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La información relacionada con los Sistemas de Salud se encuentra en forma agregada. Extraer información histórica y de su comportamiento implica un reto para la Salud Pública. Sin embargo, hoy se hace necesario usar metodologías innovadoras que faciliten la evaluación y formulación de nuevas propuestas. El método no-paramétrico Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) es capaz de predecir tomando en cuenta factores estructurales que pudieran tener influencia sobre la variable predictora como las Tasas de Mortalidad Infantil permitiendo a los investigadores generar modelos hipotéticos.…mehr

Produktbeschreibung
La información relacionada con los Sistemas de Salud se encuentra en forma agregada. Extraer información histórica y de su comportamiento implica un reto para la Salud Pública. Sin embargo, hoy se hace necesario usar metodologías innovadoras que faciliten la evaluación y formulación de nuevas propuestas. El método no-paramétrico Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) es capaz de predecir tomando en cuenta factores estructurales que pudieran tener influencia sobre la variable predictora como las Tasas de Mortalidad Infantil permitiendo a los investigadores generar modelos hipotéticos. El resultado final permitiría identificar hitos relevantes y su relación con políticas públicas o con factores estructurales que podrían influir positiva o negativamente en su evolución. Para este estudio, se utilizó la información histórica de las tasas de mortalidad infantil de Nicaragua y Costa Rica entre los años 1978-2008 en el marco de los ODM, logrando establecer a través de este método puntos de corte relacionados con hitos relevantes en el contexto real de cada uno de los países.
Autorenporträt
Jairo Javier Vanegas López. Doctor en Salud Pública de la Universidad de Chile. Magíster Salud Pública con énfasis en ambiente y desarrollo humano de la Universidad de Costa Rica. Médico-Cirujano de la Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua. Docente e investigador Universidad de Santiago de Chile (USACH).