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Título : Modelo logístico y redes neuronales para pronóstico de anemia en menores de 5 años en el hospital pediátrico alfonso villagómez román periodo 2020-2021
Autor : Sánchez Barriga, Evelyn Mishel
Tenesaca Buenaño, Sebastian Israel
Director(es): Aguilar Reyes, Johanna Enith
Tribunal (Tesis): Morocho Barrionuevo, Tania Paulina
Palabras claves : ANEMIA;NIÑOS MENORES DE 5 AÑOS;MODELO LOGÍSTICO;REDES NEURONALES;PRONÓSTICO
Fecha de publicación : 28-nov-2023
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Sánchez Barriga, Evelyn Mishel; Tenesaca Buenaño Sebastian Israel. (2023). Modelo logístico y redes neuronales para pronóstico de anemia en menores de 5 años en el hospital pediátrico alfonso villagómez román periodo 2020-2021. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba
Identificador : UDCTFC;226T0154
Abstract : The main objective of the present study was to determine the best model for predicting anemia in children under 5 years of age treated at the Alfonso Villagómez-Román Pediatric Hospital during the period 2020-2021. First, a comprehensive review of the literature was performed to identify the possible factors associated with childhood anemia, which allowed a relevant theoretical framework for analysis to be established. Subsequently, relevant information on these factors was collected by accessing the clinical records of children under 5 years of age with anemia who were treated at the pediatric hospital. With the data set collected, we proceeded to model the presence of anemia in children under 5 years of age using both the Logistic Model and the Neural Network Model. Both models were applied and meticulously evaluated through goodness of fit such as the confusion matrix and ROC curve metrics to obtain accurate forecasts. The results obtained were compared to determine which of the two models offered better predictive ability. In this comparative analysis, it was found that Neural Networks outperformed the Logistic Model, proving to be the most effective prediction model for predicting anemia in children under 5 years of age. In conclusion, the study demonstrates that the use of Neural Networks for the prognosis of anemia in children under 5 years of age is more effective than the Logistic Model. These findings have significant implications for pediatric health care, as accurate prognosis of anemia in early stages can contribute to timely medical intervention and improve child health care
Resumen : La presente tesis tiene como objetivo principal determinar el mejor modelo para pronosticar la anemia en niños menores de 5 años atendidos en el Hospital Pediátrico Alfonso Villagómez Román durante el período 2020-2021. Para lograr este objetivo, se desarrolló un estudio utilizando dos enfoques de modelado: el Modelo Logístico y las Redes Neuronales. En el primer lugar, se llevó a cabo una revisión exhaustiva de la literatura para identificar los posibles factores asociados a la anemia infantil, lo cual permitió establecer un marco teórico pertinente para el análisis. Posteriormente, se recolectó información relevante sobre estos factores mediante el acceso a las historias clínicas de los niños menores de 5 años que presentaban anemia y que fueron atendidos en el hospital pediátrico. Con el conjunto de datos recopilados, se procedió a modelar la presencia de anemia en niños menores de 5 años utilizando tanto el Modelo Logístico como el Modelo de Redes Neuronales. Ambos modelos fueron aplicados y evaluados meticulosamente a través de ajuste de bondad como las métricas de la matriz de confusión y la curva de ROC para obtener pronósticos precisos.t Los resultados obtenidos fueron comparados para determinar cuál de los dos modelos ofrecía una mejor capacidad de predicción. En este análisis comparativo, se encontró que las Redes Neuronales superaron al Modelo Logístico, demostrando ser el modelo de predicción más efectivo para pronosticar la anemia en niños menores de 5 años. En conclusión, el estudio demuestra que el uso de Redes Neuronales para el pronóstico de anemia en niños menores de 5 años es más efectivo que el Modelo Logístico. Estos hallazgos tienen implicaciones significativas para la atención médica pediátrica, ya que un pronóstico preciso de la anemia en etapas tempranas puede contribuir a una intervención médica oportuna y mejorar el cuidado de la salud infantil.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21718
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Estadística Informática; Ingeniero/a Estadístico/a

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