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Title: Aplicación de técnicas de minería de datos en atención primaria en salud para el análisis de riesgo en mujeres gestantes de la población Manizaleña atendida por Asbasalud en el período comprendido entre 2010 y 2012
Authors: Navarro Palacio, Luisa Fernanda
Gallego Vargas, Julián Andrés
Advisor: Castillo Ossa, Luis Fernando
Keywords: Administración de bases de datos
Minería de datos
Diseño de bases de datos
Atención primaria en salud
Gestantes
Keywords: Database administration
Data mining
Database design
Primary health care
Pregnant
Publisher: Universidad Autónoma de Manizales
Abstract(esp): La mortalidad neonatal y de las madres en la etapa de gestación, así como en los días posteriores y los defectos congénitos de los neonatos, son algunos de los grandes problemas a los que se enfrentan las estrategias en salud pública. El nacimiento pre término es una de las principales causas de muerte neonatal (CLAP/SMR - OPS/OMS, 2010). Las mujeres que han tenido un nacimiento pre término antes de las 35 semanas tienen un riesgo de 10 a 15% de repetir otro nacimiento pre término. Ese riesgo puede llegar a aumentar en un 40% después de 2 y a un 60% después de 3 nacimientos pre término. Para dar respuesta a estos problemas, la Atención Primaria en Salud debe corregir y avanzar en sus enfoques, desarrollar nuevos conocimientos y tecnologías sobre mejores prácticas que deben ser incorporadas para aumentar su efectividad. Además, es fundamental conocer cuáles son las causas principales de estos hechos, basándose en experiencias anteriores, para así poder centrar sus esfuerzos en la disminución de estos acontecimientos. Dentro de las condiciones que generan riesgos se encuentran las condiciones sociales a las que está sometida la población gestante, así como los cuadros clínicos que pueden aparecer, debido al riesgo natural al que toda mujer esta propensa por el simple hecho de ser gestante; por esta razón es fundamental definir cuáles son las variables más representativas y la forma en que cada una de ellas se relaciona, para poder entender y contextualizar los riesgos a los que está sometida esta población. Una de las formas de llevar a cabo este trabajo es a través de métodos estadísticos como el análisis multivariado, en donde se cuente con variables Categóricas y Numéricas con las cuales se puedan agrupar y clasificar los datos; datos que han sido manipulados con anterioridad, teniendo en cuenta el proceso de descubrimiento de conocimiento en Bases de Datos (KDD), por sus siglas en ingles. Este trabajo se lleva a cabo mediante la metodología CRISP-DM y su implementación mediante la Suite de Microsoft SQL Server 2008 R2, en la cual no solo se encuentra el repositorio de datos de los años 2010, 2011 y 2012 de Asbasalud, sino que además, posee herramientas para extraer, limpiar, cargar, procesar y analizar los datos, esta última mediante técnicas de minería de datos.
Abstract(eng): Neonatal and maternal mortality in the gestation stage, as well as in the subsequent days and congenital defects in neonates, are some of the great problems that public health strategies face. Preterm birth is one of the main causes of neonatal death (CLAP / SMR - PAHO / WHO, 2010). Women who have had a preterm birth before 35 weeks have a 10-15% risk of repeating another preterm birth. This risk can increase by 40% after 2 and 60% after 3 preterm births. To respond to these problems, Primary Health Care must correct and advance its approaches, develop new knowledge and technologies on best practices that must be incorporated to increase their effectiveness. In addition, it is essential to know what the main causes of these events are, based on previous experiences, in order to focus your efforts on reducing these events. Among the conditions that generate risks are the social conditions to which the pregnant population is subjected, as well as the clinical pictures that may appear, due to the natural risk to which every woman is prone by the simple fact of being pregnant; For this reason, it is essential to define which are the most representative variables and the way in which each of them is related, in order to understand and contextualize the risks to which this population is subjected. One of the ways to carry out this work is through statistical methods such as multivariate analysis, where there are Categorical and Numerical variables with which the data can be grouped and classified; data that have been manipulated previously, taking into account the knowledge discovery process in Databases (KDD), for its acronym in English. This work is carried out using the CRISP-DM methodology and its implementation through the Microsoft SQL Server 2008 R2 Suite, in which not only is the data repository for the years 2010, 2011 and 2012 of Asbasalud, but also , has tools to extract, clean, load, process and analyze the data, the latter using data mining techniques.
URI: http://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/634
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