Visualización de información sobre precios de medicamentos de la base de datos abierta de ANVISA con la ayuda del análisis de redes de información
Palabras clave:
Visualización de información, Análisis de redes de información, Descubrimiento del conocimiento, Ciencia de los datos, Ciencias de la Información, AnvisaResumen
Investigó y reveló relaciones entre variables de la base de datos abierta de Anvisa sobre precios de medicamentos. Utilizó una metodología cualitativa y aplicada, con 26.310 registros correspondientes al período de 2017 a 2021. Con el método de descubrimiento de conocimiento apoyado en técnicas de análisis de redes complejas y con el apoyo de software apropiado, se observó que los medicamentos más producidos por laboratorios Registrados son las que tienen la franja roja, mientras que las drogas de la franja negra tienen una producción y demanda más limitada debido al uso restringido. También hubo una alta producción de clases terapéuticas en las que el costo es de alrededor de R$ 100, lo que sugiere que la mayoría de los laboratorios apuntan a las clases C y D. Además, solo un laboratorio produce todos los medicamentos con un costo de producción superior a 1 millón de reales. Sin embargo, se necesitan más esfuerzos en el análisis de la base de datos para identificar otras relaciones entre las variables. También se observó que elementos de ambas áreas, Data Science y Information Science, fueron importantes para el desarrollo de la investigación, como el aspecto interdisciplinario, las técnicas ARS y la vocación de compromiso con los esfuerzos encaminados a la solución de problemas reales de la sociedad.
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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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