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dc.contributor.advisor | García Gómez, Juan Miguel | es_ES |
dc.contributor.advisor | Tortajada Velert, Salvador | es_ES |
dc.contributor.author | Jiménez Serrano, Santiago | es_ES |
dc.date.accessioned | 2014-05-15T06:54:17Z | |
dc.date.available | 2014-05-15T06:54:17Z | |
dc.date.created | 2013-09-26 | |
dc.date.issued | 2014-05-15 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/37483 | |
dc.description.abstract | [EN] Postpartum depression is a disabling universal disease that affects many women from different countries during a key life stage for her and her newborn. The aim of this research involved the creation of classification models for postpartum depression based on clinical and patient questionnaires. We analyzed these data and applied a methodology of experimentation, validation and evaluation of different classification models. The classifiers with the best balance between sensitivity and specificity were integrated into a clinical decision support system for Android mobile platforms. It is intended, therefore, to put in clinicians and patients hands, a tool that aims to prevent the disease as well as to detect the risk population. That¿s why the final application comes in two versions, one for medical experts, and another one simpler for women who have just given birth. | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] La depresión postparto es una enfermedad universal incapacitante que afecta a muchas mujeres de diferentes países durante una etapa vital clave para ella y su recién nacido. El objetivo del presente trabajo ha consistido en la creación de modelos de clasificación de la depresión postparto basados en datos clínicos y cuestionarios a pacientes. Se analizaron dichos datos y se aplicó una metodología de experimentación para el desarrollo, validación y evaluación de diferentes modelos de clasificación. Los clasificadores que presentaron un mejor balance entre sensibilidad y especificidad se integraron en un sistema de ayuda a la decisión clínica para plataformas móviles Android. Se ha pretendido pues, poner en manos tanto de personal clínico como de pacientes una herramienta que ayude en la prevención de la enfermedad y en la detección de población de riesgo. Es por eso que la aplicación final se presenta en dos versiones, una para expertos médicos, y otra más sencilla para las mujeres que acaban de dar a luz. | es_ES |
dc.format.extent | 99 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Pregnancy | es_ES |
dc.subject | Decision suport | es_ES |
dc.subject | Classifiers | es_ES |
dc.subject | Neural Networks | es_ES |
dc.subject | Postpartum depression | es_ES |
dc.subject | Embarazo | es_ES |
dc.subject | Ayuda a la decisión | es_ES |
dc.subject | Clasificadores | es_ES |
dc.subject | Android | es_ES |
dc.subject | redes neuronales | es_ES |
dc.subject | Depresión postparto | es_ES |
dc.subject.classification | FISICA APLICADA | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Ingeniería Biomédica-Màster Universitari en Enginyeria Biomèdica | es_ES |
dc.title | Desarrollo de modelos predictivos y una aplicación móvil para la predicción de la depresión postparto | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Servicio de Alumnado - Servei d'Alumnat | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Jiménez Serrano, S. (2013). Desarrollo de modelos predictivos y una aplicación móvil para la predicción de la depresión postparto. http://hdl.handle.net/10251/37483 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | Archivo delegado | es_ES |