Array
(
    [0] => stdClass Object
        (
            [journal] => stdClass Object
                (
                    [id_jnl] => 6
                )

        )

    [1] => stdClass Object
        (
            [section] => stdClass Object
                (
                    [section] => 126
                )

        )

    [2] => stdClass Object
        (
            [title] => Array
                (
                    [0] => USO DO ALGORITMO "FLORESTA ALEATÓRIA" NA IDENTIFICAÇÃO DO COMPORTAMENTO DA POPULAÇÃO NA BUSCA POR SERVIÇOS DE SAÚDE APÓS O INÍCIO DA PANDEMIA DO NOVO CORONAVÍRUS@pt
                )

        )

    [3] => stdClass Object
        (
            [abstract] => Array
                (
                    [0] => Introdução: A mineração de dados é uma das cinco etapas do Knowledge Discovery in Databases (KDD), ou Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados, e pode ser aplicada em diversas áreas do conhecimento, incluindo a saúde. As preocupações e esforços com a saúde pública vêm ganhando maior relevância, uma vez que o mundo todo vem sofrendo com o enfrentamento da pandemia do novo coronavírus, principalmente em países subdesenvolvidos e em desenvolvimento, como é o caso do Brasil e outras nações do continente americano. Método: Visando contribuir para a área, o objetivo deste estudo foi aplicar um algoritmo classificador para identificar o comportamento da população na busca por serviços de saúde após o início da pandemia do novo coronavírus. A base de dados utilizada foi a Premise General Population Covid-19 Health Services Disruption Survey 2020, oriunda do projeto Covid-19 Health Services Disruption Survey 2020. Resultados: Utilizando o algoritmo Floresta Aleatória, obteve-se 87,5% de acurácia na classificação de pessoas que irão ou não recorrer a serviços de saúde em países americanos Conclusão: Verificou-se que atributos sociodemográficos foram importantes na identificação destas pessoas, principalmente a quantidade de moradores em uma residência, etnia, religião, situações empregatícia e financeira. O modelo desenvolvido e os resultados alcançados podem ser usados para auxiliar autoridades de países americanos no planejamento de políticas públicas de saúde.@pt
                )

        )

    [4] => stdClass Object
        (
            [author] => Array
                (
                    [0] => Vinicius Matheus Pimentel Ariza
                    [1] => Mateus Miranda do Nascimento
                    [2] => Pedro Picolo Malandrino
                    [3] => Bruno Samways dos Santos
                )

        )

    [5] => stdClass Object
        (
            [subject] => Array
                (
                    [0] => Engenharia de produção: pesquisa operacional@pt
                    [1] => Floresta aleatória@pt
                    [2] => Mineração de dados@pt
                    [3] => Covid-19@pt
                    [4] => Tarefa de classificação.@pt
                )

        )

    [6] => stdClass Object
        (
            [source] => stdClass Object
                (
                    [vol] => 11
                    [nr] => novas
                    [year] => 2022
                    [theme] => 
                )

        )

    [7] => stdClass Object
        (
            [datePub] => Array
                (
                    [0] => 2023-01-12
                )

        )

    [8] => stdClass Object
        (
            [DOI] => Array
                (
                    [0] => stdClass Object
                        (
                            [type] => DOI
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => 10.5380/atoz.v11i0.84017
                                )

                        )

                )

        )

    [9] => stdClass Object
        (
            [http] => Array
                (
                    [0] => stdClass Object
                        (
                            [type] => HTTP
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => https://revistas.ufpr.br/atoz/article/view/84017
                                )

                        )

                    [1] => stdClass Object
                        (
                            [type] => HTTP
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => https://revistas.ufpr.br/atoz/article/view/84017/48275
                                )

                        )

                    [2] => stdClass Object
                        (
                            [type] => HTTP
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => https://revistas.ufpr.br/atoz/article/downloadSuppFile/84017/51273
                                )

                        )

                    [3] => stdClass Object
                        (
                            [type] => HTTP
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => https://revistas.ufpr.br/atoz/article/downloadSuppFile/84017/51274
                                )

                        )

                )

        )

    [10] => stdClass Object
        (
            [language] => Array
                (
                    [0] => pt
                )

        )

    [11] => stdClass Object
        (
            [license] => Array
                (
                    [0] => RESERVED
                    [1] => http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
                )

        )

)