MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA PARA PREDECIR EL NIVEL DE RIESGO DE CONSUMO O ADICCIÓN A SUSTANCIAS PSICOACTIVAS ILEGALES EN POBLACIÓN COLOMBIANA

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1. Verfasser: Jefferson Eduardo Campo Yule
Format: Artículo científico
Sprache:es
Veröffentlicht: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia 2025
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MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA PARA PREDECIR EL NIVEL DE RIESGO DE CONSUMO O ADICCIÓN A SUSTANCIAS PSICOACTIVAS ILEGALES EN POBLACIÓN COLOMBIANA Jefferson Eduardo Campo Yule Danny Alberto Díaz Magé Hugo Armando Ordoñez Eraso Ingeniería Consumo machine learning modelo predictivo sustancias psicoactivas ilegales Una de las principales problemáticas sociales que se presenta en Colombia es el consumo de sustancias psicoactivas ilegales, entre las que la marihuana es la sustancia más consumida por las personas. Si bien se han creado diversos programas preventivos para reducir el consumo de estas sustancias, son pocos los estudios que usan la tecnología para abordar esta problemática. Por tanto, este estudio presenta un modelo de machine learning que predice el riesgo de consumo de sustancias psicoactivas ilegales en Colombia, con datos de la ENCSPA-2019. El modelo demostró un rendimiento óptimo y logró métricas superiores al 98 %, lo que permite identificar factores clave asociados al consumo que influyen en el nivel de riesgo de una persona y ofrece una herramienta útil para apoyar decisiones en salud pública y prevención. 2025 artículo científico 0121-1129 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=413983267005 https://www.redalyc.org/journal/4139/413983267005/ https://www.redalyc.org/journal/4139/413983267005/html/ https://www.redalyc.org/journal/4139/413983267005/413983267005.epub https://www.redalyc.org/journal/4139/413983267005/movil 10.19053/01211129.v34.n72.2025.19786 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4139 Facultad de Ingeniería application/pdf Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia Facultad de Ingeniería (Colombia) Num.72 Vol.34
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