Descentralización, instituciones y organizaciones: trayectoria en Colombia

Se tiende a contemplar la descentralización como una decisión que se toma en una coyuntura, y a evaluar sus resultados a partir de los efectos que se producen desde dicho hito. Aunque en los estudios no se asume la descentralización actual como un hecho emergente, es decir, como un hecho sin precedentes, si se le atribuyen las características que actualmente tiene, a las reformas de la década de los ochenta del siglo XX y a la Constitución de 1991, que dieron como resultado la que se considera la etapa con mayor descentralización de la República de Colombia. Antes de tales reformas, a las divisiones territoriales no se les reconoce un rol específico y determinante en la construcción y consolidación del Estado de Colombia. Visto así, la descentralización en Colombia es un proceso relativamente joven, de un poco más de 30 años. No obstante, los estudios sobre la descentralización en esas décadas no permiten observar cómo evolucionaron las reglas y organizaciones de la descentralización en el Estado Colombiano, de forma que se contribuya en la explicación del actual diseño de la descentralización y su desempeño La presente tesis doctoral titulada “Descentralización, Instituciones y Organizaciones. Trayectoria en Colombia”, tiene como como objeto de investigación, las instituciones, organizaciones de la descentralización en Colombia en el periodo de la República 1821 a 2014. El objetivo principal es identificar los elementos que contribuyen a la explicación y comprensión del rol jugado por las divisiones territoriales en la construcción y consolidación del Estado Colombiano, así como la configuración organizacional de la descentralización que resultó en dicho proceso. Los objetivos específicos de la investigación fueron: explorar, describir y analizar las instituciones que configuraron el poder público en la República de Colombia y su relación con las divisiones territoriales, desde el nacimiento de la República hasta el presente; identificar la trayectoria de las formas organizacionales que han actuado en la descentralización en Colombia desde el inicio de la República y que determinaron la actual configuración organizacional de la descentralización; e identificar la configuración de reglas y organizaciones que ejercen la vigilancia y el control de gestión fiscal y resultados de la descentralización en Colombia...

Integración de datos y análisis predictivo en tratamiento de drogodependencia

El análisis de datos actual se enfrenta a problemas derivados de la combinación de datos procedentes de diversas fuentes de información. El valor de la información puede enriquecerse enormemente facilitando la integración de nuevas fuentes de datos y la industria es muy consciente de ello en la actualidad. Sin embargo, no solo el volumen sino también la gran diversidad de los datos constituye un problema previo al análisis. Una buena integración de los datos garantiza unos resultados fiables y por ello merece la pena detenerse en la mejora de procesos de especificación, recolección, limpieza e integración de los datos. Este trabajo está dedicado a la fase de limpieza e integración de datos analizando los procedimientos existentes y proponiendo una solución que se aplica a datos médicos, centrándose así en los proyectos de predicción (con finalidad de prevención) en ciencias de la salud. Además de la implementación de los procesos de limpieza, se desarrollan algoritmos de detección de outliers que permiten mejorar la calidad del conjunto de datos tras su eliminación. El trabajo también incluye la implementación de un proceso de predicción que sirva de ayuda a la toma de decisiones. Concretamente este trabajo realiza un análisis predictivo de los datos de pacientes drogodependientes de la Clínica Nuestra Señora de la Paz, con la finalidad de poder brindar un apoyo en la toma de decisiones del médico a cargo de admitir el internamiento de pacientes en dicha clínica. En la mayoría de los casos el estudio de los datos facilitados requiere un pre-procesado adecuado para que los resultados de los análisis estadísticos tradicionales sean fiables. En tal sentido en este trabajo se implementan varias formas de detectar los outliers: un algoritmo propio (Detección de Outliers con Cadenas No Monótonas), que utiliza las ventajas del algoritmo Knuth-Morris-Pratt para reconocimiento de patrones, y las librerías outliers y Rcmdr de R. La aplicación de procedimientos de cleaning e integración de datos, así como de eliminación de datos atípicos proporciona una base de datos limpia y fiable sobre la que se implementarán procedimientos de predicción de los datos con el algoritmo de clasificación Naive Bayes en R.