APLICACIÓN DEL CLUSTERING EN EL ANÁLISIS DE PUBLICACIONES CIENTÍFICAS SOBRE RADIOLOGÍA EN EL PERIODO DEL COVID-19

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

Análisis por conglomerados., COVID-19, Diagnóstico por imagen, Radiología, Agrupación

Resumen

Este estudio presenta los resultados de una investigación aplicada que tuvo como objetivo identificar y analizar lo que la comunidad científica mundial está publicando sobre los temas radiología y diagnóstico por imagen en el período de la pandemia causada por el virus COVID-19, la pandemia causada por el nuevo coronavirus destacó el papel fundamental de la radiología y el diagnóstico por imagen, y la importancia que los profesionales de la salud juegan en la sociedad. En el estudio se analizaron 568 estudios extraídos de la base de datos Scopus con los descriptores "radiología y diagnóstico por imágenes" y "COVID-19". El análisis se realizó utilizando la herramienta Orange Canvas utilizando la técnica de clustering. Como resultado, se descubrió que los estudios están dirigidos a protocolos radiológicos para el diagnóstico, manejo y procesos básicos de trabajo de radiología en sus actividades diarias. Se propuso un mapa mental con el fin de sintetizar la agrupación de los hallazgos de los estudios y también en esta síntesis la evidencia de la falta de preocupación por la salud de los trabajadores de radiología en el momento de la pandemia.

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Biografía del autor/a

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. 

Citas

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Publicado

2021-12-11

Cómo citar

de Medeiros, C. ., Miranda Júnior, J., Pires de Pires, D. E., Todesco , J. L., & Artur de Souza, J. . (2021). APLICACIÓN DEL CLUSTERING EN EL ANÁLISIS DE PUBLICACIONES CIENTÍFICAS SOBRE RADIOLOGÍA EN EL PERIODO DEL COVID-19 . REVISTA CIENTÍFICA RECISATEC - ISSN 2763-8405, 1(5), e1551. https://doi.org/10.53612/recisatec.v1i5.51

Número

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