VI International Workshop on Computational Mathematics
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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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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Sol Elizabeth Altamirano PovedaDone
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Modelo computacional de analítica de datos con Power BI para la identificación de patrones delictivos contra la propiedad en la Zona 1 del Ecuador
Andrés Roberto León YacelgaDone
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaDone
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Automatizado Robótico de Gestión y Observación Sensorial (A.R.G.O.S.)
Dionel Dayán Álvarez FigueredoDone
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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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Modelo computacional para el apoyo al diagnóstico de pacientes con la enfermedad de Parkinson
Eliany Rodríguez GonzálezDone
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Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalDone
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An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenDone
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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
Se presenta un análisis estadístico computacional para evaluar la prevalencia de adherencia terapéutica en personas con hipertensión arterial, utilizando técnicas de análisis multivariado y modelos estadísticos avanzados. La investigación tuvo como objetivo determinar la frecuencia de adherencia y explorar factores asociados como creencias y memoria, facilitando la identificación de barreras para el cumplimiento del tratamiento. La intervención se realizó en un estudio de caso con 125 pacientes del centro de salud Patricia Pilar durante 8 meses, aplicando el Cuestionario Breve de Medicación y realizando entrevistas para recabar datos sobre creencias, dificultades y hábitos relacionados con la medicación. El análisis estadístico se validó mediante pruebas como Chi cuadrado, análisis de odds ratio y modelado de regresión logística, analizando la relación entre variables y la adherencia. Los resultados indicaron que solo el 52% de los pacientes muestran adherencia, con diferencias no estadísticamente significativas entre sexos (Chi cuadrado=0.226, p=0.634), pero con una alta proporción de pacientes que enfrentan dificultades de memoria (64,8%) y creencias negativas acerca del tratamiento (32,8%). Las conclusiones revelan que la baja adherencia representa un riesgo importante para complicaciones cardiovasculares; por lo tanto, se recomienda implementar estrategias personalizadas, como recordatorios y educación, para mejorar el cumplimiento.