APLICAÇÃO DE CLUSTERIZAÇÃO NA ANÁLISE DE PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS SOBRE RADIOLOGIA NO PERÍODO DA COVID-19

Autores

DOI:

https://doi.org/10.53612/recisatec.v1i5.51

Palavras-chave:

Clusterização, Radiologia, Diagnóstico por imagem, COVID-19, Análise por Conglomerados

Resumo

Este estudo apresenta os resultados de uma pesquisa aplicada que teve a finalidade de identificar e analisar o que a comunidade científica mundial está publicando sobre os temas radiologia e diagnóstico por imagem no período da pandemia causada pelo vírus da COVID-19, a pandemia causada pelo novo coronavírus colocou em evidência o papel fundamental da radiologia e diagnóstico por imagem, e a importância que os profissionais da saúde desempenham na sociedade. No estudo foram analisados 568 estudos extraídos na base de dados Scopus com os descritores "radiology and imaging diagnosis" e "COVID-19". A análise foi realizada por meio da ferramenta Orange Canvas mediante a técnica de clusterização. Como resultado, foi descoberto que os estudos estão direcionados para protocolos de radiologia para diagnóstico, gestão e processos básicos de trabalho da radiologia em suas atividades diárias. Um mapa mental foi proposto, a fim de sintetizar o agrupamento das descobertas dos estudos e também nesta síntese as evidências da falta de preocupação com a saúde do trabalhador de radiologia no momento da pandemia.

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Biografia do Autor

Caroline de Medeiros

Professora do Curso Superior de Tecnologia em Radiologia do Instituto Federal de Santa Catarina ( IFSC ). Doutoranda do  Programa de pós-graduação de Enfermagem do Departamento de Enfermagem da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), bolsita do programa UNIEDU- SC.

Jaime Miranda Júnior, UFSC

Doutorando em EGC-UFSC. Possui mestrado em Ciências da Computação pelo Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco, graduação em Engenharia de Computação pela Universidade do Vale do Itajaí. Atualmente é Analista de Tecnologia da Informação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina e professor do Centro Universitário Municipal de São José. Atuou como Professor Pesquisador nos programas UaB e eTEC . Tem experiência nas em engenharia de software, análise, desenvolvimento e implantação de sistemas, e processos de negócio.

Denise Elvira Pires de Pires, UFSC

Graduada em Enfermagem pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1977), Mestrado em Sociologia Política pela Universidade Federal de Santa Catarina (1988), Doutorado em Ciências Sociais pela Universidade Estadual de Campinas (1996), Pós-Doutorado na University of Amsterdam (2003-2004). Professora titular da Universidade Federal de Santa Catarina, atuando no Programa de Pós-Graduação em Enfermagem. Membro do PRAXIS: Laboratório de Pesquisa sobre Trabalho, Ética, Saúde e Enfermagem. Desenvolve pesquisas sobre: processo de trabalho em saúde e enfermagem, com ênfase nas implicações da reestruturação produtiva no setor; políticas de saúde; história das profissões de saúde, organização do trabalho em saúde e saúde do trabalhador. Atua no campo da Sociologia da Saúde, Sociologia das Profissões e Saúde Coletiva. Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Enfermagem 1999-2001; 2001-2003. Presidente da Associação Brasileira de Enfermagem- Seção SC, gestão 1986-1989. Presidente do Conselho Regional de Enfermagem-SC, gestão 2008-2011 e Conselheira na gestão 2012-2014. Pesquisadora CNPq 1B.

José Leomar Todesco , UFSC

Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal de Santa Catarina (1987), graduação em Educação Física pela Universidade do Estado de Santa Catarina (1985), mestrado e doutorado em Engenharia de Produção também pela UFSC (1991 e 1995, respectivamente). Atualmente é professor associado III do departamento de Engenharia do Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina, atuando no curso de Sistemas de Informação na graduação, no Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC e como pesquisador do Instituto Stela. Tem experiência na construção de Sistemas de Informação, com ênfase em Data Warehouse, Inteligência Artificial e Engenharia do Conhecimento, com interesse principalmente nos seguintes temas: business intelligence, engenharia de ontologias, sistemas de informação, representação de conhecimento, web semântica, processo de publicação de dados abertos no formato linked data.

João Artur de Souza, UFSC

Doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1999) e Pós-doutorado pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000). Graduação em Matemática (Licenciatura) pela Universidade Federal de Santa Catarina (1989), Mestrado em Matemática e Computação Científica pela Universidade Federal de Santa Catarina (1993), Graduação em Direito pelo Universidade do Sul Catarinense (UNISUL).Trabalhou na Universidade Federal de Pelotas de 1993 a 2007 como professor na área de Matemática, atuando também em Educação a Distância. Enquanto professor da Universidade Federal de Pelotas foi coordenador do Curso de Matemática a Distância, trabalhando com ambiente virtual de aprendizagem, preparação de material didático, e objetos de aprendizagem. Atualmente é Professor da Universidade Federal de Santa Catarina do Departamento de Engenharia do Conhecimento líder do Grupo de Pesquisa IGTI e membro do Grupo ENGIN - Engenharia da Integração e Governança do Conhecimento. Na graduação tem trabalhado com disciplinas das áreas de Métodos Quantitativos de Pesquisa, Gestão da Inovação, Lógica Matemática e Técnicas da Engenharia do Conhecimento. Na pós-graduação tem atuado como professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC na área de Engenharia do Conhecimento. Atuando nas áreas de pesquisa: Gestão da Tecnologia da Informação, Educação a distância, Inovação, Gestão da Inovação e Inteligência para Inovação. 

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Publicado

11/12/2021

Como Citar

de Medeiros, C. ., Miranda Júnior, J., Pires de Pires, D. E., Todesco , J. L., & Artur de Souza, J. . (2021). APLICAÇÃO DE CLUSTERIZAÇÃO NA ANÁLISE DE PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS SOBRE RADIOLOGIA NO PERÍODO DA COVID-19 . RECISATEC - REVISTA CIENTÍFICA SAÚDE E TECNOLOGIA - ISSN 2763-8405, 1(5), e1551. https://doi.org/10.53612/recisatec.v1i5.51

Edição

v. 1 n. 5 (2021): EDITORIAL - CLIQUE AQUI PARA ACESSAR OS ARTIGOS

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