dc.contributor.advisor | Sánchez del Mar, Deoblinger Duberly | |
dc.contributor.author | Palomino Farfán, Caesir | |
dc.date.accessioned | 2022-08-31T20:34:51Z | |
dc.date.available | 2022-08-31T20:34:51Z | |
dc.date.issued | 2022-08-25 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12557/4829 | |
dc.description.abstract | Objetivo: Determinar la asociación entre depresión y resultados del test de frases
incompletas de Sacks analizados mediante técnicas de Machine Learning en estudiantes de
una universidad particular que realizarán el internado Médico durante el año 2022.
Materiales y métodos: Investigación analítico, prospectiva, transversal, observacional,
cuya población la conformaron estudiantes de Medicina de la Universidad Andina del Cusco,
que se encuentren por iniciar el 13° semestre académico en la Universidad Andina del Cusco.
El tamaño de la población está determinado mediante un análisis a priori de correlación
utilizando el software G. Power 3.1.9.7. Se utilizó un tamaño del efecto moderado-largo
(Effect size w=0.4) un poder estadístico (1-B error probabilístico) de 0.80 de dos colas y un
error probabilístico Alpha de 0.05, dando un total de 44 individuos, sumándole el 15% dando
un total de 50 estudiantes para el estudio. Muestreo de tipo no probabilístico, por
conveniencia, encuestando a los alumnos que cumplan los criterios de inclusión y exclusión,
que hayan culminado el 12° semestre. Se encontró un 16% de depresión leve y un 2% de
depresión moderada en la muestra estudiada, teniendo depresión leve: masculino (27.3%) y
femenino (11.1%). Se halló una correlación estadísticamente significativa entre la categoría
de depresión y el área del concepto de sí mismo (r = -0.317; Sig = 0.025), existiendo además
una correlación negativa entre la categoría de depresión y el área de concepto de sí mismo
(r = -0.381; Sig = 0.05). El estudio tiene implicancias prácticas para el trabajo de los clínicos
usando técnicas informáticas modernas. El estudio inicia una línea de investigación
novedosa en la institución, mezclando el trabajo remoto y Deep learning. Se concluye que
existe una correlación estadísticamente significativa entre la categoría de depresión y el área
del concepto de sí mismo. | es_PE |
dc.description.abstract | Objective: To determine the association between depression and the results of the Sacks
incomplete sentences test analyzed by Machine Learning techniques in students of a private
university who will carry out the Medical internship during the year 2022. Materials and
methods: Analytical, prospective, cross-sectional, observational research, whose population
was made up of Medicine students from the Andean University of Cusco, who are about to
start the 13th academic semester at the Andean University of Cusco. Population size is
determined by a priori correlation analysis using G. Power 3.1.9.7 software. A moderatelong
effect
size
(Effect
size
w=0.4)
was
used,
a
statistical
power
(1-B
probabilistic
error)
of
0.80 with
two
tails
and
an
Alpha
probabilistic
error
of
0.05,
giving
a
total
of
44
individuals,
adding
15% giving a total of 50 students for the study. Non-probabilistic sampling, for
convenience, surveying students who meet the inclusion and exclusion criteria, who have
completed the 12th semester. 16% mild depression and 2% moderate depression were found
in the studied sample, with mild depression: male (27.3%) and female (11.1%). A
statistically significant correlation was found between the depression category and the selfconcept
area
(r
=
-0.317;
Sig
=
0.025),
and
there
was
also
a
negative
correlation
between
the
depression
category
and
the
self-concept
area
(r
=
-0.381;
Sig
=
0.05).
The
study
has
practical
implications
for
clinicians
working
using
modern
computer
techniques.
The
study
initiates
a
new line of research at the institution, mixing remote work and deep learning. It is
concluded that there is a statistically significant correlation between the depression category
and the self-concept area. | en_US |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Andina del Cusco | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.subject | Depresión | es_PE |
dc.subject | Internado médico | es_PE |
dc.title | Asociación entre depresión y resultados del test de frases incompletas de Sacks analizados mediante técnicas de Machine Learning en estudiantes de una Universidad Particular que realizarán el internado médico durante el año 2022 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Médico Cirujano | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Andina del Cusco. Facultad de Ciencias de la Salud | es_PE |
thesis.degree.discipline | Medicina Humana | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.00 | es_PE |
renati.advisor.dni | 24002016 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0364-8550 | es_PE |
renati.author.dni | 70010687 | |
renati.discipline | 912016 | es_PE |
renati.juror | Sarmiento Herrera, William Senen | |
renati.juror | Virto Concha, Carlos Alberto | |
renati.juror | Alviz Pazos, Felipe Americo | |
renati.juror | Mendivil Warthon, Liz Karla | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |