DETECCIÓN DE PATRONES EN PACIENTES CON HIPERTENSION ARTERIAL EN COOMSSANAR I.P.S PASTO APLICANDO EL PROCESO KDD AÑO 2015
Cargando...
Fecha
Autores
Fredy Ricardo Pastas Ojeda
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Resumen
El objetivo principal de ésta investigación es la aplicación del proceso KDD, en las historias clínicas de pacientes con hipertensión arterial o en riesgo de contraer dicha enfermedad. Para alcanzar este fin se tuvo como población objeto de estudio a los pacientes de Cooemssanar I.P.S Pasto. Como técnica de recolección de datos se utilizó historias clínicas, entrevistas realizadas a médicos, la observación directa a la base de datos, investigaciones, artículos científicos y teoría extraída de la biblioteca de la Universidad Mariana, Universidad de Nariño y Universidad Industrial de Santander, para el análisis de los datos se utilizó como técnica la estadística descriptiva y minería de datos para la búsqueda de información no obvia. Los principales resultados obtenidos permiten ver que los factores de riesgo que inciden en la hipertensión arterial como consumo de alcohol, estrés, actividad física, grado de hipertensión, toma de tensión arterial sistólica y diastólica, peso, talla, entre otros factores que intervienen en la enfermedad, se obtuvo el valor de la tensión arterial con mayor prevalencia, los niveles más elevados y bajos de presión arterial, porcentajes de pacientes que consumen cigarrillo, tipo de ejercicio que más practican los pacientes, tipo de hipertensión más común, el porcentaje general de pacientes que adiciona sal a sus comidas, el porcentaje de estrés, los niveles de sobrepeso, el índice de masa corporal e información estadísticamente detallada de otros factores que intervienen directamente en la enfermedad y en cuanto a minería de datos se obtuvo los patrones con mayores porcentajes de aciertos y desaciertos de acuerdo con el algoritmo KNN (Vecinos más cercanos) y finalmente se hace un perfil comparativo entre lo evidente realizado con la estadística descriptiva y lo no evidente con la minería de datos.
