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dc.contributor.advisorHuamán Garaicoa, Fuad, Director-
dc.contributor.authorAcosta Chong, George Vicente-
dc.creatorESPOL.FCNM-
dc.date.accessioned2024-09-17T18:02:32Z-
dc.date.available2024-09-17T18:02:32Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationAcosta Chong, G. V. (2024). Inspección de los perfiles clínico-patológicos y hematológicos de los pacientes con Neoplasias Mieloproliferativas Philadelphia negativas (PV, TE y MFP) basada en herramientas multivariantes de visualización avanzada. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FCNM .-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62045-
dc.descriptionEl objetivo de este estudio es proporcionar información sobre las Neoplasias Mieloproliferativas Philadelphia Negativas (NMP Ph-) en pacientes ecuatorianos, utilizando análisis estadísticos multivariantes y visualizaciones avanzadas. Se busca inspeccionar las características clínico-patológicas y hematológicas entre las tres categorías clásicas de NMP Ph-: Policitemia Vera (PV), Trombocitemia Esencial (TE) y Mielofibrosis Primaria (MFP). Para el estudio se utilizó una muestra levantada por profesionales de la Sociedad de Lucha contra el Cáncer (SOLCA) Guayaquil, SOLCA Quito y Quality of Care (Guayaquil), con 111 pacientes diagnosticados con PV, TE o MFP, y 119 columnas de datos y resultados médicos. Más del 60% de las variables eran binarias, representando la presencia o ausencia de un marcador clínico. Se aplicó el análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), la inspección del Biplot Logístico y el Análisis discriminante lineal, tras una exhaustiva preparación de los datos que incluyó limpieza, imputación y selección de características. En esta última fase, se utilizó modelos de clasificación con el fin de evaluar las variables más relevantes para explicar a los grupos, obteniendo 13 variables que fueron las utilizadas posteriormente en las técnicas multivariantes. Se editaron los aspectos estéticos de las visualizaciones multivariantes, para disminuir la complejidad de interpretación de las gráficas saturadas de elementos e información, facilitando la comunicación de resultados. El ACM junto con las tablas de contingencia condicionadas por grupo revelaron las características clínicas más comunes de cada grupo de NMP Ph-, destacando los niveles de Hemoglobina, Plaquetas, Eritropoyetina sérica, entre otros. El Biplot Logístico y el análisis discriminante identificaron las características que diferenciaban a los grupos, obteniendo una mejor diferenciación de los pacientes con MFP. Este estudio puso de manifiesto la eficiencia de las herramientas multivariantes para analizar datos recogidos en escalas no cuantitativas. Los hallazgos contribuyen a una mejor comprensión del comportamiento clínico de los pacientes con Neoplasias Mieloproliferativas en Ecuador, aportando al conocimiento de este grupo de enfermedades poco estudiadas en la región sur del continente. Palabras clave Neoplasias Mieloproliferativas Philadelphia Negativas, Policitemia Vera, Trombocitemia Esencial, Mielofibrosis Primaria, Análisis Multivariante, Visualizaciones.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent50 página-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL.FCNM-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectAnálisis Multivariante-
dc.subjectVisualizaciones-
dc.subjectMielofibrosis Primaria-
dc.subjectTrombocitemia Esencial-
dc.subjectPolicitemia Vera-
dc.subjectPhiladelphia Negativas-
dc.titleInspección de los perfiles clínico-patológicos y hematológicos de los pacientes con Neoplasias Mieloproliferativas Philadelphia negativas (PV, TE y MFP) basada en herramientas multivariantes de visualización avanzada-
dc.typeMagister en Estadística Aplicada-
dc.identifier.codigoespolT-110605-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeEscuela Superior Politécnica del Litoral-
dc.identifier.codigoproyectointegradorPOSTG049-
dc.description.abstractenglishThe objective of this study is to provide information on Philadelphia-Negative Myeloproliferative Neoplasms (NMP Ph-) in Ecuadorian patients using multivariate statistical analysis and advanced visualizations. It aims to inspect the clinical pathological and hematological characteristics among the three classic categories of NMP Ph-: Polycythemia Vera (PV), Essential Thrombocythemia (ET), and Primary Myelofibrosis (PMF). For the study, a sample collected by professionals from the Sociedad de Lucha contra el Cancer (SOLCA) in Guayaquil, SOLCA Quito, and Quality of Care (Guayaquil) was used, comprising 111 patients diagnosed with PV, ET, or PMF, and 119 columns of data and medical results. Over 60% of the variables were binary, representing the presence or absence of a clinical marker. Multiple Correspondence Analysis (MCA), inspection of the Logistic Biplot, and Linear Discriminant Analysis (LDA) were applied after extensive data preparation, which included cleaning, imputation, and feature selection. In this latter phase, classification models were used to evaluate the most relevant variables for explaining the groups, resulting in 13 variables that were subsequently used in multivariate techniques. The aesthetic aspects of the multivariate visualizations were edited to reduce the complexity of interpreting graphs saturated with elements and information, facilitating the communication of results. MCA, along with contingency tables conditioned by group, revealed the most common clinical characteristics of each NMP Ph- group, highlighting Hemoglobin levels, Platelets, serum Erythropoietin, among others. The Logistic Biplot and LDA identified the characteristics that differentiated the groups, achieving better differentiation for patients with PMF. This study demonstrated the efficiency of multivariate tools for analyzing data collected on non-quantitative scales. The findings contribute to a better understanding of the clinical behavior of patients with Myeloproliferative Neoplasms in Ecuador, contributing to the understanding of this group of poorly studied diseases in the southern region of the continent. Keywords: Philadelphia-Negative Myeloproliferative Neoplasms, Polycythemia Vera, Essential Thrombocythemia, Primary Myelofibrosis, Multivariate Analysis, Visualizations.-
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