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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.insp.mx:8080/jspui/handle/20.500.12096/8065
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DC FieldValueLanguage
dc.coverage.spatialnacional
dc.creatorRodríguez Esquivel, Jocelyn Isabel
dc.date.accessioned2023-01-24T23:37:38Z-
dc.date.available2023-01-24T23:37:38Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.urisicabi.insp.mx:2022-19948.0
dc.identifier.urihttp://catalogoinsp.mx/files/tes/Rodriguez056265.pdf
dc.identifier.urihttp://repositorio.insp.mx:8080/jspui/handle/20.500.12096/8065-
dc.description.abstractRESUMEN El 99 de los casos de cáncer cervicouterino CaCU están relacionados con una infección genital por el Virus del Papiloma Humano VPH La persistencia del virus es esencial para el desarrollo de neoplasias malignas de alto grado a nivel del cérvix o CaCU Sin embargo en una minoría de casos se puede detectar la persistencia una vez transcurridos 12 meses lo que aumenta el riesgo a desarrollar CaCU o una lesión precancerosa El objetivo del presente estudio fue analizar los marcadores de riesgo de persistencia de infección por VPH en cérvix mediante modelos de aprendizaje de máquinas en mujeres que recibieron atención en el Centro de Atención para la salud de la Mujer CAPASAM de los Servicios de Salud del Estado de Morelos en el período de 20152017 Entre los resultados del modelo de predicción para persistencia viral anual se identificó que el modelo que obtuvo el mejor rendimiento fue XGBoost Los rendimientos obtenidos fueron del 100 de especificidad 90 de sensibilidad y 95 de precisión Usando un enfoque de interpretabilidad se identificó que la variable más relevante para la persistencia viral a la coinfección de VPH genera seguido de las variables de número de parejas sexuales y el antecedente de tabaquismo En relación a la predicción de predicción para persistencia al segundo año se usó el modelo de XGBoost logrando rendimientos del 100 de especificidad sensibilidad del 98 y precisión de 99 En contraste con el primer año las variables más relevantes fueron la edad de debut sexual seguido del número de parejas sexuales y en tercer lugar se encontró a la coinfección por genotipos de VPH general Los modelos desarrollados en el presente trabajo presentaron buenos resultados para la predicción de persistencia de Virus del papiloma humano de alto riesgo VPHAR No obstante es necesario la implementación de estudios más amplios para poder tener una mayor representatividad de la población mexicana Por lo que este estudio puede ser considerado como una guía para próximos estudios que ayuden a centrar las intervenciones en los factores de pronóstico específicos y lograr la optimización en el diagnóstico precoz de persistencia de infección por VPH a nivel de cérvix y el tratamiento oportuno para cada paciente en caso de lesiones premalignas
dc.formatpdf
dc.languagespa
dc.publisherESPM INSP
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectInfecciones por Papillomavirus (epidemiología)
dc.titlePredicción de persistencia de infección por virus del papiloma humano en cérvix basada en modelo de aprendizaje de máquinas
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/3
dc.creator.curpcurp/ROEJ940707MJCDSC06;Rodríguez Esquivel, Jocelyn Isabel
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