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Codigo del Sistema web para la modelización del riesgo de defunción y la severidad hospitalaria asociada a afecciones médicas ( updated 2024)
CARLOS MINUTTI MARTINEZ
MIGUEL FELIX MATA RIVERA
Acceso Abierto - openAccess
Atribución-NoComercial
https://github.com/cminuttim/dash_riesgo_afec/ - URL
Dashboard - RNCTIMX - Riesgo
El sistema desarrollado permite modelar el riesgo de defunción y severidad hospitalaria asociada a diferentes afecciones médicas en pacientes hospitalizados. El modelo estadístico toma en cuenta diferentes factores, como la edad, peso, procedencia, primera hospitalización y las afecciones presentadas por el paciente para estimar el riesgo de defunción y la severidad de la condición del paciente. Valores superiores a 50% indican un mayor riesgo de defunción y mayor severidad, mientras que valores menores al 50% indican mayor posibilidad de sobrevivencia y menor severidad. Es importante mencionar que el sistema no se utiliza para determinar los riesgos de pacientes específicos, sino que es un modelado estadístico para estudiar cómo interactúan conjuntamente los diferentes factores en cada enfermedad, en hospitalizaciones que ocurren dentro de la Zona del Valle de México. El modelo final es un modelo ponderado de Gradient Boosting Models (GBM), Árboles de Regresión y Regresión Logística. El archivo PICKLE original de los modelos no se incluye por razones de privacidad de los datos, en cambio se incluye un archivo PICKLE generado a partir de datos sintéticos. - Resumen
Carlos Minutti Martinez
2023
ANÁLISIS DE DATOS - 378 - 120903
Software - Código Python
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