Método alternativo para la detección de la anemia a través de sus factores asociados en mujeres en edad reproductiva: una aplicación de redes neuronales artificiales

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El objetivo principal es aplicar las redes neuronales artificiales como método alternativo para la detección de la anemia en mujeres en edad reproductiva a través de los factores asociados. Presentando una metodología que fue de tipo predictivo de enfoque cuantitativo y de diseño no experimental de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Mendoza Poma, Kevin
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19764
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Anemia
Diagnóstico
Redes neuronales (Computación)
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description El objetivo principal es aplicar las redes neuronales artificiales como método alternativo para la detección de la anemia en mujeres en edad reproductiva a través de los factores asociados. Presentando una metodología que fue de tipo predictivo de enfoque cuantitativo y de diseño no experimental de corte transversal. La técnica que se utilizó fue la encuesta y el instrumento fue el cuestionario. Se utilizaron los datos de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) 2020. La población fue 9 millones 976 mil 306 mujeres y la muestra de 9 mil 713 mujeres entre 15 a 49 años en el Perú durante el 2020. El método estadístico empleado fue la red neuronal artificial llamado Perceptrón multicapa que presentó una precisión del 81% de diagnósticos correctos. Finalmente, se concluye que es posible el uso del método de las redes neuronales artificiales como método alternativo para la detección de la anemia en mujeres en edad reproductiva a través de los factores asociados.
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La población fue 9 millones 976 mil 306 mujeres y la muestra de 9 mil 713 mujeres entre 15 a 49 años en el Perú durante el 2020. El método estadístico empleado fue la red neuronal artificial llamado Perceptrón multicapa que presentó una precisión del 81% de diagnósticos correctos. 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