2015
DOI: 10.5123/s1679-49742015000200015
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Uso de big data em saúde no Brasil: perspectivas para um futuro próximo

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“…Para analisar as relações entre a variável desfecho e as variáveis explicativas adotou-se o modelo denominado árvore de decisão, técnica útil para a identificação das variáveis contínuas mais relevantes para a descrição de um problema. O método utiliza um algoritmo para análise de dados capaz de se adaptar e ser sensível a diferentes distribuições do conjunto de dados, e tem sido usado nas análises de dados em saúde 17 . O algoritmo selecionado -CaRT (Classification and Regression Trees) -é um modelo de regressão que estabelece relação com as variáveis explicativas e apenas uma variável contínua de desfecho, de modo que haja divisões do conjunto de dados (nós da árvore), criando subconjuntos de dados com valores da variável desfecho homogêneos.…”
Section: Dimensão Do Indicador Indicadores Fontesunclassified
“…Para analisar as relações entre a variável desfecho e as variáveis explicativas adotou-se o modelo denominado árvore de decisão, técnica útil para a identificação das variáveis contínuas mais relevantes para a descrição de um problema. O método utiliza um algoritmo para análise de dados capaz de se adaptar e ser sensível a diferentes distribuições do conjunto de dados, e tem sido usado nas análises de dados em saúde 17 . O algoritmo selecionado -CaRT (Classification and Regression Trees) -é um modelo de regressão que estabelece relação com as variáveis explicativas e apenas uma variável contínua de desfecho, de modo que haja divisões do conjunto de dados (nós da árvore), criando subconjuntos de dados com valores da variável desfecho homogêneos.…”
Section: Dimensão Do Indicador Indicadores Fontesunclassified
“…Por outro lado, a quantidade de variáveis existentes nos bancos de dados amplia as chances de se identificar associações espúrias obtidas a partir de análises desvinculadas de modelos lógicos e/ou teóricos. Como estratégias, tem-se recomendado evitar a realização de testes de hipótese para todas as variáveis disponíveis, limitando-se apenas aquelas para as quais existe fundamentação teórica, empregando estratégias para reduzir a ocorrência de erro tipo I (quando o resultado do teste apresenta significância estatística, mas na verdade sua ocorrência se deu por acaso) como o teste de Bonferroni, a correção de Bonferroni e o controle das taxas de falsas descobertas por meio do procedimento de Benjamini-Hochberg 21,33 . Outras questões que não podem ser deixadas de lado referem-se à validade de construto e à confiabilidade 34 .…”
Section: Desafios E Oportunidades No Uso De Big Data Em Pesquisas Popunclassified
“…Nesse sentido, além das dimensões necessárias aos Big Data mais frequentemente descritas como velocidade, volume, variedade, veracidade, versatilidade, viabilidade, torna-se essencial o V de validade, proposto por Normandeau 35 . Cumpre ainda destacar que, uma vez utilizados com a finalidade de pesquisa, os Big Data não estão isentos do cumprimento dos requisitos éticos para pesquisas envolvendo seres humanos, sendo necessário garantir a privacidade, a confidencialidade, a segurança e a integridade dos dados 21,36 .…”
Section: Desafios E Oportunidades No Uso De Big Data Em Pesquisas Popunclassified
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“…Chiavegatto Filho (2015) avalia o uso de big data em saúde no Brasil e conclui que: a análise de big data encontra-se em um ponto de aceleração, que se tornou possível pela confluên-cia de dois fatores: a pressão pela divulgação de resultados de pesquisas públicas e o desenvolvimento computacional necessário para as análises estatísticas. O potencial da análise de big data está apenas começando a virar uma realidade na área da saúde, e epidemiologistas estão na posição ideal para liderarem essa nova área (Chiavegatto Filho, 2015, p. 331 Diante dessa perspectiva, é de extrema importância munir os gestores públicos de infor-mações precisas e de forma rápida.…”
Section: Introductionunclassified