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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.96.2022.tde-13072022-150530
Documento
Autor
Nome completo
Pâmela de Souza Dias
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2022
Orientador
Banca examinadora
Ribeiro, Evandro Marcos Saidel (Presidente)
Bonacim, Carlos Alberto Grespan
Monteiro, Plínio Rafael Reis
Morilas, Luciana Romano
Rodello, Ildeberto Aparecido
Ungari, Andrea Queiróz
Título em português
Análise visual aplicada em processos de judicialização de doenças raras do estado de São Paulo
Palavras-chave em português
Doenças raras
Judicialização da saúde
Mineração de dados
Saúde em São Paulo
Visualização de dados
Resumo em português
Ferramentas de visual e business analytics, se tornaram aliadas para melhorias no campo da saúde, pois, facilitam o fluxo, armazenamento e compreensão dos dados. Com o intuito de buscar novas abordagens que reduzam o tempo e o custo, mas mantém a qualidade, os achados podem surgir de diversos dados, estruturados e não estruturados. Judicialização é um termo que se refere à intervenção do poder judiciário na garantia dos direitos da população. No contexto da saúde, existe uma tendência para o aumento da judicialização na região metropolitana de São Paulo, que possui a maior população do país, assim como em todo Brasil. Diante disso, o presente estudo identificou, padrões em dados públicos de saúde do estado de são Paulo, a fim de descrever as características mais relevantes encontradas em processos de doenças raras, utilizando técnicas de visual analytics. Utilizou uma abordagem quantitativa, onde os dados públicos de judicialização da saúde foram analisados a partir de técnicas de visual analytics e mineração de dados a fim de identificar padrões a respeito das demandas de portadores de doenças raras e extrair as informações mais relevantes de um grande volume de dados. Concluiu-se que as características mais recorrentes nos processos públicos de doenças raras do estado de São Paulo, são autores, em sua maioria, do sexo masculino e pessoas físicas, enquanto os réus são a maioria pessoa jurídica, mas também predomina o sexo masculino. Quanto aos padrões de tratamento, predominou o tratamento médico-hospitalar e/ou fornecimento de medicamentos, fornecimento de medicamentos e planos de saúde.
Título em inglês
Visual analytics applied in judicialization processes of rare diseases in São Paulo state
Palavras-chave em inglês
Data mining
Data visualization
Health of São Paulo
Judicialization in the health
Rare diseases
Resumo em inglês
Visual and business analytics tools have become allies for improvements in the health field, as they facilitate the flow, storage and understanding of data. In order to seek new approaches that reduce time and cost, while maintaining quality, findings can arise from a variety of structured and unstructured data. Judicialization is a term that refers to the intervention of the judiciary in guaranteeing the rights of the population. In the context of health, there is a trend towards an increase in judicialization in the metropolitan region of São Paulo, which has the largest population in the country, as well as in all of Brazil. Therefore, the present study identified patterns in public health data from the state of São Paulo, in order to describe the most relevant characteristics found in rare disease processes, using visual analytics techniques. It used a quantitative approach, where public health judicialization data were analyzed using visual analytics and data mining techniques in order to identify patterns regarding the demands of rare disease patients and extract the most relevant information. It was concluded that the recurrent characteristics in the public processes of rare diseases in the state of São Paulo, are mostly author of the process male and individuals, while the defendants are mostly legal entities, but the male sex is also predominant. As for the standards of treatment, predominated medicalhospital treatment and/or supply of medicines, supply of medicines and health plans.
 
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Data de Publicação
2022-08-03
 
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