Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Araújo, José Deney Alves de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-23072021-132101/
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Resumo: |
A pesquisa em saúde pública frequentemente requer a integração de informações de diferentes fontes de dados. As metodologias de record linkage (RL) utilizam os campos de identificação de cada registro para vincular indivíduos de diferentes bancos de dados. No entanto, erros nos registros e o alto custo computacional tornam o RL um grande desafio para integrar grandes bancos de dados administrativos. Apresentamos Tucuxi-BLAST, uma ferramenta versátil para RL que utiliza uma abordagem de codificação e análise in silico de DNA para grandes bancos de dados administrativos. Pela reproposição de ferramentas genômicas, fomos capazes de integrar três bases de dados de saúde brasileiras com alta sensibilidade e especificidade e rastrear indivíduos em vários bancos de dados epidemiológicos. Comparado com cinco ferramentas RL existentes, nosso método obteve a mais alta precisão e velocidade. Além disso, a etapa de validação independente usando 300 milhões de registros simulados, mostrou um consumo de memória RAM de apenas ~4GB e 23h de processamento em um desktop comum, sem necessidade do uso de plataformas de processamento de alto desempenho. Tucuxi-BLAST pode melhorar a pesquisa médica baseada em dados e fornece uma maneira rápida e precisa de integrar informações individuais em vários bancos de dados administrativos. |
