Examinando por Materia "Modelo predictivo"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis descriptivo y predictivo de geohelmintiasis en niños escolares de Tierralta, Córdoba, Colombia
    (Grupo de Investigaciones Microbiológicas y Biomédicas de Córdoba, GIMBIC, 2023-02-27) Nisperuza Vidal, Ana Karina; Yasnot Acosta, María Fernanda
    Las geohelmintiasis son parasitosis intestinales ocasionadas por los macropárasitos Ascaris lumbricoides, Trichuris trichiura, Necator americanus y Ancylostoma duodenale. En Colombia constituyen un problema de salud pública y el departamento de Córdoba se encuentra en una de las regiones con mayor prevalencia de estas infecciones. Se realizó un estudio descriptivo y predictivo para la evaluación de geohelmintiasis en 70 niños de la Institución Educativa Santa Fé de Ralito, observándose una prevalencia de parasitosis del 55.7%, siendo Trichuris el parásito de mayor frecuencia (92%). El estudio inmunológico evidenció un perfil de supresión de la respuesta anti inflamatoria con predominio de IP-10 y TGF-β. Se diseñó un modelo predictivo de infección por geohelmintiasis con un buen desempeño (exactitud: 0.714) como piloto de herramientas para la prevención de estas patologías a nivel comunitario y rural.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Diagnóstico sugerente de geohelmintos a través de un modelo predictivo
    (Universidad de Córdoba, 2024-08-06) Lina M. Quintero Vargas; Lady L. Schotborgh Yepes; Raciny Aleman, Mayra L.; Hoyos, William; Villegas Gracia, Rossana; Mestra Pineda, Alberto
    Las geohelmintiasis son infecciones parasitarias intestinales que afectan a millones de personas en todo el mundo, especialmente a niños en países en desarrollo. En Colombia, estas infecciones son un problema de salud pública principalmente en zonas con bajos niveles de saneamiento básico y poco o nulo acceso a agua potable. Objetivo: utilizar herramientas de inteligencia artificial para desarrollar un modelo predictivo que permita analizar los factores de riesgo asociados al diagnóstico sugerente de las geohelmintiasis. Metodología: se realizó un estudio descriptivo de corte transversal en dos barrios periféricos de la ciudad de Montería. Se incluyeron 47 niños con edades comprendidas entre los 2 y 17 años. Se recolectó información sociodemográfica, epidemiológica y clínica de los participantes, y se realizaron pruebas de laboratorio parasitológicas y hematológicas. Se desarrolló un modelo predictivo para identificar los factores de riesgo asociados con la eosinofilia, considerada como criterio de diagnóstico sugestivo de la geohelmintiasis. Resultados: no se encontró presencia de geohelmintos en la población estudiada, como tampoco valores en la concentración de hemoglobina asociados a cuadros de anemia. El 32% de los niños presentó eosinofilia. Se diseñó mediante inteligencia artificial un modelo predictivo que identificó a la edad, el tipo de cuidador del niño, los ingresos mensuales del hogar, la eliminación final de excretas y el lavado de frutas antes de su consumo como los factores de riesgo más influyentes en la presencia de eosinofilia. Como factores protectores el modelo diseñado identificó el tipo de calzado usado por el niño y la procedencia del agua para cocinar.