Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos

Las enfermedades mentales son uno de los grandes problemas de salud a nivel mundial. Según la OMS, aproximadamente 450 millones de personas en el mundo sufren algún trastorno mental o de conducta. Aunque cada vez se conoce más sobre este tipo de enfermedades y su origen, aún queda mucho por descubri...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Arrúe Gabarain, Mónica
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2019
País:España
Institución:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Repositorio:O2, repositorio institucional de la UOC
OAI Identifier:oai:openaccess.uoc.edu:10609/99106
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10609/99106
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:data mining
machine learning
mental health
minería de datos
aprendizaje automático
salud mental
mineria de dades
aprenentatge automàtic
salut mental
Data mining -- TFM
Mineria de dades -- TFM
Minería de datos -- TFM
id ES_f23ea71031be3f9c021d44c8f519a952
oai_identifier_str oai:openaccess.uoc.edu:10609/99106
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicosArrúe Gabarain, Mónicadata miningmachine learningmental healthminería de datosaprendizaje automáticosalud mentalmineria de dadesaprenentatge automàticsalut mentalData mining -- TFMMineria de dades -- TFMMinería de datos -- TFMLas enfermedades mentales son uno de los grandes problemas de salud a nivel mundial. Según la OMS, aproximadamente 450 millones de personas en el mundo sufren algún trastorno mental o de conducta. Aunque cada vez se conoce más sobre este tipo de enfermedades y su origen, aún queda mucho por descubrir sobre ellas. Mediante este trabajo se busca realizar una descripción de la situación actual de la salud mental de los trabajadores tecnológicos de diferentes países, con objetivo de descubrir la prevalencia de enfermedades mentales y los principales indicadores de salud mental en este grupo de trabajadores.Mental illness is one of the world's major health problems. According to WHO, approximately 450 million people worldwide suffer from some form of mental or behavioural disorder. Although more and more is known about these types of diseases and their origins, much remains to be discovered about them. This work seeks to make a description of the current mental health situation of tech workers in different countries, with the main objective of discovering the prevalence of mental illnesses and the main mental health indicators in this group of workers.Les malalties mentals són un dels grans problemes de salut a escala mundial. Segons l'OMS, aproximadament 450 milions de persones al món pateixen algun trastorn mental o de conducta. Tot i que cada vegada es coneix més sobre aquest tipus de malalties i el seu origen, encara queda molt per descobrir sobre elles. Mitjançant aquest treball es busca fer una descripció de la situació actual de la salut mental dels treballadors tecnològics de diferents països, amb objectiu de descobrir la prevalença de malalties mentals i els principals indicadors de salut mental en aquest grup de treballadors.Universitat Oberta de Catalunya (UOC)Rius, ÀngelsPérez Álvarez, Susana201920192019info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10609/99106reponame:O2, repositorio institucional de la UOCinstname:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)EspañolCC BY-NC-NDhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:openaccess.uoc.edu:10609/991062026-05-28T12:42:01Z
dc.title.none.fl_str_mv Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
title Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
spellingShingle Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
Arrúe Gabarain, Mónica
data mining
machine learning
mental health
minería de datos
aprendizaje automático
salud mental
mineria de dades
aprenentatge automàtic
salut mental
Data mining -- TFM
Mineria de dades -- TFM
Minería de datos -- TFM
title_short Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
title_full Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
title_fullStr Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
title_full_unstemmed Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
title_sort Sistema de estratificación y predicción de salud mental en trabajadores tecnológicos
dc.creator.none.fl_str_mv Arrúe Gabarain, Mónica
author Arrúe Gabarain, Mónica
author_facet Arrúe Gabarain, Mónica
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rius, Àngels
Pérez Álvarez, Susana
dc.subject.none.fl_str_mv data mining
machine learning
mental health
minería de datos
aprendizaje automático
salud mental
mineria de dades
aprenentatge automàtic
salut mental
Data mining -- TFM
Mineria de dades -- TFM
Minería de datos -- TFM
topic data mining
machine learning
mental health
minería de datos
aprendizaje automático
salud mental
mineria de dades
aprenentatge automàtic
salut mental
Data mining -- TFM
Mineria de dades -- TFM
Minería de datos -- TFM
description Las enfermedades mentales son uno de los grandes problemas de salud a nivel mundial. Según la OMS, aproximadamente 450 millones de personas en el mundo sufren algún trastorno mental o de conducta. Aunque cada vez se conoce más sobre este tipo de enfermedades y su origen, aún queda mucho por descubrir sobre ellas. Mediante este trabajo se busca realizar una descripción de la situación actual de la salud mental de los trabajadores tecnológicos de diferentes países, con objetivo de descubrir la prevalencia de enfermedades mentales y los principales indicadores de salud mental en este grupo de trabajadores.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2019
2019
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10609/99106
url http://hdl.handle.net/10609/99106
dc.language.none.fl_str_mv Español
language_invalid_str_mv Español
dc.rights.none.fl_str_mv CC BY-NC-ND
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv CC BY-NC-ND
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
publisher.none.fl_str_mv Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:O2, repositorio institucional de la UOC
instname:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
instname_str Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
reponame_str O2, repositorio institucional de la UOC
collection O2, repositorio institucional de la UOC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869424261619253248
score 15,300724