Banca de DEFESA: DAIANNE FREIRES FERNANDES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DAIANNE FREIRES FERNANDES
DATA: 06/04/2022
HORA: 15:00
LOCAL: Link da videochamada: https://meet.google.com/dtr-seng-zyd
TÍTULO:

 

ESTRATIFICAÇÃO DA DIABETES MELLITUS TIPO 2 BASEADO NOS PARÂMETROS DA VARIABILIDADE DA FREQUÊNCIA CARDÍACA UTILIZANDO A TÉCNICA DE AGRUPAMENTO K-MEANS EM IDOSAS RESIDENTES EM MACAPÁ-AP

PALAVRAS-CHAVES:

         

 

 

aprendizagem de máquina; variabilidade da frequência cardíaca; diabetes mellitus tipo 2.

PÁGINAS: 65
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Enfermagem
RESUMO:

A variabilidade da frequência cardíaca (VFC) avalia a condição autonômica cardíaca na diabetes mellitus tipo 2 (DM2), associada a contribuição da aprendizagem de máquina e técnica K-means, torna-se promissora no campo da saúde. Pois, a evolução da DM2 aumenta o risco de alterações autonômicas cardiovasculares, especificamente, a neuropatologia autonômica diabética. O objetivo desse estudo foi de estratificar a DM2 através da técnica K-means associada a uma análise cardiovascular por meio da VFC. Trata-se de um estudo descritivo, transversal, de abordagem quantitativa, com 74 voluntárias de um projeto de diabetes constituídas do gênero feminino, diagnosticadas com DM2. As voluntárias passaram por uma avaliação antropométrica e aquisição dos sinais dos intervalos RR a partir de um cardiofrequencímetro Polar V800 para estudo da VFC. A análise da VFC foi realizada pelo software Kubios com intuito de extrair os parâmetros clássicos no domínio do tempo e da frequência. Para determinar a normalidade da distribuição dos dados foi realizado um teste de Kolmogorov-Smirnov; além do poder do teste para estimar a potência amostral por meio do software G*Power. A descrição do perfil da amostra contempla a medida de tendência central pela média, desvio padrão e intervalo de confiança 95%. A técnica bootstrapping realizou estimativas baseadas em uma população de 1000 amostras, e a técnica de agrupamento K-means agrupou os intervalos RR com características similares a partir da distância do centro de cada cluster. Os procedimentos estatísticos foram realizados no software SPSS e Orange Data Mining, com α = 0,05. A média de todos os intervalos R-R normais; caracterizada pelo parâmetro MRR (944,90 ± 18,49) configurou-se pela análise exploratória como o único parâmetro que atendeu as características de homogeneidade, linearidade e normalidade dos dados, o qual se sobressaiu em relação aos demais outros parâmetros no domínio do tempo SDNN (60,9 ± 7,0), RMSSD (69,7 ± 9,4), pNN50 (31,0 ± 2,6) e da frequência LF (0,08 ± 0,003), HF (0,23 ± 0,007), HF/LF (1,66 ± 0,22). Nas características antropométricas, as voluntárias apresentaram a idade (65,4 ± 0,4), estatura (151,6 ± 0,8), massa corporal (66,1 ± 1,2) e IMC (28,8 ± 0,5). O MRR foi estratificado em três clusters, demonstrando um quadro clínico cardíaco com predisposição autonômica cardiovascular em DM2 com tendência na redução da VFC. O MRR é um biomarcador da VFC, o qual é ágil, de baixo custo e de boa precisão para análise cardiovascular, quando associado a aprendizado de máquina pela técnica K-means torna-se eficiente para estratificar a DM2 agregando ainda mais valor ao campo da saúde com auxílio da tecnologia.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1767676 - ALISSON VIEIRA COSTA
Interno - 1539559 - DEMILTO YAMAGUCHI DA PUREZA
Externo ao Programa - 2389020 - WERBESTON DOUGLAS DE OLIVEIRA
Presidente - 2389271 - WOLLNER MATERKO