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

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dc.contributor.advisorSoria Quijaite, Juan Jesús
dc.contributor.authorChoquepata Vilca, Fredy Ernesto
dc.contributor.authorParedes Gago, Rolando
dc.date.accessioned2025-05-23T17:30:01Z
dc.date.available2025-05-23T17:30:01Z
dc.date.embargoEnd2026-03-17
dc.date.issued2025-03-17
dc.description.abstractObjetivo: 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.escuelaEscuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacionAnálisis multivariante
dc.description.sedeLima
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/8746
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectOnicomicos
dc.subjectHongos
dc.subjectLevaduras
dc.subjectModelos logísticos
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.titleComparación 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.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni21504919
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4415-8622
renati.author.dni29627260
renati.author.dni70439988
renati.discipline542039
renati.jurorAlvizuri Llerena, Geraldine Verónica
renati.jurorPacheco Espinoza, Junior Israel
renati.jurorLópez Gonzáles, Javier Linkolk
renati.jurorTocto Cano, Esteban
renati.jurorSoria Quijaite, Juan Jesús
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloSegundaEspecialidad
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineSegunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura
thesis.degree.nameSegunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística Aplicada para Investigación

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