APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS EN ATENCIÓN PRIMARIA EN SALUD (APS) PARA EL ANÁLISIS DE RIESGOS EN MUJERES GESTANTES DE LA POBLACIÓN MANIZALEÑA ATENDIDA POR ASSBASALUD / APPLICATION OF DATA MINING TECHNIQUES IN PRIMARY HEALTH CARE (PHC) FOR RISK ANALYSIS IN PREGNANT WOMEN IN THE POPULATION OF MANIZALES ATTENDED BY ASSBASALUD

RESUMEN

Objetivo: Determinar las relaciones entre los factores de riesgo existentes en las madres gestantes, a través de las técnicas de minería de datos. Materiales y Métodos: Se recolectó una muestra de 15265 registros de mujeres con edades comprendidas entre los 10 y 48 años, datos que pertenecen al período comprendido entre los años 2010 y 2012, incluyéndolos. Los datos se procesaron mediante Microsoft SQL Server 2008 R2 y Microsoft Excel 2007, teniendo en cuenta el proceso KDD y la metodología CRISP DM para la minería de datos usando los algoritmos de k-Means para Clústers, Reglas de Asociación y Métodos de Correlación. Resultados: Mediante los algoritmos de clústers se evidenció que las mujeres con antecedentes de aborto componen el 5% de la población estudiada; las mujeres con partos prematuros tienen mayor presencia en edades anormales, siendo este del 2%, mientras que en edades aptas para la gestación la cifra solo es del 1%; el 1% de las mujeres, sin importar la edad, refiere haber tomado licor durante su embarazo; las mujeres que tuvieron abortos y consumieron alcohol fueron el 20%; las mujeres con partos prematuros con consumo de alcohol fueron el 8%. Las mujeres que aceptaron haber consumido drogas fueron el 2% en edad apta para la gestación y el 3% en edades no aptas, ubicándolas en el clúster que tiene la máxima probabilidad de aborto.

ABSTRACT

Objective: To determine the relationship between existing risk factors in pregnant mothers through data mining techniques. Materials and Methods: A sample of 15,265 women aged between 10 and 48 years, data pertaining to the period between 2010 and 2012, was collected. Data was processed using Microsoft SQL Server 2008 R2 and Microsoft Excel 2007, taking into account the KDD process and CRISP-DM methodology for data mining using k-Means algorithms for Clusters, Association Rules and Correlation Methods. Results: Using Clustering algorithms it was evident that women with a history of abortion form 5% of the study population; women with premature births have a greater presence in abnormal ages being 2% of the population, while suitable age for gestation is only 1%; 1% of women, regardless of age, reported having consumed liquor during pregnancy; women who had abortions and consumed alcohol were 20%; women with induced labor showed 8% alcohol consumption. Women who admitted having used drugs were 2% in ages suitable for gestation and 3% in ages non suitable for conception, placing them in the cluster having the highest probability of abortion.