Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión

El presente proyecto tiene como objetivo, el analizar el perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (AI) para la detección temprana de la depresión. En su desarrollo se plantea, el elaborar una revisión bibliográfica sobre el tratamiento tempr...

Full description

Autores:
Vargas Mahecha, Daniela Sofía
Lozano Murcia, Javier Eugenio
Calvano Bravo, Sebastián
Jinete Barrios, Armando José
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Simón Bolívar
Repositorio:
Repositorio Digital USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/13484
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12442/13484
Palabra clave:
Depresión
Tratamiento
Detección
Datos
Análisis
IA
Depression
Treatment
Detection
Data
Analysis
AI
Rights
restrictedAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
id USIMONBOL2_87a385d11467130bbd9ce23eb8a3278b
oai_identifier_str oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/13484
network_acronym_str USIMONBOL2
network_name_str Repositorio Digital USB
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
dc.title.translated.spa.fl_str_mv Analysis of the psychological profile of patients through the implementation of artificial intelligence (AI) algorithms for the early detection of depression
title Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
spellingShingle Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
Depresión
Tratamiento
Detección
Datos
Análisis
IA
Depression
Treatment
Detection
Data
Analysis
AI
title_short Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
title_full Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
title_fullStr Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
title_full_unstemmed Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
title_sort Análisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresión
dc.creator.fl_str_mv Vargas Mahecha, Daniela Sofía
Lozano Murcia, Javier Eugenio
Calvano Bravo, Sebastián
Jinete Barrios, Armando José
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Verdeza Villalobos, Arnaldo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Vargas Mahecha, Daniela Sofía
Lozano Murcia, Javier Eugenio
Calvano Bravo, Sebastián
Jinete Barrios, Armando José
dc.subject.spa.fl_str_mv Depresión
Tratamiento
Detección
Datos
Análisis
IA
topic Depresión
Tratamiento
Detección
Datos
Análisis
IA
Depression
Treatment
Detection
Data
Analysis
AI
dc.subject.eng.fl_str_mv Depression
Treatment
Detection
Data
Analysis
AI
description El presente proyecto tiene como objetivo, el analizar el perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (AI) para la detección temprana de la depresión. En su desarrollo se plantea, el elaborar una revisión bibliográfica sobre el tratamiento temprano de la depresión y la importancia de los medios tecnológicos en dicha detección. Luego, el identificar las potencialidades de la Inteligencia Artificial en el tratamiento terapéutico eficaz de las personas que padecen depresión y posteriormente, el proponer alternativas de solución para la aplicación de la inteligencia artificial en procura de lograr un diagnóstico temprano de la depresión. El estudio es de tipo descriptivo -transversal, apoyado en fuente de información secundaria y primaria. Se espera, que los resultados sirvan de insumo para la elaboración de un informe escrito o un artículo científico de divulgación nacional sobre el tema de la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (AI) para la detección temprana de la depresión en Colombia.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-11-29T14:44:31Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-11-29T14:44:31Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.spa.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - pregrado
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12442/13484
url https://hdl.handle.net/20.500.12442/13484
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.eng.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
eu_rights_str_mv restrictedAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ingenierías
institution Universidad Simón Bolívar
bitstream.url.fl_str_mv https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/6fcb5bbc-c668-46b0-90f8-1b091d40257b/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/28608b09-f241-4368-ae30-10a001edfb86/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/af4130bc-def8-40b9-be8d-a42b34b80469/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/645f16a9-4862-443c-86b5-0cc54cc0d0a2/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/9758f1e6-701f-4ca5-a9ab-4c716642f30b/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/efa9d454-92f0-434b-bbba-825d10bcb446/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/e5274fd2-ec67-4da9-91b0-1c0381724f23/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/edf80234-8149-4637-8bd3-60604617e4f2/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/2fa8c167-9f28-47a4-a73a-4a33e56dc3e0/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/78012a5a-6b6b-4f8c-af9e-a7169081c535/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/88ea18a5-751f-40be-ac65-55796ebb54be/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/89cd4a72-0607-4f6d-baf6-a7b9b2c22110/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/8ebdfefd-e1c5-4a6e-92ce-fa28a1622808/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/4fc14cf0-5f5b-40fb-9967-a4f6b43d173a/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/5730572a-d9a3-4fd2-b56b-7f46af77b04b/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/0c480089-4e4e-4742-b5d4-f208828b923a/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 04a9b946ca512147850d6ee6db5f6912
76fd3e685484e5728bb73d767518a43b
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677c
845e8e3d3d91d64e8b536e36b671be53
bbdd525c0621dd6d888cab531983d18e
845e8e3d3d91d64e8b536e36b671be53
bbdd525c0621dd6d888cab531983d18e
845e8e3d3d91d64e8b536e36b671be53
bbdd525c0621dd6d888cab531983d18e
a0049677f347c0aa34dbeb49e9a64911
739f2f00ddd1da1e595e4875b4767e55
a0049677f347c0aa34dbeb49e9a64911
739f2f00ddd1da1e595e4875b4767e55
a0049677f347c0aa34dbeb49e9a64911
739f2f00ddd1da1e595e4875b4767e55
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universidad Simón Bolívar
repository.mail.fl_str_mv repositorio.digital@unisimon.edu.co
_version_ 1814076112866639872
spelling Verdeza Villalobos, ArnaldoVargas Mahecha, Daniela Sofía286da2eb-c126-4de2-bcaa-5b61436881b6Lozano Murcia, Javier Eugenio92688a86-fca6-4b76-8ad7-6d386e9add3fCalvano Bravo, Sebastiánbfa520b2-71c0-4899-9bd6-cbd7c22fcd4cJinete Barrios, Armando Joséb48133b4-5801-4ef4-a371-c678247bd97c2023-11-29T14:44:31Z2023-11-29T14:44:31Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12442/13484El presente proyecto tiene como objetivo, el analizar el perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (AI) para la detección temprana de la depresión. En su desarrollo se plantea, el elaborar una revisión bibliográfica sobre el tratamiento temprano de la depresión y la importancia de los medios tecnológicos en dicha detección. Luego, el identificar las potencialidades de la Inteligencia Artificial en el tratamiento terapéutico eficaz de las personas que padecen depresión y posteriormente, el proponer alternativas de solución para la aplicación de la inteligencia artificial en procura de lograr un diagnóstico temprano de la depresión. El estudio es de tipo descriptivo -transversal, apoyado en fuente de información secundaria y primaria. Se espera, que los resultados sirvan de insumo para la elaboración de un informe escrito o un artículo científico de divulgación nacional sobre el tema de la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (AI) para la detección temprana de la depresión en Colombia.The objective of this project is to analyze the psychological profile of patients through the implementation of artificial intelligence (AI) algorithms for the early detection of depression. Its development involves conducting a literature review on early treatment of depression and the importance of technological means in such detection. Then, identifying the potential of artificial intelligence in the effective therapeutic treatment of people with depression, and proposing alternative solutions for the application of artificial intelligence to achieve early diagnosis of depression. The study is descriptive-cross-sectional, supported by primary and secondary sources of information. The results are expected to serve as input for the development of a written report or a scientific article for national dissemination on the topic of implementing AI algorithms for the early detection of depression in Colombia.pdfspaEdiciones Universidad Simón BolívarFacultad de IngenieríasAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/restrictedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecDepresiónTratamientoDetecciónDatosAnálisisIADepressionTreatmentDetectionDataAnalysisAIAnálisis del perfil psicológico de pacientes mediante la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la depresiónAnalysis of the psychological profile of patients through the implementation of artificial intelligence (AI) algorithms for the early detection of depressioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado - pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fGuadarrama L, Escobar A, Zhang L, Bases neuroquímicas y neuro- anatómicas de la depresión. Rev Fac Med UNAM 2006;49(2):66-72.Posada, J. A., Torres de Galvis, Y., et al. Situación de Salud mental del adolescente. Estudio Nacional de Salud Mental Colombia. Universidad CES, Ministerio de la Protección Social, Medellín: Universidad CES. 2010.Organización Mundial de la Salud –OMS. La depresión es una enfermedad frecuente y las personas que la padecen necesitan apoyo y tratamiento. 2012. Recuperado de la web: http://www.who.int/mediacentre/news/notes/2012/mental_health_day_20121009/es/Luque, R. & Berrios, G. Historia de los trastornos afectivos. Revista Colombiana de Psiquiatría. 2011, 40. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-74502011000500010).Figueras, A. Multimétodo y multiinformante de la sintomatología depresiva en niños y adolescentes. [Versión electrónica]. Tesis para optar al título de Doctora en Psicológics, Universitat de Barcelona, Barcelona, España. Psicología, Departament de Personalitat, Avaluació i Tractament.2006.Ponce T., et al. Inteligencia Artificial. Iniciativa Latinoamericana de Libros de Texto Abiertos (LATIn), 225. 2014.Gutiérrez Rodas J y Otros Depresión en Estudiantes Universitarios y su Asociación con el Estrés Académico. Revista-Intercontinental-de-Psicologia-y-Educacion. 2010, Vol-16- nu 2. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/2611/261119491001.pdf. Medellín-Colombia.Fontecha P. y Quiroga S. (2020). Implementación de algoritmos de inteligencia artificial enfocados en el análisis de los trastornos del estado de ánimo para prevenir futuros suicidios por medio de la red social Facebook. Universidad Cooperativa de Colombia, Sede Villavicencio.Pelechano,V. Psicología de la Personalidad I. Teorías. Barcelona: Ariel Editorial. ISBN: 84-344-0886-4. 1996.Ley 1581 de 2012 - Gestor Normativo. (2022, 2 marzo). Función Pública. Recuperado de: https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=49981Ingram, R. E., & Luxton, D. D. Vulnerability stress models. Development of psychopathology. A vulnerability – stress perspective (pp. 32). 2005. California: Sage.World Health. Prevention of suicidal behavior.2013. Washington, DC: OPS.Deloitete. Artificial Intelligence. 2018. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/nl/Documents/deloitte-analytics/deloitte-nl-data-analytics-artificial-intelligence-whitepaper-eng.pdf.Ziyad M. Artificial Intelligence Definition, Ethics and Standards. Electronics and Communications: Law, Standards and Practice. 18ELEC07.2019.Tahisin G. Depresión y Consumo de Sustancias Psicoactivas en Adolescentes en la Ciudad de Bogotá. 2013. Disponible en http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=297226904003Kemp, S. Digital 2022: Global Overview Report. DataReportal – Global Digital Insights. 2022. https://datareportal.com/reports/digital-2022-global-overview-reportD’Hotman E. and Loh E. AI enabled suicide prediction tools: a qualitative narrative review. Review. BMJ Health Care Inform;27(3):e100175. doi: 10.1136/bmjhci-2020-100175.Owusu P., Reininghaus U., Koppe G., Dankwa I. & Ba¨rnighausen T. Artificial intelligence applications in social media for depression screening: A systematic review protocol for content validity processes. LoS One, 8;16(11): e0259499. doi: 10.1371/journal.pone.0259499. eCollection 2021.Xuan B. et al. The Current Research Landscape on the Artificial Intelligence Application in the Management of Depressive Disorders: A Bibliometric Analysis. Int J Environ Res Public Health. 2019 Jun 18;16(12):2150. doi: 10.3390/ijerph16122150.Varghese Babu & Kanaga M. Sentiment Analysis in Social Media Data for Depression Detection Using Artificial Intelligence: A Review. SN Computer Science (2022) 3:74. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00958-1. Singapore.Xinrui Ren. Artificial Intelligence and Depression: How AI powered chatbots in virtual reality games may reduce anxiety and depression levels. Journal of Artificial Intelligence Practice (2020) Vol. 3: 48-58 Clausius Scientific Press, Canada. DOI: 10.23977/jaip.2020.030108.Bahman Zohuri. The Utility of Artificial Intelligence for Mood Analysis, Depression Detection, and Suicide Risk Management. Journal of Health Science 8 (2020) 67-73. doi: 10.17265/2328-7136/2020.02.003.Mehta A, et al. Acceptability and Effectiveness of Artificial Intelligence Therapy for Anxiety and Depression (Youper): Longitudinal Observational. Department of Psychology, Stanford University, Stanford, CA, United States. Youper, Inc, San Francisco, CA, United States. J Med Internet Res 2021 | vol. 23 | iss. 6 | e26771 | p. 1.Fulmer R., Joerin A., Gentile B., Lakering L. 6 Rauws M. MBA Using Psychological Artificial Intelligence (Tess) to Relieve Symptoms of Depression and Anxiety: Randomized Controlled Trial. JMIR Ment Health. 2018, 13;5(4): e64. doi: 10.2196/mental.9782.Al-Mosaiwi, M., & Johnstone, T. In an Absolute State: Elevated Use of Absolutist Words Is a Marker Specific to Anxiety, Depression, and Suicidal Ideation. Clinical Psychological Science. 2018, 6(4), 529–542. Recuperado 21 de septiembre de 2022, de https://doi.org/10.1177/2167702617747074.Tackman, Allison M.,Sbarra, David A.,Carey, Angela L.,Donnellan, M. Brent,Horn, Andrea B.,Holtzman, Nicholas S.,Edwards, To'Meisha S.,Pennebaker, James W.,Mehl, Matthias R. Depression, negative emotionality, and self-referential language: A multi-lab, multi-measure, and multi-language-task research synthesis. Journal of Personality and Social Psychology. 2019, 116(5). Recuperado 21 de septiembre de 2022, https://psycnet.apa.org/buy/2018-09035-001.Mundt JC, Snyder PJ, Cannizzaro MS, Chappie K, Geralts DS. Voice acoustic measures of depression severity and treatment response collected via interactive voice response (IVR) technology. J Neurolinguistics. 2007 Jan;20(1):50-64. doi: 10.1016/j.jneuroling.2006.04.001. PMID: 21253440; PMCID: PMC3022333.).National Research Council. Growing Innovation Clusters for American Prosperity: Summary of a Symposium. The National Academies Press. 2011. https://nap.nationalacademies.org/catalog/12926/growing-innovation-clusters-for-american-prosperity-summary-of-a-symposiumNavarro, J. What Is the Importance of Nonverbal Communications? Psychology Today. 2017. https://www.psychologytoday.com/us/blog/spycatcher/201704/what-is-the-importance-nonverbal-communicationsAllen, G. The Psychology of Human Behavior. 1936. https://doi.org/10.1038/138823e0Landers, R. y Lounsbury, J. An investigation of Big Five and narrow personality traits in relation to Internet usage. Computers in Human Behavior .2006, 22, 283-293. https://doi.org/10.1016/j.chb.2004.06.001Pinar, L., Lajunen, T. Does Internet use reflect your personality? Relationship between Eysenck’s personality dimensions and Internet use. Computers in Human Behavior. 2010, 26, 162-167, doi: 10.1016/j.chb.2009.10.010Sede BarranquillaIngeniería IndustrialORIGINALPDF.pdfPDF.pdfapplication/pdf547653https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/6fcb5bbc-c668-46b0-90f8-1b091d40257b/download04a9b946ca512147850d6ee6db5f6912MD51PDF_Resumen.pdfPDF_Resumen.pdfapplication/pdf155740https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/28608b09-f241-4368-ae30-10a001edfb86/download76fd3e685484e5728bb73d767518a43bMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/af4130bc-def8-40b9-be8d-a42b34b80469/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83000https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/645f16a9-4862-443c-86b5-0cc54cc0d0a2/download2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677cMD54TEXTAnálisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Artículo.pdf.txtAnálisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Artículo.pdf.txtExtracted texttext/plain48172https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/9758f1e6-701f-4ca5-a9ab-4c716642f30b/download845e8e3d3d91d64e8b536e36b671be53MD55Análisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Resumen.pdf.txtAnálisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain13945https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/efa9d454-92f0-434b-bbba-825d10bcb446/downloadbbdd525c0621dd6d888cab531983d18eMD57PDF.txtPDF.txtExtracted texttext/plain48172https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/e5274fd2-ec67-4da9-91b0-1c0381724f23/download845e8e3d3d91d64e8b536e36b671be53MD59PDF_Resumen.txtPDF_Resumen.txtExtracted texttext/plain13945https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/edf80234-8149-4637-8bd3-60604617e4f2/downloadbbdd525c0621dd6d888cab531983d18eMD511PDF.pdf.txtPDF.pdf.txtExtracted texttext/plain48172https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/2fa8c167-9f28-47a4-a73a-4a33e56dc3e0/download845e8e3d3d91d64e8b536e36b671be53MD513PDF_Resumen.pdf.txtPDF_Resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain13945https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/78012a5a-6b6b-4f8c-af9e-a7169081c535/downloadbbdd525c0621dd6d888cab531983d18eMD515THUMBNAILAnálisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Artículo.pdf.jpgAnálisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Artículo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3840https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/88ea18a5-751f-40be-ac65-55796ebb54be/downloada0049677f347c0aa34dbeb49e9a64911MD56Análisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Resumen.pdf.jpgAnálisis_Perfil_Psicológico_Pacientes_Algortimos_IA_Detección_Temprana_Depresión_Resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3675https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/89cd4a72-0607-4f6d-baf6-a7b9b2c22110/download739f2f00ddd1da1e595e4875b4767e55MD58PDF.jpgPDF.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3840https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/8ebdfefd-e1c5-4a6e-92ce-fa28a1622808/downloada0049677f347c0aa34dbeb49e9a64911MD510PDF_Resumen.jpgPDF_Resumen.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3675https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/4fc14cf0-5f5b-40fb-9967-a4f6b43d173a/download739f2f00ddd1da1e595e4875b4767e55MD512PDF.pdf.jpgPDF.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3840https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/5730572a-d9a3-4fd2-b56b-7f46af77b04b/downloada0049677f347c0aa34dbeb49e9a64911MD514PDF_Resumen.pdf.jpgPDF_Resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3675https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/0c480089-4e4e-4742-b5d4-f208828b923a/download739f2f00ddd1da1e595e4875b4767e55MD51620.500.12442/13484oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/134842024-08-14 21:52:39.768http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalrestrictedhttps://bonga.unisimon.edu.coRepositorio Digital Universidad Simón Bolívarrepositorio.digital@unisimon.edu.co