Minería de datos para la detección de factores de influencia en el test APGAR

Autores
Retamar, Soledad; De Batista, Anabella; Ramos, Lautaro; Nuñez, Juan Pablo; Savoy, Francisco; De García, Laura
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se aplicaron técnicas de minería de datos para clasificar los valores del test de Apgar en los nacimientos ocurridos en el hospital público Justo José de Urquiza entre los años 2009 y 2017. Se aplicaron técnicas de selección de atributos para reducir la dimensionalidad en la vista minable, se realizaron experimentos con tres algoritmos de balanceo de clases: Class Balancer, SMOTE y Spread SubSampled; y se aplicaron tres modelos de clasificación basados en árboles de decisión: J48, REP Tree y Random Tree. Se compararon los resultados mediante métricas como TP-Rate, F-Score y matriz de confusión obteniendo mejores resultados con la combinación de Class Balancer y Random Tree. Entre los principales factores resultantes de aplicar el modelo de clasificación se encuentran: la aplicación de oxitócicos durante eltrabajo de parto, la posición del niño al nacer, el peso y la edad gestacional del recién nacido
Fil: Retamar, Soledad. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional de Concepción del Uruguay; Argentina.
Fil: De Batista, Anabella. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional de Concepción del Uruguay; Argentina.
Fil: Ramos, Lautaro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional de Concepción del Uruguay; Argentina.
Fil: Núñez, Juan Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional de Concepción del Uruguay; Argentina.
Fil: Savoy, Francisco. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencia de la Salud; Argentina.
Fil: De García, Laura. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencia de la Salud; Argentina.
Materia
METODOLOGÍA ESTADÍSTICA
ANÁLISIS DE FACTORES
OBSTETRICIA
DEFECTOS DEL NACIMIENTO
CLASIFICACIONES ESTADÍSTICAS
006.312
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Digital UNLaM
Institución
Universidad Nacional de La Matanza
OAI Identificador
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