Técnicas de minería de datos supervisadas en el espacio de vida de adultos mayores de la ciudad de Manizales

Abstract

La tendencia de aprovechar al máximo los datos para obtener conocimiento que permita la toma de decisiones está posicionándose en diferentes ámbitos. Para el caso del área médica, la analítica asociada a la población adulta mayor se considera un campo amplio de oportunidades. Diferentes fuentes de información de adultos mayores se encuentran disponibles para ser accedidas y analizadas para objetivos específicos. Esta investigación propone la identificación de conocimiento nuevo asociado a la movilidad, específicamente al Life-Space Assessment (LSA) en adultos mayores de la ciudad de Manizales a través de minería de datos. Específicamente se identificaron las variables con mayor relación con respecto al espacio de vida restringido (LSA<60). El análisis se llevó a cabo desde un estudio transversal y uno longitudinal. La propuesta de minería estuvo acompañada de etapas de imputación, normalización, reducción de dimensionalidad y entrenamiento y testeo de algoritmos supervisados. Variables asociadas a la depresión y ejecución física tuvieron alta importancia en la clasificación de la restricción del espacio de vida. Variables asociadas con la violencia se agregan al conocimiento del LSA. Estos resultados pueden soportar políticas públicas y tomas de decisiones en Manizales que beneficien a los adultos mayores. (Texto tomado de la fuente)

Tendency for take advantage of data to obtain knowledge that allow taking decision is taking relevance in different areas. In the case of medical area, analytics associated with elderly population is considered a large field of opportunities. Different sources of information about elderly people are available to be used and analyzed for specific targets. This investigation proposes identification of new knowledge associated with mobility, specifically with Life-Space Assessment (LSA) in elderly people of Manizales city through data mining. Specifically, was identified variables with mayor relationship with respect to restricted life space (LSA<60). Analysis was executed from a cross-sectional and longitudinal study. The proposal of data mining was accompanied of imputation, normalization, dimensionality reduction, training and testing supervised algorithms stages. Variables associated to depression and physical execution had high relevance in classification of restricted life space. Variables associated with violence was added to LSA knowledge. These results can put up with public policy and taking decisions in Manizales that benefit elderly people.