Identificando padrões de depressão em idosos por meio de mineração de dados

L. E. Zárate, Arthur Vinicius Dimas dos Santos, Jefferson Eduardo de Carvalho Camelo, C. N. Nobre, Mark Alan Junho Song
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Abstract

Objetivo: Identificar padrões de depressão em idosos baseado em variáveis exógenas por meio da mineração de dados. Métodos: O processo aplica técnica de classificação Floresta Aleatória para descrever os padrões de depressão nessa população. Como fonte de dados considera-se a base de dados PNS, IBGE 2013. Resultados: Os resultados evidenciam como fatores relevantes, doenças crônicas pré-existentes, o nível de confiança com amigos e parentes, nível de escolaridade, etc. Para o grupo diagnosticado “Com depressão”, a precisão do modelo foi de 68,8%, sensibilidade de 77,2% e medida F1-score de 72,8%. Para o grupo diagnosticado “Sem depressão”, a precisão foi de 66,4%, Sensibilidade de 56,2% e a medida F1-score de 60,9%. Conclusão: Dentre os fatores destacam-se, em nível de importância, doença crônica pré-existente, um ou nenhum parente ou amigo em quem confiar, e escolaridade até o ensino médio. A prática de exercícios físicos e manter-se ativo é um aspecto favorável para a não-depressão.
通过数据挖掘识别老年人抑郁模式
目的:利用数据挖掘技术,根据外生变量确定老年人抑郁的模式。方法:该过程采用随机森林分类技术来描述该人群的抑郁模式。数据来源是 2013 年巴西地理统计局的 PNS 数据库。结果结果表明,相关因素包括原有慢性疾病、对亲友的信任程度、受教育程度等。对于被诊断为 "患有抑郁症 "的群体,模型的准确率为 68.8%,灵敏度为 77.2%,F1 分数为 72.8%。对于诊断为 "无抑郁症 "的组别,准确率为 66.4%,灵敏度为 56.2%,F1 评分为 60.9%。结论:最重要的因素是已有慢性疾病、有或没有可倾诉的亲戚或朋友以及高中学历。进行体育锻炼和保持活跃是不抑郁的有利因素。
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