Istraživačka analiza najčešćih kroničnih i akutnih dijagnoza prije pojave koronavirusa: studija slučaja iz Hrvatske

undergraduate thesis

• Title (english): Exploratory Analysis of the Most Frequent Chronic and Acute Diagnoses Before the Onset of Coronavirus: A Case Study from Croatia
• Author: Dominik Bezić
• Mentor: Marina Bagić Babac (mentor)
• Committee member: Marina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Mario Brčić (član povjerenstva)
• Committee member: Marko Horvat (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2020-07-10, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Ovaj završni rad ima za cilj istražiti najčešće kronične i akutne dijagnoze pacijenata u Hrvatskoj na temelju velikog anonimiziranog skupa medicinskih recepata u razdoblju od 2017. do 2019. Statistička analiza skupa podataka temelji se na Međunarodnoj klasifikaciji bolesti. Na temelju odabranog skupa kategoričkih i numeričkih varijabli treba pružiti dubinski pregled raspodjele kroničnih i akutnih dijagnoza i omogućiti usporedbu između hrvatskih županija te prepoznati vremenske trendove.
Prvo, prikupljaju se dvije velika skupova podataka s više od 500 000 zapisa zajedno. Svaki od skupova podataka sastoji se od različitih dijagnoza za različite skupine ljudi. Potom se podaci grupiraju radi specifičnijih analiza na temelju različitih svojstava (npr. spol, dobna skupina ili županija). Konačno, provodi se istraživačka analiza radi otkrivanja trendova, provjeravanja pretpostavki i pronalasku korelacija između svojstava uz pomoć statistike i grafičkih prikaza.
Unatoč ograničenosti ovog rada što se oslanja na podatke stečene prije pojave koronavirusa u svijetu i Hrvatskoj, u njemu se predlaže prediktivni model koji će predvidjeti buduće trendove zdravlja nacije.

Abstract (english)

This thesis aims to explore the most frequent chronic and acute diagnoses for patients in Croatia based on a large anonymized dataset of medical prescriptions during the period from 2017 until 2019. A statistical analysis of a dataset is based on the International Classification of Diseases. A set of categorical and numerical variables is chosen to provide an in-depth overview of the distribution of chronic and acute diagnoses and to allow for comparison across Croatian counties and over the time to identify trends.
Firstly, two large datasets are collected with over 500,000 records combined. Each of the datasets consists of different diagnoses for various groups of people. Then, the data is grouped for more specific analysis based on a variety of attributes (e.g. sex, age group, or counties). Finally, an explanatory analysis is conducted to discover patterns, check assumptions, and spot correlations between properties with the help of summary statistics and graphical representations.
Despite the limitation of this study that it relies on data acquired before the onset of coronavirus in the world as well as in Croatia, a predictive model is proposed to anticipate future trends in state of the health of the nation.

• Keywords: zdravlje; kronične bolesti; akutne bolesti; istraživačka analiza
• Keywords (english): health; chronic diseases; acute diseases; explanatory analysis
• Language: english
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:350942
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 14:32:45