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Método para identificar y pronosticar riesgo suicida perfiles de en adolescentes mediante técnicas de análisis de conglomerado y red neuronal artificial

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dc.contributor.authorReyes-Ruiz, Lizeth
dc.contributor.authorDe La Hoz Granadillo, Efraín Javier
dc.contributor.authorCarmona Alvarado, Farid Alejandro
dc.date.accessioned2019-10-28T15:35:08Z
dc.date.available2019-10-28T15:35:08Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEn este trabajo de investigación, se presenta un método para identificar y pronosticar perfiles de riesgo suicida en adolescentes a partir del caso de estudio de estudiantes de secundaria de escuela pública del departamento del Atlántico. Como fundamento teórico se utilizó la literatura asociada a la evaluación del riesgo suicida, el análisis de conglomerados y las redes neuronales artificiales. Para lo anterior, se tomó información relacionada con los factores de riesgo suicida desesperanza, ideación, aislamiento y apoyo familiar de una muestra de 119 estudiantes adolescentes de los grados noveno al undécimo del departamento del Atlántico. Como resultado se desarrolló un método para identificar, valorar y pronosticar perfiles de riesgo suicida en adolescentes. Se concluye que el análisis de conglomerados mostró condiciones favorables para clasificar 4 perfiles característicos de riesgo suicida y las redes neuronales artificiales capacidad de pronosticar con una probabilidad del 95,5% de clasificación correcta.spa
dc.description.abstractThis article presents the profiles of suicide risk in 119 adolescent high school students of public schools of the department of Atlántico. As a theoretical basis, the literature associated with the evaluation of suicide risk, the analysis of conglomerates and the artificial neural networks were used. For the above, information was taken related to suicidal risk factors, hopelessness, ideation, isolation and family support. As a result, a method was developed to identify, assess and predict suicide risk profiles in adolescents. It is concluded that the cluster analysis showed favorable conditions to classify 4 characteristic profiles of suicide risk and artificial neural networks with a capacity to predict with a 95.5% probability of correct classification.eng
dc.identifier.issn26107988
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/4271
dc.language.isospaspa
dc.publisherSociedad Venezolana de Farmacología Clínica y Terapéuticaspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceRevista AVFT-Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéuticaspa
dc.sourceVol. 38 No. 2 (2019)spa
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dc.subjectRiesgo suicidaspa
dc.subjectAnálisis de conglomeradospa
dc.subjectRedes neuronales artificialesspa
dc.subjectSuicide riskeng
dc.subjectConglomerate analysiseng
dc.subjectArtificial neural networkeng
dc.titleMétodo para identificar y pronosticar riesgo suicida perfiles de en adolescentes mediante técnicas de análisis de conglomerado y red neuronal artificialspa
dc.title.alternativeMethod to identify and predict suicide risk profiles of adolescents using techniques of conglomerate analysis and artificial neural networkeng
dc.typearticlespa

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