Variables de incidencia en la mortalidad de pacientes con tuberculosis en el departamento del Tolima

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dc.contributor.advisorGonzález Veloza, José John Fredy
dc.contributor.authorGómez Gutiérrez, Wilson Andrés
dc.creator.emailwagomezg02@libertadores.edu.cospa
dc.date.accessioned2022-07-23T14:45:00Z
dc.date.available2022-07-23T14:45:00Z
dc.date.created2022
dc.descriptionLa tuberculosis (TB) es la décimo tercera causa de muerte en el mundo, en Colombia el país ha adoptado la “Estrategia Mundial denominada Fin a la TB 2016- 2035” a fin de mitigar el contagio y muertes por la enfermedad. (abecé-tuberculosis. Minsalud). En el análisis de la TB se han definido variables tales como la edad, sexo, las condiciones de salubridad y residencia del paciente. Variables que están asociadas al desarrollo más temprano de esta enfermedad, no obstante, no se ha confirmado que necesariamente sean estas quienes determinen una condición mortal en el paciente. Es por ello que a través de un modelo machine learning se determinan las características más importantes que están relacionadas con la evolución de la enfermedad TB y caracterizar los perfiles de pacientes con TB, de acuerdo a la información de las bases de datos de la plataforma de notificación de eventos en salud pública Sivigila y así poder estimar el porcentaje de mortalidad que puede llegar a tener un paciente de TB. Realizando la implementación se pudo mejorar el modelo base del modelo basado en reglas siendo el Quadratic Discriminant Analysis el mejor por sus métricas las cuales no son muy buenas pero tienen una tendencia de superar el modelo base.spa
dc.description.abstractTuberculosis (TB) is the thirteenth cause of death in the world, in Colombia the country has adopted the "Global Strategy called End TB 2016-2035" in order to mitigate the contagion and deaths from the disease. (ABCs-tuberculosis. Minsalud). In the analysis of TB, variables such as age, sex, health conditions and residence of the patient have been defined. Variables that are associated with the earliest development of this disease, however, it has not been confirmed that these are necessarily the ones who determine a fatal condition in the patient. That is why through a machine learning model , the most important characteristics that are related to the evolution of TB disease will be determined and characterize the profiles of patients with TB, according to the information in the databases of the public health event notification platform Sivigila and thus be able to estimate the percentage of mortality that a TB patient can havespa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/4735
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembTuberculosisspa
dc.subject.lembContagiospa
dc.subject.lembTolima, Colombiaspa
dc.subject.proposalTuberculosisspa
dc.subject.proposalVariablesspa
dc.subject.proposalSalud públicaspa
dc.subject.proposalModelo de aprendizajespa
dc.subject.subjectenglishTuberculosisspa
dc.subject.subjectenglishVariablesspa
dc.subject.subjectenglishPublic healthspa
dc.subject.subjectenglishLearning modelspa
dc.titleVariables de incidencia en la mortalidad de pacientes con tuberculosis en el departamento del Tolimaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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