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Repositório do Desafio Datathon: O impacto da Dermatite Atópica na saúde pública

Primary LanguageJupyter NotebookApache License 2.0Apache-2.0

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Introdução

A dermatite atópica (DA) é uma doença crônica que se manifesta em crianças, mas que pode persistir até a adolescência. A DA tem 3 formas de apresentação: leve, moderada e grave. Quando a DA está na forma grave, necessita de internação. Segundo o IBGE há aproximadamente um universo de 27 milhões de crianças de até 9 anos no Brasil. Vários trabalhos mostram que a prevalência da doença pode chegar até 12%, assim, calcula-se que um número enorme de possíveis pacientes podem ter DA. Atualemte o sistema único de saúde (SUS) não disponibiliza o tratamento ideal aos pacientes com DA, tratamento este já disponível na assistência médica privada. A disponibilização do tratamento mais adequada aos pacientes do sistema público de saúde permitirá melhor controle da doença, evitando internações e diminuindo o impacto da DA na sociedade.

Objetivo

Gerar dados sobre o impacto da dermatite atópica na saúde pública do Brasil e do brasileiro, com o objetivo de responder as seguintes perguntas:

  1. Qual o custo anual médio dos pacientes com dermatite atópica grave para o sistema público de saúde?
  2. Como se caracteriza a utilização de recursos do sistema público de saúde por pacientes com DA moderada a grave?
  3. Qual a relação dos custos indiretos (licença médica, aposentadora precoce, DALY, etc) dos pacientes com dermatite atópica moderada a grave e seus cuidadores, comparando a outras doenças dermatológicas?

Métodos

Através da bases de dados disponibilizadas pelo Datathon e utilizando a linguagem de dados Python inicialmente, classificamos os pacientes com DA em 2 grupos: forma grave e forma leve a moderada. Esta classificação foi realizada levando-se em consideração as informações contidas nos dataset como: tipo de medição em uso, atendimento ambulatorial, número de internações e registros em APAC. Este novo dataset construído com os dados agrupados foi utilizado para responder as perguntas.

Tecnologia

Para responder as duas perguntas foi utilizado a linguagem de programação Python e os dados serão apresentados em um dashboard produzidos no Streamlit.

Resultados

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