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dc.creatorOLIVEIRA, Ana Gabriela Caldas-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0334634143072866por
dc.contributor.advisor1SANTOS, Alcione Miranda dos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2709550775435326por
dc.contributor.referee1PALACIO, Glaucia Andrade e Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0413465696081991por
dc.contributor.referee2MARTINS, Marília da Glória-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1876365333157244por
dc.contributor.referee3THOMAZ, Erika Bárbara Abreu Fonseca-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3644251156905353por
dc.contributor.referee4BATISTA, Rosângela Fernandes Lucena-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3936205532436748por
dc.date.accessioned2018-01-19T20:12:04Z-
dc.date.issued2017-03-31-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Ana Gabriela Caldas. Efeito dos dados clínicos e achados radiológicos na predição de laudos mamográficos. 2017. 119 f. Tese (Doutorado em Saúde Coletiva) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2017.por
dc.identifier.urihttps://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2076-
dc.description.resumoO câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente na população e o mais comum entre as mulheres. A mamografia permanece como o único método capaz de diminuir a mortalidade pela doença. O objetivo principal deste estudo foi avaliar os fatores preditores e a importância das variáveis clínicas para laudos mamográficos segundo a classificação BI-RADS® (Breast Imaging Reporting and Data System) em mulheres que realizaram mamografias no Município de São Luís (MA). Realizou-se estudo transversal, no período de junho de 2014 a outubro de 2015, com mulheres atendidas nas redes públicas e privadas. Foram avaliadas características demográficas e socioeconômicas, hábitos de vida, reprodutivas, bem como o laudo mamográfico segundo a classificação BI-RADS®. No primeiro artigo, para identificação dos fatores preditores da ocorrência de BI-RADS® 0, foi utilizado o teste de qui-quadrado e um modelo tipo árvore de classificação. Encontrou-se, como fatores relacionados à alta taxa de mamografias inconclusivas, estar na pré-menopausa, adesão irregular ao rastreio mamográfico, idade entre 40 a 49 anos e o IMC (índice de massa corpórea) ≥ 25 kg/m2 . No segundo artigo, o objetivo foi avaliar a importância da idade, características clínicas e reprodutivas na classificação BI-RADS® utilizando RNA (Redes Neurais Artificiais). A acurácia global da RNA construída apenas com características do laudo mamográfico, foi de 88,5% na fase treino e 78,5% na fase teste. Com a associação das variáveis clínicas houve melhora da acurácia global da rede, passando para 90% fase treino e 83,5% na fase teste. Essa melhora foi mais evidente na classificação BI-RADS® 0 (68,6%), e BI-RADS® 4 e 5 (66,7%). A acurácia em classificar pacientes BI-RADS® 1, 2 e 3 foi similar em ambas as redes, em torno de 95%. Com relação à importância das variáveis na construção da RNA, a presença de nódulo seguida da presença de calcificação, foram as variáveis mais importantes em ambas as RNA; já a idade, estar em TRH (terapia de reposição hormonal), menopausa e menarca precoce, as mais importantes variáveis clínicas e reprodutivas. Os resultados encontrados apontam para alta frequência de mamografias classificadas BI-RADS® 0 em mulheres com idade entre 40 e 59 anos e com IMC ≥ 25 kg/m2 , além disso, concluiu-se que a idade, as variáveis clínicas e achados radiológicas podem auxiliar o radiologista na classificação dos laudos mamográficos.por
dc.description.abstractBreast cancer is the second most common type of cancer in the population and the most common among women. Mammography remains the only method capable of reducing mortality from the disease. The main objective of this study was to evaluate the predictive factors and importance of the clínical variables for mammography reports according to the BI-RADS® (Breast Imaging Reporting and Data System) classification in women who performed mammograms in the city of São Luís (MA). A cross-sectional study was carried out between June 2014 and October 2015, with women receiving care in the public and private network. Demographic and socioeconomic characteristics, life and reproductive habits, as well as the mammographic report according to BIRADS® classification were evaluated. In the first article, the chi-square test and a classification tree type model were used to identify the predictors of BI-RADS® 0 occurrence. Factors related to the high rate of inconclusive mammograms were found to be premenopausal, irregular adhesion to mammography screening, age between 40 and 49 years, and BMI (Body Mass Index) ≥ 25 kg/m2. In the second article, the objective was to evaluate the importance of age, clinical and reproductive characteristics in BI-RADS® classification using ANN (artificial neural network). The overall accuracy of ANN constructed only with characteristics of the mammographic report was 88.5% in the training phase and 78.5% in the test. With the association of the clinical variables, there was an improvement in the overall accuracy of the network, passing to 90% training phase and 83.5% in the test. This improvement was more evident in the BI-RADS® 0 classification (68.6%) and BI-RADS® 4 and 5 (66.7%). The accuracy in classifying BI-RADS® 1, 2 and 3 patients was similar in both networks, around 95%. Regarding the importance of the variables in the construction of ANN, the presence of nodule followed by the presence of calcification were the most important variables in both ANN; Age, being in HRT (hormone replacement therapy), menopause and early menarche, the most important clinical and reproductive variables. The results found point to the high frequency of mammograms classified BI-RADS® 0 in women aged between 40 and 59 years and with a BMI ≥ 25 kg / m2, in addition it was concluded that age, clínical and radiological variables can help the Radiologist for classification of mammography reports.por
dc.description.provenanceSubmitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2018-01-19T20:12:04Z No. of bitstreams: 1 AnaOliveira.pdf: 1588957 bytes, checksum: d37ff5eabf109c6347745756b058209a (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-01-19T20:12:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AnaOliveira.pdf: 1588957 bytes, checksum: d37ff5eabf109c6347745756b058209a (MD5) Previous issue date: 2017-03-31eng
dc.description.sponsorshipFAPEMApor
dc.description.sponsorshipCNPqpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentDEPARTAMENTO DE SAÚDE PÚBLICA/CCBSpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SAÚDE COLETIVA/CCBSpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectCâncer de mamapor
dc.subjectBI-RADS®por
dc.subjectÁrvore de classificaçãopor
dc.subjectRedes neurais artificiaispor
dc.subjectBreast cancereng
dc.subjectClassification treeeng
dc.subjectArtificial Neural Networkeng
dc.subject.cnpqCancerologiapor
dc.subject.cnpqRadiologia Médicapor
dc.titleEfeito dos dados clínicos e achados radiológicos na predição de laudos mamográficospor
dc.title.alternativeEffect of clinical and radiological findings in prediction of mammographic reportseng
dc.typeTesepor
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