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Modelo predictivo de riesgo asociado a la anemia en niños menores de 5 años en la MICRORED Yauri provincia de Espinar - Cusco, 2019

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dc.contributor.advisor Huata Panca, Percy es_PE
dc.contributor.author Canaza Espezua, Gary es_PE
dc.date.accessioned 2021-03-02T19:50:01Z
dc.date.available 2021-03-02T19:50:01Z
dc.date.issued 2021-03-04
dc.identifier.uri http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/15335
dc.description.abstract El problema de carencia de hierro constituye el principal problema de salud pública que afecta al país, por tanto, la anemia cobra vital importancia no solamente por su alta prevalencia sino por el impacto epidemiológico y social que tiene este problema en la salud de los niños. La presente investigación se propuso como objetivo el determinar un modelo predictivo de riesgo asociado a la anemia en niños menores de 5 años en la MICRORED Yauri, de la provincia de Espinar - Cusco 2019. Se planteo como hipótesis que el modelo predictivo permite realizar la predicción de riesgo asociado a la anemia en niños menores de 5 años. La metodología incluye el uso del método científico, siendo una investigación de tipo básica, nivel relacional, diseño no experimental, con una muestra probabilística de 322 niños. Para alcanzar los objetivos se analizó la base de datos proporcionada por el Sistema de Información del Estado Nutricional del niño menor de cinco años y Gestantes que acceden al Establecimiento de Salud (SIEN) de la DIRESA provincia de Espinar – Cusco correspondiente al año 2019. El modelo clasificador, es el siguiente: Ln(Y)=-8.304+0.582x_1-1.718x_2+4.534x_3+3.349x_10, cuya prueba de bondad de ajuste de Hosmer y Lemeshow, a un nivel de significación de 0.05, es de p-valor=0.088, con un coeficiente de determinación de Nagelkerke de 85.8%. La tasa de clasificación de verdaderos negativos (no anémico pronosticados como no anémicos) fue del 93.8%; mientras que la tasa más relevante en este caso, clasificar correctamente a los niños anémicos (verdaderos positivos) fue de 96.2%, demostrando gran capacidad predictiva del modelo. es_PE
dc.description.uri Tesis es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es es_PE
dc.source Universidad Nacional del Altiplano es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.subject Modelo de regresión logística es_PE
dc.subject Modelo predictivo es_PE
dc.subject Anemia es_PE
dc.subject Factor de riesgo es_PE
dc.subject Árboles de decisión es_PE
dc.title Modelo predictivo de riesgo asociado a la anemia en niños menores de 5 años en la MICRORED Yauri provincia de Espinar - Cusco, 2019 es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.name Ingeniero Estadístico e Informático es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería Estadística e Informática es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática es_PE
thesis.degree.level Título Profesional es_PE
dc.publisher.country PE es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-1624-5526 es_PE
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional es_PE
renati.discipline 542066 es_PE
renati.juror Morillos Valderrama, Santos Octavio es_PE
renati.juror Perez Quispe, Samuel Donato es_PE
renati.juror Choquejahua Acero, Remo es_PE
renati.author.dni 43142357
renati.advisor.dni 01321923


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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