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dc.contributor.advisorBotero Rosas, Daniel Alfonso
dc.contributor.advisorGiraldo Cadavid, Luis Fernando
dc.contributor.authorMaldonado Franco, Adriana
dc.date.accessioned2025-03-07T14:31:25Z
dc.date.available2025-03-07T14:31:25Z
dc.date.issued2025-01-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/63916
dc.description79 páginases_CO
dc.description.abstractDespite being the third leading cause of death globally, underdiagnosis and misdiagnosis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) remains a challenge. The current spirometric variables used for COPD diagnosis have limitations, and there is a need for better diagnostic tools, particularly in primary care settings.en
dc.description.abstractA pesar de ser la tercera causa de muerte a nivel mundial, el subdiagnóstico y el diagnóstico erróneo de la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) siguen siendo un desafío. Las variables espirométricas utilizadas actualmente para el diagnóstico de EPOC tienen limitaciones y se necesitan mejores herramientas diagnósticas, especialmente para la atención primaria.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isoenges_CO
dc.publisherUniversidad de La Sabanaes_CO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherEnfermedades respiratorias
dc.subject.otherTecnología de la información
dc.subject.otherDiagnóstico por computadora
dc.subject.otherInteligencia artificial en medicina
dc.subject.otherEnfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC)
dc.titleMathematical modelling of the Flow-volume curve obtained by spirometry that, by using machine-learning, allows improving COPD underdiagnosis.en
dc.typedoctoral thesises_CO
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsrestrictedAccesses_CO
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingenieríaes_CO
thesis.degree.levelDoctora en Biocienciases_CO
thesis.degree.nameDoctorado en Biocienciases_CO


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