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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5264
Título : | Análise do impacto da pandemia da Covid-19 na realização de exames de Papanicolau no Brasil. |
Autor : | Lopes, Igor Gonçalves Gabarra |
metadata.dc.contributor.advisor: | Queiroz, Rafael Alves Bonfim de Ferreira, Anderson Almeida Carneiro, Cláudia Martins |
metadata.dc.contributor.referee: | Queiroz, Rafael Alves Bonfim de Ferreira, Anderson Almeida Carneiro, Cláudia Martins Souza, Fernanda Sumika Hojo de Resende, Mariana Trevisan |
Palabras clave : | Câncer de colo do útero Covid-19 Pandemia |
Fecha de publicación : | 2023 |
Citación : | LOPES, Igor Gonçalves Gabarra Lopes. Análise do impacto da pandemia da Covid-19 na realização de exames de Papanicolau no Brasil. 2023. 56 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023. |
Resumen : | O câncer do colo do útero é causado quando ocorre uma infecção persistente de certos tipos do papilomavírus humano (HPV), ocorrendo o desenvolvimento de alterações celulares que podem ser identificadas a partir do exame de Papanicolau. A realização periódica destes exames é importante método preventivo. Porém, devido ao surgimento da Covid-19, uma infecção respiratória, potencialmente grave e com altas taxas de transmissão, recomendou-se medidas restritivas para a população, incluindo evitar a realização de exames de rotina. O presente estudo tem como objetivo demonstrar o impacto da pandemia da Covid-19 na realização de exames de Papanicolau e seus diferentes tipos de resultados em todo o território nacional. Para isso, foi desenvolvido um sistema utilizando a linguagem Javascript em conjunto com o Node.Js, com o objetivo de processar as informações presentes no SISCAN do DATASUS, uniformizando os diferentes tipos de informações presentes na base de dados, persistindo-as em um banco de dados relacional PostgreSQL e, por fim, elaborando um conjunto de visualizações gráficas com dados temporais entre os anos de 2013 e 2022, utilizando a linguagem Python em conjunto com as bibliotecas Pandas e Seaborn. Os resultados indicaram que a maioria das regiões e estados brasileiros apresentaram queda significativa do número de exames no primeiro ano de pandemia (2020), com aumento gradativo nos dois anos seguintes onde, em alguns casos, os dados de 2022 chegaram a ultrapassar as informações referentes ao último ano anterior ao início do período pandêmico, em 2019. |
metadata.dc.description.abstracten: | Cervical cancer is caused when there is a persistent infection of certain types of human papillo mavirus (HPV), resulting in the development of cellular changes that can be identified from the Pap test. The periodic follow-up of these exams is an important preventive method. However, due to the emergence of the Covid-19, a potentially severe respiratory infection with high transmission rates, restrictive measures were recommended for the population, including avoiding routine exams. The present study aims to demonstrate the impact of the Covid-19 pandemic on the performance of Papanicolaou exams and their different types of results throughout the national territory. For this, a system was developed using Javascript language with Node.Js framework to process the information present in the SISCAN of the DATASUS, standardizing different types of information present in the dataset, persisting them in a relational database named PostgreSQL and, finally, elaborating sets of graphical visualizations with temporal data between the years of 2013 and 2022, using Python language with Pandas and Seaborn libraries. The results indicated that most Brazilian regions and states presented a significant drop in the number of exams in the first year of the pandemic (2020), with a gradual increase in the following two years where, in some cases, the data for 2022 even exceeded the information referring to to the last year before the beginning of the pandemic period, in 2019. |
URI : | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5264 |
Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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