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http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/1155| INDICES DE CLASIFICACION PARA CONDICIONES DIABETICAS BASADO EN ANALISIS DE DATOS DE LA PRUEBA ORAL DE TOLERANCIA A LA GLUCOSA | |
| PAOLA VARGAS BERNAL | |
| Acceso Abierto | |
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| .DIABETES MELLITUS PRUEBA ORAL DE TOLERANCIA A LA GLUCOSA ESTIMACION DE PARAMETROS | |
| La prueba oral de tolerancia a la glucosa (OGTT) se usa para el diagnóstico de las condiciones diabéticas (alteración de glucosa en ayuno, intolerancia a los carbohidratos y diabetes mellitus tipo 2) siguiendo los criterios que establece la Asociación Americana de diabetes (ADA). En esta prueba se toma una muestra de sangre después de estar en ayunas durante la noche, luego se ingiere una cantidad de glucosa y se mide la concentración de glucosa cada 30 minutos durante dos horas. Con los datos de concentración de glucosa se han propuesto distintas técnicas de diagnóstico y modelos matemáticos que explican la interacción de glucosa - insulina para extraer información que sirve para profundizar en la comprensión de la enfermedad. En este trabajo se propone una metodología para construir una herramienta de clasificación que sirve para determinar el estado diabético de un paciente utilizando los datos de la OGTT y el modelo de Ackerman que explica la dinámica de glucosa e insulina. Esta herramienta se construye con dos parámetros inferidos del modelo: la concentración máxima de glucosa y la tasa media de eliminación de glucosa. La propuesta surge del análisis de datos de la prueba OGTT recogidos en el Hospital General de México, empezando con una prueba de concepto en una población de tamaño reducido y luego pasando a una población altamente heterogénea de tamaño significativo. Los principales resultados de la metodología que se propone en la tesis son: las distribuciones a priori en el método de estimación bayesiana, un método para la estimación del MAP basado en el método de kerneles de aproximación de densidades, un criterio de validez del modelo de Ackerman, el uso de un clasificador lineal con el método de máquinas de soporte vectorial y la propuesta de un índice de identificabilidad práctica que indica que tanto se puede confiar en la predicción de la clasificación de un dato. | |
| 11-07-2022 | |
| Trabajo de grado, doctorado | |
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| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
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