação realizada neste trabalho culmina no confronto da performance de consultas, realizadas nos três sistemas.

Plataforma de Dados de Saúde - Portal Institucional

O presente documento de dissertação retrata o desenvolvimento do projeto PDS-Portal Institucional cujo cerne é um sistema para recolha, armazenamento e análise de dados (plataforma de Business Intelligence). Este portal está enquadrado na área da saúde e é uma peça fundamental no sistema da Plataforma de dados da Saúde, que é constituído por quatro portais distintos. Esta plataforma tem como base um sistema totalmente centrado no utente, que agrega dados de saúde dos utentes e distribui pelos diversos intervenientes: utente, profissionais de saúde nacionais e internacionais e organizações de saúde. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento do PDS-Portal Institucional, recorrendo a uma plataforma de Business Intelligence, com o intuito de potenciar os utilizadores de uma ferramenta analítica para análise de dados. Estando a informação armazenada em dois dos portais da Plataforma de dados da Saúde (PDS-Portal Utente e PDS-Portal Profissional), é necessário modular um armazém de dados que agregue a informação de ambos e, através do PDS-PI, distribua um conjunto de análises ao utilizador final. Para tal este sistema comtempla um mecanismo totalmente automatizado para extração, tratamento e carregamento de dados para o armazém central, assim como uma plataforma de BI que disponibiliza os dados armazenados sobre a forma de análises específicas. Esta plataforma permite uma evolução constante e é extremamente flexível, pois fornece um mecanismo de gestão de utilizadores e perfis, assim como capacita o utilizador de um ambiente Web para análise de dados, permitindo a partilha e acesso a partir de dispositivos móveis. Após a implementação deste sistema foi possível explorar os dados e tirar diversas conclusões que são de extrema importância tanto para a evolução da PDS como para os métodos de praticar os cuidados de saúde em Portugal. Por fim são identificados alguns pontos de melhoria do sistema atual e delineada uma perspetiva de evolução futura. É certo que a partir do momento que este projeto seja lançado para produção, novas oportunidades surgirão e o contributo dos utilizadores será útil para evoluir o sistema progressivamente.

Bases de Dados NoSQL

Com o advento da invenção do modelo relacional em 1970 por E.F.Codd, a forma como a informação era gerida numa base de dados foi totalmente revolucionada. Migrou‐se de sistemas hierárquicos baseados em ficheiros para uma base de dados relacional com tabelas relações e registos que simplificou em muito a gestão da informação e levou muitas empresas a adotarem este modelo. O que E.F.Codd não previu foi o facto de que cada vez mais a informação que uma base de dados teria de armazenar fosse de proporções gigantescas, nem que as solicitações às bases de dados fossem da mesma ordem. Tudo isto veio a acontecer com a difusão da internet que veio ligar todas as pessoas de qualquer parte do mundo que tivessem um computador. Com o número de adesões à internet a crescer, o número de sites que nela eram criados também cresceu (e ainda cresce exponencialmente). Os motores de busca que antigamente indexavam alguns sites por dia, atualmente indexam uns milhões de sites por segundo e, mais recentemente as redes sociais também estão a lidar com quantidades gigantescas de informação. Tanto os motores de busca como as redes sociais chegaram à conclusão que uma base de dados relacional não chega para gerir a enorme quantidade de informação que ambos produzem e como tal, foi necessário encontrar uma solução. Essa solução é NoSQL e é o assunto que esta tese vai tratar. O presente documento visa definir e apresentar o problema que as bases de dados relacionais têm quando lidam com grandes volumes de dados, introduzir os limites do modelo relacional que só até há bem pouco tempo começaram a ser evidenciados com o surgimento de movimentos, como o BigData, com o crescente número de sites que surgem por dia e com o elevado número de utilizadores das redes sociais. Será também ilustrada a solução adotada até ao momento pelos grandes consumidores de dados de elevado volume, como o Google e o Facebook, enunciando as suas características vantagens, desvantagens e os demais conceitos ligados ao modelo NoSQL. A presente tese tenciona ainda demonstrar que o modelo NoSQL é uma realidade usada em algumas empresas e quais as principias mudanças a nível programático e as boas práticas delas resultantes que o modelo NoSQL traz. Por fim esta tese termina com a explicação de que NoSQL é uma forma de implementar a persistência de uma aplicação que se inclui no novo modelo de persistência da informação.

Harmonização de bases de dados com informação geográfica de fontes distintas

Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Column-based databases: estudo exploratório no âmbito das bases de dados NoSQL

O aumento da quantidade de dados gerados que se tem verificado nos últimos anos e a que se tem vindo a dar o nome de Big Data levou a que a tecnologia relacional começasse a demonstrar algumas fragilidades no seu armazenamento e manuseamento o que levou ao aparecimento das bases de dados NoSQL. Estas estão divididas por quatro tipos distintos nomeadamente chave/valor, documentos, grafos e famílias de colunas. Este artigo é focado nas bases de dados do tipo column-based e nele serão analisados os dois sistemas deste tipo considerados mais relevantes: Cassandra e HBase.