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                                    [title] => USO DE DICIONÁRIO SEMÂNTICOS NA ESTRATIFICAÇÃO DE RISCOS  EM SAÚDE MENTAL
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                                    [subject] => Estratificação; Saúde mental; Ontologia; Anotação semântica
                                    [description] => Equipes assistenciais utilizam a estratificação de riscos na área da saúde mental para determinar o nível de risco e a gravidade dos sinais e sintomas apresentados pelos pacientes. Os dados coletados são estruturados em grupos de questões. Esta estrutura não favorece a análise dos resultados com base nas questões respondidas. As equipes assistenciais necessitam que os dados estejam organizados e preparados para responder a diferentes questões, ou ainda, sobre a gravidade dos sinais e sintomas estratificados. Ontologias têm sido utilizadas para organizar e descrever o conhecimento sobre dados. Facilitam a extração de informações, desambiguam termos e preservam a semântica das variáveis da saúde do paciente usando anotação semântica de dados. Assim, “como melhorar a análise dos dados sobre a estratificação de riscos em saúde mental a fim de orientar a definição dos níveis de cuidados em saúde mental?” Para responder a esta questão propõe-se a modelagem ontológica da estratificação de riscos e anotação semântica dos dados utilizando a técnica Semantic Data Dictionary (SDD). O SDD utiliza dicionários semânticos de dados para gerar grafos de conhecimento a partir de ontologias e de templates de metadados. Os grafos podem ser explorados para filtrar dados necessários para verificar hipóteses em diferentes dados na área da saúde mental. Como resultado da pesquisa, grafos são gerados para facilitar a visualização das informações e a descoberta de relações entre, p.ex., doenças, sinais e sintomas, servindo como ferramenta para aprimorar o processo de estratificação, além de auxiliar na definição dos níveis de cuidados com o paciente.
                                    [publisher] => Enancib
                                    [contributor] => O presente trabalho foi realizado com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa de Minas Gerais (FAPEMIG), Processo: APQ-03207-16
                                    [date] => 2022-08-24 11:31:45
                                    [type] => Documento avaliado pelos pares
                                    [format] => application/pdf
                                    [identifier] => https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxiienancib/paper/view/853
                                    [source] => Enancib; XXII ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
                                    [language] => pt
                                    [rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
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c) Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. ) ) ) ) )