Banca de DEFESA: ANNA CYNTIA BRANDÃO NASCIMENTO MANIÇOBA
2024-08-15 09:08:21.113
Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANNA CYNTIA BRANDÃO NASCIMENTO MANIÇOBA
DATA: 19/08/2024
HORA: 14:00
LOCAL: videoconferência
TÍTULO: CLASSIFICAÇÃO DO PERCENTUAL DE GORDURA CORPORAL EM ADULTOS HÍGIDOS E COM ALTERAÇÃO NA FUNÇÃO RENAL.
PALAVRAS-CHAVES: aprendizado de máquinas, doença renal, software.
PÁGINAS: 131
GRANDE ÁREA: Multidisciplinar
ÁREA: Biotecnologia
RESUMO: No cenário atual de saúde a epidemia do sobrepeso e obesidade tem
aumentado constantemente. O excesso de peso corporal contribui para o
desenvolvimento de diversas patologias, como doenças cardiovasculares
(DCV), diabetes e doença renal crônica (DRC). A DRC é um problema de
saúde pública mundial devido à sua alta morbimortalidade. As técnicas de
aprendizado de máquina são de grande valia para análise de dados na área da
saúde. Objetiva-se desenvolver um sistema que faz a classificação do
percentual de gordura corporal utilizando indicadores não invasivos e de baixo
custo em pacientes com e sem doença renal crônica. Trata-se de um estudo
transversal, no qual a amostra foi constituída por indivíduos atendidos no
Centro de Prevenção de Doenças Renais Crônicas, formada por participantes
de ambos os gêneros, com idade entre 18 e 78 anos. Os dados foram
coletados através de um questionário semiestruturado para dados
sociodemográficos e de hábitos de vida, e aferição de medidas
antropométricas. Para a implementação do classificador e métricas utilizou-se o
desempenho dos algoritmos de classificadores para análise das medidas de
desempenho da acurácia, sensibilidade e especificidade. Foi utilizado o
ambiente de desenvolvimento Android Studio e a avaliação do software ocorreu
por meio do teste de usabilidade com profissionais da área de saúde e por
usuários da população em geral.O presente estudo possui aprovação do
Comitê de Ética e Pesquisa (CEP) da Universidade Federal do Maranhão
CAAE: 67030517.5.0000.5087. Estudou-se 244 indivíduos, onde 76,2%
(n=186) foram do gênero feminino e 23,8% (n= 58) foram do gênero masculino.
A idade média da amostra foi de 46,14 ± 15,19 anos. Árvore de decisão
apresentou-se como o modelo matemático mais adequado com maior
sensibilidade e especificidade. A partir da testagem do modelo de Árvore de
Decisão, as variáveis com melhor desempenho para classificação do
percentual de gordura foram: gênero, idade, peso, altura, circunferência da
cintura, circunferência do braço, circunferência da panturrilha, PAS e PAD. O
modelo computacional empregado nesse estudo apresentou um ótimo
desempenho na classificação do percentual de gordura corporal em adultos
através de variáveis não invasivas.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 271976 - ALLAN KARDEC DUAILIBE BARROS FILHO
Externo à Instituição - EWALDO EDER CARVALHO SANTANA - UEMA
Interno - 2250598 - MARIA DO SOCORRO DE SOUSA CARTAGENES
Externo ao Programa - 2985612 - MAYARA CRISTINA PINTO DA SILVA
Externo ao Programa - 1780352 - SALLY CRISTINA MOUTINHO MONTEIRO