Visualização de informação sobre preços de medicamentos da base de dados abertos da ANVISA com auxílio de análise de redes de informação
Palavras-chave:
Visualização de informação, Análise de redes de informação, Descoberta de conhecimento, Ciência de dados, Ciência da Informação, AnvisaResumo
Investigou e revelou relações entre variáveis da base de dados abertos da Anvisa sobre preço de medicamentos. Empregou a metodologia qualitativa e aplicada, com 26310 registros correspondentes ao período de 2017 a 2021. Com o método da descoberta de conhecimento apoiado por técnicas de análise de redes complexas e com o suporte de softwares apropriados, observou-se que os medicamentos mais produzidos pelos laboratórios registrados são os de tarja vermelha, enquanto os medicamentos de tarja preta têm produção e demanda mais limitadas devido ao uso restrito. Observou-se também uma alta produção de classes terapêuticas em que o custo gira em torno de R$100, sugerindo que a maioria dos laboratórios tem como público-alvo as classes C e D. Além disso, apenas um laboratório produz todos os medicamentos com custo de produção acima de 1 milhão de reais. Contudo, é necessário mais esforços na análise da base de dados para identificar outras relações entre as variáveis. Observou-se também que elementos de ambas as áreas, Ciência de Dados e Ciência da Informação foram importantes para o desenvolvimento da pesquisa, como o aspecto interdisciplinar, as técnicas de ARS e a vocação do empenho de esforços direcionados à resolução de problemas reais da sociedade.
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Referências
ALBERT, Réka; BARABÁSI, Albert-László. Statistical mechanics of complex networks. Reviews of modern physics, v. 74, n. 1, p. 47, 2002.
BALDONI, André de Oliveira et al. Elderly and drugs: risks and necessity of rational use. Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences, v. 46, p. 617-632, 2010.
BARABÁSI, Albert-László. Network science. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, v. 371, n. 1987, p. 375, 2013.
BARABÁSI, Albert-László. Linked: The new science of networks. Cambridge, MA: Perseus Publishing, 2003. 280 p.
BÁRRIOS, Maria João; MARQUES, Rita; FERNANDES, Ana Alexandre. Aging with health: aging in place strategies of a Portuguese population aged 65 years or older. Revista de Saúde Pública, v. 54, p. 103 - 138, 2020.
BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado. Pré-processamento de dados em aprendizado de máquina supervisionado. 2003. Tese (Doutorado) - Universidade de São Paulo.
BORGATTI, Stephen P.; HALGIN, Daniel S. Analyzing affiliation networks. Em: SCOTT, John; CARRINGTON, Peter (eds.). The SAGE Handbook of Social Network Analysis. London: SAGE, 2014. p. 417–433. DOI: 10.4135/9781446294413.n28. Disponível em: https://methods.sagepub.com/book/the-sage-handbook-of-social-network-analysis/n28.xml. Acesso em: 2 mar. 2023.
BLASCO PATIÑO, F. et al. Estudio del consumo de fármacos inadecuados o no indicados en el anciano que ingresa en un Servicio de Medicina Interna. In: Anales de Medicina Interna, Madrid, v. 25, n. 6, p. 269-274, 2008.
BURKHARD, Remo Aslak. Towards a framework and a model for knowledge visualization: Synergies between information and knowledge visualization. Knowledge and information visualization: Searching for synergies. Lecture Notes in Computer Science, 3426, p. 238-255, 2005. ISBN-13: 978-3540269212
CAPURRO, Rafael; HJØRLAND, Birger. The concept of information. Annual Review of Information Science and Technology, [S. l.], v. 37, p. 343–411, 2003. DOI: 10.1590/S1413-99362007000100012. Disponível em: http://fiz1.fh-potsdam.de/volltext/stuttgart/04058.html. Acesso em: 2 mar. 2023.
CHEN, Chaomei. Mapping scientific frontiers: the quest for knowledge visualization. 2. ed. London: Springer Science & Business Media, 2013. 215p.
COSTA, Claudio Napolis et al. Descoberta de conhecimento em bases de dados. Revista Eletrônica: Faculdade Santos Dumont, v. 2, p. 20, 2019. Disponível em: https://www.fsd.edu.br/wp-content/uploads/2019/12/artigo9.pdf. Acesso em: 05 mar. 2023.
CHAIMOWICZ, Flávio. A saúde dos idosos brasileiros às vésperas do século XXI: problemas, projeções e alternativas. Revista de Saúde Pública, v. 31, p. 184-200, 1997.
EVERETT, M. G.; BORGATTI, S. P. The dual-projection approach for two-mode networks. Social Networks, [S. l.], v. 35, n. 2, p. 204–210, 2012. DOI: 10.1016/j.socnet.2012.05.004. Disponível em: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378873312000354. Acesso em: 2 mar. 2023.
FAYYAD, Usama; PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory; SMYTH, Padhraic. The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, v. 39, n. 11, p. 27-34, 1996.
GAO, Man; CHEN, Ling; LI, Bin; LI, Yun; LIU, Wei; XU, Yong-cheng. Projection-based link prediction in a bipartite network. Information Sciences, [S. l.], v. 376, p. 158–171, 2017. DOI: 10.1016/j.ins.2016.10.015. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.10.015. Acesso em: 2 mar. 2023.
HAND, David J. Principles of data mining. Drug safety, v. 30, n. 7, p. 621-622, 2007.
HAND, David J.; MANNILA, Heikki; SMYTH, Padhraic. Principles of data mining. Cambridge, MA: MIT Press, 2001. 556p.
HIGGINS, Silvio Salej; RIBEIRO, Antonio Carlos Andrade. Análise de redes em Ciências Sociais. Brasília: Enap, 2018. Disponível em: https://repositorio.enap.gov.br/bitstream/1/3337/1/Livro_Analise%20de%20Redes%20em%20Ci%C3%AAncias%20Sociais.pdf. Acesso em: 2 mar. 2023.
KADUSHIN, Charles. Introduction to social network theory. Boston, MA, [S. l.], 2004. Disponível em: http://melander335.wdfiles.com/local--files/reading-history/kadushin.pdf. Acesso em: 2 mar. 2023.
KAUFMAN, David W. et al. Recent patterns of medication use in the ambulatory adult population of the United States: the Slone survey. Jama, v. 287, n. 3, p. 337-344, 2002.
MACEDO, Giani Rambaldi et al. O poder do marketing no consumo excessivo de medicamentos no Brasil. Revista Transformar, v. 9, p. 114-128, 2016.
MARTINS, Dalton Lopes. Data science teaching and learning models: focus on the Information Science area. In: RODRIGUES DIAS, Thiago Magela (org.). Advanced Notes in Information Science. [s.l.] : ColNes Publishing, 2022. v. 2. DOI: 10.47909/anis.978-9916-9760-3-6.100. Disponível em: https://pub.colnes.org/index.php/anis/article/view/100. Acesso em: 2 mar. 2023.
MELAMED, David. Community Structures in Bipartite Networks: A Dual-Projection Approach. PLOS ONE, [S. l.], v. 9, n. 5, p. e97823, 2014. DOI: 10.1371/journal.pone.0097823. Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0097823. Acesso em: 2 mar. 2023.
METZ, Jean et al. Redes complexas: conceitos e aplicações: Relatório Técnico do ICMC. São Carlos: Universidade de São Paulo, 2007. 45p. Disponível em: https://repositorio.usp.br/bitstreams/30f00c12-d53f-4c46-911f-a84b360575a3&hl=pt-BR&sa=T&oi=gsb-gga&ct=res&cd=0&d=13967733084527102919&ei=jr0EZPPWGoKLmwGN2aygDQ&scisig=AAGBfm29Fft7twysMBY8kaz_LZnL0XPukw. Acesso em: 05 mar. 2023.
MOHAMMED, Mohammed A.; MOLES, Rebekah J.; CHEN, Timothy F. Impact of pharmaceutical care interventions on health-related quality-of-life outcomes: a systematic review and meta-analysis. Annals of Pharmacotherapy, v. 50, n. 10, p. 862-881, 2016.
NEWMAN, M. E. J. Networks: an introduction. Oxford ; New York: Oxford University Press, 2010. 772p.
NOOY, Wouter De; MRVAR, Andrej; BATAGELJ, Vladimir. Exploratory social network analysis with Pajek: revised and expanded edition for updated software. 3rd ed. New York: Cambridge University Press, 2018. Acesso em: 2 mar. 2023.
OTTE, Evelien; ROUSSEAU, Ronald. Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences. Journal of Information Science, [S. l.], v. 28, n. 6, p. 441–453, 2002. DOI: 10.1177/016555150202800601. Disponível em: https://doi.org/10.1177/016555150202800601. Acesso em: 2 mar. 2023.
PENNA, Giuseppe Della; MAGAZZENI, Daniele; OREFICE, Sergio. A spatial relation-based framework to perform visual information extraction. Knowledge and Information Systems, [S. l.], v. 30, n. 3, p. 667–692, 2012. DOI: 10.1007/s10115-011-0394-4. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s10115-011-0394-4. Acesso em: 2 mar. 2023.
PORTO, Fábio; ZIVIANI, Arthur. Ciência de Dados. Em: 2014, Rio de Janeiro. Anais [...]. . In: SEMINÁRIO DE GRANDES DESAFIOS DA COMPUTAÇÃO NO BRASIL. Rio de Janeiro: SBC, 2014. Disponível em: https://www.lncc.br/~ziviani/papers/III-Desafios-SBC2014-CiD.pdf. Acesso em: 2 mar. 2023.
SARACEVIC, Tefko. Interdisciplinary nature of information science. Ciência da informação, Brasília, v. 24, n. 1, p. 36–41, 1995. Disponível em: http://www.brapci.inf.br/_repositorio/2010/03/pdf_dd085d2c4b_0008887.pdf. Acesso em: 2 mar. 2023.
SOUZA, Queila; QUANDT, Carlos. Metodologia de análise de redes sociais. Em: DUARTE, F.; QUANDT, Carlos; SOUZA, Queila (eds.). O Tempo das redes. São Paulo: Perspectiva, 2008. p. 31–63. Disponível em: https://www.academia.edu/257818/Metodologia_De_An%C3%A1lise_De_Redes_Sociais. Acesso em: 2 mar. 2023.
VIRKUS, Sirje; GAROUFALLOU, Emmanouel. Data science from a library and information science perspective. Data Technologies and Applications, v. 53, n. 4, p. 422–441, 2019. DOI: 10.1108/DTA-05-2019-0076. Disponível em: https://doi.org/10.1108/DTA-05-2019-0076. Acesso em: 2 mar. 2023.
WASSERMAN, Stanley; FAUST, Katherine. Social network analysis: methods and applications. Cambridge, England; New York: Cambridge University Press, 1994.
ZHANG, Jinson. Visualization for information retrieval. Berlin: Springer, 2008.
ZHOU, XueZhong; MENCHE, Jörg; BARABÁSI, Albert-László; SHARMA, Amitabh. Human symptoms–disease network. Nature Communications, v. 5, n. 1, p. 4212, 2014. DOI: 10.1038/ncomms5212. Disponível em: https://www.nature.com/articles/ncomms5212. Acesso em: 2 mar. 2023.
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