Design of early warning system for mental health problems based on data mining and database / Projeto de sistema de alerta precoce para problemas de saúde mental com base na mineração de dados e banco de dados / Diseño de un sistema de alerta temprana de problemas de salud mental basado en la minería de datos y en la base de datos
Rev. bras. med. esporte
; 29: e2022_0153, 2023. tab, graf
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LILACS-Express
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| ID: biblio-1394820
Biblioteca responsable:
BR1.1
ABSTRACT
ABSTRACT Introduction:
Data mining technology is mainly employed in the era of big data to evaluate the acquired information. Subsequently, reasoning about the data inductively is fully automated to discover possible patterns.Objective:
Recently, data mining technology in the national mental health database has deepened and can be effectively used to solve various mental health early warning problems.Methods:
For example, it can be applied to mine psychological data and extract the most important features and information.Results:
This paper presents the design of an early warning system for mental health problems based on data mining techniques to offer some thoughts on early warning of mental health problems, including data preparation, data mining, results in analysis, and decision tree algorithm.Conclusion:
The experimental results indicate that the results of the early warning system in this paper can achieve an accuracy rate of more than 96% with a high accuracy rate. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigating treatment outcomes.RESUMO
RESUMO Introdução:
A tecnologia de mineração de dados é empregada principalmente na era da big data para avaliar as informações adquiridas. Posteriormente, raciocinar indutivamente sobre os dados de forma totalmente automatizada para descobrir possíveis padrões.Objetivo:
Recentemente, a tecnologia de mineração de dados no banco de dados nacional de saúde mental tem se aprofundado e pode ser efetivamente utilizada para resolver vários problemas de alerta precoce da saúde mental.Métodos:
Por exemplo, ela pode ser aplicada para a mineração de dados psicológicos e extrair as características e informações mais importantes.Resultados:
Este documento apresenta o projeto de um sistema de alerta precoce para problemas de saúde mental baseado em técnicas de mineração de dados, com o objetivo de oferecer algumas reflexões sobre alerta precoce de problemas de saúde mental, incluindo preparação de dados, mineração de dados, análise de resultados e algoritmo de árvore de decisão.Conclusão:
Os resultados experimentais indicam que os resultados do sistema de alerta precoce neste trabalho podem alcançar uma taxa de precisão de mais de 96% com uma alta taxa de precisão. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos - investigação dos resultados do tratamento.RESUMEN
Resumen Introducción:
La tecnología de minería de datos se emplea principalmente en la era de la big data para evaluar la información adquirida. Posteriormente, razonar inductivamente sobre los datos de forma totalmente automatizada para descubrir posibles patrones.Objetivo:
Recientemente, la tecnología de minería de datos en la base de datos nacional de salud mental se ha profundizado y puede ser utilizada eficazmente para resolver varios problemas de alerta temprana de salud mental.Métodos:
Por ejemplo, puede aplicarse para minar datos psicológicos y extraer las características e información más importantes.Resultados:
Este trabajo presenta el diseño de un sistema de alerta temprana de problemas de salud mental basado en técnicas de minería de datos, con el objetivo de ofrecer algunas reflexiones sobre la alerta temprana de problemas de salud mental, incluyendo la preparación de los datos, la minería de datos, el análisis de los resultados y el algoritmo de árbol de decisión.Conclusión:
Los resultados experimentales indican que los resultados del sistema de alerta temprana de este documento pueden alcanzar un índice de precisión superior al 96% con un alto índice de precisión. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos - investigación de los resultados del tratamiento.
Texto completo:
1
Colección:
01-internacional
Base de datos:
LILACS
Tipo de estudio:
Prognostic_studies
/
Screening_studies
Idioma:
En
Revista:
Rev. bras. med. esporte
Asunto de la revista:
MEDICINA ESPORTIVA
Año:
2023
Tipo del documento:
Article
País de afiliación:
China