Redes de diagnósticos de enfermedades asociadas a la COVID-19 de 2020 a 2022 en el centro de México
DOI:
https://doi.org/10.24054/cbs.v3i1.3638Palabras clave:
Análisis de Redes Neuronales, Aprendizaje Organizacional, COVID-19, Diagnósticos, EnfermedadesResumen
Introducción: Los diagnósticos de las enfermedades asociadas a la COVID-19 cobran relevancia a la luz de su incidencia y prevalencia en el centro de México. Objetivo: El objetivo del presente trabajo fue comparar un modelo de red neuronal con los hallazgos reportados en la literatura. Metodología: Se realizó un trabajo documental, transversal, correlacional y retrospectivo con una muestra de 6500 casos seleccionados por entidad centralizada en México. Resultados: Los resultados demuestran la secuencia de aprendizaje que va de los diagnósticos hacia las entidades de aplicación lo cual revela una red colaborativa orientada por las tomografías. Discusión: Con relación al estado del arte donde prevalecen hallazgos centrados en las decisiones, estrategias colaborativas y gestoras de conocimiento, el presente trabajo sugiere incluir estas dimensiones a fin de poder anticipar las respuestas de las instituciones de salud pública en futuras contingencias sanitarias.
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