Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/56724
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dc.creatorFernanda Fernandes Matospt_BR
dc.creatorRenato Rocha Souzapt_BR
dc.creatorZilma Silveira Nogueira Reispt_BR
dc.date.accessioned2023-07-19T17:27:17Z-
dc.date.available2023-07-19T17:27:17Z-
dc.date.issued2019-
dc.citation.issue20pt_BR
dc.identifier.issn2177-3688pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/56724-
dc.description.abstractThe present work analyzes the textual data contained in birth plan documents through a text mining tool. The study was developed to find patterns in the reports of pregnant women contained in birth plan documents in the field of obstetric health. Orange Canvas was used to perform text mining techniques. The objective was to use the information contained in a Birth Plan database in the free text field to extract knowledge about the specific characteristics of the obstetric history of each pregnant woman, in relation to the experiences reported by the pregnant woman, as positive and negative experiences. The interpretation of the data was performed considering the look of the researcher with that of the professional specialist of the Hospital das Clinicas of the Federal University of Minas Gerais, in order to validate the applied model. Organizations have been concerned with getting to know their data better while information science tends to study them to better support clinical decision making. There are significant gains in applying the text mining tool to unstructured data, and it is an efficient way to analyze and exploit the data.pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho trata de analisar dados textuais contidas em documentos de planos de parto por meio de uma ferramenta de mineração de textos. O estudo foi desenvolvido para encontrar padrões nos relatos das gestantes contidos nos documentos de planos de parto, no domínio da saúde obstétrica. Foi utilizado o Orange Canvas para realizar técnicas de mineração de texto. O objetivo foi utilizar as informações contidas em um banco de dados de Planos de Parto, no campo de texto livre para extrair conhecimento sobre as características específicas da história obstétrica de cada gestante, em relação às experiências reportadas pela gestante, como experiências positivas e negativas. A interpretação dos dados foi realizada considerando o olhar do pesquisador junto a do profissional especialista do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Minas Gerais, a fim de validar o modelo aplicado. As organizações têm-se preocupado em conhecer melhor os seus dados enquanto a ciência da informação tende a estudá-los para melhor suportar a tomada de decisão clínica. Há ganhos significativos em aplicar a ferramenta de mineração de textos em dados não-estruturados, sendo uma forma eficiente de analisar e explorar os dados.pt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentMED - DEPARTAMENTO DE GINECOLOGIA OBSTETRÍCIApt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofEncontro Nacional de Pesquisa e Pós-graduação em Ciência da Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMineração de textopt_BR
dc.subjectClassificação de textospt_BR
dc.subjectAnálise de dadospt_BR
dc.subjectHistoria obstétricapt_BR
dc.subjectPlano de partopt_BR
dc.subject.otherMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subject.otherClassificação - Documentospt_BR
dc.subject.otherPartopt_BR
dc.subject.otherObstetríciapt_BR
dc.titleAnálise de dados de saúde: mineração de texto com a utilização do Orange Canvas para exploração da informaçãopt_BR
dc.title.alternativeHealth data analysis: text mining using Orange Canvas for exploitation of informationpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.url.externahttps://conferencias.ufsc.br/index.php/enancib/2019/paper/view/639pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2339-5626pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1895-3905pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6374-9295pt_BR
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