Modelo para la caracterización y clasificación de los tipos de violencia intrafamiliar desde los registros del sistema de salud
gráficas, ilustraciones, mapas, tablas,
- Autores:
-
Montaño Ramirez, Andrea del pilar
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Universidad Nacional de Colombia
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- 310 - Colecciones de estadística general::318 - Estadísticas generales de América del Sur
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Urdinola, B. Piedadbe3aa72c7c5e2434830026d0783a3946Ricardo Rentería, Rafaelc4f9ab10c3a4de47dc46edd8db732ef8Montaño Ramirez, Andrea del pilara120d27e00dc0313dfa69365f7a4ec512022-09-06T20:44:14Z2022-09-06T20:44:14Z2022-09-05https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82262Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/gráficas, ilustraciones, mapas, tablas,En este trabajo se presenta un modelo de identificación de población víctima basado en diagnósticos clínicos de individuos víctimas de violencia intrafamiliar. Este modelo, determina los patrones de diagnóstico del individuo, identifica sus multi-morbilidades y los usa para identificar correctamente a la población víctima, de la población general. El análisis se realiza considerando dos tipologías específicas de violencia intrafamiliar y los datos corresponden a víctimas del Departamento de Risaralda, Colombia. Los conceptos y métodos utilizados vienen de la fundamentación del análisis de redes y del aprendizaje relacional estadístico (Texto tomado de la fuente)This work presents an identification model based on clinical diagnoses of individual victims of domestic violence, which allows the identification of multi-morbidities in the clinical history of the individual and, based on these diagnostic patterns, correctly identify the victim population from the general population. The analysis is carried out considering two specific typologies of domestic violence and the data correspond to victims from the Department of Risaralda, Colombia. The concepts and methods used are based on network analysis and statistical relational learning.MaestríaMagíster en Ciencias EstadísticaAnálisis de redesxiii, 80 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaDepartamento de EstadísticaFacultad de CienciasBogotá - ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá310 - Colecciones de estadística general::318 - Estadísticas generales de América del SurAnálisis de redesAprendizaje relacional estadísticoViolencia intrafamiliarTipologías de violencia intrafamiliarMulti-morbilidadesNetwork analysisDomestic violenceStatistical relational learningViolenciaViolencia domésticaDomestic violenceViolenceModelo para la caracterización y clasificación de los tipos de violencia intrafamiliar desde los registros del sistema de saludModel for the characterization and classification of the types of domestic violence from the records of the health systemTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRisaralda - CaldasBerk, Richard A. ; Sorenson, Susan B. ; Barnes, Geoffrey: Forecasting domestic violence: A machine learning approach to help inform arraignment decisions. En: Journal of Empirical Legal Studies 13 (2016), Nr. 1, p. 94–115Leone, Michela ; Lapucci, Enrica ; De Sario, Manuela ; Davoli, Marina ; Farchi, Sara ; Michelozzi, Paola: Social network analysis to characterize women victims of violence. En: BMC public health 19 (2019), Nr. 1, p. 494Subramani, Sudha ; Wang, Hua ; Vu, Huy Q. ; Li, Gang: Domestic violence crisis identification from facebook posts based on deep learning. En: IEEE access 6 (2018), p. 54075–54085Silva, Thiago C. ; Zhao, Liang: Machine learning in complex networks. Vol. 2016. Springer, 2016Newman, Mark E.: The structure and function of complex networks. En: SIAM review 45 (2003), Nr. 2, p. 167–256Neal, Zachary. Borgatti, SP, Everett, MG, & Johnson, JC (2013). Analyzing Social Networks: Thousand Oaks, CA: Sage. 296 pp., 54.00(paper), 130.00 (cloth). 2015EstudiantesORIGINALTrabajo de grado Andrea Montaño Ramirez.pdfTrabajo de grado Andrea Montaño Ramirez.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Estadísticasapplication/pdf1791800https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82262/4/Trabajo%20de%20grado%20Andrea%20Monta%c3%b1o%20Ramirez.pdf14ecce5f2f43aed8119ac1b9ba65f05aMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84675https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82262/3/license.txtb577153cc0e11f0aeb5fc5005dc82d8aMD53THUMBNAILTrabajo de grado Andrea Montaño Ramirez.pdf.jpgTrabajo de grado Andrea Montaño Ramirez.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4837https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82262/5/Trabajo%20de%20grado%20Andrea%20Monta%c3%b1o%20Ramirez.pdf.jpg6a622376f58f84a0ea58435c12ca4bdfMD55unal/82262oai:repositorio.unal.edu.co:unal/822622023-08-09 23:04:08.469Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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