REME rev. min. enferm; 25 (), 2021
Publication year: 2021
RESUMO Objetivo:
relatar experiências de estratégias do uso da mineração de dados em dois cenários de práticas de Enfermagem. Descrição da experiência:
em ambas as experiências foi utilizado o algoritmo Apriori para descoberta de regras de associação e identificado as situações de exceção. A primeira experiência utilizou dados provenientes de óbitos infantis da região metropolitana de Curitiba - PR. Na segunda experiência utilizaram-se prontuários de pacientes atendidos por enfermeiros na classificação de risco em um hospital particular de Curitiba - PR. O primeiro estudo identificou 374 regras gerais e o segundo, 108 regras gerais, ambos com suas respectivas regras de exceção. Conclusão:
a aplicação do Knowledge Discovery in Databases pode ser demonstrada e efetivada em dois cenários distintos, a fim de contribuir para a tomada de decisão pelo gestor. Espera-se que o relato reforce a importância do ensino da informática em Enfermagem como ferramenta de apoio à decisão.
RESUMEN Objetivo:
reportar experiencias de estrategias de uso de minería de datos en dos escenarios de prácticas de enfermería. Descripción del experimento:
en ambos experimentos se utilizó el algoritmo Apriori para descubrir reglas de asociación e identificar situaciones excepcionales. El primer experimento utilizó datos de muertes infantiles en la región metropolitana de Curitiba-PR. En el segundo experimento, se utilizaron los registros médicos de los pacientes atendidos por enfermeros en la clasificación de riesgo en un hospital privado de Curitiba-PR. El primer estudio identificó 374 reglas generales y el segundo 108 reglas generales, ambas con sus respectivas reglas de excepción. Conclusión:
la aplicación del Knowledge Discovery in Databases se puede demostrar e implementar en dos escenarios diferentes, con el fin de contribuir a la toma de decisiones por parte del gerente. Se espera que el informe refuerce la importancia de la enseñanza de la informática en enfermería como herramienta de apoyo a la toma de decisiones.
ABSTRACT Objective:
to report experiences of data mining use strategies in two Nursing practice settings. Description of the experience:
in both experiences, the Apriori algorithm was used to discover association rules and to identify exception situations. The first experience used data from infant deaths in the metropolitan region of Curitiba, PR. In the second experience, medical records of patients assisted by nurses were used in the risk classification at a private hospital in Curitiba -PR. The first study identified 374general rules and the second, 108, both with their respective exception rules. Conclusion:
the application of Knowledge Discovery in Databases can be demonstrated and carried out in two different settings, in order to contribute to decision-making by the manager. It is expected that the report reinforces the importance of teaching Nursing Informatics as a decision-making support tool.
