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Dissertação

{pt_PT=Feature analysis to predict treatment outcome in rheumatoid arthritis} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=As doenças reumáticas estão a causar um grande impacto no dia-a-dia dos pacientes, e embora não sendo fatais, estas doenças causam uma dor severa e podem prejudicar a qualidade de vida. Dor, redução de movimento e das funções do sistema músculo-esquelético caracterizam esta patologia. Uma destas doenças é a Artrite Reumatóide, uma doença crónica, sendo o foco desta tese. Medicamentos antirreumáticas modificadoras de doença (DMARDs) têm sido o tratamento convencional para a AR. Infelizmente, um terço dos pacientes não responde ao mesmo, e muito não conseguem manter uma boa resposta. Para estes, tratamentos biológicos são a alternativa clinica, mas não existe um biomarcador que preveja tanto o código de resposta como o tratamento biológico. É utlizada a base de dados de Reuma.pt, desenvolvido pela Sociedade Portuguesa de Reumatologia, contendo apenas pacientes com tratamento biológico. Algumas modificações são aplicadas nesta base de dados para apresentar estes dados num formato de série temporal. Tendo isto em consideração, são comparados diferentes métodos de classificação, com e sem seleção de atributos. Para além disso, três casos de estudo são introduzidos, sendo que um destes é o resultado da base de dados (dados de séries temporais) e os outros dois apresentam as suas características durante o tempo (sumarização dos dados e representação dos dados). Para além disso, é possível prever o código de resposta ao 24º mês no 6º mês de consulta, com uma exatidão de 65%. Este é um trabalho exploratório, com foco inicial no tratamento dos dados para permitir estudos futuros nesta área., en=Rheumatic diseases are causing a major impact in the daily life of the patients and although not fatal, these diseases cause severe pain and can impair life quality. Pain, reduction of movement and function of the musculoskeletal system characterize these pathologies. One of these diseases is rheumatoid arthritis (RA), a chronic condition, being the focus of this thesis. Conventional disease-modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) have long been the mainstream treatment for RA. Unfortunately, one third of the patients fail to respond and many are not able to sustain a good response. For these, biologic treatments provide a clinical alternative but there is no biomarker to predict both response code and biologic treatment. One uses the Reuma.pt database, developed by the Portuguese Society of Rheumatology (SPR), containing only biologic treatment patients. Some modifications are applied to the database in order to present the data in a time-series format. Taking this into account, it is compared different classification methods with and without feature selection. Further, three cases studies are introduced, being one the data resulted from the database (time series data) and the other two presenting their characteristics through time (data summarization and data representation). One concludes that the case studies containing information about the features perform better than the remaining. Besides, it is possible to forecast the response code at the 24th month in the 6th-month appointment, with an accuracy of 65%. This is an exploratory work, where the initial focus was on data treatment to enable future studies in this field.}
Keywords: {pt=doenças reumáticas, tratamento biológico, classificação, série-temporal, representação dos dados, sumarização dos dados, en=rheumatic diseases, biologic treatment, classification, time-series, data representation, data summarization}

Discussão: novembro 29, 2017, 14:0