Avaliação de método para classificação automatizada de pares em relacionamentos probabilísticos de bancos de dados

AUTOR(ES)
FONTE

Cad. Saúde Pública

DATA DE PUBLICAÇÃO

11/11/2019

RESUMO

Resumo: O objetivo foi testar e avaliar a acurácia de um método para a seleção de escore em relacionamento probabilístico de banco de dados, de forma a viabilizar a automatização da identificação de pares verdadeiros dispensando a etapa de inspeção manual. Estudo de acurácia utilizando dados do Sistema de Informação do Câncer de Mama (SISMAMA) de Minas Gerais, Brasil, de 2009 e 2010. Após o processo de limpeza e padronização, foi realizado o relacionamento probabilístico dos bancos 2009 e 2010 utilizando 16 passos, sendo que cada passo foi inspecionado manualmente para se obter um padrão-ouro. Posteriormente, selecionaram-se amostras que foram inspecionadas e avaliadas para calcular a acurácia do método de seleção dos pares verdadeiros. Todos os passos e amostras com 200 e 300 pares apresentaram alta sensibilidade (recall) > 0,97, alto valor preditivo positivo (precision) > 0,95 e altas acurácia (> 0,97), medida F (> 0,96) e área sob a curva precision-recall (> 0,98). A amostra com 100 pares evidenciou altos valores para essas medidas, porém com escores mais baixos. Dos 16 passos avaliados, o uso de apenas três de forma combinada foi suficiente para identificar 99,24% dos pares verdadeiros no banco total. O método proposto permite automatizar o relacionamento das bases de dados, mantendo a acurácia do método. Facilita a utilização de relacionamento probabilístico no âmbito dos serviços de saúde, especialmente para a vigilância e gestão em saúde.Abstract: The objective was to test and assess the accuracy of a scoring method in probabilistic data linkage in order to enable automatic identification of true matches, dispensing with the manual inspection stage. Accuracy study using data from the Breast Cancer Information System (SISMAMA) base in Minas Gerais State, Brazil, from 2009 and 2010. After cleaning and standardization, a 16-step probabilistic linkage of the 2009 and 2010 databases was performed, where each step was inspected manually to obtain a gold standard. Samples were then selected, inspected, and assessed to calculate the method’s accuracy in selecting true matches. All the steps and samples with 200 and 300 matches showed high sensitivity (recall) > 0.97, high positive predictive value (precision) > 0.95, high accuracy (> 0.97) and F measure (> 0.96), and high area under the curve precision-recall (> 0.98). The sample with 100 matches showed high values for these measures, but with low scores. Of the 16 steps assessed, the combined use of only three was sufficient to identify 99.24% of the true matches in the total database. The proposed method allows automatically linking databases, maintaining the method’s accuracy. It facilitates the use of probabilistic linkage in health services, especially for health surveillance and management.

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