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Agreda, M., Neira, A. (2021). Sistema de clasificación web para diagnosticar tipos de Leucemia Infantil, Goodlabs Trujillo [Universidad César Vallejo]. https://hdl.handle.net/20.500.12692/61682
Agreda, M., Neira, A. Sistema de clasificación web para diagnosticar tipos de Leucemia Infantil, Goodlabs Trujillo []. PE: Universidad César Vallejo; 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12692/61682
@misc{renati/180746,
title = "Sistema de clasificación web para diagnosticar tipos de Leucemia Infantil, Goodlabs Trujillo",
author = "Neira Ramos, Astrid Jhanhayra",
publisher = "Universidad César Vallejo",
year = "2021"
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Title: Sistema de clasificación web para diagnosticar tipos de Leucemia Infantil, Goodlabs Trujillo
Advisor(s): Castillo Diestra, Carlos Enrique
Keywords: Páginas web; Diagnóstico; Leucemia infantil
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2021
Institution: Universidad César Vallejo
Abstract: La investigación tuvo por objetivo general apoyar el diagnóstico los tipos de
leucemia infantil mediante el sistema de clasificación web, con la finalidad
incrementar la proximidad de resultados en el diagnóstico del tipo de leucemia
infantil, reducir el tiempo en el diagnóstico del tipo de leucemia infantil y aumentar
la satisfacción del apoderado.
Para el estudio se utilizó una muestra significativa formada por 83 pacientes que
fueron atendidos y se realizaron análisis clínicos en la Clínica GoodLabs.
La propuesta fue estructurada utilizando el lenguaje de programación PHP y
MySQL/ MaríaDB como gestor de base de datos; además de incorporar lenguaje
R para el tratamiento de data y entrenamiento; la metodología de desarrollo de
software fue CRISP-DM. Tras la aplicación del diseño experimental de Pre Test
y Post Test, se resolvió cada indicador mostrando resultados positivos, donde el
tiempo promedio de diagnóstico del tipo leucemia infantil obtuvo una media inicial
de 35.20 días y pasó a tener un promedio de 21 días, presentando una
disminución del 40.31%, la proximidad de resultados del diagnóstico del tipo
leucemia infantil pasó de 0.52 a 0.84, es decir incrementó un 32.00%, finalmente
el nivel de satisfacción del apoderado en relación al diagnóstico obtenido en
respuesta al pre test fue de 2.6 y del post test 3.94, en escala de Likert,
presentando un aumento del 61.53%. Tras estos resultados, se concluye que el
sistema de clasificación web ayudó significativamente a diagnosticar los tipos de
leucemia infantil.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12692/61682
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: Alcantara Moreno, Oscar; Castillo Diestra, Carlos Enrique; Pacheco Torres, Juan Francisco
Register date: 27-May-2021
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