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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorLima, Tiago Pessoa Ferreira-
dc.contributor.authorSena, Gabrielle Ribeiro-
dc.contributor.authorNeves, Camila Soares-
dc.contributor.authorVidal, Suely Arruda-
dc.contributor.authorLima, Jurema Telles Oliveira-
dc.contributor.authorMello, Maria Julia Gonçalves-
dc.contributor.authorSilva, Flávia Augusta de Orange Lins da Fonseca e-
dc.date.accessioned2022-07-14T11:07:52Z-
dc.date.available2022-07-14T11:07:52Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://higia.imip.org.br/handle/123456789/878-
dc.description.abstractObjetivos: treinar um classificador do tipo Random Forest (RF) para estimar o risco de óbito em idosos (com mais de 60 anos) diagnosticados com COVID-19 em Pernambuco. Uma “feature” deste classificador, chamada feature_importance, foi usada para identificar os atributos (principais fatores de risco) relacionados com o desfecho final (cura ou óbito) através do ganho de informação. Métodos: dados dos casos confirmados de COVID-19foram obtidos entre os dias 13 de fevereiro e 19 de junho de 2020, em Pernambuco, Brasil. O algoritmo K-fold Cross Validation, com K=10, foi usado para avaliar tanto o desempenho do RF quanto a importância das características clínicas. Resultados: o algoritmo RF classificou corretamente 78,33% dos idosos, com AUC de 0,839. A idade avançada é o fator que representa maior risco de evolução para óbito. Além disso, a principal comorbidade e sintoma também identificados, foram, respectivamente, doença cardiovascular e saturação de oxigênio ≤95%. Conclusão: este trabalho se dedicou à aplicação do classificador RF para previsão de óbito e identificou as principais características clínicas relacionadas com este desfecho em idosos com COVID-19 no estado de Pernambuco. Abstract: Objectives: train a Random Forest (RF) classifier to estimate death risk in elderly people (over 60 years old) diagnosed with COVID-19 in Pernambuco. A "feature" of this classifier, called feature importance, was used to identify the attributes (main risk factors) related to the outcome (cure or death) through gaining information. Methods: data from confirmed cases of COVID-19 was obtained between February 13 and June 19, 2020, in Pernambuco, Brazil. The K-fold Cross Validation algorithm (K=10) assessed RF performance and the importance of clinical features. Results: the RF algorithm correctly classified 78.33% of the elderly people, with AUC of 0.839. Advanced age was the factor representing the highest risk of death. The main comorbidity and symptom were cardiovascular disease and oxygen saturation ≤ 95%, respectively. Conclusion: this study applied the RF classifier to predict risk of death and identified the main clinical features related to this outcome in elderly people with COVID-19 in the state of Pernambuco.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectIdosopt_BR
dc.subjectFatores de riscopt_BR
dc.titlePrevisão de óbito e importância de características clínicas em idosos com COVID19 utilizando o Algoritmo Random Forest = Death risk and the importance of clinical features in elderly people with COVID19 using the Random Forest Algorithmpt_BR
dc.higia.programArtigos científicos colaboradores IMIPpt_BR
dc.higia.tipoArtigo Científicopt_BR
dc.higia.pages8 p.pt_BR
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