Técnica de mineração de dados para identificar padrões de mortalidade em uma coorte de indivíduos com tuberculose pulmonar

As mortes por tuberculose (TB) ocorrem precocemente, principalmente durante os dois meses que compõem a fase de tratamento intensivo, em comparação com outras causas de morte. Compreender os padrões distintos das pessoas que morrem devido à TB permite melhor eficácia do atendimento à saúde para grupos específicos. O objetivo foi aplicar a técnica de mineração de dados para explorar se existem padrões distintos de mortalidade associados a perfis diversos de pacientes dentro de uma coorte de indivíduos notificados com TB na cidade do Rio de Janeiro, Brasil. Realizamos um estudo de coorte retrospectivo usando uma ligação probabilística entre o banco de dados de TB do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) e o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). A técnica de mineração de dados foi aplicada usando o algoritmo Apriori para avaliar padrões associados às causas de morte. Mortes por TB estavam associadas a homens adultos com tempo de sobrevivência curto. Mortes por aids com TB ocorreram durante o período de tratamento e foram mais associadas às mulheres. Em contraste, mortes por aids sem menção à TB foram mais frequentes entre homens mais jovens e adultos negros/pardos. Mortes por causas externas ocorreram mais tarde, um ano após o diagnóstico, e estavam relacionadas a homens jovens. Mortes por outras causas ligadas à sobrevivência mais longa estavam associadas aos brancos idosos com Ensino Superior. O algoritmo Apriori permitiu a extração de conhecimento relevante a partir de dados secundários, como identificar subgrupos distintos de pessoas que podem se beneficiar de ações específicas, com um consequente efeito positivo para o controle da TB.