Árvore de classificação para identificação de Padrão respiratório ineficaz em crianças com infecção respiratória aguda

Daniel Bruno Resende Chaves, L. Pascoal, B. Beltrão, Tânia Alteniza Leandro, Marília Mendes Nunes, V. Silva, Marcos Venícius de Oliveira Lopes
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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.
识别儿童急性呼吸道感染无效呼吸模式的分类树
本研究旨在验证具有最佳预测能力的定义特征,以帮助急性呼吸道感染儿童的无效呼吸模式分类,使用分类树。横断面研究,在两家儿科医院对249名急性呼吸道感染儿童进行。为了收集数据,我们使用了为研究开发的特定工具。采用卡方自动交互检测、分类和回归三种算法生成树,快速、无偏、高效统计树。建立了三棵树来帮助识别无效的呼吸模式。生成的分类树显示了与呼吸困难和呼吸深度改变相关的诊断发生的条件概率。65.5%的样本存在无效呼吸模式。因此,在患有急性呼吸道感染的儿童中出现呼吸困难和呼吸深度改变的概率为100%。
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