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dc.contributor.author
Tarres, Maria Cristina  
dc.contributor.author
Moscoloni, Nora Ana Maria  
dc.contributor.author
Navone, Hugo Daniel  
dc.contributor.author
D'ottavio, Adriana Leticia  
dc.date.available
2018-10-08T17:53:08Z  
dc.date.issued
2016-11  
dc.identifier.citation
Tarres, Maria Cristina; Moscoloni, Nora Ana Maria; Navone, Hugo Daniel; D'ottavio, Adriana Leticia; Análisis multidimensional de una base de datos de mujeres PIMA; Universidad de Sonora. División de Ciencias Biológicas y de la Salud; Biotecnia ; 18; 3; 11-2016; 14-19  
dc.identifier.issn
1665-1456  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/61863  
dc.description.abstract
Se presenta una tipología multidimensional de mujeres estadounidenses Pima con datos de la Pima Indians Diabetes Database, analizada mediante Componentes Principales y posterior clasificación. Fueron construidos tres clusters individuales con: (1) 64% de positividad para diabetes, glucemia acorde con tolerancia alterada a la glucosa, hiperinsulinemia, obesidad según índice de masa corporal, grosor del pliegue de la piel del tríceps superior al promedio general y presión diastólica cercana a prehipertensión; (2) 50% de positividad para diabetes, glucemia cercana al límite inferior de tolerancia alterada a la glucosa, índice de masa corporal correspondiente a obesidad y grosor del pliegue de la piel del tríceps, presión diastólica, edad y número de embarazos mayores a la media general; (3) 16% de positividad para diabetes, índice de masa corporal indicando sobrepeso y número de embarazos, función de pedigrí de diabetes, edad, glucemia, insulinemia y grosor del pliegue de la piel del tríceps menores al promedio general. Resulta destacable el mayor grado de antecedentes familiares en el grupo de riesgo y la relevancia del sobrepeso así como la configuración espacial de los individuos revelando posibles fases en el desarrollo diabético de estas mujeres. Finalmente, se subraya la utilidad de la clusterización en problemas biológicos.  
dc.description.abstract
A multidimensional typology of U.S. Pima women is presented with data obtained from Pima Indians Diabetes Database, and analyzed employing Principal Components and subsequent classification. Three individual clusters were obtained: (1) 64% of positivity for diabetes, glycemia compatible with abnormal glucose tolerance, hyperinsulinemia, body mass index corresponding to obesity, triceps skin fold thickness above the general average and diastolic pressure near to prehypertension; (2) 50% of positivity for diabetes, glycemia near the lower level of abnormal glucose tolerance, body mass index corresponding to obesity and skin fold thickness, diastolic pressure, age and number of pregnancies above the overall average; (3) 16% of positivity for diabetes, body mass index corresponding to overweight and number of pregnancies, diabetes pedigree function, age, glycemia, insulinemia and skin fold thickness below the overall average. Greater family history in risk groups, relevance of overweight and the spatial configuration of subjects revealing possible developmental phases towards diabetes in these women have to be outlined. The usefulness of clusterización in biological disturbances is finally remarked.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Universidad de Sonora. División de Ciencias Biológicas y de la Salud  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Diabetes  
dc.subject
Obesidad  
dc.subject
Mujeres Eeuu  
dc.subject
Pima  
dc.subject.classification
Tópicos Sociales  
dc.subject.classification
Sociología  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
Análisis multidimensional de una base de datos de mujeres PIMA  
dc.title
Multidimensional analysis from a database of PIMA women  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-10-01T16:05:02Z  
dc.journal.volume
18  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
14-19  
dc.journal.pais
México  
dc.description.fil
Fil: Tarres, Maria Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Programa Interdisciplinario de Análisis de Datos; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Moscoloni, Nora Ana Maria. Universidad Nacional de Rosario. Programa Interdisciplinario de Análisis de Datos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Navone, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Rosario. Programa Interdisciplinario de Análisis de Datos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: D'ottavio, Adriana Leticia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.journal.title
Biotecnia  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://biotecnia.unison.mx/index.php/biotecnia/article/view/330