Resumo Este estudo teórico-reflexivo teve como objetivo refletir sobre a contribuição da norma ISO/TR 12300:2016 para mapeamento de terminologias na área de enfermagem. Foram utilizados como base empírica a referida norma e artigos relacionados, analisando o conteúdo da norma e destacando os princípios de cardinalidade e equivalência. A norma apresenta bases conceituais e operacionais para o mapeamento, com a cardinalidade e a equivalência, ancorando a categorização dos resultados dos mapeamentos entre terminologias na área de enfermagem. A cardinalidade verifica os termos-alvo candidatos para representar o termo-fonte, enquanto a escala de grau de equivalência verifica a correspondência semântica. Entre os princípios inclusos na ISO/TR 12300:2016, a cardinalidade e a equivalência contribuem para a representação precisa dos resultados do processo de mapeamento cruzado e seu uso deve diminuir inconsistências.

Abstract This theoretical and reflective study aimed to assess the contribution of the ISO/TR 12300:2016 document for the mapping of nursing terminology. The referred document and related articles were used as an empirical framework. The study analyzed the content of the document, highlighting cardinality and equivalence principles. The standard presents conceptual and operational basis for mapping, with cardinality and equivalence as the support for the categorization of cross-terminology mapping in the area of nursing. Cardinality verifies candidate target terms to represent the source term, while the equivalence degree scale checks semantic correspondence. Among the principles included in the ISO/TR 12300:2016, cardinality and equivalence contribute to the accurate representation of the results of the cross-terminology mapping process and its use should decrease inconsistencies.

Resumen Este estudio teórico reflexivo tiene como fin reflexionar acerca del aporte de la norma ISO/TR 12300:2016 para el mapeo de terminologías en el área de enfermería. Fueron utilizados como base empírica la mencionada norma y artículos relacionados, analizando el contenido de la norma y destacando los principios de cardinalidad y equivalencia. La norma presenta bases conceptuales y operativas para el mapeo, con la cardinalidad y la equivalencia, anclando la categorización de los resultados de los mapeos entre terminologías en el área de enfermería. La cardinalidad verifica los términos meta candidatos para representar el término fuente, mientras que la escala de grado de equivalencia verifica la correspondencia semántica. Entre los principios incluidos en la ISO/TR 12300:2016, la cardinalidad y la equivalencia contribuyen a la representación precisa de los resultados del proceso de mapeo cruzado y su empleo debe de reducir inconsistencias.

Abstract This theoretical and reflective study aimed to assess the contribution of the ISO/TR 12300:2016 document for the mapping of nursing terminology. The referred document and related articles were used as an empirical framework. The study analyzed the content of the document, highlighting cardinality and equivalence principles. The standard presents conceptual and operational basis for mapping, with cardinality and equivalence as the support for the categorization of cross-terminology mapping in the area of nursing. Cardinality verifies candidate target terms to represent the source term, while the equivalence degree scale checks semantic correspondence. Among the principles included in the ISO/TR 12300:2016, cardinality and equivalence contribute to the accurate representation of the results of the cross-terminology mapping process and its use should decrease inconsistencies.

Resumen Este estudio teórico reflexivo tiene como fin reflexionar acerca del aporte de la norma ISO/TR 12300:2016 para el mapeo de terminologías en el área de enfermería. Fueron utilizados como base empírica la mencionada norma y artículos relacionados, analizando el contenido de la norma y destacando los principios de cardinalidad y equivalencia. La norma presenta bases conceptuales y operativas para el mapeo, con la cardinalidad y la equivalencia, anclando la categorización de los resultados de los mapeos entre terminologías en el área de enfermería. La cardinalidad verifica los términos meta candidatos para representar el término fuente, mientras que la escala de grado de equivalencia verifica la correspondencia semántica. Entre los principios incluidos en la ISO/TR 12300:2016, la cardinalidad y la equivalencia contribuyen a la representación precisa de los resultados del proceso de mapeo cruzado y su empleo debe de reducir inconsistencias.

Resumo Este estudo teórico-reflexivo teve como objetivo refletir sobre a contribuição da norma ISO/TR 12300:2016 para mapeamento de terminologias na área de enfermagem. Foram utilizados como base empírica a referida norma e artigos relacionados, analisando o conteúdo da norma e destacando os princípios de cardinalidade e equivalência. A norma apresenta bases conceituais e operacionais para o mapeamento, com a cardinalidade e a equivalência, ancorando a categorização dos resultados dos mapeamentos entre terminologias na área de enfermagem. A cardinalidade verifica os termos-alvo candidatos para representar o termo-fonte, enquanto a escala de grau de equivalência verifica a correspondência semântica. Entre os princípios inclusos na ISO/TR 12300:2016, a cardinalidade e a equivalência contribuem para a representação precisa dos resultados do processo de mapeamento cruzado e seu uso deve diminuir inconsistências.

RESUMO Objetivo: refletir sobre o uso de ferramentas computacionais no método de mapeamento cruzado entre terminologias clínicas. Método: estudo de reflexão. Resultados: o método de mapeamento cruzado consiste na obtenção de listagem de termos, por meio de extração e normalização; ligação entre os termos da listagem e os da base de referência, mediante regras previamente definidas; e agrupamento dos termos em categorias: combinação exata ou parcial ou, de maneira mais detalhada, termo similar, termo mais abrangente, termo mais restrito e termo não concordante. Realizado manualmente em muitos estudos, pode ser automatizado com a utilização do Unified Medical Language System (UMLS). A obtenção da listagem de termos pode ocorrer de forma automática por algoritmos de processamento de linguagem natural, sendo que a utilização de regras para identificação de informação em textos permite que o conhecimento do especialista seja acoplado ao algoritmo, podendo ser realizada por técnicas baseadas em Machine Learning. Quando se trata de mapeamento de termos utilizando o modelo de sete Eixos da Classificação Internacional para a Prática de Enfermagem (CIPE®), o processo também pode ser automatizado por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural, como o POS-tagger e o parser sintático. Conclusão: o método de mapeamento cruzado pode ser intensificado pelo uso de algoritmos de processamento de linguagem natural. No entanto, mesmo em casos de mapeamento automático, a validação dos resultados por especialistas não deve ser descartada.

ABSTRACT Objective: to reflect on the use of computational tools in the cross-mapping method between clinical terminologies. Method: reflection study. Results: the cross-mapping method consists of obtaining a list of terms through extraction and normalization; the connection between the terms of the list and those of the reference base, by means of predefined rules; and grouping of the terms into categories: exact or partial combination or, in more detail, similar term, more comprehensive term, more restricted term and non-agreeing term. Performed manually in many studies, it can be automated with the use of the Unified Medical Language System (UMLS). Obtaining the terms list can occur automatically by natural language processing algorithms, being that the use of rules to identify information in texts allows the expert's knowledge to be coupled to the algorithm, and it can be performed by techniques based on Machine Learning. When it comes to mapping terms using the 7-Axis model of the International Classification for Nursing Practice (ICNP®), the process can also be automated through natural language processing algorithms such as POS-tagger and the syntactic parser. Conclusion: the cross-mapping method can be intensified by the use of natural language processing algorithms. However, even in cases of automatic mapping, the validation of the results by specialists should not be discarded.

RESUMEN Objetivo: reflexionar sobre el uso de herramientas computacionales en el método de mapeo cruzado entre terminologías clínicas. Método: estudio de reflexión. Resultados: el método de mapeo cruzado consiste en la obtención de listado de términos, por medio de extracción y normalización; conexión entre los términos del listado y los de la base de referencia, mediante reglas previamente definidas; y agrupación de los términos en categorías: combinación exacta o parcial o, de manera más detallada, término similar, término más amplio, término más restringido y término no concordante. Realizado manualmente en muchos estudios, puede ser automatizado con el uso del Unified Medical Language System (UMLS). La obtención del listado de términos puede ocurrir de forma automática por algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, siendo que la utilización de reglas para identificación de información en textos permite que el conocimiento del especialista sea acoplado al algoritmo, pudiendo ser realizado por técnicas basadas en Machine Learning. Cuando se trata de mapeo de términos utilizando el modelo de siete Ejes de la Clasificación Internacional para la Práctica de Enfermería (CIPE®), el proceso también puede ser automatizado a través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, como el POS-tagger y el parser sintático. Conclusión: el método de mapeo cruzado puede ser intensificado por el uso de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, incluso en casos de asignación automática, la validación de los resultados por expertos no debe descartarse.

ABSTRACT Objective: to reflect on the use of computational tools in the cross-mapping method between clinical terminologies. Method: reflection study. Results: the cross-mapping method consists of obtaining a list of terms through extraction and normalization; the connection between the terms of the list and those of the reference base, by means of predefined rules; and grouping of the terms into categories: exact or partial combination or, in more detail, similar term, more comprehensive term, more restricted term and non-agreeing term. Performed manually in many studies, it can be automated with the use of the Unified Medical Language System (UMLS). Obtaining the terms list can occur automatically by natural language processing algorithms, being that the use of rules to identify information in texts allows the expert's knowledge to be coupled to the algorithm, and it can be performed by techniques based on Machine Learning. When it comes to mapping terms using the 7-Axis model of the International Classification for Nursing Practice (ICNP®), the process can also be automated through natural language processing algorithms such as POS-tagger and the syntactic parser. Conclusion: the cross-mapping method can be intensified by the use of natural language processing algorithms. However, even in cases of automatic mapping, the validation of the results by specialists should not be discarded.

RESUMEN Objetivo: reflexionar sobre el uso de herramientas computacionales en el método de mapeo cruzado entre terminologías clínicas. Método: estudio de reflexión. Resultados: el método de mapeo cruzado consiste en la obtención de listado de términos, por medio de extracción y normalización; conexión entre los términos del listado y los de la base de referencia, mediante reglas previamente definidas; y agrupación de los términos en categorías: combinación exacta o parcial o, de manera más detallada, término similar, término más amplio, término más restringido y término no concordante. Realizado manualmente en muchos estudios, puede ser automatizado con el uso del Unified Medical Language System (UMLS). La obtención del listado de términos puede ocurrir de forma automática por algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, siendo que la utilización de reglas para identificación de información en textos permite que el conocimiento del especialista sea acoplado al algoritmo, pudiendo ser realizado por técnicas basadas en Machine Learning. Cuando se trata de mapeo de términos utilizando el modelo de siete Ejes de la Clasificación Internacional para la Práctica de Enfermería (CIPE®), el proceso también puede ser automatizado a través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, como el POS-tagger y el parser sintático. Conclusión: el método de mapeo cruzado puede ser intensificado por el uso de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, incluso en casos de asignación automática, la validación de los resultados por expertos no debe descartarse.

RESUMO Objetivo: refletir sobre o uso de ferramentas computacionais no método de mapeamento cruzado entre terminologias clínicas. Método: estudo de reflexão. Resultados: o método de mapeamento cruzado consiste na obtenção de listagem de termos, por meio de extração e normalização; ligação entre os termos da listagem e os da base de referência, mediante regras previamente definidas; e agrupamento dos termos em categorias: combinação exata ou parcial ou, de maneira mais detalhada, termo similar, termo mais abrangente, termo mais restrito e termo não concordante. Realizado manualmente em muitos estudos, pode ser automatizado com a utilização do Unified Medical Language System (UMLS). A obtenção da listagem de termos pode ocorrer de forma automática por algoritmos de processamento de linguagem natural, sendo que a utilização de regras para identificação de informação em textos permite que o conhecimento do especialista seja acoplado ao algoritmo, podendo ser realizada por técnicas baseadas em Machine Learning. Quando se trata de mapeamento de termos utilizando o modelo de sete Eixos da Classificação Internacional para a Prática de Enfermagem (CIPE®), o processo também pode ser automatizado por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural, como o POS-tagger e o parser sintático. Conclusão: o método de mapeamento cruzado pode ser intensificado pelo uso de algoritmos de processamento de linguagem natural. No entanto, mesmo em casos de mapeamento automático, a validação dos resultados por especialistas não deve ser descartada.

Introdução Com a crescente usabilidade da tecnologia na área da saúde, este artigo aborda a utilização de um sistema especialista (SE) para identificar o perfil sensorial de pacientes a iniciarem o tratamento de Terapia Ocupacional, permitindo ao profissional tomar decisões assertivas no estabelecimento de prioridades no plano terapêutico.Objetivo Construir um sistema de apoio à decisão a partir do Infant/Toddler Sensory Profile.Método Estruturação de um SE baseado no Infant/Toddler Sensory Profile, a partir da tradução para o português dos termos contidos neste instrumento, identificação das variáveis e valores de domínio envolvidos; e a construção das respectivas regras de produção.Resultados Para a construção do SE foram cadastradas 12 variáveis, destas 6 foram tratadas como variáveis-objetivo, sendo construídas 20 regras.Conclusão O SE construído constitui apoio importante ao terapeuta ocupacional no processo de tomada de decisão sobre o plano terapêutico, determinando as prioridades e respeitando o perfil sensorial de cada criança. Além disso, é preciso salientar que não há um sistema equivalente.

Introduction Based on the increasing usability of technology in healthcare, this paper discusses the use of an expert system (ES) to identify the sensory profile of patients starting Occupational Therapy, allowing the professional to make assertive decisions in establishing priorities in the therapeutic plan.Objective To develop a decision support system from the Infant/Toddler Sensory Profile.Method Structuring of an ES based on Infant/Toddler Sensory Profile, from terms translation into Portuguese, identification of variables and domain values involved, and construction of production rules.Results Twelve variables were registered for the construction of the ES, 6 of these were treated as goal-variables, 20 rules being built.Conclusion This ES is an important support to the occupational therapist in the decision-making process of treatment plans, determining priorities and respecting the sensory profile of each child. In addition, it must be noted that there is no equivalent system.

Objetivou-se elaborar um Conjunto de Dados Essenciais de Enfermagem para Atendimento às Portadoras de Endometriose (CDEEPE) e representá-lo por arquétipos. Pesquisa exploratória, aplicada com participação de especialistas, realizada no Laboratório de Informática em Saúde da PUCPR, entre fevereiro e novembro de 2010. Foi dividida em duas etapas: construção e avaliação do CDEEPE, que abordou as fases do Processo de Enfermagem e as Necessidades Humanas Básicas; e desenvolvimento dos arquétipos, a partir do conjunto definido. O CDEEPE foi avaliado, por médicos e enfermeiros, com média consensual de 95,9% e foi especificado contendo 51 dados. Para representá-lo, foi criado o arquétipo "Percepção dos Órgãos e Sentidos". Este estudo possibilitou identificar informações importantes para a prática de enfermagem, contribuindo para informatização e aplicação do Processo de Enfermagem no cuidado prestado. O CDEEPE foi base para criação do arquétipo, que possibilitará os registros de forma estruturada, organizada, eficiente, interoperável e semântica.

This study aimed to develop an Essential Data Set for Nursing Care of Patients with Endometriosis (CDEEPE), represented by archetypes. An exploratory applied research with specialists' participation that was carried out at Heath Informatics Laboratory of PUCPR, between February and November of 2010. It was divided in two stages: CDEEPE construction and evaluation including Nursing Process phases and Basic Human Needs, and archetypes development based on this data set. CDEEPE was evaluated by doctors and nurses with 95.9% of consensus and containing 51 data items. The archetype "Perception of Organs and Senses" was created to represents this data set. This study allowed identifying important information for nursing practices contributing to computerization and application of nursing process during care. The CDEEPE was the basis for archetype creation, that will make possible structured, organized, efficient, interoperable, and semantics records.

El objetivo era desarrollar un conjunto mínimo de datos esenciales para la atención de enfermería de pacientes con endometriosis (CDEEPE,) y lo representa por arquetipos. Investigación exploratoria aplicada con la participación de especialistas que se llevó a cabo en el Laboratorio de Informática de la Salud de PUCPR entre febrero y noviembre de 2010. Estaba dividido en dos etapas: construcción y evaluación del CDEEPE, incluyendo las fases del proceso de enfermería y las necesidades humanas básicas y el desarrollo de los arquetipos basados en del conjunto de datos definido. El CDEEPE fue evaluado por los médicos y enfermeras con un promedio de consenso del 95,9% y se especificó con 51 elementos de datos. El arquetipo de "Percepción de órganos y los sentidos" fue creado para representa este conjunto de datos. Este estudio permitió identificar la información importante para las prácticas de enfermería contribuyen a la informatización y la aplicación del proceso de enfermería durante la atención. El CDEEPE fue la base para la creación de arquetipo, que hará posibles los registros estructurado, organizado, eficiente, interoperable y semántico.

This study aimed to develop an Essential Data Set for Nursing Care of Patients with Endometriosis (CDEEPE), represented by archetypes. An exploratory applied research with specialists' participation that was carried out at Heath Informatics Laboratory of PUCPR, between February and November of 2010. It was divided in two stages: CDEEPE construction and evaluation including Nursing Process phases and Basic Human Needs, and archetypes development based on this data set. CDEEPE was evaluated by doctors and nurses with 95.9% of consensus and containing 51 data items. The archetype "Perception of Organs and Senses" was created to represents this data set. This study allowed identifying important information for nursing practices contributing to computerization and application of nursing process during care. The CDEEPE was the basis for archetype creation, that will make possible structured, organized, efficient, interoperable, and semantics records.

El objetivo era desarrollar un conjunto mínimo de datos esenciales para la atención de enfermería de pacientes con endometriosis (CDEEPE,) y lo representa por arquetipos. Investigación exploratoria aplicada con la participación de especialistas que se llevó a cabo en el Laboratorio de Informática de la Salud de PUCPR entre febrero y noviembre de 2010. Estaba dividido en dos etapas: construcción y evaluación del CDEEPE, incluyendo las fases del proceso de enfermería y las necesidades humanas básicas y el desarrollo de los arquetipos basados en del conjunto de datos definido. El CDEEPE fue evaluado por los médicos y enfermeras con un promedio de consenso del 95,9% y se especificó con 51 elementos de datos. El arquetipo de "Percepción de órganos y los sentidos" fue creado para representa este conjunto de datos. Este estudio permitió identificar la información importante para las prácticas de enfermería contribuyen a la informatización y la aplicación del proceso de enfermería durante la atención. El CDEEPE fue la base para la creación de arquetipo, que hará posibles los registros estructurado, organizado, eficiente, interoperable y semántico.

Objetivou-se elaborar um Conjunto de Dados Essenciais de Enfermagem para Atendimento às Portadoras de Endometriose (CDEEPE) e representá-lo por arquétipos. Pesquisa exploratória, aplicada com participação de especialistas, realizada no Laboratório de Informática em Saúde da PUCPR, entre fevereiro e novembro de 2010. Foi dividida em duas etapas: construção e avaliação do CDEEPE, que abordou as fases do Processo de Enfermagem e as Necessidades Humanas Básicas; e desenvolvimento dos arquétipos, a partir do conjunto definido. O CDEEPE foi avaliado, por médicos e enfermeiros, com média consensual de 95,9% e foi especificado contendo 51 dados. Para representá-lo, foi criado o arquétipo "Percepção dos Órgãos e Sentidos". Este estudo possibilitou identificar informações importantes para a prática de enfermagem, contribuindo para informatização e aplicação do Processo de Enfermagem no cuidado prestado. O CDEEPE foi base para criação do arquétipo, que possibilitará os registros de forma estruturada, organizada, eficiente, interoperável e semântica.

INTRODUÇÃO: Cada vez mais, são necessários prontuários eletrônicos de pacientes (PEP) que contemplem informações específicas para a fisioterapia e que atendam aos requisitos de padronização e comunicação de dados. A modelagem baseada em arquétipos pode permitir a construção de PEP que atendem às necessidades da assistência ao paciente, garantindo a interoperabilidade entre sistemas e a sua usabilidade. Nesse contexto, a criação dos arquétipos é um passo crucial e determinante para um PEP específico e adequado para avaliação fisioterapêutica dos pacientes com lesão medular espinhal (LME). O objetivo deste estudo foi criar arquétipos e representá-los a partir da definição de um conjunto de dados clínicos para avaliação fisioterapêutica funcional de pacientes com LME, descrevendo os desafios, as dificuldades e as perspectivas durante o desenvolvimento e a modelagem do sistema. MÉTODO: Estudo exploratório, qualitativo e parcialmente observacional, dividido em duas fases: definição e validação dos dados clínicos para avaliação fisioterapêutica funcional de pacientes com LME e desenvolvimento dos arquétipos a partir dos dados definidos, utilizando a ferramenta OpenEHR Archetype Editor. RESULTADOS: Foram criados 24 arquétipos a partir da elaboração de um conjunto de dados para avaliação fisioterapêutica funcional de pacientes com LME. Em seguida, foi elaborado um protótipo a partir do arquétipo "Mobilidade" da parte "Avaliação Motora", para visualizar a interface do PEP. CONCLUSÃO: O conjunto formado serviu como base essencial para criação dos arquétipos. Esta abordagem favorece uma avaliação funcional com dados relevantes e permite uma avaliação completa, adequada e com facilidade de acesso aos dados.

INTRODUCTION: Electronic health records (EHR) that contemplate specific information for physiotherapy and cater to the required standard and data communication are more necessary each day. Archetype based modeling may allow the construction of EHR that attempts the patient's assistance needs, ensuring the interoperability between systems and its usability. In these circumstances, the archetype creation is a crucial and determinant step for a specific and adequate EHR for physical therapy evaluation of patients with spinal cord injury (SCI). The aim of this study was to create archetypes and represent through the definition of a clinical data set for evaluation of patients with SCI, describing the challenges, the difficulties and the perspectives during the system's development and the modeling. METHODS: Exploratory study, divided in two phases: definition and validation of clinical data set for physical therapy functional evaluation of patients with SCI and archetype development based on the data defined, using the OpenEHR Archetype Editor. RESULTS: 24 archetypes were created after the development of a data set for physical therapy functional evaluation of patients with SCI. After that, a prototype was developed after the archetype "Mobility" of the "Motor Evaluation" part to visualize the EHR interface. CONCLUSION: The data set developed was essential for the archetype's creation. This approach facilitates a functional evaluation with relevant data, and allows a complete and adequate evaluation with easy access to the data.

O Programa de Aprendizagem de Ginecologia e Obstetrícia da PUC-PR adota a aprendizagem baseada em problemas como metodologia de aprendizagem. Neste programa, são executados diversos casos clínicos que compõem seu conteúdo. Para cada caso clínico, os professores definem uma semiologia principal e as respectivas semiologias secundárias, a fim de definir o conjunto de ações ou procedimentos que os alunos devem executar. Visando à inserção das tecnologias da informação e comunicação no aprendizado dos alunos, foi desenvolvido um sistema que permite obter, passo a passo, as ações e procedimentos executados pelos alunos. O objetivo geral deste trabalho é conceber um modelo matemático e computacional que permita obter índices de similaridade entre as semiologias definidas pelos professores e as executadas pelos alunos.

The Undergraduate Course in Obstetrics and Gynecology at the Catholic University in Paraná State, Brazil, is based on problem-based learning. The program analyzes various clinical cases to form the course content. For each clinical case, the professors define the primary patient work-up protocol and the corresponding clinical/diagnostic techniques, in order to establish the set of measures or procedures that students are expected to perform. In order to include information and communication technologies in the students' learning process, developed a system that allows the students to follow a step-by-step approach to these measures and procedures. The overall objective of the current article was to design a mathematical and computational model that allows obtaining indices of similarity between the patient work-up approaches defined by the professors and those actually performed by students.

O estudo busca identificar padrões de características materno-fetais na predição da mortalidade infantil, por meio da incorporação de técnicas inovadoras, como a Mineração de Dados, que se mostram relevantes em Saúde Pública. Foi elaborada uma base de dados, com óbitos infantis analisados pelos Comitês de Prevenção da Mortalidade Infantil de 2000 a 2004, a partir da integração dos Sistemas de Informações de Nascidos Vivos, da Mortalidade e da Investigação da Mortalidade Infantil no Estado do Paraná. O programa da mineração foi o WEKA, de uso livre. A mineração faz busca em banco de dados e fornece regras que devem ser analisadas para transformação em informação útil. Após a mineração, selecionaram-se 4.230 regras, por exemplo: mãe adolescente e peso ao nascer < 2.500g, ou parto pós-termo e mãe adolescente com outro filho, ou com afecções maternas, aumentam o risco para óbito neonatal. Vê-se a necessidade de estabelecer maior atenção às adolescentes, às crianças com peso ao nascer < 2.500g, pós-termo e filhas de mães com afecções maternas, confirmando resultados de outros estudos.

This study aims to identify patterns in maternal and fetal characteristics in the prediction of infant mortality by incorporating innovative techniques like data mining, with proven relevance for public health. A database was developed with infant deaths from 2000 to 2004 analyzed by the Committees for the Prevention of Infant Mortality, based on integration of the Information System on Live Births (SINASC), Mortality Information System, and Investigation of Infant Mortality in the State of Paraná. The data mining software was WEKA (open source). The data mining conducts a database search and provides rules to be analyzed to transform the data into useful information. After mining, 4,230 rules were selected: teenage pregnancy plus birth weight < 2,500g, or post-term birth plus teenage mother with a previous child or intercurrent conditions increase the risk of neonatal death. The results highlight the need for greater attention to teenage mothers, newborns with birth weight < 2,500g, post-term neonates, and infants of mothers with intercurrent conditions, thus corroborating other studies.

O estudo busca identificar padrões de características materno-fetais na predição da mortalidade infantil, por meio da incorporação de técnicas inovadoras, como a Mineração de Dados, que se mostram relevantes em Saúde Pública. Foi elaborada uma base de dados, com óbitos infantis analisados pelos Comitês de Prevenção da Mortalidade Infantil de 2000 a 2004, a partir da integração dos Sistemas de Informações de Nascidos Vivos, da Mortalidade e da Investigação da Mortalidade Infantil no Estado do Paraná. O programa da mineração foi o WEKA, de uso livre. A mineração faz busca em banco de dados e fornece regras que devem ser analisadas para transformação em informação útil. Após a mineração, selecionaram-se 4.230 regras, por exemplo: mãe adolescente e peso ao nascer < 2.500g, ou parto pós-termo e mãe adolescente com outro filho, ou com afecções maternas, aumentam o risco para óbito neonatal. Vê-se a necessidade de estabelecer maior atenção às adolescentes, às crianças com peso ao nascer < 2.500g, pós-termo e filhas de mães com afecções maternas, confirmando resultados de outros estudos.

This study aims to identify patterns in maternal and fetal characteristics in the prediction of infant mortality by incorporating innovative techniques like data mining, with proven relevance for public health. A database was developed with infant deaths from 2000 to 2004 analyzed by the Committees for the Prevention of Infant Mortality, based on integration of the Information System on Live Births (SINASC), Mortality Information System, and Investigation of Infant Mortality in the State of Paraná. The data mining software was WEKA (open source). The data mining conducts a database search and provides rules to be analyzed to transform the data into useful information. After mining, 4,230 rules were selected: teenage pregnancy plus birth weight < 2,500g, or post-term birth plus teenage mother with a previous child or intercurrent conditions increase the risk of neonatal death. The results highlight the need for greater attention to teenage mothers, newborns with birth weight < 2,500g, post-term neonates, and infants of mothers with intercurrent conditions, thus corroborating other studies.