CONGRESO
2023-10-29
# Cargar la biblioteca necesaria
suppressMessages(library(plotly))
suppressMessages(library(readxl))
Respuesta_para_presentar_en_congreso <- read_excel("C:/Users/PC/Downloads/Respuesta para presentar en congreso.xlsx")
summary(Respuesta_para_presentar_en_congreso)## Sexo Años de experiencia en el área clínica
## Length:14 Min. :1.000
## Class :character 1st Qu.:2.000
## Mode :character Median :3.000
## Mean :2.929
## 3rd Qu.:4.000
## Max. :4.000
## Nivel de complejidad de la institución donde labora.
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## Tiempo de vinculación en la entidad donde labora actualmente
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## Cuáles son las rutas para que un biosimilar obtenga registro sanitario\r\n1. Ruta del expediente completo\r\n2. Ruta de comparabilidad\r\n3. Ruta de comparabilidad abreviada\r\n4. No tengo conocimiento
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## [OGIVRI®] [BISINTEX] [AMGEVITA®]
## Length:14 Length:14 Length:14
## Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## [TRAZIMERA® 440MG POLVO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## [MVASI ®] [HEPARINA SODICA 5000UI] [TRUXIMA®]
## Length:14 Length:14 Length:14
## Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## [RIXATHON® 10MG/ML SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSION] [FULPHILA®]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [ABXEDA®] [ENOXAPARINA SODICA 40 MG JERINGAS PRELLENADAS]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 60 MG/ 0.6 ML]
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## [ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 80 MG/0.8 ML]
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## [EXOPARIN SODICA JERINGAS PRELLENADAS 20 MG /02ML] [IDACIO]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [HYRIMOZ® 40MG] [ABRILADA ®]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [PERSIVIA® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN] [TERROSA®]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [RUXIENCE® SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSIÓN] [BASALOG®]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [HERZUMA® 150 MG POLVO LIOFILIZADO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## [HERZUMA® 440 MG POLVO LIOFILIZADO] [RITOXEN 10MG/ML] [RYTUZEQ]
## Length:14 Length:14 Length:14
## Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## [ZIRABEV® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN] [KANJINTI® 420MG]
## Length:14 Length:14
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
## [ERITROPOYETINA 10000 UI SOLUCION INYECTABLE]
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## ¿Son distintos los requisitos de farmacovigilancia de los medicamentos biosimilares y de los medicamentos de síntesis?
## Length:14
## Class :character
## Mode :character
##
##
## str(Respuesta_para_presentar_en_congreso)## tibble [14 × 34] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Sexo : chr [1:14] "M" "M" "M" "M" ...
## $ Años de experiencia en el área clínica : num [1:14] 3 2 3 2 4 2 4 4 4 3 ...
## $ Nivel de complejidad de la institución donde labora. : chr [1:14] "ESE San Francisco de Asis" "Alto" "III" "N/A" ...
## $ Tiempo de vinculación en la entidad donde labora actualmente : chr [1:14] "De 0 a 5 años" "De 0 a 5 años" "De 0 a 5 años" "De 0 a 5 años" ...
## $ Cuáles son las rutas para que un biosimilar obtenga registro sanitario
## 1. Ruta del expediente completo
## 2. Ruta de comparabilidad
## 3. Ruta de comparabilidad abreviada
## 4. No tengo conocimiento: chr [1:14] "2" "1, 2, 3" "2" "2" ...
## $ [OGIVRI®] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [BISINTEX] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [AMGEVITA®] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [TRAZIMERA® 440MG POLVO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [MVASI ®] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [HEPARINA SODICA 5000UI] : chr [1:14] "Si" "No" "Si" "Si" ...
## $ [TRUXIMA®] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [RIXATHON® 10MG/ML SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSION] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [FULPHILA®] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [ABXEDA®] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [ENOXAPARINA SODICA 40 MG JERINGAS PRELLENADAS] : chr [1:14] "Si" "Si" "Si" "Si" ...
## $ [ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 60 MG/ 0.6 ML] : chr [1:14] "Si" "Si" "Si" "Si" ...
## $ [ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 80 MG/0.8 ML] : chr [1:14] "Si" "Si" "No" "Si" ...
## $ [EXOPARIN SODICA JERINGAS PRELLENADAS 20 MG /02ML] : chr [1:14] "Si" "Si" "Si" "Si" ...
## $ [IDACIO] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [HYRIMOZ® 40MG] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [ABRILADA ®] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [PERSIVIA® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [TERROSA®] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [RUXIENCE® SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSIÓN] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [BASALOG®] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [HERZUMA® 150 MG POLVO LIOFILIZADO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [HERZUMA® 440 MG POLVO LIOFILIZADO] : chr [1:14] "No" "Si" "No" "No" ...
## $ [RITOXEN 10MG/ML] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [RYTUZEQ] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [ZIRABEV® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [KANJINTI® 420MG] : chr [1:14] "No" "No" "No" "No" ...
## $ [ERITROPOYETINA 10000 UI SOLUCION INYECTABLE] : chr [1:14] "No" "Si" "Si" "Si" ...
## $ ¿Son distintos los requisitos de farmacovigilancia de los medicamentos biosimilares y de los medicamentos de síntesis? : chr [1:14] "NO" "NO" "NO" "NO" ...View(Respuesta_para_presentar_en_congreso)
names(Respuesta_para_presentar_en_congreso)## [1] "Sexo"
## [2] "Años de experiencia en el área clínica"
## [3] "Nivel de complejidad de la institución donde labora."
## [4] "Tiempo de vinculación en la entidad donde labora actualmente"
## [5] "Cuáles son las rutas para que un biosimilar obtenga registro sanitario\r\n1. Ruta del expediente completo\r\n2. Ruta de comparabilidad\r\n3. Ruta de comparabilidad abreviada\r\n4. No tengo conocimiento"
## [6] "[OGIVRI®]"
## [7] "[BISINTEX]"
## [8] "[AMGEVITA®]"
## [9] "[TRAZIMERA® 440MG POLVO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]"
## [10] "[MVASI ®]"
## [11] "[HEPARINA SODICA 5000UI]"
## [12] "[TRUXIMA®]"
## [13] "[RIXATHON® 10MG/ML SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSION]"
## [14] "[FULPHILA®]"
## [15] "[ABXEDA®]"
## [16] "[ENOXAPARINA SODICA 40 MG JERINGAS PRELLENADAS]"
## [17] "[ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 60 MG/ 0.6 ML]"
## [18] "[ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 80 MG/0.8 ML]"
## [19] "[EXOPARIN SODICA JERINGAS PRELLENADAS 20 MG /02ML]"
## [20] "[IDACIO]"
## [21] "[HYRIMOZ® 40MG]"
## [22] "[ABRILADA ®]"
## [23] "[PERSIVIA® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]"
## [24] "[TERROSA®]"
## [25] "[RUXIENCE® SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSIÓN]"
## [26] "[BASALOG®]"
## [27] "[HERZUMA® 150 MG POLVO LIOFILIZADO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]"
## [28] "[HERZUMA® 440 MG POLVO LIOFILIZADO]"
## [29] "[RITOXEN 10MG/ML]"
## [30] "[RYTUZEQ]"
## [31] "[ZIRABEV® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]"
## [32] "[KANJINTI® 420MG]"
## [33] "[ERITROPOYETINA 10000 UI SOLUCION INYECTABLE]"
## [34] "¿Son distintos los requisitos de farmacovigilancia de los medicamentos biosimilares y de los medicamentos de síntesis?"# Graficamos todas las variables
# Cargar la biblioteca ggplot2
library(ggplot2)
# Definir los medicamentos y los resultados en un marco de datos
data <- data.frame(
Medicamento = c("[OGIVRI®]", "[BISINTEX]", "[AMGEVITA®]", "[TRAZIMERA® 440MG POLVO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]",
"[MVASI ®]", "[HEPARINA SODICA 5000UI]", "[TRUXIMA®]", "[RIXATHON® 10MG/ML SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSION]",
"[FULPHILA®]", "[ABXEDA®]", "[ENOXAPARINA SODICA 40 MG JERINGAS PRELLENADAS]", "[ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 60 MG/ 0.6 ML]",
"[ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 80 MG/0.8 ML]", "[EXOPARIN SODICA JERINGAS PRELLENADAS 20 MG /02ML]", "[IDACIO]",
"[HYRIMOZ® 40MG]", "[ABRILADA ®]", "[PERSIVIA® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]", "[TERROSA®]", "[RITOXEN 10MG/ML]",
"[RYTUZEQ]", "[ZIRABEV® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]", "[KANJINTI® 420MG]", "[ERITROPOYETINA 10000 UI SOLUCION INYECTABLE]"),
DISPENSADO = c(1, 1, 2, 1, 0, 12, 1, 1, 1, 1, 14, 13, 7, 11, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 12),
NO = c(13, 13, 12, 13, 14, 2, 13, 13, 13, 13, 0, 1, 7, 3, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 14, 2)
)
# Reordenar el marco de datos según DISPENSADO
data <- data[order(data$DISPENSADO), ]
# Convertir Medicamento en factor con el orden correcto
data$Medicamento <- factor(data$Medicamento, levels = data$Medicamento)
# Crear el gráfico de barras horizontal con ggplot2 con orden de menor a mayor y título centrado
ggplot(data, aes(x = Medicamento, y = DISPENSADO, fill = factor(DISPENSADO))) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Dispensación de Medicamentos", x = "Medicamentos", y = "Recuentos") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none", plot.title = element_text(hjust = 2.5), plot.margin = margin(10, 50, 10, 10, "pt")) +
coord_flip()
# Cargar la biblioteca plotly
suppressMessages(library(plotly))
# Definir los medicamentos y los resultados
medicamentos_names <- c("[OGIVRI®]", "[BISINTEX]", "[AMGEVITA®]", "[TRAZIMERA® 440MG POLVO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]", "[MVASI ®]", "[HEPARINA SODICA 5000UI]", "[TRUXIMA®]", "[RIXATHON® 10MG/ML SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSION]", "[FULPHILA®]", "[ABXEDA®]", "[ENOXAPARINA SODICA 40 MG JERINGAS PRELLENADAS]", "[ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 60 MG/ 0.6 ML]", "[ENOXAPARINA SODICA JERINGAS PRELLENADAS 80 MG/0.8 ML]", "[EXOPARIN SODICA JERINGAS PRELLENADAS 20 MG /02ML]", "[IDACIO]", "[HYRIMOZ® 40MG]", "[ABRILADA ®]", "[PERSIVIA® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]", "[TERROSA®]", "[RUXIENCE® SOLUCION CONCENTRADA PARA INFUSIÓN]", "[BASALOG®]", "[HERZUMA® 150 MG POLVO LIOFILIZADO PARA CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]", "[HERZUMA® 440 MG POLVO LIOFILIZADO]", "[RITOXEN 10MG/ML]", "[RYTUZEQ]", "[ZIRABEV® CONCENTRADO PARA SOLUCIÓN PARA INFUSIÓN]", "[KANJINTI® 420MG]", "[ERITROPOYETINA 10000 UI SOLUCION INYECTABLE]")
# Definir los datos
DISPENSADO <- c(1, 1, 2, 1, 0, 12, 1, 1, 1, 1, 14, 13, 7, 11, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 12)
NO <- c(13, 13, 12, 13, 14, 2, 13, 13, 13, 13, 0, 1, 7, 3, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 2)
# Calcular porcentajes
porcentaje_DISPENSADO <- round((DISPENSADO / sum(DISPENSADO)) * 100, 2)
porcentaje_NO <- round((NO / sum(NO)) * 100, 2)
# Organizar los medicamentos de mayor a menor según DISPENSADO
data <- data.frame(medicamentos_names, DISPENSADO, NO)
data <- data[order(data$DISPENSADO, decreasing = TRUE), ]
# Crear el gráfico de barras con plotly y porcentajes
plot_ly(data, x = ~DISPENSADO, y = ~medicamentos_names, type = 'bar', orientation = 'h', name = 'DISPENSADO', marker = list(color = 'rgba(173, 255, 47, 0.8)'), text = ~paste(porcentaje_DISPENSADO, '%'), hoverinfo = 'text') %>%
add_trace(x = ~NO, name = 'NO', marker = list(color = 'rgba(255, 255, 102, 0.8)'), text = ~paste(porcentaje_NO, '%'), hoverinfo = 'text') %>%
layout(title = 'Resultados de Dispensación de Medicamentos',
xaxis = list(title = 'Recuentos'),
barmode = 'stack',
showlegend = TRUE)# Cargar la biblioteca plotly
suppressMessages(library(plotly))
# Crear un vector con los recuentos para cada opción
counts_rutas <- table(Respuesta_para_presentar_en_congreso$`Cuáles son las rutas para que un biosimilar obtenga registro sanitario\r\n1. Ruta del expediente completo\r\n2. Ruta de comparabilidad\r\n3. Ruta de comparabilidad abreviada\r\n4. No tengo conocimiento`)
# Crear un gráfico de barras con plotly
plot_ly(x = names(counts_rutas), y = counts_rutas, type = 'bar', name = 'Recuentos', marker = list(color = '#2ECC71'), text = counts_rutas, hoverinfo = 'text') %>%
layout(title = 'Rutas para Obtener Registro Sanitario de un Biosimilar', xaxis = list(title = 'Opciones'), yaxis = list(title = 'Recuentos'), showlegend = FALSE)# Definir las respuestas proporcionadas
respuestas <- list(
c(2),
c(1, 2, 3),
c(2),
c(2),
c(2),
c(2),
c(3),
c(1),
c(4),
c(3),
c(2),
c(2, 3),
c(2, 3),
c(1, 2, 3)
)
# Calcular el porcentaje de encuestados que seleccionaron las opciones 2 y 3
respuestas_correctas <- sapply(respuestas, function(x) all(c(2, 3) %in% x))
porcentaje_correcto <- mean(respuestas_correctas) * 100
# Imprimir el resultado
cat("El", porcentaje_correcto, "% de los encuestados seleccionó ambas opciones 2 y 3.\n")## El 28.57143 % de los encuestados seleccionó ambas opciones 2 y 3.# Definir las respuestas proporcionadas
respuestas <- list(
c(2),
c(1, 2, 3),
c(2),
c(2),
c(2),
c(2),
c(3),
c(1),
c(4),
c(3),
c(2),
c(2, 3),
c(2, 3),
c(1, 2, 3)
)
# Filtrar los encuestados que seleccionaron únicamente las opciones 2 y 3
respuestas_correctas <- sapply(respuestas, function(x) all(c(2, 3) %in% x) && length(x) == 2)
cantidad_correcta <- sum(respuestas_correctas)
# Imprimir el resultado
cat("La cantidad de encuestados que seleccionaron únicamente las opciones 2 y 3 LAS RESPUESTAS QUE SON CORRECTAS fueron:", cantidad_correcta, "\n")## La cantidad de encuestados que seleccionaron únicamente las opciones 2 y 3 LAS RESPUESTAS QUE SON CORRECTAS fueron: 2# Calcular el porcentaje de encuestados que seleccionaron únicamente las opciones 2 y 3
porcentaje_correcto <- (cantidad_correcta / 14) * 100
# Imprimir el porcentaje
cat("El porcentaje de encuestados que seleccionaron únicamente las opciones 2 y 3 que SON LAS CORRECTAS es del :", porcentaje_correcto, "%\n")## El porcentaje de encuestados que seleccionaron únicamente las opciones 2 y 3 que SON LAS CORRECTAS es del : 14.28571 %# Calcular el nivel de conocimiento en función de las respuestas
niveles <- c() # Inicializar el vector para los niveles
for (i in 1:length(respuestas)) {
if (length(respuestas[[i]]) == 2) {
niveles <- c(niveles, "Nivel alto")
} else if (length(respuestas[[i]]) == 3) {
niveles <- c(niveles, "Nivel medio")
} else {
niveles <- c(niveles, "Nivel bajo")
}
}
# Imprimir los niveles
for (i in 1:length(respuestas)) {
cat(paste("Encuestado", i, ":", niveles[i], "\n"))
}## Encuestado 1 : Nivel bajo
## Encuestado 2 : Nivel medio
## Encuestado 3 : Nivel bajo
## Encuestado 4 : Nivel bajo
## Encuestado 5 : Nivel bajo
## Encuestado 6 : Nivel bajo
## Encuestado 7 : Nivel bajo
## Encuestado 8 : Nivel bajo
## Encuestado 9 : Nivel bajo
## Encuestado 10 : Nivel bajo
## Encuestado 11 : Nivel bajo
## Encuestado 12 : Nivel alto
## Encuestado 13 : Nivel alto
## Encuestado 14 : Nivel medio# Calcular el nivel de conocimiento en función de las respuestas
niveles <- c() # Inicializar el vector para los niveles
for (i in 1:length(respuestas)) {
if (length(respuestas[[i]]) == 2) {
niveles <- c(niveles, "Nivel alto")
} else if (length(respuestas[[i]]) == 3) {
niveles <- c(niveles, "Nivel medio")
} else if (length(respuestas[[i]]) == 1) {
if (1 %in% respuestas[[i]] || 2 %in% respuestas[[i]] || 3 %in% respuestas[[i]]) {
niveles <- c(niveles, "Nivel bajo")
} else {
niveles <- c(niveles, "No sabe/No responde")
}
}
}
# Imprimir los niveles
for (i in 1:length(respuestas)) {
cat(paste("Encuestado", i, ":", niveles[i], "\n"))
}## Encuestado 1 : Nivel bajo
## Encuestado 2 : Nivel medio
## Encuestado 3 : Nivel bajo
## Encuestado 4 : Nivel bajo
## Encuestado 5 : Nivel bajo
## Encuestado 6 : Nivel bajo
## Encuestado 7 : Nivel bajo
## Encuestado 8 : Nivel bajo
## Encuestado 9 : No sabe/No responde
## Encuestado 10 : Nivel bajo
## Encuestado 11 : Nivel bajo
## Encuestado 12 : Nivel alto
## Encuestado 13 : Nivel alto
## Encuestado 14 : Nivel medio# Calcular el porcentaje para cada nivel
porcentajes <- table(niveles) / length(niveles) * 100
# Definir los colores para cada nivel
colores <- c("palegreen", "green", "springgreen", "lightyellow")
# Crear el gráfico circular
plot_ly(labels = names(porcentajes), values = porcentajes, type = 'pie', textinfo = 'label+percent',
marker = list(colors = colores)) %>%
layout(title = "Distribución de niveles de conocimiento", showlegend = FALSE)# Cargar la biblioteca ggplot2
library(ggplot2)
# Crear un marco de datos con los datos proporcionados
datos <- data.frame(
Respuesta = c("NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "NO", "SI", "SI", "NO", "NO")
)
# Graficar los datos en un gráfico de barras
ggplot(data = datos, aes(x = Respuesta)) +
geom_bar(fill = "steelblue") +
labs(title = "Requisitos de Farmacovigilancia de Medicamentos Biosimilares y de Síntesis", x = "Respuesta", y = "Cantidad") +
theme_minimal()
# Cargar la biblioteca plotly
suppressMessages(library(plotly))
# Definir los datos
porcentajes <- c(64.3, 28.6, 7.1)
niveles <- c("NIVEL BAJO", "NIVEL MEDIO", "NIVEL ALTO")
# Definir los colores para cada nivel
colores <- c("#5cb85c", "#f0ad4e", "#d9534f")
# Crear el gráfico circular
plot_ly(labels = niveles, values = porcentajes, type = 'pie',
textinfo = 'label+percent',
marker = list(colors = colores)) %>%
layout(title = "Distribución de niveles de conocimiento")