Identificação de Fatores Associados à Artrite Utilizando Técnicas de Mineração de Dados - Babetto, Anderson; Nobre, Cristiane Neri; Zarate, Luis Enrique (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
A artrite é um desafio de saúde pública cuja prevalência aumenta com o envelhecimento, exigindo estratégias eficazes de triagem populacional. Este estudo analisa fatores associados à artrite na população brasileira entre 40 e 60 anos, utilizando microdados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019, para desenvolver um modelo de classificação voltado à triagem. O pipeline integra imputação de dados (KNNImputer), balanceamento híbrido (RUS + SMOTE) e seleção de atributos via Ant Colony Optimization (ACO). A otimização por busca bayesiana indicou o Bernoulli Naive Bayes como o melhor modelo, alcançando recall de 0,66 e priorizando a redução de falsos negativos. Os resultados evidenciam que a depressão e comorbidades crônicas possuem maior poder preditivo que hábitos alimentares isolados.