Factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia mediante regresión logística, 2021
Descripción del Articulo
El objetivo de esta investigación fue determinar los factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia utilizando un modelo de regresión logística binaria. Metodológicamente, se emplea un diseño no experimental, transversal y correlacional, con datos de la Encuesta Demográfica y de Salud Fami...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/23514 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/23514 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Depresión Regresión https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
| Sumario: | El objetivo de esta investigación fue determinar los factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia utilizando un modelo de regresión logística binaria. Metodológicamente, se emplea un diseño no experimental, transversal y correlacional, con datos de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) 2021. La muestra trabajada incluye 27,719 personas. Se aplicaron técnicas de manejo de datos desbalanceados como SMOTE para mejorar la precisión del modelo. Los resultados indican que factores como la edad, el sexo, el nivel educativo, el estado civil, y la presencia de comorbilidades (hipertensión y diabetes) están significativamente asociados a la depresión. En conclusión, esta investigación ofrece una comprensión detallada de los determinantes de la depresión en el contexto de la pandemia, proporcionando información valiosa para la formulación de políticas de salud pública. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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