VI International Workshop on Computational Mathematics
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Modelo predictivo basado en redes neuronales para evaluar la eficacia del láser de baja intensidad en tratamientos de ortodoncia
Verónica Viviana Benavides MorilloDone
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Modelo computacional para el apoyo al diagnóstico de pacientes con la enfermedad de Parkinson
Eliany Rodríguez GonzálezDone
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Aplicación de modelos y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en cirugía oral con tecnología láser: revisión bibliográfica
Kahita Paola Paca ZhingreDone
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalDone
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Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean RamosDone
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An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenDone
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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Alexis Fernando Chango QuingaDone
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Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena EcheverríaDone
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Clasificación estadística supervisada para analizar el impacto del propóleo sobre las bacterias Actinomyces viscosus y Streptococcus mutans
Herman Alfredo Dávila PintoDone
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Sistema de información decisional sobre la carga de entrenamiento en el control médico deportivo
Jonathan González PierasDone
El presente estudio implementa un modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para evaluar la eficacia de la Técnica de Hall como tratamiento mínimamente invasivo de caries dental en dentición decidua de pacientes pediátricos. A través de un diseño observacional analítico y prospectivo, se recolectaron datos de 75 niños entre 3 y 8 años con diagnóstico de caries dental en molares temporales. La intervención consistió en la colocación de coronas preformadas sin eliminación del tejido cariado, utilizando cemento de ionómero de vidrio como sellante. Se diseñó un sistema de clasificación con árboles de decisión (modelo ID3) que utilizó variables como nivel de cooperación del paciente, profundidad de la lesión (ICDAS), presencia de dolor, edad y resultados postoperatorios a 3 y 6 meses. El conjunto de datos se estructuró en un repositorio local y fue evaluado con validación cruzada 10-fold. El modelo alcanzó una precisión del 93.4% en la predicción de casos exitosos. Los resultados clínicos revelaron que el 86.7% de los tratamientos fueron exitosos (sin dolor, sin pérdida de la corona, ni progresión de caries), mientras que un 8% requirió seguimiento adicional y solo un 5.3% presentó complicaciones. La Técnica de Hall mostró mayor aceptación por parte de los pacientes y sus cuidadores, especialmente en contextos de alta ansiedad dental. Se concluye que el modelo computacional propuesto permite optimizar la selección de candidatos a esta técnica, facilitando decisiones clínicas más eficientes y centradas en el paciente.