Factores de riesgo asociados al bajo peso en los recién nacido, Hospital Víctor Ramos Guardia, Huaraz, 2002-2009, usando minería de datos con redes neuronales

Show simple item record

dc.contributor.advisor Espinola Gonzáles, Jesús Edilberto
dc.contributor.author Asnate Salazar, Edwin Johny
dc.date.accessioned 2021-07-12T17:04:55Z
dc.date.available 2021-07-12T17:04:55Z
dc.date.issued 2014-02-17
dc.date.submitted 2021-07-12 es_PE
dc.identifier.citation Tesis en formato APA es_PE
dc.identifier.uri http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/4533
dc.description.abstract El presente estudio tuvo como objetivo determinar los factores de riesgo asociados al bajo peso en los recién nacidos, Hospital Víctor Ramos Guardia, Huaraz, 2002 – 2009, usando minería de datos con redes neuronales, la hipótesis Los factores de riesgo asociados al bajo peso de recién nacidos en el Hospital Víctor Ramos Guardia de Huaraz, mediante el uso de minería de datos con redes neuronales, son: edad gestacional, Preeclampsia, embarazo doble, parto prematuro, membrana hialina, malformación del sistema respiratorio, el diseño de la investigación es de casos y controles; los casos estuvieron constituidos por las historias clínicas perinatales de los recién nacidos con peso al nacer menor de 2500 gramos y los controles por las historias clínicas perinatales de los recién nacidos con peso al nacer mayor 2500 gramos, la técnica de contrastación es el diseño estadístico en la minería de datos, con la metodología CRIPS-DM, la muestra será toda la población 15837 historias clínicas perinatales de los recién nacidos en el periodo de estudio seleccionándose 1786 casos y 14051 controles. Usando la minería de datos con redes neuronales y el Odds Ratio se confirmó la hipótesis de la investigación. La red neuronal de perceptron multicapa hallado, clasifica de manera correcta a un 94.8475% de las instancias, comparando el modelo de redes neuronales con perceptron multicapa y la regresión logística múltiple observando la matriz de confusión de ambos modelos, la red neuronal encontrada estadísticamente es mejor en clasificar las instancias en 1% de diferencia en relación al modelo de regresión logística múltiple es_PE
dc.format application/pdf
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ es_PE
dc.source Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo es_PE
dc.source Repositorio Institucional Digital es_PE
dc.subject Bajo peso nacer es_PE
dc.subject Factores de riesgo es_PE
dc.subject Minería de datos Red neuronal es_PE
dc.title Factores de riesgo asociados al bajo peso en los recién nacido, Hospital Víctor Ramos Guardia, Huaraz, 2002-2009, usando minería de datos con redes neuronales es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es_PE
thesis.degree.name Doctor es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Escuela de Post Grado es_PE
thesis.degree.discipline Ciencia e Ingeniería de la Computación es_PE
thesis.degree.program Postgrado es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_PE
renati.author.dni 80194557
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-6261-701X
renati.advisor.dni 17959973
renati.type http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.discipline 611018 es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor es_PE
renati.juror Niquín Alayo, Esmelín es_PE
renati.juror Penadillo Lirio, Rudecindo Albino es_PE
renati.juror Espinola Gonzáles, Jesús Edilberto es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 es_PE
dc.publisher.country PE es_PE


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

Search DSpace


Browse

My Account

Statistics