Indicadores de aterogenicidad en la predicción del síndrome metabólico en adultos, Trujillo-Perú

Díaz-Ortega, Jorge Luis; Quispe-Tácunan, Adrián; Gallo-Ancajima, María; Castro-Caracholi, Luz; Yupari-Azabache, Irma Luz

doi:10.4067/s0717-75182021000400586

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“…According to studies, global projections of adult obesity rates in 2010, 2025, and 2030 indicate an increase in obesity levels depending on the individual's degree of obesity [5], [6]. In addition, research on childhood obesity confirms a significant increase, which is now considered a global epidemic [7]. In 2010, UNICEF revealed that 40 million children had grade 1 obesity, with 81% of them coming from Asian countries [8].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Predicting Obesity in Nutritional Patients using Decision Tree Modeling

Iparraguirre-Villanueva,

Mirano-Portilla,

Gamarra-Mendoza

et al. 2024

IJACSA

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Obesity has become a widespread problem that affects not only physical well-being but also mental health. To address this problem and provide solutions, Machine Learning (ML) technology tools are being applied. Studies are currently being developed to improve the prediction of obesity. This study aimed to predict obesity levels in nutritional patients by analyzing their physical and dietary habits using the Decision Tree (DT) model. For the development of this work, we chose to use the CRISP-DM framework to follow the development in an organized way, thus achieving a better understanding of the data and describing, evaluating, and analyzing the results. The results of this work yielded metrics with significant values for predicting obesity: so much so that the accuracy rate was 92.89%, the sensitivity rate was 94% and the F1 score was 93%. Likewise, accuracy metrics above 88% were obtained for each level of obesity, demonstrating the effectiveness of the DT model in predicting this type of task. Finally, the results demonstrate that the DT model is effective in predicting obesity, with significant results that motivate further research to continue improving accuracy in this type of task.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Predicting Obesity in Nutritional Patients using Decision Tree Modeling

Iparraguirre-Villanueva,

Mirano-Portilla,

Gamarra-Mendoza

et al. 2024

IJACSA

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“…Por su parte, Soutelo y col. proponen un índice triglicéridos/c-HDL de 2.05 para evaluar el riesgo de desarrollar síndrome metabólico, dislipidemias o resistencia a la insulina [12] . En la población peruana de regiones de la costa y sierra se ha reportado una media del índice TG/c-HDL 2.23 [13] y 2.9 [14] respectivamente. Sin embargo, no se cuenta con información de valores o del comportamiento que sigue este índice en la población que reside en la región de la selva peruana; más aún, considerando que esta población mantiene hábitos de alimentación y estilos de vida muy diferentes a otras regiones.…”

Section: Introductionunclassified

“…Por otro lado, este índice debería ser utilizado como una herramienta secundaria para valorar la RI y la predicción de daño cardiovascular dado su alto nivel de especificidad, sensibilidad y un bajo costo en comparación con otras herramientas como el Homeostasis Model Assessment Insulin Resistance (HOMA) [12,13,15] . Así mismo, considerando que el objetivo médico es actuar de forma oportuna y sobre todo de manera preventiva, es necesario contar con las herramientas y equipos de fácil acceso; sin embargo, en nuestra realidad de salud, la detección temprana se torna muy difícil, ya que, en un inicio, el desarrollo de estas complicaciones se da de manera subclínica y los estudios de laboratorios que se desea para su identificación son de alto costo o no se encuentran disponibles de forma inmediata en la mayoría de los centros hospitalarios del país.…”

Section: Introductionunclassified

Relación del estado nutricional e índice triglicéridos/c-HDL en adultos atendidos en un hospital público

Barboza

2022

Acta Med Peru

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Objetivo. Determinar la relación del estado nutricional e índice triglicéridos/c-HDL en adultos atendidos en un hospital público. Materiales y Métodos. Estudio descriptivo, transversal, observacional y retrospectivo, conformado por 447 adultos, 321 mujeres y 126 varones de entre 18 - 60 años de edad, quienes fueron atendidos por el servicio de nutrición en el Hospital I – Rioja – EsSalud durante el periodo de marzo del 2017 a junio del 2018. Se determinó el estado nutricional según el índice de masa corporal (IMC) y el índice de TG/c-HDL como relación triglicéridos y el colesterol HDL. Resultados. La edad promedio de los adultos fue de 41.4 ± 12.7 años. Se obtuvo una media total del índice de TG/c-HDL de 4.40 ± 1.45, fue mayor en las mujeres (4.62 ± 1.40) que en los varones (3.84 ± 1.44); así mismo, la obesidad (4.76 ± 1.36) y el sobrepeso (4.57 ± 1.52) fueron los estados nutricionales que presentaron un índice más elevado. Se encontró una correlación positiva y significativamente (r=0.397) con un p=0.000 entre el Índice de Masa Corporal (IMC) y el índice TG/c-HDL. Conclusión. Existe una relación positiva y estadísticamente significativa entre el índice de masa corporal con el índice de TG/c-HDL. El índice de TG/c-HDL fue mayor en el estado nutricional de obesidad y sobrepeso superando al valor de la media poblacional.

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Cardiac Markers in Apparently Non-COVID-19 Individuals and Post-COVID-19 Individuals with and without Metabolic Syndrome, Trujillo-Peru 2023

Díaz-Ortega,

Otiniano,

Yupari-Azabache

et al. 2024

DMSO

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Purpose To compare the levels of cardiac troponin I (cTnI) and N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) in apparently non-COVID-19 (COVID-19-) and post-COVID-19 (COVID-19+) persons with metabolic syndrome (MetS+) and without metabolic syndrome (MetS-). Methods The descriptive correlational study was carried out in 275 inhabitants of the city of Trujillo in 2023. Cardiac markers were determined by time-resolved immunofluorescence. Results It was determined that 58.2% of the participants presented COVID-19 and 46.5% presented a diagnosis of MetS according to the harmonized ATP III criteria. Levels of cTnI greater than 0.05 ng/mL were found in low percentages in the COVID-19-/MetS-, COVID-19-/MetS+, and COVID-19+/MetS- groups at 0.7% each, and in the COVID-19+/SM+ group, it was 0.4%. NT-proBNP concentrations higher than 125 pg/mL were found in 2.9% of participants, of which 1.1% were in the COVID-19+/MetS+ group, a slightly higher proportion compared to the other groups. Conclusion The proportion of individuals with normal or elevated cTnI and NT-ProBNP levels does not differ significantly in both healthy individuals, with MetS only, and those with mild Post COVID-19 with or without MetS; however, longitudinal studies are required to detect possible myocardial events in either group for adequate treatment, especially in those with COVID-19+/MetS+.

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Indicadores de aterogenicidad en la predicción del síndrome metabólico en adultos, Trujillo-Perú

Abstract: Indicadores de aterogenicidad en la predicción del síndrome metabólico en adultos, Trujillo-PerúAtherogenicity indicators in the prediction of metabolic syndrome among adults in Trujillo-Peru

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Predicting Obesity in Nutritional Patients using Decision Tree Modeling

Predicting Obesity in Nutritional Patients using Decision Tree Modeling

Relación del estado nutricional e índice triglicéridos/c-HDL en adultos atendidos en un hospital público

Cardiac Markers in Apparently Non-COVID-19 Individuals and Post-COVID-19 Individuals with and without Metabolic Syndrome, Trujillo-Peru 2023

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