Aplicación de técnicas de oversampling y modelos semiparamétricos en el análisis de factores de riesgo asociados con el bajo peso al nacer

El bajo peso al nacer, definido por la OMS como menos de 2.500 gramos, incrementa el riesgo de complicaciones y mortalidad en recién nacidos. Este trabajo analizó factores de riesgo asociados al bajo peso al nacer en Medellín aplicando modelos de regresión logística clásica, penalizada y GAM, enfren...

Full description

Autores:: Martínez López, Antonio José

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2025

Institución:: Universidad de Córdoba

Repositorio:: Repositorio Institucional Unicórdoba

Idioma:: spa

Description
Summary:	El bajo peso al nacer, definido por la OMS como menos de 2.500 gramos, incrementa el riesgo de complicaciones y mortalidad en recién nacidos. Este trabajo analizó factores de riesgo asociados al bajo peso al nacer en Medellín aplicando modelos de regresión logística clásica, penalizada y GAM, enfrentando el desbalance de datos mediante técnicas de oversampling como SMOTE. El uso de estas técnicas permitió mejorar la detección de casos críticos, logrando modelos más sensibles y precisos. Se identificó que comunas como Manrique, Popular y Robledo concentran la mayor incidencia, y que la talla al nacer y las semanas de gestación son factores clave asociados al riesgo. El estudio evidencia que, ante datos clínicos reales y complejos, el uso de métodos modernos combinados con enfoques clásicos aporta resultados más robustos para la salud pública.

Aplicación de técnicas de oversampling y modelos semiparamétricos en el análisis de factores de riesgo asociados con el bajo peso al nacer

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