Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica

Descripción del Articulo

El estudio tuvo como objetivo aplicar en un modelo matemático que representa la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica que presente un buen nivel predictivo. Se desarrolló mediante un enf...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Cahua Antonio, Edson Reyder, Huamani Lapa, Alexis José Wilfredo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
Repositorio:UNICA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/4570
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.13028/4570
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Adherencia al tratamiento
Diabetes
Regresión logística binaria
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
id UNIC_f7d01a3e1f5e278db08cb287694b3f31
oai_identifier_str oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/4570
network_acronym_str UNIC
network_name_str UNICA-Institucional
repository_id_str 4861
dc.title.es_ES.fl_str_mv Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
title Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
spellingShingle Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
Cahua Antonio, Edson Reyder
Adherencia al tratamiento
Diabetes
Regresión logística binaria
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
title_short Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
title_full Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
title_fullStr Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
title_full_unstemmed Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
title_sort Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica
author Cahua Antonio, Edson Reyder
author_facet Cahua Antonio, Edson Reyder
Huamani Lapa, Alexis José Wilfredo
author_role author
author2 Huamani Lapa, Alexis José Wilfredo
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Yataco Bernaola, Merly Liliana
dc.contributor.author.fl_str_mv Cahua Antonio, Edson Reyder
Huamani Lapa, Alexis José Wilfredo
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Adherencia al tratamiento
Diabetes
Regresión logística binaria
topic Adherencia al tratamiento
Diabetes
Regresión logística binaria
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
description El estudio tuvo como objetivo aplicar en un modelo matemático que representa la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica que presente un buen nivel predictivo. Se desarrolló mediante un enfoque no experimental, explicativo, transversal, cuya muestra estuvo conformada por 136 pacientes diabéticos. Los datos se recolectaron mediante la aplicación de una encuesta en la que se consignaron las variables edad, sexo, estado civil, condición laboral, nivel de instrucción, ingresos económicos, convivencia familiar, tenencia de hijos, funcionalidad familiar y apoyo social percibido. Se halló que la edad (0.007), sexo (0.002), y la condición laboral (0.005) presentaron asociación significativa con la adherencia al tratamiento. El estado civil (0.368), el nivel de instrucción (0.079) e ingresos económicos (0.079) no presentaron asociación. La convivencia familiar (0.000), la tenencia de hijos (0.002), el apoyo social percibido (0.001) y la funcionalidad familiar (0.003) presentaron asociación significativa con la adherencia. El modelo presentó 76.9% de sensibilidad y 89.3% de especificidad. Se concluyó que la edad, el sexo, la condición laboral, la convivencia familiar, la tenencia de hijos, el apoyo social percibido y la funcionalidad familiar presentaron relación con la adherencia al tratamiento antidiabético identificados mediante análisis multivariado. El modelo explicativo de la adherencia al tratamiento alcanzó un nivel predictivo de 84.6%.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-09-14T19:21:40Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-09-14T19:21:40Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.13028/4570
url https://hdl.handle.net/20.500.13028/4570
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_ES.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
dc.format.es_ES.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Universidad Nacional San Luis Gonzaga
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNICA-Institucional
instname:Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
instacron:UNICA
instname_str Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
instacron_str UNICA
institution UNICA
reponame_str UNICA-Institucional
collection UNICA-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/22e11a5f-702c-45b2-b8ac-fa65f2266cb4/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/ba41c7ae-ccae-4881-8d52-956eaeca98e7/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/a0739842-62af-4cab-ba4e-8681b03ba1b8/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/443d4ea7-b3d3-4751-b4a5-398d54a3f782/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/1ee0354c-2005-470f-a212-4fd3e3931a55/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/d9cf3703-1ea5-4443-89c0-a7dd0f2fa423/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/94bae7f0-cd54-4819-bfdb-64be24b3f338/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/86c43612-da87-460e-a6d4-70c81ddd86e6/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/b95b86d8-07cd-40f3-8370-c0e57885faac/download
https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/198c0995-dd55-4696-9971-314d929259ff/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 3010c3b9eefba954cf6305aacba5078e
52093fff7f20d0e34bbecfe1db1ee89b
c0742445790f3b1165d50a8cf29ebaf7
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
fef193e3ed01c024f6e328c14764ee38
e1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9
213e7ca0f5ece211d9fe7362c9cd4835
a5b209ead1d9c32acc3e88ddea9a5e73
a8db50a5681efb45298f030a72fb6c6c
3a69a2c7f8989eab5775da6f13cba6c3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad San Luis Gonzaga
repository.mail.fl_str_mv repositoriounica@gmail.com
_version_ 1841722798932754432
spelling Yataco Bernaola, Merly LilianaCahua Antonio, Edson ReyderHuamani Lapa, Alexis José Wilfredo2023-09-14T19:21:40Z2023-09-14T19:21:40Z2021https://hdl.handle.net/20.500.13028/4570El estudio tuvo como objetivo aplicar en un modelo matemático que representa la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica que presente un buen nivel predictivo. Se desarrolló mediante un enfoque no experimental, explicativo, transversal, cuya muestra estuvo conformada por 136 pacientes diabéticos. Los datos se recolectaron mediante la aplicación de una encuesta en la que se consignaron las variables edad, sexo, estado civil, condición laboral, nivel de instrucción, ingresos económicos, convivencia familiar, tenencia de hijos, funcionalidad familiar y apoyo social percibido. Se halló que la edad (0.007), sexo (0.002), y la condición laboral (0.005) presentaron asociación significativa con la adherencia al tratamiento. El estado civil (0.368), el nivel de instrucción (0.079) e ingresos económicos (0.079) no presentaron asociación. La convivencia familiar (0.000), la tenencia de hijos (0.002), el apoyo social percibido (0.001) y la funcionalidad familiar (0.003) presentaron asociación significativa con la adherencia. El modelo presentó 76.9% de sensibilidad y 89.3% de especificidad. Se concluyó que la edad, el sexo, la condición laboral, la convivencia familiar, la tenencia de hijos, el apoyo social percibido y la funcionalidad familiar presentaron relación con la adherencia al tratamiento antidiabético identificados mediante análisis multivariado. El modelo explicativo de la adherencia al tratamiento alcanzó un nivel predictivo de 84.6%.application/pdfspaUniversidad Nacional San Luis GonzagaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/Adherencia al tratamientoDiabetesRegresión logística binariahttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Icainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNICA-Institucionalinstname:Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Icainstacron:UNICASUNEDULicenciado en EstadísticaEstadísticaUniversidad Nacional San Luis Gonzaga. Facultad de Ciencias. Programa Académico de Estadística21527586https://orcid.org/0000-0002-9874-47587645993470543439542016Huamaní Licas, MáximoSalas Delgado, Manuel EnriqueCavero Donayre, Ricardo CesarMorales Almora, José Luishttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALModelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica.pdfModelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica.pdfapplication/pdf2172539https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/22e11a5f-702c-45b2-b8ac-fa65f2266cb4/download3010c3b9eefba954cf6305aacba5078eMD51ANTIPLAGIO.pdfANTIPLAGIO.pdfapplication/pdf512334https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/ba41c7ae-ccae-4881-8d52-956eaeca98e7/download52093fff7f20d0e34bbecfe1db1ee89bMD52Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf1645770https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/a0739842-62af-4cab-ba4e-8681b03ba1b8/downloadc0742445790f3b1165d50a8cf29ebaf7MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/443d4ea7-b3d3-4751-b4a5-398d54a3f782/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54TEXTModelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica.pdf.txtModelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica.pdf.txtExtracted texttext/plain99010https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/1ee0354c-2005-470f-a212-4fd3e3931a55/downloadfef193e3ed01c024f6e328c14764ee38MD55ANTIPLAGIO.pdf.txtANTIPLAGIO.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/d9cf3703-1ea5-4443-89c0-a7dd0f2fa423/downloade1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD57Formato de autorización.pdf.txtFormato de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain871https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/94bae7f0-cd54-4819-bfdb-64be24b3f338/download213e7ca0f5ece211d9fe7362c9cd4835MD59THUMBNAILModelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica.pdf.jpgModelo matemático para predecir la influencia de los factores demográficos y familiares en la adherencia al tratamiento antidiabético en pacientes de zonas rurales de la provincia de Ica.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2372https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/86c43612-da87-460e-a6d4-70c81ddd86e6/downloada5b209ead1d9c32acc3e88ddea9a5e73MD56ANTIPLAGIO.pdf.jpgANTIPLAGIO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4458https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/b95b86d8-07cd-40f3-8370-c0e57885faac/downloada8db50a5681efb45298f030a72fb6c6cMD58Formato de autorización.pdf.jpgFormato de autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5042https://repositorio.unica.edu.pe/bitstreams/198c0995-dd55-4696-9971-314d929259ff/download3a69a2c7f8989eab5775da6f13cba6c3MD51020.500.13028/4570oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/45702024-12-17 17:17:52.94https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.unica.edu.peRepositorio Institucional Universidad San Luis Gonzagarepositoriounica@gmail.comTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=
score 12.85166
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).