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Comparative study of models for predicting SARS mortality due to COVID-19 in Brazil ; Estudio comparativo de modelos de predicción de mortalidad por SARS por COVID-19 en Brasil ; Estudo comparativo de modelos para previsão da mortalidade da SRAG por COVID-19 no Brasil

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  • معلومة اضافية
    • بيانات النشر:
      Universidade Federal de Minas Gerais
    • الموضوع:
      2024
    • Collection:
      UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais: Portal de Periódicos
    • نبذة مختصرة :
      Severe Acute Respiratory Syndrome 2 (SARS-CoV-2) comprises one of the complications triggered by the new coronavirus. This study aims to propose a comparison between two machine learning-based models in different contexts to predict mortality in cases of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) caused by the 2019 coronavirus, COVID-19. The data used are available on the DataSUS platform and cover the period from January 2021 to December 2022. Consequently, a descriptive statistical analysis, variable selection, and the development of two models were carried out, one before the milestone of the second dose of COVID-19 vaccination and another after. Regarding the metrics, model 1 presented an accuracy of 71.8%, while model 2 achieved an accuracy of 80%, thus contributing to the decision-making process for tackling the disease. ; El síndrome respiratorio agudo severo 2 (SARS-CoV-2) comprende una de las complicaciones desencadenadas por el nuevo coronavirus. El presente trabajo tiene como objetivo proponer una comparación entre dos modelos basados en aprendizaje automático en diferentes contextos para predecir la mortalidad en casos de Síndrome Respiratorio Agudo Severo (IRAG) por el coronavirus 2019, COVID-19. Los datos utilizados están disponibles en la plataforma DataSUS, y abarcan el período de enero de 2021 a diciembre de 2022. En consecuencia, se realizó un análisis estadístico descriptivo, selección de variables y, finalmente, la elaboración de dos modelos, uno antes del hito de la segunda dosis de vacunación para COVID-19 y otra posterior. En cuanto a las métricas, el modelo 1 presentó una precisión del 71,8%, mientras que el modelo 2 obtuvo una precisión del 80%, contribuyendo así al proceso de toma de decisiones para el enfrentamiento de la enfermedad. ; El síndrome respiratorio agudo severo 2 (SARS-CoV-2) comprende una de las complicaciones desencadenadas por el nuevo coronavirus. El presente trabajo tiene como objetivo proponer una comparación entre dos modelos basados en aprendizaje automático en ...
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/47705/44001; https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/47705
    • الرقم المعرف:
      10.35699/2965-6931.2023.47705
    • Rights:
      Copyright (c) 2023 Revista da UFMG
    • الرقم المعرف:
      edsbas.C61A93B2