Daniel Bruno Resende Chaves, L. Pascoal, B. Beltrão, Tânia Alteniza Leandro, Marília Mendes Nunes, V. Silva, Marcos Venícius de Oliveira Lopes
{"title":"Árvore de classificação para identificação de Padrão respiratório ineficaz em crianças com infecção respiratória aguda","authors":"Daniel Bruno Resende Chaves, L. Pascoal, B. Beltrão, Tânia Alteniza Leandro, Marília Mendes Nunes, V. Silva, Marcos Venícius de Oliveira Lopes","doi":"10.5216/ree.v20.45401","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O estudo teve como objetivo verificar as características definidoras com melhor poder de predição para auxiliar na classificação de Padrão respiratório ineficaz, utilizando árvores de classificação, em crianças com infecção respiratória aguda. Estudo transversal, realizado em dois hospitais pediátricos juntamente a 249 crianças com infecção respiratória aguda. Para a coleta, foi utilizado um instrumento específico desenvolvido para o estudo. Empregaram-se três algoritmos de indução para a geração das árvores, CHi-square Automatic Interaction Detection, Classification and Regression Treese Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree. Construíram-se três árvores para auxiliar na identificação de Padrão Respiratório ineficaz. As árvores de classificação geradas apresentam probabilidades condicionais à ocorrência do diagnóstico associada a dispneia e alterações na profundidade respiratória. Padrão respiratório ineficaz esteve presente 65,5% da amostra. Assim, a probabilidade da ocorrência do referido diagnóstico nas crianças com infecção respiratória aguda foi de 100% com a presença de dispneia e de alterações na profundidade respiratória.","PeriodicalId":319839,"journal":{"name":"Revista Eletrônica de Enfermagem","volume":"264 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Eletrônica de Enfermagem","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5216/ree.v20.45401","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
O estudo teve como objetivo verificar as características definidoras com melhor poder de predição para auxiliar na classificação de Padrão respiratório ineficaz, utilizando árvores de classificação, em crianças com infecção respiratória aguda. Estudo transversal, realizado em dois hospitais pediátricos juntamente a 249 crianças com infecção respiratória aguda. Para a coleta, foi utilizado um instrumento específico desenvolvido para o estudo. Empregaram-se três algoritmos de indução para a geração das árvores, CHi-square Automatic Interaction Detection, Classification and Regression Treese Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree. Construíram-se três árvores para auxiliar na identificação de Padrão Respiratório ineficaz. As árvores de classificação geradas apresentam probabilidades condicionais à ocorrência do diagnóstico associada a dispneia e alterações na profundidade respiratória. Padrão respiratório ineficaz esteve presente 65,5% da amostra. Assim, a probabilidade da ocorrência do referido diagnóstico nas crianças com infecção respiratória aguda foi de 100% com a presença de dispneia e de alterações na profundidade respiratória.