Repositorio Institucional

Prevención en morbilidad materna extrema mediante analítica de datos y aplicación móvil 2021

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dc.contributor.author Benavides Diaz, Juan Nicolas
dc.contributor.author Rosero Narváez, Santiago Nicolas
dc.date.accessioned 2023-10-19T17:38:06Z
dc.date.available 2023-10-19T17:38:06Z
dc.date.issued 2022-03-17
dc.identifier.citation Benavides Diaz, J. N. & Rosero Narváez, S. N. (2022). Prevención en morbilidad materna extrema mediante analítica de datos y aplicación móvil 2021 . [Trabajo de pregrado, Universidad CESMAG]. Repositorio Institucional de la Universidad CESMAG. http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/784 en_US
dc.identifier.other CEIS001
dc.identifier.uri http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/784
dc.description.abstract En este informe final, se presentan los resultados de una investigación orientada a propiciar condiciones de salud favorables en mujeres gestantes que reduzcan riesgos de morbilidad a partir de analítica de datos mediante un aplicativo móvil. De esta manera, se buscó reducir riesgos de preeclampsia mediante un proceso de minería de datos, teniendo en cuenta la metodología CRISP-DM obteniendo de esta forma el modelo matemático, mediante el cual se puede realizar una simulación para determinar el nivel de preeclampsia de la materna, además se hizo uso de la metodología XP para el desarrollo de la aplicación la cual sirve de interfaz para poder visualizar los resultados de la simulación, asimismo permite él envió de resultados y cuidados correspondientes a la materna, buscando de esta forma reducir los riesgos de preeclampsia durante el embarazo. en_US
dc.language.iso es en_US
dc.publisher Universidad CESMAG en_US
dc.subject APLICACIÓN MÓVIL en_US
dc.subject CRISP-DM en_US
dc.subject METODOLOGÍA XP en_US
dc.subject MINERÍA DE DATOS en_US
dc.subject MORBILIDAD MATERNA EXTREMA en_US
dc.subject PREECLAMPSIA en_US
dc.title Prevención en morbilidad materna extrema mediante analítica de datos y aplicación móvil 2021 en_US
dc.type Thesis en_US


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Nombre: CEIS001-IS B456 ...
Tamaño: 2.452Mb
Formato: PDF
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