Browsing by Subject "Breast cancer"

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    Barreras que afectan el diagnóstico temprano del cáncer de mama en las mujeres con sospecha o factores de riesgo de cáncer según el modelo de atención de Cosmitet Cali
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Barros Zambrano, Liseth; Celis Esteban, Nilsa Yadira; Gutiérrez Rincón, Viviana Andrea
    El objetivo de esta investigación fue identificar las barreras institucionales que afectan el diagnóstico oportuno del cáncer de mama, especialmente aquellas relacionadas con el acceso a la Ruta Integral de Atención en Salud. Para ello, se analizaron aspectos como la educación en hábitos saludables, el conocimiento sobre los factores de riesgo y la sensibilización del personal de salud acerca de la importancia de la detección temprana. Además, se evaluaron factores relacionados con la infraestructura y los recursos disponibles en las instituciones de salud, así como las políticas públicas que inciden en la atención del cáncer de mama. Los objetivos específicos de la atención en salud para el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama. La metodología se basó en un análisis descriptivo, empleando dos métodos de recolección de datos: entrevistas y encuestas. Estos instrumentos permitieron identificar las barreras institucionales percibidas tanto por las usuarias como por el personal de la organización, proporcionando una visión general de los posibles factores que dificultan el acceso a la detección temprana del cáncer de mama. Los resultados indican que las principales barreras están relacionadas con el sistema de salud, incluyendo deficiencias en la coordinación de los servicios y limitaciones en la infraestructura. La identificación de estos obstáculos permitirá implementar estrategias de mejora en la atención, optimizando el uso de los recursos disponibles y, en consecuencia, contribuyendo a una mayor supervivencia y la reducción de la morbilidad asociada al cáncer de mama. Por otro lado, se identifican barreras intermedias, como la demora en la detección, factores propios de las usuarias y el desconocimiento de la ruta de promoción y mantenimiento de la salud.
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    Desvelando el papel de KIF2C en la progresión y detección temprana del cáncer de mama a través del modelamiento matemático de la red de regulación génica
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Prado Echeverri, Alejandro; Clavijo Buritica, Diana Carolina; Quimbaya Gómez, Mauricio Alberto
    El cáncer de mama representa una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial, por lo cual es de importancia estudiar y entender cómo se lleva a cabo la progresión tumoral a nivel celular para proponer algunos mecanismos que permitan un diagnóstico temprano o un tratamiento dirigido. En esta investigación se realizó un enfoque desde la biología de sistemas para modelar matemáticamente la red de regulación génica del gen KIF2C, una kinesina implicada en la dinámica de los microtúbulos y en la estabilidad genómica durante la mitosis y que se presume está involucrado en la progresión del cáncer de mama. Se construyó un modelo utilizando herramientas como CellDesigner bajo los estándares SBML, SBGN, empleando una cinética elemental y bajo la aproximación de la ley de acción de masas. El modelo se construyó y alimentó con base a la información reportada en bases de datos bibliográficos y biológico tales como KEGG, Reactome y Gene Ontology, PUBMED, entre otras. El modelo construido contiene 1714 reacciones y permite simular escenarios de sobreexpresión de KIF2C y su impacto en procesos biológicos como; la apoptosis, el ensamblaje del cinetocoro, la condensación y segregación cromosómica, la proliferación celular y el punto del ensamblaje del huso, el punto de control del daño del DNA, el ciclo celular, la organización del citoesqueleto y citogénesis y la mitosis. Los resultados revelan que la sobreexpresión de KIF2C podría provocar inestabilidad cromosómica, la cual se asocia con el desarrollo y progresión del cáncer de mama, especialmente en su subtipo triple negativo. Esta investigación sugiere que KIF2C podría representar un biomarcador diagnóstico y un blanco terapéutico en este tipo de cáncer.
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    Eficiencia de las empresas administradoras de plan de beneficios en el tamizaje de cáncer de mama y cérvix en Colombia en los años 2018, 2019 y 2020
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Minotta Díaz, Ingrid Liliana; López Estrada, Sebastián ; Gómez Flórez, Gustavo Adolfo
    Objetivo: El cáncer de mama y cérvix son la primera y cuarta causa de mortalidad oncológica en mujeres a nivel mundial. La detección temprana a través de mamografías y citologías es crucial. En Colombia, aunque estas pruebas están financiadas por el sistema de salud, las coberturas son bajas: 51.13% para citologías y 23.87% para mamografías. Por lo cual se tiene como objetivo analizar la eficiencia de las Empresas Administradoras de Planes de Beneficios (EAPB) en la tamización de cáncer de mama y cérvix con mamografía y citología a partir de los recursos de la Unidad de Pago por Capitación, considerando variables de entorno porcentaje de ruralidad y la población femenina de 25-69 años. Métodos: Se utilizó un Orden M para medir la eficiencia condicionada de las EAPB, permitiendo la inclusión de múltiples variables de entrada y salida. El Orden M condicionado incorpora variables de entorno para analizar su relación con la eficiencia. Resultados: La eficiencia no condicional promedio de las EAPBen 2018 fue de 1.65, indicando una oportunidad de aumentar hasta un 65% el número de mamografías y citologías sin aumentar los recursos. Con la eficiencia condicionada, que incluye variables de entorno, esta fue de 1.28, mostrando una oportunidad de mejora del 28%. Las variables de entorno, como la ruralidad y la población femenina asignada, influyen significativamente en la eficiencia. Conclusiones: La eficiencia de las EAPB en el tamizaje de cáncer de mama y cérvix está relacionada con variables de entorno como la ruralidad y el porcentaje de población asignada. Aun sin considerar estas variables, las EAPB tienen oportunidad de mejorar su eficiencia.
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    Modelo para la detección de cáncer de seno en imágenes histológicas a partir de aprendizaje profundo con múltiples anotadores
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) González Vélez, Juan Felipe; Buitrago Chávez, Jhoan Manuel; Gil González, Julián
    El cáncer de seno es el tipo de cáncer más común en mujeres, por lo que la detección temprana de esta enfermedad es crucial para combatirla. Actualmente, una de las formas de detectar el cáncer de seno es mediante el análisis del tejido mamario a través de imágenes histológicas. Este análisis es un proceso tedioso que debe ser realizado por un experto. El aprendizaje automático puede ser útil para facilitar esta tarea; sin embargo, requiere una cantidad suficiente de información recolectada para su entrenamiento, lo cual es difícil de obtener debido a la escasez de expertos capaces de anotar las imágenes. En este proyecto se proponen diferentes modelos de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes histológicas, aprovechando las anotaciones de múltiples anotadores con diversos grados de experiencia y conocimiento. Los resultados de estos modelos fueron comparados con varios modelos clásicos de aprendizaje automático que utilizan las etiquetas verdaderas para su entrenamiento.