Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/4026
Título : Aplicación de la técnica de clasificación de minería de datos para mejorar los procesos de atención de citas en los consultorios del Hospital Regional Daniel Alcides Carrión Pasco, 2023
Autor : Minaya Blas, Luis Alberto
Asesor : Alania Ricaldi, Pit Frank
Palabras clave : Aplicación de la técnica de clasificación de minería de datos;Procesos de atención de citas en los consultorios
Fecha de publicación : 23-ene-2024
Editorial : Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión
Resumen : El trabajo de investigación que realice se titula: “Aplicación de la técnica de clasificación de minería de datos para mejorar los procesos de atención de citas en los consultorios del Hospital Regional Daniel Alcides Carrión Pasco, 2023”. El objetivo principal es Determinar de qué manera la Aplicación de la técnica de clasificación de minería de datos mejora los procesos de atención de citas en los consultorios del Hospital Daniel Alcides Carrión Pasco, 2023. El diseño que se usó fue no experimental. La población y muestra fueron Citas en los consultorios del Hospital Daniel Alcides Carrión Pasco, 2023. Para la evaluación usamos el instrumento ficha de observación. Con los resultados anteriores e identificando las posibles citas a desaprovecharse, se podrá disminuir el diferimiento de cita, que actualmente hay casos que son de hasta 2 meses; esto repercutirá favorablemente al paciente cuando solicite una cita. Asimismo, esta identificación de deserción permite a los pacientes reprogramar o anular su cita, según sea el caso.
URI : http://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/4026
metadata.dc.contributor.email: luisminayab83@gmail.com
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas y Computación

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
T026_41815191.pdf1,8 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons