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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: Castillo Ossa, Luis Fernando
Navarro Palacio, Luisa Fernanda
Gallego Vargas, Julián Andrés
Keywords: Administración de bases de datos
Minería de datos
Diseño de Bases de datos
Atención primaria en salud
Gestantes
Issue Date: 2016
Abstract: 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.
URI: http://hdl.handle.net/11182/65
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