Enfoque bibliométrico de la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2.
Descripción del Articulo
La diabetes mellitus tipo 2 se manifiesta como una creciente epidemia que, en la actualidad, reporta que 1 de cada 9 adultos. Esta elevada prevalencia sumada a la gran cantidad de personas que no han sido diagnosticadas, o que no ocurren el seguimiento del diagnóstico, dificultan la eficacia de las...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2026 |
| Institución: | Universidad Señor de Sipan |
| Repositorio: | USS-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/16896 |
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La diabetes mellitus tipo 2 se manifiesta como una creciente epidemia que, en la actualidad, reporta que 1 de cada 9 adultos. Esta elevada prevalencia sumada a la gran cantidad de personas que no han sido diagnosticadas, o que no ocurren el seguimiento del diagnóstico, dificultan la eficacia de las medidas preventivas tradicionales. El objetivo del presente estudio fue describir la información general de la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2. El estudio fue básico, con diseño de régimen bibliométrico, con una muestra general de 129 estudios seleccionados mediante el enfoque de prisma. Las publicaciones se realizaron principalmente en 2025 con 30 artículos y un valor de R cuadrado de 0.5292, Journal of Diabetes Science and Technology fue la fuente con mayor impacto local, Ganie Shahid Mohammad y Malik Majid Bashir fueron los autores de mayor impacto local, el estudio de Zheng publicado en 2017 en International Journal of Medical Informatics fue el documento citado más importante, los términos más frecuentes en el mapa de árbol y mapa temático fueron human, non insulin dependent diabetes mellitus, female, article y machine learning, y en las redes de colaboración se organizaron 4 principales clústers de autores. Se concluyó que, respecto a la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2, se reportaron 129 documentos publicados en 112 fuentes, con una tasa de crecimiento anual de 8.44 %. |
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Perez Delgado, OrlandoCusma Pérez, Yadhira Medelyn2026-02-05T22:04:52Z2026-02-05T22:04:52Z2026https://hdl.handle.net/20.500.12802/16896La diabetes mellitus tipo 2 se manifiesta como una creciente epidemia que, en la actualidad, reporta que 1 de cada 9 adultos. Esta elevada prevalencia sumada a la gran cantidad de personas que no han sido diagnosticadas, o que no ocurren el seguimiento del diagnóstico, dificultan la eficacia de las medidas preventivas tradicionales. El objetivo del presente estudio fue describir la información general de la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2. El estudio fue básico, con diseño de régimen bibliométrico, con una muestra general de 129 estudios seleccionados mediante el enfoque de prisma. Las publicaciones se realizaron principalmente en 2025 con 30 artículos y un valor de R cuadrado de 0.5292, Journal of Diabetes Science and Technology fue la fuente con mayor impacto local, Ganie Shahid Mohammad y Malik Majid Bashir fueron los autores de mayor impacto local, el estudio de Zheng publicado en 2017 en International Journal of Medical Informatics fue el documento citado más importante, los términos más frecuentes en el mapa de árbol y mapa temático fueron human, non insulin dependent diabetes mellitus, female, article y machine learning, y en las redes de colaboración se organizaron 4 principales clústers de autores. Se concluyó que, respecto a la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2, se reportaron 129 documentos publicados en 112 fuentes, con una tasa de crecimiento anual de 8.44 %.Trabajo de investigaciónCalidad de vida, promoción de la salud del individuo y la comunidad para el desarrollo de la sociedadNuevas alternativas de prevención y el manejo de enfermedades crónicas y/o no transmisibles.application/pdfspaUniversidad Señor de SipánPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Repositorio Institucional - USSRepositorio Institucional USSreponame:USS-Institucionalinstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSDiabetes mellitusInteligencia artificialPrevenciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27Enfoque bibliométrico de la producción científica de la inteligencia artificial explicable en la diabetes mellitus tipo 2.info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ciencias de la SaludBachiller en Medicina HumanaMedicina Humana72455185https://orcid.org/0000-0002-5849-104772455185912016https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALCusma Pérez Yadhira Medelyn.pdfCusma Pérez Yadhira Medelyn.pdfapplication/pdf433181https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/16896/1/Cusma%20P%c3%a9rez%20Yadhira%20Medelyn.pdf16c3fd396c419cc701915e7e93c4dc74MD51Autorización del autor.pdfAutorización del autor.pdfapplication/pdf86337https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/16896/2/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf2df28da0fb072ce9bcf523060f035bb2MD52Informe de similitud.pdfInforme de similitud.pdfapplication/pdf1431686https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/16896/3/Informe%20de%20similitud.pdfe5c15201d75f4fee4313333da405535eMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/16896/4/license_rdf3655808e5dd46167956d6870b0f43800MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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