{"id":987781162,"date":"2025-08-13T04:21:10","date_gmt":"2025-08-13T03:21:10","guid":{"rendered":"https:\/\/p4h.world\/?post_type=documents&p=987781162"},"modified":"2025-08-19T04:31:05","modified_gmt":"2025-08-19T03:31:05","slug":"clasificacion-de-los-gastos-sanitarios-catastroficos-basada-en-el-aprendizaje-automatico-un-estudio-transversal-de-hogares-coreanos-con-bajos-ingresos","status":"publish","type":"documents","link":"https:\/\/p4h.world\/es\/documents\/clasificacion-de-los-gastos-sanitarios-catastroficos-basada-en-el-aprendizaje-automatico-un-estudio-transversal-de-hogares-coreanos-con-bajos-ingresos\/","title":{"rendered":"Clasificaci\u00f3n de los gastos sanitarios catastr\u00f3ficos basada en el aprendizaje autom\u00e1tico: un estudio transversal de hogares coreanos con bajos ingresos"},"content":{"rendered":"

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Este estudio examin\u00f3 los gastos sanitarios catastr\u00f3ficos (CHE) entre los hogares con bajos ingresos de Corea del Sur utilizando m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico sobre datos del Panel de Salud de Corea de 2019. Los resultados mostraron una incidencia del 26,2% de CHE, siendo AdaBoost el que mejor funcion\u00f3 en la predicci\u00f3n, destacando la edad, las enfermedades cr\u00f3nicas y el desempleo como factores de riesgo clave. Los resultados respaldan la necesidad de una identificaci\u00f3n precoz y de programas de apoyo espec\u00edficos para reducir las cargas econ\u00f3micas y mejorar la protecci\u00f3n sanitaria de los grupos vulnerables. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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