SURVIVAL ANALYSIS APPLYING COX MODEL AND MACHINE LEARNING TO COVID-19 DATA IN THE CITY OF BUCARAMANGA BETWEEN MARCH 2020 TO MARCH 2023 (Atena Editora)

JORDÁN, GIANN AXEL LEGUÍZAMO; ARANGO, EMILIANO RODRÍGUEZ

SURVIVAL ANALYSIS APPLYING COX MODEL AND MACHINE LEARNING TO COVID-19 DATA IN THE CITY OF BUCARAMANGA BETWEEN MARCH 2020 TO MARCH 2023 (Atena Editora)

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Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor.author	JORDÁN, GIANN AXEL LEGUÍZAMO	-
Autor(es): dc.contributor.author	ARANGO, EMILIANO RODRÍGUEZ	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2024-01-30T20:46:17Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2024-01-30T20:46:17Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2024-01-30	-
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/741844	-
Resumo: dc.description.abstract	Este estudio realiza un análisis comparativo del rendimiento de las técnicas de Machine Learning, redes neuronales y tradicionales de análisis de supervivencia. Las técnicas comparadas son el tradicional modelo de riesgos proporcionales de Cox (CPH), técnica de Machine Learning Random Survival Forest (RSF) y redes neuronales como DeepSurv. Estas técnicas se aplican para el estudio de casos de Covid-19 de los pacientes diagnosticados en la ciudad de Bucaramanga entre marzo del 2020 y marzo del 2023. Este estudio demuestra un mejor rendimiento se obtuvo con la técnica de Random Survival Fores en la predicción de la función de supervivencia medidos a través del C – índex, Brier score y AUC.	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	en	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Covid-19	pt_BR
Título: dc.title	SURVIVAL ANALYSIS APPLYING COX MODEL AND MACHINE LEARNING TO COVID-19 DATA IN THE CITY OF BUCARAMANGA BETWEEN MARCH 2020 TO MARCH 2023 (Atena Editora)	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	livro digital	pt_BR
Aparece nas coleções:	Livros digitais

Arquivos associados:
analisis-de-supervivencia-apdatos-d23.pdf		1.07 MB	Adobe PDF	/bitstream/capes/741844/1/analisis-de-supervivencia-apdatos-d23.pdfDownload

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