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dc.date.accessioned 2023-04-18T16:46:47Z
dc.date.available 2023-04-18T16:46:47Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151662
dc.description.abstract O risco de mortalidade materna é um grande problema desaúde nos países em desenvolvimento. Para reduzir a mortalidade, podemser desenvolvidas estratégias de intervenção mais abrangentes, com aaplicação de testes de triagem, visando reduzir complicações relacionadas à gravidez. Este trabalho visa construir um modelo preditivo baseados emdados de diferentes hospitais e clínicas comunitárias para fazer uma previsão de risco de mortalidade em mulheres grávidas através de seis preditoresde risco. O modelo desenvolvido obteve uma acurácia de 71,78%,com uma sensibilidade, para predizer pacientes de alto risco de mortalidade,de 87,04%. pt
dc.format.extent 20-29 es
dc.language pt es
dc.subject Mineração de Dados es
dc.subject Classificação es
dc.subject Saúde Pública es
dc.subject Gestação es
dc.title Triagem automática de gestantes de alto risco de mortalidade usando árvores de decisão pt
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/369/307 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Pires Martins, Juliane es
sedici.creator.person Silva Camargo, Sandro da es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-10
sedici.relation.event Congreso Argentino de Informática y Salud (CAIS 2022) (JAIIO 51, UAI, 17 al 28 de octubre de 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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