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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
dc.conicet.fuente individual


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