Estimación de parámetros de desempeño de algoritmos para diagnóstico de Dengue
La detección temprana y oportuna de dengue en los pacientes resulta fundamental para una acción eficaz frente al inicio del tratamiento, lo que podría contribuir a la reducción de la mortalidad por esta enfermedad. Este trabajo tiene como objetivo proponer y evaluar la capacidad clasificadora de un...
- Autores:
-
López Villegas, Karen Daniela
Salazar Vargas, Julieth Natalia
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/22067
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/22067
- Palabra clave:
- Estimación de parámetros
Algoritmos
Dengue
Diagnostico médico
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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La detección temprana y oportuna de dengue en los pacientes resulta fundamental para una acción eficaz frente al inicio del tratamiento, lo que podría contribuir a la reducción de la mortalidad por esta enfermedad. Este trabajo tiene como objetivo proponer y evaluar la capacidad clasificadora de un grupo de algoritmos para diagnóstico clínico construidos a partir de signos y síntomas después de agregar variables asociadas al resultado de un hemograma. El archivo de datos que se utilizó para el desarrollo de este trabajo corresponde a un estudio de cohorte para validación de pruebas de clasificación o diagnóstico de Dengue en el marco del proyecto de investigación P4-RedAedes, el cual fue realizado entre agosto del 2017 y julio del 2018 en las ciudades de Cali, Piedacuesta y Yopal. La construcción de estos algoritmos se hizo con base en métodos bayesianos y se comparó su rendimiento mediante la estimación de los parámetros de desempeño desde los enfoques clásicos, bayesiano y considerando remuestreo, donde finalmente se encontró que agregar las variables del hemograma a los algoritmos que inicialmente solo consideraban signos y síntomas contribuyó considerablemente a mejorar su capacidad clasificatoria. Además, se encontró que al hacer la aplicación de las pruebas en paralelo y tener un ́único resultado clasificador las sensibilidades obtenidas fueron superiores al 70 %. |
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El archivo de datos que se utilizó para el desarrollo de este trabajo corresponde a un estudio de cohorte para validación de pruebas de clasificación o diagnóstico de Dengue en el marco del proyecto de investigación P4-RedAedes, el cual fue realizado entre agosto del 2017 y julio del 2018 en las ciudades de Cali, Piedacuesta y Yopal. La construcción de estos algoritmos se hizo con base en métodos bayesianos y se comparó su rendimiento mediante la estimación de los parámetros de desempeño desde los enfoques clásicos, bayesiano y considerando remuestreo, donde finalmente se encontró que agregar las variables del hemograma a los algoritmos que inicialmente solo consideraban signos y síntomas contribuyó considerablemente a mejorar su capacidad clasificatoria. Además, se encontró que al hacer la aplicación de las pruebas en paralelo y tener un ́único resultado clasificador las sensibilidades obtenidas fueron superiores al 70 %.PregradoESTADISTICO(A)82 páginasapplication/pdfspaUniversidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAESTADISTICAEstimación de parámetros de desempeño de algoritmos para diagnóstico de DengueTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de parámetrosAlgoritmosDengueDiagnostico médicoPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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