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Título: Desarrollo de modelos matemáticos para la estimación de peso y talla en población peruana adulta
Asesor(es): Rodrigo Alfredo, Matos Chamorro
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.04
Fecha de publicación: 31-mar-2022
Institución: Universidad Peruana Unión
Resumen: Objetivo: Diseñar modelos matemáticos para estimación de peso y talla en adultos peruanos. Material y Métodos: Se realizó un estudio descriptivo transversal en 193 adultos peruanos entre 20 a 70 años. Esta muestra se seleccionó a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia. Los modelos de estimación creados en base a medidas antropométricas analizadas de los pacientes fueron determinados por el método de regresión lineal múltiple, con los respectivos valores de R2, los modelos creados fueron evaluados por el método de la raíz de cuadrado medio del error (Root Mean Squeared Error - RMSE) y el método de diferencia crítica de Bland Altman, usando el software estadístico R. Resultados: Se dividió la muestra en dos grupos, el primero de 153 pacientes y el segundo de 40 pacientes. En el primer grupo se recolectó y analizó las medidas antropométricas, seleccionando las más significativas con coeficiente de determinación mayor de 0.80. Se diseñaron cuatro modelos matemáticos de estimación, uno de talla para varones y mujeres, y tres para estimación de peso en varones, mujeres menores de 40 años y mayores de 40. En el segundo grupo los modelos fueron probados y analizados a través del RSME, donde los valores más cercanos a cero tendrán mejor estimación, y a través de la diferencia crítica de Bland Altman. Conclusiones: Los modelos creados en este estudio para estimar peso y talla en adultos peruanos lograron dar estimaciones muy significativas y cercanas al peso y talla reales
Nota: Nutrición Clínica; LIMA; Escuela Profesional de Nutrición Humana
Disciplina académico-profesional: Nutrición Humana
Institución que otorga el grado o título: Universidad Peruana Unión. Facultad de Ciencias de la Salud
Grado o título: Licenciada en Nutrición Humana
Jurado: Saintila, Jacksaint
Fecha de registro: 22-abr-2022; 22-abr-2022



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