Análisis de clúster y redes neuronales artificiales en la caracterización y clasificación de perfiles de salud mental positiva en situación de confinamiento por COVID-19

Autores/as

  • Jorge Eduardo Navarro- Obeid Universidad Simón Bolívar de Barranquilla. Docente de la Corporación Universitaria del Caribe – CECAR. Facultad de Humanidades y Educación, Programa de Psicología https://orcid.org/0000-0003-2160-5220
  • Efraín Javier De La Hoz-Granadillo
  • María Laura Vergara-Álvarez Especialista en investigación e innovación educativa. Docente programa de Psicología. Universidad Nacional Abierta y a Distancia

Palabras clave:

Salud mental positiva, análisis de clúster, redes neuronales artificiales, perfiles de salud mental positiva, COVID-19

Resumen

Objetivo: Este trabajo tiene como objetivo proporcionar un procedimiento válido para caracterizar y clasificar perfiles de salud mental positiva de sujetos en confinamiento prolongado por COVID-19. Método: Metodológicamente se adoptaron los factores actitud prosocial, autocontrol, satisfacción personal, autonomía, resolución de problemas y autoactualización y relaciones interpersonales en 285 individuos en edades entre 18 y 75 años; se revisó la literatura relacionada con la salud mental positiva, la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales y el Análisis de Clúster.

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Publicado

2022-07-11

Cómo citar

Navarro- Obeid, J. E. ., De La Hoz-Granadillo, E. J., & Vergara-Álvarez, M. L. . (2022). Análisis de clúster y redes neuronales artificiales en la caracterización y clasificación de perfiles de salud mental positiva en situación de confinamiento por COVID-19. Gaceta Médica De Caracas, 130(2). Recuperado a partir de https://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_gmc/article/view/24052

Número

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