Aplicación de técnicas de minería de datos en atención primaria en salud (APS) para el análisis de riesgos en mujeres gestantes de la población manizaleña atendida por Assbasalud
Objetivo: Determinar las relaciones entre los factores de riesgo existentes en las madres gestantes, a través de las técnicas de minería de datos. Materiales y Métodos: Se recolectó una muestra de 15265 registros de mujeres con edades comprendidas entre los 10 y 48 años, datos que pertenecen al perí...
- Autores:
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Gallego, Julián Andrés
Navarro, Luisa Fernanda
Castillo, Luis Fernando
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad de Caldas
- Repositorio:
- Repositorio U. de Caldas
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://doi.org/10.17151/biosa.2015.14.2.7
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- Palabra clave:
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Objetivo: Determinar las relaciones entre los factores de riesgo existentes en las madres gestantes, a través de las técnicas de minería de datos. Materiales y Métodos: Se recolectó una muestra de 15265 registros de mujeres con edades comprendidas entre los 10 y 48 años, datos que pertenecen al período comprendido entre los años 2010 y 2012, incluyéndolos. Los datos se procesaron mediante Microsoft SQL Server 2008 R2 y Microsoft Excel 2007, teniendo en cuenta el proceso KDD y la metodología CRISP DM para la minería de datos usando los algoritmos de k-Means para Clústers, Reglas de Asociación y Métodos de Correlación. Resultados: Mediante los algoritmos de clústers se evidenció que las mujeres con antecedentes de aborto componen el 5% de la población estudiada; las mujeres con partos prematuros tienen mayor presencia en edades anormales, siendo este del 2%, mientras que en edades aptas para la gestación la cifra solo es del 1%; el 1% de las mujeres, sin importar la edad, refiere haber tomado licor durante su embarazo; las mujeres que tuvieron abortos y consumieron alcohol fueron el 20%; las mujeres con partos prematuros con consumo de alcohol fueron el 8%. Las mujeres que aceptaron haber consumido drogas fueron el 2% en edad apta para la gestación y el 3% en edades no aptas, ubicándolas en el clúster que tiene la máxima probabilidad de aborto. |
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Assbasalud E.S.E. Atención primaria en salud en el marco de las redes integradas de servicios de salud; 2012. Disponible en: http://www.assbasalud.gov.co/ Malagón G. (2011.). Editorial. Atención Primaria en Salud (APS): Una estrategia para mejorar lacobertura y la calidad. Revista Academia Nacional de Medicina 2011; 83. Disponible en: http://encolombia.com/medicina/revistas-medicas/academedicina/vola-83/atencion-primaria-en-salud/ Fescina RH, De Mucio B, Díaz JL, Martínez G, Serruya, S. (2010). Guías para el continuo de la atención de la mujer y el recién nacido focalizadas en APS. Montevideo: Publicación Científica CLAP/SMR No 1573; 2010. Disponible en: https://docs.google.com/file/d/0B3o7GPnDqjGEUWtuV2hYVzdSM2VHWWktRWZidHo2QQ/edit?usp=drive_web&pli=1 Cárdenas V. Introducción al Análisis Service de SQL Server 2008 R2 [audio podcast]; 2011. Disponible en: http://www.youtube.com/watch?v=4-FxpeOFhHU Organización Mundial de la Salud. Conferencia Internacional sobre Atención Primaria de Salud patrocinada por la OMS y el UNICEF; párrafo 10; 1978. Disponible en: http://www.who.int/topics/primary_health_care/es/ Castaño JJ, Esquivel VM, Ocampo P, Páez ML, Rico LM, Santacoloma V, et al. Características de madres gestantes y sus recién nacidos en relación con la edad de las madres en el departamento de Caldas (Colombia), 2003-2008. Archivos de Medicina (Col) 2011; 11(1):23-38. Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=273819434002 Tercero I. Minería de datos (data mining) [blog]; 2010 24 de febrero. Disponible en: http://coevolucion. net/index.php?option=com_content&view=article&id=143:mineria-de-datos-data-mining Sánchez R, Rosete A, Rodríguez A, Brito R. Empleo de minería de datos en la predicción de diabetes. Informática en salud 2009. Disponible en: http://www.informatica2009.sld.cu/Members/ardguez/empleo-de-mineria-de-datos-en-la-rediccion-de-diabetes-reprocesado-de-datos/ Vallejos SJ. Minería de Datos. Universidad Nacional del Nordeste, Corrientes, Argentina; 2006. Disponible en: http://exa.unne.edu.ar/depar/areas/informatica/SistemasOperativos/Mineria_Datos_Vallejos.pdf Msdn. Algoritmos de minería de datos (Analysis Services: Minería de datos); 2013. Disponible en: http://msdn.microsoft.com/es-es/library/ms175595.aspx Msdn. Complementos de minería de datos de Microsoft® SQL Server® 2012 para Microsoft® Office® 2010; 2014. Disponible en: http://www.microsoft.com/es-es/download/details.aspx?id=29061 12. Msdn. Microsoft Algoritmo de clústeres; 2014. Disponible en: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms174879.aspx Msdn. Referencia técnica del algoritmo de asociación de Microsoft; 2008. Disponible en: http://msdn.microsoft.com/es-es/library/cc280428(v=sql.100).asp |
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Los datos se procesaron mediante Microsoft SQL Server 2008 R2 y Microsoft Excel 2007, teniendo en cuenta el proceso KDD y la metodología CRISP DM para la minería de datos usando los algoritmos de k-Means para Clústers, Reglas de Asociación y Métodos de Correlación. Resultados: Mediante los algoritmos de clústers se evidenció que las mujeres con antecedentes de aborto componen el 5% de la población estudiada; las mujeres con partos prematuros tienen mayor presencia en edades anormales, siendo este del 2%, mientras que en edades aptas para la gestación la cifra solo es del 1%; el 1% de las mujeres, sin importar la edad, refiere haber tomado licor durante su embarazo; las mujeres que tuvieron abortos y consumieron alcohol fueron el 20%; las mujeres con partos prematuros con consumo de alcohol fueron el 8%. Las mujeres que aceptaron haber consumido drogas fueron el 2% en edad apta para la gestación y el 3% en edades no aptas, ubicándolas en el clúster que tiene la máxima probabilidad de aborto.Objective: To determine the relationship between existing risk factors in pregnant mothers through data mining techniques. Materials and Methods: A sample of 15,265 women aged between 10 and 48 years, data pertaining to the period between 2010 and 2012, was collected. Data was processed using Microsoft SQL Server 2008 R2 and Microsoft Excel 2007, taking into account the KDD process and CRISP-DM methodology for data mining using k-Means algorithms for Clusters, Association Rules and Correlation Methods. Results: Using Clustering algorithms it was evident that women with a history of abortion form 5% of the study population; women with premature births have a greater presence in abnormal ages being 2% of the population, while suitable age for gestation is only 1%; 1% of women, regardless of age, reported having consumed liquor during pregnancy; women who had abortions and consumed alcohol were 20%; women with induced labor showed 8% alcohol consumption. Women who admitted having used drugs were 2% in ages suitable for gestation and 3% in ages non suitable for conception, placing them in the cluster having the highest probability of abortion.application/pdfspaUniversidad de CaldasDerechos de autor 2015 Biosaludhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/biosalud/article/view/3787pregnant womeninduced laborabortiondata miningPHCmujeres gestantesparto prematuroabortominería de datosAPSAplicación de técnicas de minería de datos en atención primaria en salud (APS) para el análisis de riesgos en mujeres gestantes de la población manizaleña atendida por AssbasaludApplication of data mining techniques in primary health care (phc) for risk analysis in pregnant women in the population of Manizales attended by assbasaludArtículo de revistaSección Artículos OriginalesJournal Articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a857827114BiosaludAssbasalud E.S.E. Atención primaria en salud en el marco de las redes integradas de servicios de salud; 2012. Disponible en: http://www.assbasalud.gov.co/Malagón G. (2011.). Editorial. Atención Primaria en Salud (APS): Una estrategia para mejorar lacobertura y la calidad. Revista Academia Nacional de Medicina 2011; 83. Disponible en: http://encolombia.com/medicina/revistas-medicas/academedicina/vola-83/atencion-primaria-en-salud/Fescina RH, De Mucio B, Díaz JL, Martínez G, Serruya, S. (2010). Guías para el continuo de la atención de la mujer y el recién nacido focalizadas en APS. Montevideo: Publicación Científica CLAP/SMR No 1573; 2010. Disponible en: https://docs.google.com/file/d/0B3o7GPnDqjGEUWtuV2hYVzdSM2VHWWktRWZidHo2QQ/edit?usp=drive_web&pli=1Cárdenas V. Introducción al Análisis Service de SQL Server 2008 R2 [audio podcast]; 2011. Disponible en: http://www.youtube.com/watch?v=4-FxpeOFhHUOrganización Mundial de la Salud. Conferencia Internacional sobre Atención Primaria de Salud patrocinada por la OMS y el UNICEF; párrafo 10; 1978. Disponible en: http://www.who.int/topics/primary_health_care/es/Castaño JJ, Esquivel VM, Ocampo P, Páez ML, Rico LM, Santacoloma V, et al. Características de madres gestantes y sus recién nacidos en relación con la edad de las madres en el departamento de Caldas (Colombia), 2003-2008. Archivos de Medicina (Col) 2011; 11(1):23-38. Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=273819434002Tercero I. Minería de datos (data mining) [blog]; 2010 24 de febrero. Disponible en: http://coevolucion. net/index.php?option=com_content&view=article&id=143:mineria-de-datos-data-miningSánchez R, Rosete A, Rodríguez A, Brito R. Empleo de minería de datos en la predicción de diabetes. Informática en salud 2009. Disponible en: http://www.informatica2009.sld.cu/Members/ardguez/empleo-de-mineria-de-datos-en-la-rediccion-de-diabetes-reprocesado-de-datos/Vallejos SJ. Minería de Datos. Universidad Nacional del Nordeste, Corrientes, Argentina; 2006. Disponible en: http://exa.unne.edu.ar/depar/areas/informatica/SistemasOperativos/Mineria_Datos_Vallejos.pdfMsdn. Algoritmos de minería de datos (Analysis Services: Minería de datos); 2013. Disponible en: http://msdn.microsoft.com/es-es/library/ms175595.aspxMsdn. Complementos de minería de datos de Microsoft® SQL Server® 2012 para Microsoft® Office® 2010; 2014. Disponible en: http://www.microsoft.com/es-es/download/details.aspx?id=29061 12. Msdn. Microsoft Algoritmo de clústeres; 2014. Disponible en: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms174879.aspxMsdn. Referencia técnica del algoritmo de asociación de Microsoft; 2008. 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