Esta é uma versão desatualizada publicada em 2023-04-12. Leia a versão mais recente.

Artificial neural network applied in the analysis of health-related quality of life of adolescents / Rede neural artificial aplicada na análise da qualidade de vida de adolescentes

Autores

DOI:

https://doi.org/10.9789/2175-5361.rpcfo.v15.11997

Palavras-chave:

Adolescente, Qualidade de vida, Saúde pública

Resumo

Objetivo: construir um modelo que explique a qualidade de vida em adolescentes escolares a partir do instrumento KIDSCREEN-27 por meio da criação de uma rede neural artificial. Método: estudo transversal e analítico com 635 adolescentes utilizando-se o KIDSCREEN-27. Foi desenvolvida uma rede neural artificial com quatro camadas para avaliar a variável qualidade de vida por meio da média das respostas. Para as três primeiras camadas de neurônios foi utilizada função logística como função de transferência e para a ativação foi utilizada função linear. Resultados: a rede neural alcançou acurácia de 98,96% e quando comparadas as dimensões do KIDSCREEN-27 com sexo e prática de atividades físicas todas apresentaram associação estatística significativa, exceto as dimensões suporte social e grupo de pares e ambiente escolar. Conclusão: os resultados podem ter importantes consequências para a identificação de adolescentes em risco e o direcionamento de políticas públicas de saúde.

 

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Adélia Dayane Guimarães Fonseca, Universidade federal de Juiz de Fora

Enfermeira, Doutora em ciências da saúde, professora do departamento de enfermagem da Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora, Minas Gerais – Brasil.

Rene Ferreira da Silva Junior, Universidade Estadual de Montes Claros

Enfermeiro, Doutorando em ciências da saúde, professor de enfermagem no Instituto Federal do Sul de Minas Gerais, Machado, Minas Gerais - Brasil.

Murilo Cesar Osorio Camargos Filho, Universidade Estadual de Montes Claros

Engenheiro, Mestre em produção vegetal, professor do departamento de engenharia agrícola e ambiental do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais, Januária, Minas Gerais – Brasil.

Marcos Flávio Silveira Vasconcelos Dangelo, Universidade Estadual de Montes Claros

Engenheiro, Doutor em engenharia elétrica, professor do departamento de ciência da informação da Universidade Estadual de Montes Claros, Montes Claros, Minas Gerais – Brasil.

Joanilva Ribeiro Lopes, Universidade Estadual de Montes Claros

Enfermeira, Doutora em ciências da saúde, professora do departamento de enfermagem da Universidade Estadual de Montes Claros, Montes Claros, Minas Gerais – Brasil.

Carla Silvana de Oliveira e Silva , Universidade Estadual de Montes Claros

Enfermeira, Doutora em ciências, professora do programa de pós-graduação em ciências da saúde, Universidade Estadual de Montes Claros, Montes Claros, Minas Gerais - Brasil.

Referências

Agathão BT, Reichenheim ME, Moraes CL. Health-related quality of life of adolescent students. Cien Saude Colet. [Internet]. 2018 [acesso em 10 de março 2022]; 23(2). Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29412423/.

Emerich BF, Gava GB. Caderno de promoção da saúde de adolescentes na atenção básica. Campinas, SP: IPADS; 2019.

Alves MAR, Pinto GMC, Stadler H, Pedroso B. Application of KIDSCREEN-27 instrument in children and adolescents: comparison between boys and girls at puberty. Revista Stricto Sensu. [Internet]. 2016 [acesso em 10 de março 2022]; 1(1). Disponível em: https://www.scielo.br/j/prc/a/LtpDgyKn7vXSZy4LBz9wHfN/?lang=en&format=pdf.

Andersen JR, Natvig GK, Aadland E, Moe VF, Kolotkin RL, Anderssen SA, et al. Associations between health-related quality of life, cardiorespiratory fitness, muscle strength, physical activity and waist circumference in 10-year-old children: the ASK study. Qual Life Res. [Internet]. 2017 [acesso em 13 de março 2022];26(12). Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28656535/.

Andersen JR, Natvig GK, Haraldstad K, Skrede T, Aadland E, Resaland GK. Psychometric properties of the Norwegian version of the KIDSCREEN-27 questionnaire. Health Qual Life Outcomes. [Internet]. 2016 [acesso em 20 de março 2022];14(58). Disponível em: https://hqlo.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12955-016-0460-4.

Bagheri Z, Jafari P, Tashakor E, Kouhpayeh A, Riazi H. Assessing whether measurement invariance of the KIDSCREEN-27 across child-parent dyad depends on the child gender: a multiple group confirmatory factor analysis. Glob J Health Sci. [Internet]. 2014 [acesso em 10 de abril 2021]; 6(5). Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25169000/.

Baquero OS, Santana LMR, Chiaravalloti-Neto F. Dengue forecasting in São Paulo city with generalized additive models, artificial neural networks and seasonal autoregressive integrated moving average models. PLoS One. [Internet]. 2018 [acesso em 2 de maio 2021]; 13(4). Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0195065.

Basheer IA, Hajmeer M. Artificial Neural Networks: Fundamentals, Computing, Design, and Application. J Microbiol Methods. [Internet]. 2000 [acesso em 10 de maio 2021]; 43(1). Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167701200002013.

Bertoletti J, Marx GC, Hattge SP, Pellanda LC. Health-related quality of life in adolescents with congenital heart disease. Cardiol Young. [Internet]. 2015 [acesso em 12 de julho 2021]; 25(3). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24674735/.

Braga AP, Carvalho ACPLF, Ludermir TB. Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. Rio de Janeiro: LTC; 2000.

Centers for Disease Control and Prevention. Measuring Healthy Days: population assessment of health-related quality of life. Atlanta: CDC; 2000.

Cui W, Zack MM, Wethington H. Health-related quality of life and body mass index among US adolescents. Qual Life Res. [Internet]. 2014 [acesso em 7 de outubro 2021];23(7). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24526296/.

Ferneda E. Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de informação. Ci Inf. [Internet]. 2006 [acesso em 10 de outubro 2021]; 35(1). Disponível em: https://www.scielo.br/j/ci/a/SQ9myjZWLxnyXfstXMgCdcH/abstract/?lang=pt.

Foundation Health Measure Report. Health-Related Quality of Life and Well-Being. Healthy People. [Internet]. 2020 [acesso em 12 de outubro 2021]; 1(1). Disponível em: https://www.healthypeople.gov/2020/about/foundation-health-measures/Health-Related-Quality-of-Life-and-Well-Being.

Gaspar T, Matos MG. Qualidade de vida em crianças e adolescentes: Versão portuguesa dos instrumentos KIDSCREEN-52. Cruz Quebrada: Gráfica Europam; 2008.

Grad FP. The Preamble of the Constitution of the World Health Organization. Bulletin of the World Health Organization. [Internet]. 2002 [acesso em 20 de novembro 2021]; 80(12). Available from: https://www.scielosp.org/pdf/bwho/2002.v80n12/981-981/en.

Idler EL, Benyamini Y. Self-rated health and mortality: a review of twenty-seven community studies. J Health Soc Behav. [Internet]. 1997 [acesso em 22 de novembro 2021]; 38(1). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9097506/.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo Demográfico 2010: características da população e dos domicílios. Rio de Janeiro: IBGE; 2011.

Farias-Júnior JC, Loch MR, Lima-Neto AJ, Sales JM, Ferreira FELL. Reproducibility, internal consistency, and construct validity of KIDSCREEN-27 in Brazilian adolescents. Cad Saúde Pública. [Internet]. 2017 [acesso em 10 de dezembro 2021]; 33(9). Available from: https://www.scielo.br/j/csp/a/cP7VntCwmHPQ9p5yhsh9DTC/abstract/?lang=en.

Kupusinac A, Stokić E, Doroslovački R. Predicting body fat percentage based on gender, age and BMI by using artificial neural networks. Comput Methods Programs Biomed. [Internet]. 2014 [acesso em 15 de dezembro 2021]; 113(2). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24275480/.

Maria WB, Guimarães ACA, Mathias TS. Estilo de vida de adolescentes de escolas públicas e privadas de Florianópolis-SC. Rev. Ed. Física UEM. [Internet]. 2009 [acesso em 20 de dezembro 2021]; 20(4). Disponível em: https://periodicos.uem.br/ojs/index.php/RevEducFis/article/view/6943.

Ng JY, Burnett A, Ha AS, Sum KW. Psychometric properties of the Chinese (Cantonese) versions of the KIDSCREEN health-related quality of life questionnaire. Qual Life Res. [Internet]. 2015 [acesso em 2 de janeiro 2020];24(10). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25861912/.

Ravens-Sieberer U, Herdman M, Devine J, Otto C, Bullinger M, Rose M, et al. The European KIDSCREEN approach to measure quality of life and well-being in children: development, current application, and future advances. Qual Life Res. [Internet]. 2014 [acesso em 10 de março 2021]; 23(3). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23686556/.

Soares AH, Martins AJ, Lopes MC, Britto JA, Oliveira CQ, Moreira MC. Quality of life of children and adolescents: a bibliographical review. Cien Saude Colet. [Internet]. 2011 [acesso em 10 de março 2021]; 16(7). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21808907/.

Stevanovic D, Jafari P. A cross-cultural study to assess measurement invariance of the KIDSCREEN-27 questionnaire across Serbian and Iranian children and adolescents. Qual Life Res. [Internet]. 2015 [acesso em 12 de março 2021]; 24(1). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25034175/.

The KIDSCREEN Group Europe. The KIDSCREEN questionnaires: Quality of life questionnaires for children and adolescents. Germany: Armin Vahrenhorst; 2006.

World Health Organization (WHO). Constitution of the World Health Organization. New York: WHO; 1948.

World Health Organization (WHO). Global Accelerated Action for the Health of Adolescents (AA-HA!): guidance to support country implementation. Geneva: World Health Organization; 2017.

World Health Organization (WHO). Salud para los adolescentes del mundo: Una segunda oportunidad en la segunda década. Geneva: World Health Organization; 2014.

Wu D, Warwick K, Ma Z, Gasson MN, Burgess JG, Pan S, et al. Prediction of Parkinson's disease tremor onset using a radial basis function neural network based on particle swarm optimization. Int J Neural Syst. [Internet]. 2010 [acesso em 20 de março 2022]; 20(2). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20411594/.

Publicado

2023-04-06 — Atualizado em 2023-04-12

Versões

Como Citar

1.
Guimarães Fonseca AD, da Silva Junior RF, Osorio Camargos Filho MC, Silveira Vasconcelos Dangelo MF, Ribeiro Lopes J, Silvana de Oliveira e Silva C. Artificial neural network applied in the analysis of health-related quality of life of adolescents / Rede neural artificial aplicada na análise da qualidade de vida de adolescentes. Rev. Pesqui. (Univ. Fed. Estado Rio J., Online) [Internet]. 12º de abril de 2023 [citado 22º de dezembro de 2024];15:e-11997. Disponível em: https://seer.unirio.br/cuidadofundamental/article/view/11997

Edição

Seção

Artigo Original

Plum Analytics