Aplicación de técnicas de minería de datos para la predicción del consumo de tabaco y alcohol en estudiantes universitarios

• Priscila Valdiviezo-Diaz ^[1] ; Pablo Torres-Carrión ^[1] ; Byron Fernando Bustamante-Granda ^[1] ; Rafael Nicolás Sánchez-Puertas ^[1]
  1. [1] Universidad Técnica Particular de Loja

     Universidad Técnica Particular de Loja

     Loja, Ecuador

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 32, 2020, págs. 242-255
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of data mining techniques for the prediction of tobacco and alcohol use in university students
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  • Texto Completo Ejemplar
• Resumen
  • español

    La adicción al tabaco es un problema de salud social, alcanzando un 30% de la población adulta a nivel mundial. Para los organismos de salud, es indispensable disponer de herramientas que les permitan aplicar políticas de atención y prevención. Se propone un estudio piloto para descubrir patrones de características de los poli-consumidores de tabaco y alcohol en jóvenes universitarios.

    Así, se levantó información de 478 jóvenes universitarios ecuatorian0s, de los que se evaluaron 73 variables socio-demográficas, psicosociales, de salud y consumo.

    Se aplica un método de minería de datos para la predicción: pre-procesamiento, análisis de la muestra, aplicación de algoritmos y análisis de resultados. Se obtienen siete variables con mayor implicación en la predicción, que se validan en dos experimentos, aplicando árboles de decisión y redes neuronales.

  • English

    Tobacco addiction is a social health problem, reaching 30% of the adult population worldwide. For health organizations, it is essential to have tools that allow them to apply care and prevention policies. A pilot study is proposed to discover patterns of characteristics on tobacco and alcohol poli-consumers in university students. Thus, the information was collected from 478 Ecuadorian young university students, obtaining records of 73 socio-demographic, psychosocial, health and consumption variables. A method of data mining is applied for prediction:

    pre-processing, sample analysis, application of algorithms and analysis of results.

    Seven variables with greater involvement in the prediction are obtained, which are validated in two experiments, applying decision trees and neural networks.

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