https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/296 Tue, 21 Apr 2026 06:14:01 GMT 2026-04-21T06:14:01Z https://rinacional.tecnm.mx:443/retrieve/bd351547-1102-4fa7-a286-ed5f51678a8c/ITZ_logo.png https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/296 https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11621 Title: APLICACIÓN MÓVIL PARA EXPEDIENTE CLÍNICO ORIENTADO A MASCOTAS (MEDIPET) Authors: Guerrero Padilla, Daniel Alejandro#GUPD851220HZSRDN00 Description: El seguimiento adecuado del esquema de vacunación y cuidados preventivos en mascotas es fundamental para garantizar su bienestar y prevenir enfermedades. Sin embargo, el uso de cartillas físicas puede resultar ineficiente debido a su fácil extravío o deterioro. En este contexto, la presente tesis tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil que digitalice la cartilla de vacunación, permitiendo a los usuarios llevar un registro organizado y accesible de la salud de sus mascotas. Para ello, se utilizó una metodología de desarrollo ágil y principios de diseño centrado en el usuario. Como resultado, se desarrolló una aplicación móvil funcional que permite registrar vacunas, tratamientos y citas médicas. Esta herramienta ofrece una solución práctica y moderna, facilitando una gestión más eficiente del cuidado de las mascotas. Thu, 20 Nov 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11621 2025-11-20T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11616 Title: APLICACIÓN MÓVIL PARA LA DETECCIÓN DE DEPRESIÓN POST PARTO EN EL ESTADO DE ZACATECAS MEDIANTE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING Authors: Díaz Díaz, Álvaro Moisés#DIDA910409HCSZZL07 Description: Esta aplicación, permite hacer un seguimiento personalizado de los diferentes momentos en los que la madre ha utilizado la herramienta para contestar el cuestionario y así poder evaluar su evolución. Asimismo, permitirá generar estadísticas sobre el padecimiento de este trastorno en el estado de Zacatecas al almacenar los datos de la encuesta, lo que beneficiará en la retroalimentación del modelo y permitirá aumentar su precisión. Nuestros resultados muestran que el modelo de ML propuesto basado en el algoritmo ABC puede superar a otros clasificadores produciendo una exactitud de 75%, un 90% de precisión, un 86% de recuperación, un 78% de puntuación F1 y un 74% para el AUC, lo que ilustra fuertes capacidades predictivas para predecir la depresión posparto correctamente y con resultados muy similares a los reportados por otras investigaciones. Así mismo, los datos mostrados y el uso de la aplicación muestran que con esta solución podemos concluir que se comprueba la Hipótesis H1 la cual establece que “Es posible identificar y clasificar la Depresión Postparto utilizando técnicas de Machine Learning”, ya que con nuestra aplicación, aplicada a la prueba piloto con madres en etapa postparto fue posible clasificar y prevenir este tipo de trastorno. Para evaluar la aplicación, se utilizó la escala de usabilidad SUS en la cual podemos observar que el 60% de las madres reportó una usabilidad Alta en la satisfacción de la aplicación. Además, se aplico el Cuestionario de Satisfacción del cliente, en el cual podemos observar que el 65% de las madres reportaron altos niveles de satisfacción como respuesta el Cuestionario de Satisfacción del cliente CSQ-8. Ambos resultados nos indican que la aplicación fue bien recibida, tiene un buen diseño funcional, las usuarias en un alto porcentaje se sienten satisfechas, además de que, cumple con el propósito de la Detección de la Depresión Postparto. Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11616 2025-06-20T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11076 Title: IMPLEMENTACIÓN DE PRUEBAS BASADAS EN ISTQB PARA EL ANÁLISIS Y COMPARACIÓN DE FRAMEWORKS BACKEND EN APLICACIONES WEB Authors: Ortiz Torres, Berenice Description: Esta investigación muestra un análisis comparativo de frameworks backend Spring Boot, Django y Laravel, conforme a la implementación de pruebas de software, basadas en la organización de ISTQB (International Software Testing Qualifications Board), con el propósito de determinar cuál de ellos ofrece una alternativa adecuada para la construcción de una aplicación web. Para este propósito, se implementó un contexto experimental que se desempeñó en la construcción de una aplicación web, conformada principalmente por APIs REST (Representational State Transfer) desarrolladas en Spring Boot, Django y Laravel. El análisis comparativo empleó los programas de estudio de la organización ISTQB conforme al proceso de prueba, tipos de pruebas y técnicas de prueba para la elección de pruebas no funcionales; con ello se obtuvieron las pruebas de rendimiento (carga, comportamiento temporal, utilización de recursos y estrés) y fiabilidad (capacidad de recuperación). Como instrumento para la recolección de datos y métricas entre las pruebas de software aplicadas en los frameworks backend se utilizó la herramienta Apache JMeter. Los resultados en la ejecución de las pruebas indicaron que el framework backend Django obtuvo mejores desempeños tanto en las pruebas de rendimiento como de fiabilidad. El framework backend Spring Boot mostró una ventaja en los resultados en las pruebas de estrés por lo que se posicionó como framework intermedio. El framework backend Laravel tuvo un rendimiento un poco más bajo, sin embargo, en las pruebas de utilización de recursos y capacidad de recuperación mantuvo puntuaciones óptimas Thu, 17 Oct 2024 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11076 2024-10-17T00:00:00Z