Modelo de Inteligencia Analítica Predictiva para el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP

Descripción del Articulo

El presente estudio tuvo como objetivo general de ddeterminar el grado de asertividad del Modelo Analítico de Inteligencia Predictiva en el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP. La presente investigación es aplicada, longit...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Villegas Cervera, Alex Robert
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7149
Enlace del recurso:http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7149
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inteligencia analítica
Atenciones de servicios de salud
Ciclo de vida
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El presente estudio tuvo como objetivo general de ddeterminar el grado de asertividad del Modelo Analítico de Inteligencia Predictiva en el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP. La presente investigación es aplicada, longitudinal y predictiva. El diseño de investigación es no experimental, exploratorio y descriptivo. El diseño es no experimental porque no manipula las variables de estudio, es exploratorio porque analiza las variables asociadas a las especialidades de los servicios de salud en las diferentes dimensiones del tiempo para identificar los diferentes estados de del ciclo de vida. Es descriptivo porque encuentra patrones de comportamiento en las atenciones de acuerdo a los estados del ciclo de vida de una determinada especialidad. La población estuvo conformada por todas las atenciones que se han realizado los pacientes de la entidad privada de salud QS-CRP. El tamaño de la población es mayor a los siete millones de registros comprendidos desde el años de 1995 hasta abril del año de 2018. Por la naturaleza de la investigación se trabajará con toda la población del cual se deduce que la muestra es censal. De los resultados de la investigación se concluye que el modelo de inteligencia analítica predictiva basado en regresión lineal, permite realizar el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP con un nivel de significancia de 0.00.
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