Aspecto nutricional apoyado por un Modelo Bayesiano y su relación en el pronóstico de Morbilidad del neonato de la gestante
En este trabajo de investigación al haberse cumplido con los objetivos se concluyó que al usar el modelo bayesiano, basado en algoritmo Naive Bayes, se logró cumplir con el pronóstico de la morbilidad de la madre gestante. Así mismo, usando la interfaz web, se logró integrar los datos de las madres...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
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| author | Artica Chacón, Miguel Angel Ocaña Sudario, Nestor Anderson |
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| description | En este trabajo de investigación al haberse cumplido con los objetivos se concluyó que al usar el modelo bayesiano, basado en algoritmo Naive Bayes, se logró cumplir con el pronóstico de la morbilidad de la madre gestante. Así mismo, usando la interfaz web, se logró integrar los datos de las madres gestantes respecto a su proceso de embarazo, en que el aspecto nutricional de ellas, fue un factor relevante para que el algoritmo bayesiano pronosticara la morbilidad neonatal. Las variables independientes relacionadas al aspecto nutricional de las madres gestantes y la variable dependiente Morbilidad Neonatal, se relacionaron en forma directa usando el estadístico correlacional del Rho de Spearman en los que se obtuvieron un P_valor = 0.000, que por ser menor al nivel de significancia a=0.05, se rechazó la hipótesis nula y se aceptó la hipótesis de investigación. En este estudio tuvimos una muestra de 14 días de una madre gestante que mensualmente asistió a su control de embarazo. La cual se pudo comprobar el estado de morbilidad de sus neonato con un 67% aproximadamente. |
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| spelling | Aspecto nutricional apoyado por un Modelo Bayesiano y su relación en el pronóstico de Morbilidad del neonato de la gestante Artica Chacón, Miguel Angel Ocaña Sudario, Nestor Anderson Soria Quijaite, Juan Jesus Modelo Bayesiano Gestante Aspecto Nutricional Pronóstico de Morbilidad En este trabajo de investigación al haberse cumplido con los objetivos se concluyó que al usar el modelo bayesiano, basado en algoritmo Naive Bayes, se logró cumplir con el pronóstico de la morbilidad de la madre gestante. Así mismo, usando la interfaz web, se logró integrar los datos de las madres gestantes respecto a su proceso de embarazo, en que el aspecto nutricional de ellas, fue un factor relevante para que el algoritmo bayesiano pronosticara la morbilidad neonatal. Las variables independientes relacionadas al aspecto nutricional de las madres gestantes y la variable dependiente Morbilidad Neonatal, se relacionaron en forma directa usando el estadístico correlacional del Rho de Spearman en los que se obtuvieron un P_valor = 0.000, que por ser menor al nivel de significancia a=0.05, se rechazó la hipótesis nula y se aceptó la hipótesis de investigación. En este estudio tuvimos una muestra de 14 días de una madre gestante que mensualmente asistió a su control de embarazo. La cual se pudo comprobar el estado de morbilidad de sus neonato con un 67% aproximadamente. Tesis 2015-10-01 2017-04-04T04:07:29Z 2017-04-04T04:07:29Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/252 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE Universidad Peruana Unión Repositorio Institucional - UPEU oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/252 2026-11-10T17:45:09Z com_20.500.12840_44 Facultad de Ingeniería y Arquitectura com_20.500.12840_8 3. Licenciatura com_20.500.12840_5 Tesis y disertaciones col_20.500.12840_73 Ingeniería de Sistemas |
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