ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO Y MÉTODOS DE CLUSTERING PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FACTORES DE RIESGO EN PACIENTES CON HIPOGLUCEMIA SEVERA

dc.contributor.authorEl Jarmouni, Mounat
dc.date.accessioned2023-07-18T22:00:14Z
dc.date.available2023-07-18T22:00:14Z
dc.date.issued2023-07-18
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Cristian David Chushig Muzo, Cristina Soguero Ruíz
dc.description.abstractEn este TFG se estudia la aplicación de dos métodos de Aprendizaje Automático para obtener información relevante sobre diversos aspectos relacionados con la diabetes mellitus tipo I (DMT1). Se usa el Análisis Factorial Exploratorio para identificar factores (conjuntos de variables) que ayuden a comprender las causas subyacentes de la hipoglucemia severa en pacientes con DMT1. Adicionalmente, se emplean técnicas de clustering para agrupar a los pacientes con DMT1 con tendencia a experimentar hipoglucemia según características clínicas similares. La combinación de ambas técnicas ha permitido obtener resultados significativos, pues se han conseguido agrupaciones basadas en los perfiles de cada paciente. Esto ha permitido obtener una visión más completa y detallada de la relación entre los factores asociados con la DMT1 y la hipoglucemia severa.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/23131
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rightsCreative Commons Atribución 4.0 Internacional
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
dc.subjectDiabetes tipo 1
dc.subjectHipoglucemia severa
dc.subjectAnálisis Factorial Exploratorio
dc.subjectClustering
dc.titleANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO Y MÉTODOS DE CLUSTERING PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FACTORES DE RIESGO EN PACIENTES CON HIPOGLUCEMIA SEVERA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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Memoria del TFG