Análisis del poder predictivo de variables sociodemográficas para clasificar resultados de citología cervicouterina en población colombiana

"La importancia de identificar los factores de riesgo asociados a los resultados anormales de los exámenes de citología puede conducir a más estudios para diseñar estrategias de prevención efectivas para la reducción de la incidencia de cáncer de cuello uterino en mujeres colombianas. Analizamos la encuesta demográfica y de salud (DHS) para identificar los factores de riesgo relacionados con los resultados anormales de la citología. Después de limpiar los datos del conjunto de datos obtenidos de DHS 2010 y 2015 en Colombia, utilizamos algoritmos de aprendizaje automático para identificar cuáles son las variables que tienen más importancia y probar su poder predictivo. Estas variables se pueden definir como factores de riesgo y se pueden usar para definir estrategias adicionales para reducir el número de incidencias en resultados anormales o para informar a las mujeres que pueden encajar en un perfil de riesgo de contraer el Virus del Papiloma Humano (VPH)."--Tomado del Formato de Documento de Grado.

• Autores: Alzate Ocampo, José David; Cerero Sinvaqueba, Juan Carlos
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34531
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/34531
• Palabra clave: Neoplasmas del cuello uterino - Investigaciones - Colombia - Métodos de simulación; Neoplasmas del cuello uterino - Investigaciones - Colombia - Modelos matemáticos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Investigaciones; Salud pública - Colombia - Estudio de casos; Minería de datos - Aplicaciones; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf