Automatic identification of knowledge related to dengue cases in the state of Piauí in public databases using Filtered-Association Rules Networks

Authors

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.99849

Keywords:

Association Rules, Dengue, Epidemiological surveillance, Knowledge Discovery, Networks

Abstract

Dengue is an endemic disease in Brazil since the 1980s and since 1996 in Piau ́ı. The number of cases increases each year, with the incidence of more severe symptoms. This research aimed to evaluate the use of an automatic knowledge identification technique in factors related to the number of dengue occurrences. We built a dataset formed by data available in the Information System for Notifiable Diseases (SINAN) and meteorological data of the municipalities of the coastal plain of Piau ́ı. The technique used was that of Filtered Association Rules Networks, which allows visual analysis of knowledge through the use of network structures and rules filtering. As a main result, we confirmed the understanding that the most significant number of cases occurs in May, as it is the moment when the rainfall indexes are decreasing, besides that socio-cultural and race factors do not interfere in the identification of the population of higher risk. This research presents the innovation of the use of a computational technique of automatic knowledge discovery that can assist in the elaboration of prevention actions by epidemiological surveillance.

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Author Biographies

Jâina Carolina Meneses Calçada, Universidade Estadual Vale do Acaraú

Mestra em Saúde da Família

Solange Oliveira Rezende, Universidade de São Paulo

Possui graduação em Licenciatura em Ciências Habilitação Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (1986), mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1990) e doutorado em Engenharia Mecânica - São Carlos pela Universidade de São Paulo (1993). Realizou pós-doutorado na Universidade de Minnesota, USA (1995-1996). É professora associada no Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos temas relacionados com Mineração de Dados e Textos e Sistemas de Recomendação.

Dario Brito Calçada, Universidade Estadual do Piauí

Doutor em Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP) no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Mestre em Biotecnologia pela Universidade Federal do Piauí com ênfase em Inteligência Computacional aplicada à nanotecnologia e biotecnologia. Bacharel em Ciências da Computação pela Universidade Estadual do Piauí. É professor desde 1998 e tem experiência na área de Ciência da Computação, além de Matemática e Física. Atua como professor de matemática e física em cursos pré-vestibulares. Atualmente é professor efetivo da Universidade Estadual do Piauí e atua em projetos de pesquisa e extensão nas áreas de Inteligência Computacional Aplicada a Saúde e Ciências Agrárias, Mineração de Dados e Textos e Ciências de Dados, além de Projetos Sociais junto às Obras Sociais Luz da Esperança

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Published

2020-06-18

How to Cite

Silva, J. D. S., Calçada, J. C. M., Rezende, S. O., & Calçada, D. B. (2020). Automatic identification of knowledge related to dengue cases in the state of Piauí in public databases using Filtered-Association Rules Networks. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 27(3), 40–49. https://doi.org/10.22456/2175-2745.99849

Issue

Section

Regular Papers