Aplicación de minería de datos para mejorar la identificación de enfermedades respiratorias en el Hospital Daniel Alcides Carrión Pasco, 2023

• Autores: Chavez Aquino, Carlos Daniel, Cristobal Vicente, Yerson Leoncio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión
• Repositorio: UNDAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.undac.edu.pe:undac/4220
• Enlace del recurso: http://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/4220
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; Enfermedades respiratorias; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El trabajo de investigación que realice se titula: “Aplicación de minería de datos para mejorar la identificación de enfermedades respiratorias en el Hospital Daniel Alcides Carrión Pasco, 2023” El objetivo principal fue aplicar minería de datos para mejorar la detección de enfermedades respiratorias en el Hospital Daniel Alcides Carrión Pasco en el año 2023. El estudio utilizado fue una prueba experimental preliminar. La población estuvo compuesta por 56 pacientes y la muestra incluyó a 20 pacientes mediante el método de muestreo por conveniencia. En la muestra no probabilística, se seleccionaron como criterios de inclusión sujetos que padecían nasofaringitis aguda (resfriado), faringitis aguda, bronquitis aguda no especificada y enfermedades no especificadas. Según los criterios de exclusión, se rechazaron los pacientes que no cumplían con la historia clínica o los criterios ambulatorios del departamento. El formulario de inscripción sirve como ayuda. Este logro se logró mejorando la detección de enfermedades respiratorias en el Hospital Daniel Alcides Carrión Pasco mediante la implementación de una aplicación de minería de datos que reduce efectivamente el tiempo promedio requerido para detectar enfermedades respiratorias.