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dc.contributor.advisorHuata Panca, Percyes_PE
dc.contributor.authorCanaza Espezua, Garyes_PE
dc.date.accessioned2021-03-02T19:50:01Z
dc.date.available2021-03-02T19:50:01Z
dc.date.issued2021-03-04
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/15335
dc.description.abstractEl 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.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectModelo de regresión logísticaes_PE
dc.subjectModelo predictivoes_PE
dc.subjectAnemiaes_PE
dc.subjectFactor de riesgoes_PE
dc.subjectÁrboles de decisiónes_PE
dc.titleModelo predictivo de riesgo asociado a la anemia en niños menores de 5 años en la MICRORED Yauri provincia de Espinar - Cusco, 2019es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico e Informáticoes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1624-5526es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542066es_PE
renati.jurorMorillos Valderrama, Santos Octavioes_PE
renati.jurorPerez Quispe, Samuel Donatoes_PE
renati.jurorChoquejahua Acero, Remoes_PE
renati.author.dni43142357
renati.advisor.dni01321923


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