Modelo fuzzy estimando tempo de internação por doenças cardiovasculares
Dados Bibliográficos
| ID | 16828131 |
|---|---|
| Autores | Karine Mayara Vieira Coutinho (Universidade Estadual Paulista (Unesp)), Paloma Maria Silva Rocha Rizol (0000-0001-5246-4438, Universidade Estadual Paulista (Unesp)), Luiz Fernando Costa Nascimento (0009-0007-6833-9544, Universidade de Taubaté), Andréa Paula Peneluppi de Medeiros (0000-0003-3808-824X, Universidade de Taubaté) |
| Ano | 2015 |
| Volume | 20 |
| Fascículo | 8 |
| Páginas | 2585-2590 |
| Data de publicação | 2015-08-01 |
| Peer Reviewed | Sim |
| Open Access | Sim |
| Tipo | ARTICLE |
| Periódico | Ciência & Saúde Coletiva (JOURNAL) |
| Identificadores do periódico | ISSN: 1413-8123 • E-ISSN: 1678-4561 |
| Editora | FapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.1590/1413-81232015208.19472014 |
| PMID | 26221823 |
| OpenAlex | W1819608664 |
| SCIELO_PID | S1413-81232015000802585 |
| Idioma | PT |
| Citações recebidas | 2 |
| Referências citadas | 18 |
Para prever o tempo médio de internações por doenças cardiovasculares relacionadas à exposição de poluentes do ar em São José dos Campos (SP), em 2009, foi construído um modelo linguístico fuzzy, baseado no método de Mamdani, com variáveis de entrada: material particulado, dióxido de enxofre, temperatura e vento, obtidos da CETESB, com duas funções de pertinência cada. A variável de saída é o tempo médio de internações, obtido do Datasus, com seis funções de pertinência. O tempo médio fornecido pelo modelo foi comparado aos dados reais segundo defasagens de 0 a 4 dias. Este modelo foi construído no toolbox fuzzy do Matlab v. 7.5. Sua acurácia foi avaliada pela curva ROC. Foram registradas 1119 internações com o tempo médio de 7,9 dias (dp = 4,9). Os dados fornecidos mostraram significativa correlação com os dados reais, segundo as defasagens de 0 a 4 dias. O poluente que mostrou melhor acurácia foi o dióxido de enxofre. Este modelo pode ser utilizado como base de sistema especialista, que pode auxiliar o gestor municipal na avaliação do risco de internações em função dos poluentes do ar
Air pollutants · Air pollution · Fuzzy logic · Geography · MATLAB · Meteorology · Particulates · Pollutant · Statistics · Sulfur dioxide · Wind speed · Air Quality and Health Impacts · Air Quality Monitoring and Forecasting · Chemistry · Computer Science · Mathematics · Medicine · Multi-Criteria Decision Making · Artificial Intelligence
The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning—I
A growing role for gender analysis in air pollution epidemiology
The effects of air pollution on cardiovascular diseases
Efeitos da poluição atmosférica na saúde infantil em São José dos Campos, SP
Fuzzy linguistic model for evaluating the risk of neonatal death
Associação entre poluição atmosférica e doenças respiratórias e cardiovasculares na cidade de Itabira, Minas Gerais, Brasil
Establishing the risk of neonatal mortality using a fuzzy predictive model
Hospitalizações por causas respiratórias e cardiovasculares associadas à contaminação atmosférica no Município de São Paulo, Brasil
Particulate matter and hospital admission due to arterial hypertension in a medium-sized Brazilian city
| Obras citantes distintas | 2 |
|---|---|
| Citações por ano | 0,29 |
| Intervalo de citações | 2019 - 2022 (4) |
| Velocidade de citação | historical |
| Altamente citado | Não |