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Sistema para la detección temprana de Covid-19 con base en las medidas de frecuencia respiratoria y temperatura corporal

dc.contributor.advisorRamírez López, Leonardo Juan
dc.contributor.authorCorrales Medina, Santiago Eduardo
dc.date.accessioned2022-09-19T20:10:11Z
dc.date.available2022-09-19T20:10:11Z
dc.date.issued2022-04-29
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10654/41470
dc.description.abstractLa pandemia del Covid-19 sigue en nuestra sociedad la cual continúa afectando completamente nuestra vida cotidiana. Los sistemas hospitalarios han reportado alrededor de 6 millones de infectados de los cuales 160.000 han fallecido. Basándose en este problema se planteó la pregunta ¿Qué variables fisiológicas permiten un rápido diagnóstico sobre el estado de contagio del Covid-19 y que tipo de monitoreo permite a los médicos tomar decisiones informadas? Para darle respuesta a esta pregunta se planteó el diseño de un modelo funcional de prediagnóstico basado en el comportamiento respiratorio y la temperatura corporal el cual se aplicará a través de la formulación de diferentes escenarios en los que se puede presentar una persona con Covid-19. Finalmente, para esto se presentará el diseño de una red de sensores funcional que monitoree a los pacientes de manera remota y los resultados de estas muestras se puedan visualizar desde cualquier parte del mundo de manera gráfica para que el personal médico pueda realizar un dictamen consecuente.spa
dc.description.tableofcontentsAgradecimientos 2 Lista de figuras 5 Lista de gráficos 6 Lista de Tablas 7 Resumen 8 Introducción 9 Planteamiento del problema 10 Objetivos 10 Objetivo General 10 Objetivo Específico 10 Justificación 11 Marco de referencia 12 El Coronavirus COVID-19 12 Estructura del virus 12 Mecanismo de infección 13 Tipos de coronavirus 13 SARS-CoV 13 MERS-CoV 14 SARS-CoV-2 14 Reporte de contagios 14 Contagios a nivel mundial 14 Variantes del Covid-19 16 Delta 17 Ómicron 17 Presentación clínica 17 Sintomatología 17 Variables fisiológicas y signos vitales 18 Temperatura corporal 18 Generación de la fiebre 18 Causas 19 Frecuencia respiratoria 19 Afecciones respiratorias 20 Causas 20 Antecedentes 21 Materiales y método 22 Desarrollo 24 Implementación del de red de datos en escenarios médicos 24 Relación de variables 24 Parámetros de medición 24 Sensores 25 Red de sensores de signos vitales 26 Arquitectura propuesta 27 Visualización de los datos 27 Resultados 29 Relación de las variables 29 Validación de toma y visualización de datos 29 Conclusiones 35 Referencias: 36 Código 42spa
dc.format.mimetypeapplicaction/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleSistema para la detección temprana de Covid-19 con base en las medidas de frecuencia respiratoria y temperatura corporalspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembMEDICION DE LA RESPIRACIONspa
dc.subject.lembTEMPERATURA CORPORALspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.description.abstractenglishThe Covid-19 pandemic continues in our society which continues to completely affect our daily lives. Hospital systems have reported around 6 million infected, of which 160,000 have died. Based on this problem, the question was raised: What physiological variables allow a rapid diagnosis of the state of contagion of Covid-19 and what type of monitoring allows doctors to make informed decisions? To answer this question, the design of a functional pre-diagnostic model based on respiratory behavior and body temperature was proposed, which will be applied through the formulation of different scenarios in which a person with Covid-19 can present. Finally, for this, the design of a functional sensor network that monitors patients remotely will be presented and the results of these samples can be viewed graphically from anywhere in the world so that medical personnel can make a consequent opinion.spa
dc.title.translatedSystem for the early detection of Covid-19 based on measurements of respiratory rate and body temperaturespa
dc.subject.keywordsCovid-19spa
dc.subject.keywordssimulatorspa
dc.subject.keywordssensor architecturespa
dc.subject.keywordspre-diagnosisspa
dc.subject.keywordsrespiratory ratespa
dc.subject.keywordsmonitoringspa
dc.subject.keywordsbody temperature.spa
dc.publisher.programIngeniería en Telecomunicacionesspa
dc.creator.degreenameIngeniero en Telecomunicacionesspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.subject.armarcCOVID-19 (ENFERMEDAD)spa
dc.subject.armarcEPIDEMIASspa
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalspa
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dc.subject.proposalCovid-19spa
dc.subject.proposalsimuladorspa
dc.subject.proposalarquitectura de sensoresspa
dc.subject.proposalpre diagnósticospa
dc.subject.proposalfrecuencia respiratoriaspa
dc.subject.proposalmonitoreospa
dc.subject.proposaltemperatura corporalspa
dc.publisher.grantorUniversidad Militar Nueva Granadaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f*
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Militar Nueva Granadaspa
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dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unimilitar.edu.cospa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.coverage.sedeCalle 100spa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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