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dc.contributor.advisorCastillo Diestra, Carlos Enrique
dc.contributor.authorAgreda Tapia, María Mercedes
dc.contributor.authorNeira Ramos, Astrid Jhanhayra
dc.date.accessioned2021-05-27T18:30:11Z
dc.date.available2021-05-27T18:30:11Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/61682
dc.description.abstractLa investigación tuvo por objetivo general apoyar el diagnóstico los tipos de leucemia infantil mediante el sistema de clasificación web, con la finalidad incrementar la proximidad de resultados en el diagnóstico del tipo de leucemia infantil, reducir el tiempo en el diagnóstico del tipo de leucemia infantil y aumentar la satisfacción del apoderado. Para el estudio se utilizó una muestra significativa formada por 83 pacientes que fueron atendidos y se realizaron análisis clínicos en la Clínica GoodLabs. La propuesta fue estructurada utilizando el lenguaje de programación PHP y MySQL/ MaríaDB como gestor de base de datos; además de incorporar lenguaje R para el tratamiento de data y entrenamiento; la metodología de desarrollo de software fue CRISP-DM. Tras la aplicación del diseño experimental de Pre Test y Post Test, se resolvió cada indicador mostrando resultados positivos, donde el tiempo promedio de diagnóstico del tipo leucemia infantil obtuvo una media inicial de 35.20 días y pasó a tener un promedio de 21 días, presentando una disminución del 40.31%, la proximidad de resultados del diagnóstico del tipo leucemia infantil pasó de 0.52 a 0.84, es decir incrementó un 32.00%, finalmente el nivel de satisfacción del apoderado en relación al diagnóstico obtenido en respuesta al pre test fue de 2.6 y del post test 3.94, en escala de Likert, presentando un aumento del 61.53%. Tras estos resultados, se concluye que el sistema de clasificación web ayudó significativamente a diagnosticar los tipos de leucemia infantil.en_US
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectPáginas webes_PE
dc.subjectDiagnósticoes_PE
dc.subjectLeucemia infantiles_PE
dc.titleSistema de clasificación web para diagnosticar tipos de Leucemia Infantil, Goodlabs Trujilloes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeTrujilloes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni18097348
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4376-9157es_PE
renati.author.dni74170376
renati.author.dni70260365
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorAlcantara Moreno, Oscar
renati.jurorCastillo Diestra, Carlos Enrique
renati.jurorPacheco Torres, Juan Francisco
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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