Identificación de comorbilidades asociadas a Covid-19 en el estado de Hidalgo mediante métodos de agrupamiento

Palabras clave: Agrupación, K-Means, DBSCAN, EM, COVID-19

Resumen

Se analizaron tres algoritmos de agrupación K-Means, DBSCAN y EM, en una base de datos abierta, con 10,039 registros, referente a los casos de COVID-19 presentados en el estado de Hidalgo, México. La finalidad de este estudio es obtener una interpretación de las comorbilidades asociadas a la COVID-19 mediante la implementación de los algoritmos mencionados. Los resultados de las agrupaciones fueron validados con el índice de silueta, como técnica de evaluación de la calidad de los algoritmos, obteniendo como mejor clasificador en este comparativo al algoritmo de K-Means. Además, se realizó la prueba de Tukey HSD para identificar la diferencia de medias entre los grupos de las comorbilidades relacionadas con el virus SARS-CoV-2, identificando la existencia de una diferencia significativa entre las medias de los grupos obtenidos. Las comorbilidades asociadas que se identifican en este estudio son diabetes, hipertensión y obesidad, en un rango de edades de 45 a 49.87 años.

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Publicado
2023-07-05
Cómo citar
Enríquez-Ramírez, C., Raluy-Herrero, M., & Olvera-Cuellar, M. (2023). Identificación de comorbilidades asociadas a Covid-19 en el estado de Hidalgo mediante métodos de agrupamiento. Pädi Boletín Científico De Ciencias Básicas E Ingenierías Del ICBI, 11(21), 8-14. https://doi.org/10.29057/icbi.v11i21.10539