Solución tecnológica para identificar el nivel de predisposición a ser diagnosticado con diabetes mellitus tipo 2

• Autores: Nuñovero Paiva, Daniela Alessandra, Rodríguez Acosta, Ernesto Sebastian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/660602
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/660602
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Solución tecnológica; Wearable; Tecnología; Prevención primaria; Diabetes mellitus tipo 2; Technological solution; Technology; Primary prevention; Type 2 diabetes mellitus; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo consiste en el desarrollo de una solución tecnológica que, utilizando un modelo de análisis predictivo, permita identificar y reducir el nivel de riesgo de padecer diabetes mellitus tipo 2 a través de un dispositivo wearable. La propuesta se basa en modelos previos que utilicen el algoritmo de auto clasificación en base a los factores de riesgo, los cuales brindan mayor contribución a los resultados del diagnóstico presuntivo del usuario que desea comprobar su nivel de riesgo. Esta propuesta consiste en la prevención primaria de la diabetes mellitus tipo 2, por medio de un método no invasivo compuesto por fases de captura y almacenamiento de los factores de riesgo, propios de un proceso de triaje; modelo de Análisis Predictivo, cuya predicción permita la obtención de resultados presuntivos y sugerencias de recomendaciones a seguir; y tratamiento preventivo para que el usuario logre mejorar su calidad de vida. La validación preliminar de la propuesta se realizó en una institución pública de la Salud en Lima, Perú, tomando una muestra de 660 pacientes los cuales tienen el rango de edad de entre 45 a 85 años, de ambos géneros y que no han sido diagnosticados anteriormente con diabetes mellitus tipo 2. Los resultados obtenidos corresponden al incremento de la actividad física monitoreada con el dispositivo wearable permitiendo que se obtenga una muestra de 12 personas propensas a padecer la enfermedad, 8 de ellas pudieron reducir su riesgo y pasar a no ser propensas a padecer la enfermedad con un nivel de certeza promedio del 48.75%. Los resultados del uso de la solución demostraron una efectividad del 66.67%.