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Avaliação de método para classificação automatizada de pares em relacionamentos probabilísticos de bancos de dados

Dados Bibliográficos

ID5166204
AutoresDaniela De Almeida Pereira Duarte (0000-0002-0177-3676, Universidade Federal de Juiz de Fora, Brazil; Universidade Federal de Viçosa, Brazil), Camila Soares Lima Corrêa (0000-0003-4315-7123, Universidade Federal de Juiz de Fora), Vívian Asssis Fayer (0000-0003-2529-5039, Universidade Federal de Juiz de Fora), Mário Círio Nogueira (0000-0001-9688-4557, Universidade Federal de Juiz de Fora), Maria Teresa Bustamante-Teixeira (0000-0003-0727-4170, Universidade Federal de Juiz de Fora)
Ano2019
Volume35
Fascículo11
Páginase00066419-e00066419
Data de publicação2019-01-01
Peer ReviewedSim
Open AccessSim
TipoARTICLE
PeriódicoCadernos de Saude Publica (JOURNAL)
Identificadores do periódicoISSN: 0102-311X • E-ISSN: 1678-4464
EditoraFapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER)
DOI10.1590/0102-311x00066419
PMID31721900
OpenAlexW2986923639
SCIELO_PIDS0102-311X2019001304001
IdiomaPT
Citações recebidas1
Referências citadas13

O objetivo foi testar e avaliar a acurácia de um método para a seleção de escore em relacionamento probabilístico de banco de dados, de forma a viabilizar a automatização da identificação de pares verdadeiros dispensando a etapa de inspeção manual. Estudo de acurácia utilizando dados do Sistema de Informação do Câncer de Mama (SISMAMA) de Minas Gerais, Brasil, de 2009 e 2010. Após o processo de limpeza e padronização, foi realizado o relacionamento probabilístico dos bancos 2009 e 2010 utilizando 16 passos, sendo que cada passo foi inspecionado manualmente para se obter um padrão-ouro. Posteriormente, selecionaram-se amostras que foram inspecionadas e avaliadas para calcular a acurácia do método de seleção dos pares verdadeiros. Todos os passos e amostras com 200 e 300 pares apresentaram alta sensibilidade (recall) > 0,97, alto valor preditivo positivo (precision) > 0,95 e altas acurácia (> 0,97), medida F (> 0,96) e área sob a curva precision-recall (> 0,98). A amostra com 100 pares evidenciou altos valores para essas medidas, porém com escores mais baixos. Dos 16 passos avaliados, o uso de apenas três de forma combinada foi suficiente para identificar 99,24% dos pares verdadeiros no banco total. O método proposto permite automatizar o relacionamento das bases de dados, mantendo a acurácia do método. Facilita a utilização de relacionamento probabilístico no âmbito dos serviços de saúde, especialmente para a vigilância e gestão em saúde

Gynecology · Humanities · Data Quality and Management · Data-Driven Disease Surveillance · Medicine · Philosophy · Public Health in Brazil

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Obras citantes distintas1
Citações por ano1
Intervalo de citações2025 - 2025 (1)
Velocidade de citaçãorecent
Altamente citadoNão
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