Comparación de modelos de regresión logística multinomial para la clasificación de tres grupos de hongos causantes de onicomicosis en pacientes de una clínica privada en Lima Metropolitana

Choquepata Vilca, Fredy Ernesto; Paredes Gago, Rolando

Comparación de modelos de regresión logística multinomial para la clasificación de tres grupos de hongos causantes de onicomicosis en pacientes de una clínica privada en Lima Metropolitana

dc.contributor.advisor	Soria Quijaite, Juan Jesús
dc.contributor.author	Choquepata Vilca, Fredy Ernesto
dc.contributor.author	Paredes Gago, Rolando
dc.date.accessioned	2025-05-23T17:30:01Z
dc.date.available	2025-05-23T17:30:01Z
dc.date.embargoEnd	2026-03-17
dc.date.issued	2025-03-17
dc.description.abstract	Objetivo: Diseño, construcción y evaluación de modelos de regresión logística multinomial para la clasificación de grupos de hongos causantes de onicomicosis basada en factores clínicos, sociales y epidemiológicos. Materiales y métodos: Se analizaron los datos de 200 fichas clínicaepidemiológicas de pacientes con reporte de resultado de cultivo positivo para hongos causante de onicomicosis en una clínica privada de Lima Metropolitana correspondientes a los años 2021 a 2023. Se identificaron 19 variables independientes relevantes para el estudio y de acuerdo a ello el tamaño de muestra mínima mediante la fórmula de Freeman (n=200) que garantiza la estabilidad y fiabilidad para los modeles de regresión logística multinomial. Los datos se procesaron en R Studio para la construcción y evaluación de los modelos. Resultados: El modelo empírico, con 14 variables, alcanzó una tasa de clasificación correcta del 73%. El modelo de correlación, que incluyó 14 variables, logró una clasificación correcta del 67%. En cambio, el modelo reducido, con ocho variables, también presentó una tasa del 67%. Se identificaron a las variables sexo, edad, Índice de Masa Corporal, ocupación, tiempo de enfermedad, numero de uñas afectadas, uña de dedos, lesión, inflamación periungueal, grosor, coloración, tratamiento, tipo de tratamiento y tiempo de actividad deportiva como significativas ya que mejoran la precisión diagnóstica para las infecciones micóticas. Conclusiones: El modelo empírico fue el más efectivo para nuestro estudio mostrando una precisión de clasificación del 63.23% para dermatofitos, 80% para levaduras y 75% para no dermatofitos. optimizando el resultado diagnóstico laboratorial para onicomicosis.
dc.description.escuela	Escuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacion	Análisis multivariante
dc.description.sede	Lima
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/8746
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Peruana Unión
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject	Onicomicos
dc.subject	Hongos
dc.subject	Levaduras
dc.subject	Modelos logísticos
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.title	Comparación de modelos de regresión logística multinomial para la clasificación de tres grupos de hongos causantes de onicomicosis en pacientes de una clínica privada en Lima Metropolitana
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni	21504919
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-4415-8622
renati.author.dni	29627260
renati.author.dni	70439988
renati.discipline	542039
renati.juror	Alvizuri Llerena, Geraldine Verónica
renati.juror	Pacheco Espinoza, Junior Israel
renati.juror	López Gonzáles, Javier Linkolk
renati.juror	Tocto Cano, Esteban
renati.juror	Soria Quijaite, Juan Jesús
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloSegundaEspecialidad
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Segunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura
thesis.degree.name	Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística Aplicada para Investigación