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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorDelgado Altamirano, Jorge Edwin-
dc.contributor.authorBrito del Pino, Moshé Yosev-
dc.date.accessioned2021-11-30T22:02:13Z-
dc.date.available2021-11-30T22:02:13Z-
dc.date.issued2021-11-30-
dc.identifier.otherUNACH- FI-SIS-
dc.identifier.urihttp://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/8349-
dc.descriptionThe Zonal 3 Health Coordination has implemented a Community Mental Health (SMC) model integrated into primary health care (PHC) as a strategy. However, several limitations hinder the implementation of this strategy, such as insufficient funding, not having enough specialists in mental health, and the current prevalence in the use of the biomedical model to evaluate leaving. On the one hand, many symptoms present in an individual. For this reason, the present research work focused on conducting a study to implement a Predictive Data Model for mental health assessment. This study can be used by the Zonal Coordination 3 of Health, to provide a contribution to the mental health of the patients treated in this Coordination. The information obtained through field research and sampling indicates that it has not yet been possible to implement a Predictive Data Model for mental health assessment, where individuals with a higher risk of presenting a mental illness can be identified and thus be able to carry out preventive interventions in possible cases. Thus, the resulting proposal is directed to the development of a Predictive Model of data for mental health assessment. To provide adequate medical treatment, reduce waiting times, and guarantee the proper use of material resources. For the elaboration of the model, a group of individuals residing in the city of Ambato was considered. Once the models were evaluated, an efficacy of 69.23% was obtained for anxiety disorder, 80% for stress disorder, and 72.73% in the model for depression disorder. The percentages are qualified as valid by the goodness test Chi square adjustment, with a Pearson significance level less than 0.05; This in the field of Psychology validates the model since it implies that a particular model can correctly predict the relationship between the variables with a minimum error.es_ES
dc.description.abstractLa Coordinación Zonal 3 de salud, ha implementado como estrategia un modelo de Salud Mental Comunitaria (SMC) integrada a la atención primaria de salud (APS). Sin embargo, se han presentado varias limitaciones que dificultan la implementación de esta estrategia, como la insuficiente dotación de fondos, el no contar con suficientes especialistas en el tema de salud mental, y la actual prevalencia en el uso del modelo biomédico para evaluar, dejando de un lado muchos síntomas presentes en un individuo. Por esta razón el presente trabajo de investigación se ha enfocado en realizar un estudio para implementar un Modelo Predictivo de datos para valoración de salud mental que pueda ser utilizada por la Coordinación Zonal 3 de Salud, con el fin de brindar un aporte para la salud mental de los pacientes atendidos en esta Coordinación. La información obtenida a través de la investigación de campo y muestreo indican que aún no se ha podido implementar un Modelo Predictivo de datos para valoración de salud mental, donde se pueda identificar a los individuos con más riesgo de presentar una enfermedad mental y así poder realizar intervenciones preventivas en los casos que esto sea posible. Así la propuesta resultante se direcciona a la elaboración de un Modelo Predictivo de datos para valoración de salud mental, con la finalidad de brindar un adecuado tratamiento médico, reducir tiempos de espera y garantizar el buen uso de los recursos materiales. Para la elaboración del modelo se consideró a un grupo poblacional de 117 personas residentes en la Zona 3. Una vez evaluado los modelos se obtuvo una eficacia del 69.23% para el trastorno de ansiedad, el 80% para el trastorno de estrés, y 72.73% en el modelo para el trastorno de depresión, dichos porcentajes son calificados como validos por la prueba de bondad de ajuste Chi cuadrado, con un nivel de significancia Pearson menor a 0.05; esto en el ámbito de la Psicología valida el modelo, dado que implica que un determinado modelo tiene la capacidad de predecir correctamente la relación que existe entre las variables con un mínimo error.es_ES
dc.description.sponsorshipUNACH, Ecuadores_ES
dc.format.extent105 páginases_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherRiobamba, Universidad Nacional de Chimborazoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectSALUD MENTALes_ES
dc.subjectMODELO PREDICTIVOes_ES
dc.subjectDIAGNÓSTICOes_ES
dc.subjectTRATAMIENTOes_ES
dc.titleModelo Predictivo De Datos Para Valoración De Salud Mental En La Coordinación Zonal 3 De Saludes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Sistemas y Computación

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