Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65643

Compartilhe esta página

Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorALMEIDA FILHO, Adiel Teixeira de-
dc.contributor.authorLUNA, Pedro Henrique Santiago de-
dc.date.accessioned2025-09-01T13:35:53Z-
dc.date.available2025-09-01T13:35:53Z-
dc.date.issued2025-08-06-
dc.date.submitted2025-08-25-
dc.identifier.citationLUNA, Pedro Henrique Santiago de. Pipeline de dados para análise epidemiológicas de casos sobre transtornos mentais relacionados ao trabalho no Brasil. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de informação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65643-
dc.description.abstractEste trabalho tem como objetivo desenvolver um pipeline completo de dados para a análise de casos de Transtornos Mentais Relacionados ao Trabalho (TMRT) no Brasil, utilizando a base do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). Foi implementado um processo de ETL em Python, com o uso de PySpark e Pandas, para tratar dados do período de 2006 a 2023. Os indicadores epidemiológicos e as tendências temporais foram apresentados por meio de um dashboard interativo no Power BI, facilitando a visualização e a interpretação das informações. A solução permite ao usuário realizar análises como a evolução anual dos casos, a distribuição geográfica por municípios, o perfil demográfico dos trabalhadores afetados, os tipos de ocupação mais recorrentes, os desfechos registrados e os fatores associados. As visualizações atendem a tarefas como monitoramento temporal, comparação entre regiões, identificação de grupos vulneráveis e apoio à formulação de políticas públicas voltadas à saúde mental no trabalho.pt_BR
dc.format.extent40p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.subjectPysparkpt_BR
dc.subjectPandaspt_BR
dc.subjectPower BIpt_BR
dc.subjectETLpt_BR
dc.subjectTMRTpt_BR
dc.subjectDATASUSpt_BR
dc.subjectSistema Único de Saúdept_BR
dc.subjectTranstorno mental relacionados ao trabalhopt_BR
dc.titlePipeline de dados para análise epidemiológica de casos sobre transtornos mentais relacionados ao trabalho no Brasilpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9944976090960730pt_BR
dc.description.abstractxThis study aims to develop a complete data pipeline for analyzing cases of Work-Related Mental Disorders (WRMD) in Brazil, using data from the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS). An ETL process was implemented in Python, using PySpark and Pandas, to process data from the period between 2006 and 2023. Epidemiological indicators and temporal trends were presented through an interactive dashboard built in Microsoft Power BI, facilitating data visualization and interpretation. The solution enables users to perform analyses such as yearly trends in case notifications, geographic distribution by municipality, demographic profiles of affected workers, most frequent occupations, reported outcomes, and associated factors. The visualizations support tasks such as temporal monitoring, regional comparisons, identification of vulnerable groups, and guidance for public policy planning focused on mental health in the workplace.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DIS) - Departamento de Informação e Sistemaspt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Sistemas da Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC Pedro Henrique Santiago de Luna.pdf2,6 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons