Modelo de clasificación para predecir la salud mental en estudiantes universitarios en Cali: Un enfoque basado en algoritmos desde el modelo de determinantes sociales de la salud

dc.contributor.advisorRocha Niño, Hernán Camilo
dc.contributor.advisorCadavid Ruiz, Natalia
dc.contributor.authorChaparro Jiménez, Alix Meryam
dc.contributor.authorRuíz Chacón, Gustavo Adolfo
dc.contributor.authorCharry Jiménez, Jorge Iván
dc.date.accessioned2024-07-30T14:09:16Z
dc.date.available2024-07-30T14:09:16Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractComprender los factores asociados con la salud mental de los estudiantes universitarios es de suma importancia en la sociedad actual. Con la intención de abordar este panorama, se realizó un estudio predictivo para identificar los determinantes sociales de la salud que inciden en la percepción de tres aspectos de salud mental negativa y tres de salud mental positiva de estudiantes de pregrado de una institución educativa en Cali. Para ello, se utilizó un enfoque basado en algoritmos en el cual se emplearon datos de 2.786 estudiantes universitarios, documentándose el desarrollo de cuatro modelos de clasificación y su ejecución para cada una de las variables a predecir
dc.description.abstractengUnderstanding the factors associated with the mental health of college students is of utmost importance. importance in today's society. With the intention of addressing this panorama, a study was carried out predictive to identify the social determinants of health that affect the perception of three aspects of negative mental health and three of positive mental health of undergraduate students from an educational institution in Cali. To do this, an algorithm-based approach was used in which data from 2,786 university students, documenting the development of four classification models and their execution for each of the variables to be predicted
dc.format.extent100 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3639
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectComprender los factores asociados con la salud mental de los estudiantes universitarios es de suma importancia en la sociedad actual. Con la intención de abordar este panorama
dc.subjectSe realizó un estudio predictivo para identificar los determinantes sociales de la salud que inciden en la percepción de tres aspectos de salud mental negativa y tres de salud mental positiva de estudiantes de pregrado de una institución educativa en Cali. Para ello
dc.subjectSe utilizó un enfoque basado en algoritmos en el cual se emplearon datos de 2.786 estudiantes universitarios
dc.subjectDocumentándose el desarrollo de cuatro modelos de clasificación y su ejecución para cada una de las variables a predecir
dc.subjectMental health
dc.subjectAcademic performance
dc.subjectRisk factors
dc.subjectTechnology
dc.subjectPrediction techniques
dc.subjectMachine learning
dc.subjectData science.
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos - Modalidad virtual
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleModelo de clasificación para predecir la salud mental en estudiantes universitarios en Cali: Un enfoque basado en algoritmos desde el modelo de determinantes sociales de la saludspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Proyecto de grado - UPJC.pdf
Size:
3.75 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
Licencia_de_uso.pdf
Size:
652.66 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: