Use este identificador para citar o ir al link de este elemento:
http://hdl.handle.net/1843/62301
Tipo: | Artigo de Evento |
Título: | Processo sistemático fundamentado em modelagem ontológica aplicado à estratificação de risco em saúde mental para análise quali-quanti |
Título(s) alternativo(s): | Systematic process based on ontological modeling applied to risk stratification in mental health for quali-quantity analysis |
Autor(es): | Evaldo de Oliveira da Silva Yuri Bento Marques Marcello Peixoto Bax |
Resumen: | Transtornos mentais estão entre as causas de inaptidão no mundo. A ansiedade é um transtorno causado por trauma, estresse devido a uma doença ou a partir de outras desordens mentais. Estudos de saúde mental frequentemente utilizam estimativas e dados sócio demográficos e sobre psicopatologias. Utilizam-se instrumentos de avaliação que permitem tabular valores referentes aos sinais e sintomas e acompanhá-los na evolução do tratamento, como a estratificação de risco. Dados estruturados e não estruturados são gerados a partir desses instrumentos, o que dificulta as análises quantitativas e qualitativas, caso os sinais e sintomas sejam reavaliados ou se a eficácia e eficiência dos tratamentos serviram para mitigar o risco daquele paciente. Desta forma, este artigo apresenta um processo sistemático fundamentado na modelagem ontológica para análise quantitativa e qualitativa de dados da estratificação de risco em ansiedade, em conjunto com dados extraídos dos tratamentos psicoterápicos. O processo aborda o uso de ontologias e a técnica SDD (Semantic Data Dictionary) para compreensão e preparação dos dados. São gerados grafos de conhecimento que contém os dados anotados semanticamente. Esses grafos podem ser úteis para encontrar relações entre doenças, sintomas e tratamentos além de servir como ferramenta para formação de diagnóstico e auxílio na definição dos níveis de cuidados com o paciente. |
Abstract: | Mental disorders are among the leading causes of disability in the world. Anxiety is a disorder caused by trauma, stress due to an illness, or from other mental disorders. Mental health studies often use estimates and sociodemographic and psychopathology data. Assessment tools are used to chart values for signs and symptoms and track them during treatment, such as risk stratification. Structured and nonstructured data are generated from these instruments, which makes quantitative and qualitative analyses difficult, should signs and symptoms be reevaluated or if the effectiveness and efficiency of treatments have served to mitigate that patient's risk. Thus, this article presents a systematic process based on ontological modeling for the quantitative and qualitative analysis of risk stratification data in anxiety, together with data extracted from psychotherapeutic treatments. The process addresses the use of ontologies and the Semantic Data Dictionary (SDD) technique for data understanding and preparation. Knowledge graphs are generated and hold the semantically annotated data. These graphs can be useful for finding relationships between diseases, symptoms and treatments as well as serving as a tool for forming diagnoses and helping to define levels of patient care. |
Asunto: | Saúde mental Ontologias Psicoterapia |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Departamento: | ECI - DEPARTAMENTO DE TEORIA E GESTÃO INFORMAÇÃO |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/62301 |
Fecha del documento: | 2022 |
metadata.dc.url.externa: | https://widat2022.ufes.br/anais-do-evento/ |
metadata.dc.relation.ispartof: | Workshop de informação, dados e tecnologia (WIDAT) |
Aparece en las colecciones: | Artigo de Evento |
archivos asociados a este elemento:
archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Processo sistemático fundamentado em modelagem ontológica aplicado à estratificação de risco em saúde mental para análise quali-_quanti.pdf | 9.58 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los elementos en el repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, salvo cuando es indicado lo contrario.