Depresión entre los jóvenes brasileños: una investigación basada en la minería de subgrupos
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24547Palabras clave:
Depresión; Minería de datos; Minería de subgrupos.Resumen
Este artículo investigó grupos de características socioeconómicas y de estilo de vida relacionadas con la depresión entre los jóvenes brasileños utilizando un enfoque basado en la minería de datos. La depresión es el resultado de la compleja interacción entre una gran cantidad de factores ambientales y genéticos. Sin embargo, la interferencia de factores ambientales que contribuyen a la depresión sigue siendo un desafío abierto. Una fuente reciente y voluminosa de datos con potencial para investigar estos factores ambientales es la Encuesta Nacional de Salud (PNS), un estudio realizado periódicamente por el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE) que tiene como objetivo producir datos sobre la situación de salud y los estilos de vida de la población brasileña. En este sentido, utilizamos la minería de subgrupos de PNS para encontrar conjuntos de características que hacen que un grupo objetivo se destaque de los demás (por ejemplo, personas con depresión de otros).
Citas
Atzmueller, M. (2015). Subgroup discovery. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 5(1), 35-49.
Azuelo, N. C. S., de Souza Filho, Z. A., das Neves, A. L. M., de Oliveira Ferreira, B., de Lima Oliveira, D., & Tavares, N. K. C. (2020). Prevalência de depressão em pessoas que vivenciaram violência por parceiro íntimo: revisão sistemática com meta-análise. Research, Society and Development, 9(8), e84985094-e84985094.
Barger, S. D., Messerli-Bürgy, N., & Barth, J. (2014). Social relationship correlates of major depressive disorder and depressive symptoms in Switzerland: nationally representative cross sectional study. BMC public health, 14(1), 1-10.
Brito, I. (2011). Ansiedade e depressão na adolescência. Revista Portuguesa de Medicina Geral e Familiar, 27(2), 208-14.
Carmona, C. J., González, P., del Jesus, M. J., Navío-Acosta, M., & Jiménez-Trevino, L. (2011). Evolutionary fuzzy rule extraction for subgroup discovery in a psychiatric emergency department. Soft Computing, 15(12), 2435-2448.
Carvalho, V. P. D. S. (2016). Análise da relação entre o estilo de vida da população economicamente ativa e a prevalência da depressão (Master's thesis, Universidade Federal de Pernambuco).
Daimi, K., & Banitaan, S. (2014). Using data mining to predict possible future depression cases. International Journal of Public Health Science (IJPHS), 3(4), 231-240.
da Rocha, A. C. B., Myva, L. M. M., & de Almeida, S. G. (2020). O papel da alimentação no tratamento do transtorno de ansiedade e depressão. Research, Society and Development, 9(9), e724997890-e724997890.
Gonçalves, C., Ferreira, D., Neto, C., Abelha, A., & Machado, J. (2020). Prediction of Mental Illness Associated with Unemployment Using Data Mining. Procedia Computer Science, 177, 556-561.
Helal, S., Li, J., Liu, L., Ebrahimie, E., Dawson, S., & Murray, D. J. (2019). Identifying key factors of student academic performance by subgroup discovery. International Journal of Data Science and Analytics, 7(3), 227-245.
Herrera, F., Carmona, C. J., González, P., & Del Jesus, M. J. (2011). An overview on subgroup discovery: foundations and applications. Knowledge and information systems, 29(3), 495-525.
Hullam, G., Antal, P., Petschner, P., Gonda, X., Bagdy, G., Deakin, B., & Juhasz, G. (2019). The UKB envirome of depression: From interactions to synergistic effects. Scientific reports, 9(1), 1-19.
IBGE (2021) Pesquisa Nacional da Saúde (PNS) O que é. Recuperado em novembro, 26, 2021, em https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/saude/9160-pesquisa-nacional-de-saude.html?=$t=o-que-e
Islam, M. R., Kabir, M. A., Ahmed, A., Kamal, A. R. M., Wang, H., & Ulhaq, A. (2018). Depression detection from social network data using machine learning techniques. Health information science and systems, 6(1), 1-12.
Justo, L. P., & Calil, H. M. (2006). Depressão: o mesmo acometimento para homens e mulheres?. Archives of Clinical Psychiatry (São Paulo), 33, 74-79.
Lavrač, N., Flach, P., & Zupan, B. (1999, June). Rule evaluation measures: A unifying view. In International Conference on Inductive Logic Programming (pp. 174-185). Springer, Berlin, Heidelberg.
Lucas, T., Vimieiro, R., & Ludermir, T. (2018, July). SSDP+: A diverse and more informative subgroup discovery approach for high dimensional data. In 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) (pp. 1-8). IEEE.
OMS (2017) Depression and Other Common Mental Disorders.. Recuperado em novembro, 30, 2021 em https://www.who.int/publications/i/item/depression-global-health-estimates
Pasini, A. L. W., da Silveira, F. L., da Silveira, G. B., Busatto, J. H., Pinheiro, J. M., Leal, T. G., ... & Carlesso, J. P. P. (2020). Suicídio e depressão na adolescência: fatores de risco e estratégias de prevenção. Research, Society and Development, 9(4), e36942767-e36942767.
Tufféry, S. (2011). Data mining and statistics for decision making. John Wiley & Sons.
Wrobel, S. (1997, June). An algorithm for multi-relational discovery of subgroups. In European symposium on principles of data mining and knowledge discovery (pp. 78-87). Springer, Berlin, Heidelberg.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Filipe Cordeiro de Medeiros Azevedo; Tarcísio Daniel Pontes Lucas
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
