23 resultados para Obesidad mórbida


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Evaluar la asociación entre los niveles físicos de la aptitud, de calidad relacionada con la salud de la vida (CVRS) y la obesidad sarcopénica

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Introducción: El sobrepeso y la obesidad son definidos como una acumulación anormal o excesiva de grasa que puede ser perjudicial para la salud. Ambas están asociadas al padecimiento de un gran número de patologías como hipercolesterolemia, enfermedades cardiovasculares, problemas respiratorios o enfermedades musculo esquelética. Objetivos: Analizar los efectos de dos entrenamientos de electroestimulación de cuerpo completo, de 20 Hz y 85 Hz y dieta isocalórica durante 4 semanas, sobre la composición corporal en dos mujeres para observar cuál de ellos es más efectivo tanto para la pérdida de grasa corporal como para la ganancia de masa muscular. Material y métodos: Participaron dos mujeres sedentarias (Participante 1, programa de 85 Hz: Edad = 30 años, IMC = 33,0 kg/cm2 y porcentaje de grasa = 46,6; participante 2, programa de 20 Hz: Edad = 19 años, IMC= 23,9 kg/cm2 y porcentaje de grasa = 33,2) y sin experiencia en el entrenamiento de fuerza.

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Ponencia sobre el efecto de un polimorfismo del gen ADRB3 sobre masa grasa en mujeres con sobrepeso y obesidad.

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INTRODUCCIÓN: El riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares y los índices de obesidad infantil han ido en aumento durante los últimos años empobreciendo la salud de la población. La Teoría de Barker relaciona el estado de salud de la madre con el desarrollo fetal, asociando a un deficiente estado físico y hábitos de vida negativos de la mujer embarazada con el aumento del riesgo de padecer cardiopatías en la infancia y adolescencia, así como predisponer al recién nacido a padecer sobrepeso y/u obesidad en su vida posterior. Por otro lado los estudios efectuados sobre ejercicio físico durante el embarazo reportan beneficios para salud materna y fetal. Uno de los parámetros más utilizados para comprobar la salud fetal es su frecuencia cardiaca, mediante la que se comprueba el buen desarrollo del sistema nervioso autónomo. Si se observa este parámetro en presencia de ejercicio materno podría encontrarse una respuesta crónica del corazón fetal al ejercicio materno como consecuencia de una adaptación y mejora en el funcionamiento del sistema nervioso autónomo del feto. De esta forma podría mejorar su salud cardiovascular intrauterina, lo que podría mantenerse en su vida posterior descendiendo el riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares en la edad adulta. OBJETIVOS: Conocer la influencia de un programa de ejercicio físico supervisado en la frecuencia cardiaca fetal (FCF) en reposo y después del ejercicio materno en relación con gestantes sedentarias mediante la realización de un protocolo específico. Conocer la influencia de un programa de ejercicio físico en el desarrollo del sistema nervioso autónomo fetal, relacionado con el tiempo de recuperación de la FCF. MATERIAL Y MÉTODO: Se diseñó un ensayo clínico aleatorizado multicéntrico en el que participaron 81 gestantes (GC=38, GE=43). El estudio fue aprobado por el comité ético de los hospitales que participaron en el estudio. Todas las gestantes fueron informadas y firmaron un consentimiento para su participación en el estudio. Las participantes del GE recibieron una intervención basada en un programa de ejercicio físico desarrollado durante la gestación (12-36 semanas de gestación) con una frecuencia de tres veces por semana. Todas las gestantes realizaron un protocolo de medida de la FCF entre las semanas 34-36 de gestación. Dicho protocolo consistía en dos test llevados a cabo caminando a diferentes intensidades (40% y 60% de la frecuencia cardiaca de reserva). De este protocolo se obtuvieron las principales variables de estudio: FCF en reposo, FCF posejercicio al 40 y al 60% de intensidad, tiempo de recuperación de la frecuencia cardiaca fetal en ambos esfuerzos. El material utilizado para la realización del protocolo fue un monitor de frecuencia cardiaca para controlar la frecuencia cardiaca de la gestante y un monitor fetal inalámbrico (telemetría fetal) para registrar el latido fetal durante todo el protocolo. RESULTADOS: No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la FCF en reposo entre grupos (GE=140,88 lat/min vs GC= 141,95 lat/min; p>,05). Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de recuperación de la FCF entre los fetos de ambos grupos (GE=135,65 s vs GC=426,11 s esfuerzo al 40%; p<,001); (GE=180,26 s vs GC=565,61 s esfuerzo al 60%; p<,001). Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la FCF posejercicio al 40% (GE=139,93 lat/min vs GC=147,87 lat/min; p<,01). No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la FCF posejercicio al 60% (GE=143,74 lat/min vs GC=148,08 lat/min; p>,05). CONLUSIÓN: El programa de ejercicio físico desarrollado durante la gestación influyó sobre el corazón fetal de los fetos de las gestantes del GE en relación con el tiempo de recuperación de la FCF. Los resultados muestran un posible mejor funcionamiento del sistema nervioso autónomo en fetos de gestantes activas durante el embarazo. ABSTRACT INTRODUCTION: The risk to suffer cardiovascular diseases and childhood obesity index has grown in the last years worsening the health around the population. Barker´s Theory related maternal health with fetal development establishing an association between a poorly physical state and an unhealthy lifestyle in the pregnant woman with the risk to suffer heart disease during childhood and adolescence, childhood overweight and/or obese is related to maternal lifestyle. By the other way researches carried out about physical exercise and pregnancy show benefits in maternal and fetal health. One of the most studied parameters to check fetal health is its heart rate, correct fetal autonomic nervous system development and work is also corroborated by fetal heart rate. Looking at this parameter during maternal exercise a chronic response of fetal heart could be found due to an adaptation and improvement in the working of the autonomic nervous system. Therefore its cardiovascular health could be enhanced during its intrauterine life and maybe it could be maintained in its posterior life descending the risk to suffer cardiovascular diseases in adult life. OBJECTIVES: To know the influence of a supervised physical activity program in the fetal heart rate (FHR) at rest, FHR after maternal exercise related to sedentary pregnant women by a FHR assessment protocol. To know the influence of a physical activity program in the development of the autonomic nervous system related to FHR recovery time. MATERIAL AND METHOD: A multicentric randomized clinical trial was design in which 81 pregnant women participated (CG=38, EG=43). The study was approved by the ethics committee of all of the hospitals participating in the study. All of the participants signed an informed consent for their participation in the study. EG participants received an intervention based on a physical activity program carried out during gestation (12-36 gestation weeks) with a three days a week frequency. All of the participants were tested between 34-36 weeks of gestation by a specific FHR assessment protocol. The mentioned protocol consisted in two test performed walking and at a two different intensities (40% and 60% of the reserve heart rate). From this protocol we obtained the main research variables: FHR at rest, FHR post-exercise at 40% and 60% intensity, and FHR recovery time at both walking test. The material used to perform the protocol were a FH monitor to check maternal HR and a wireless fetal monitor (Telemetry) to register fetal beats during the whole protocol. RESULTS: There were no statistical differences in FHR at rest between groups (EG=140,88 beats/min vs CG= 141,95 beats/min; p>,05). There were statistical differences in FHR recovery time in both walking tests between groups (EG=135,65 s vs CG=426,11 s test at 40% intensity; p<,001); (EG=180,26 s vs CG=565,61 s test at 60% intensity; p<,001). Statistical differences were found in FHR post-exercise at 40% intensity between groups (EG=139,93 beats/min vs CG=147,87 beats/min; p<,01). No statistical differences were found in FHR at rest post-exercise at 60% intensity between groups (EG=143,74 beats/min vs CG=148,08 beats/min; p>,05). CONCLUSIONS: The physical activity program performed during gestation had an influence in fetal heart of the fetus from mother in the EG related to FHR recovery time. These results show a possible enhancement on autonomic nervous system working in fetus from active mothers during gestation.

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La práctica de actividad física y del deporte ha dado muestras indiscutibles sobre su relación con un buen estado de salud, tanto mental como corporal. Sin embargo, también entraña riesgos que pueden mermar la calidad de vida del practicante, siendo uno de los más comunes e importantes el riesgo de sufrir una lesión deportiva. Actualmente, se han dado respuesta a los factores de riesgo internos y externos que pueden afectar a que un deportista, tanto a nivel profesional como recreativo, pueda sufrir una lesión, pero pocos estudios se han realizado para evaluar la incidencia, la prevalencia y la severidad de las lesiones, en personas sedentarias con sobrepeso y obesidad que deciden comenzar a entrenar y/o a realizar actividad física. Incluso en aquellos casos que por razones clínicas, deben incluir el ejercicio físico como una parte integral del tratamiento terapéutico. Por lo tanto, el objetivo del estudio fue analizar la incidencia, prevalencia y severidad de las lesiones deportivas registradas en los protocolos de entrenamiento desarrollados durante el proyecto de Nutrición y Actividad Física para el tratamiento del sobrepeso y la obesidad (PRONAF). Se realizó un análisis descriptivo y se evaluó el efecto y el grado de asociación entre la incidencia de lesión y la composición corporal, el sexo o el protocolo de entrenamiento. Por otro lado, se observó la localización anatómica más común de las lesiones en cada una de las fases. Por último, se propuso una ecuación para estimar el riesgo de lesión en sujetos en sobrepeso y obesidad, antes de comenzar un programa de ejercicio controlado. Un total de 167 adultos con sobrepeso y obesidad sanos (77 hombres, 90 mujeres) fueron evaluados durante el proyecto mediante un registro de lesiones previamente validado. Los principales resultados de este trabajo mostraron que un 47,3% de los participantes sufrió, al menos, una lesión o dolencia durante el programa de intervención, observando una incidencia de 1,22 lesiones por cada 100 horas de entrenamiento. No obstante, se observó que el 80,2% de las lesiones fueron menores (de 1 a 7 días). La rodilla fue la localización que mayor proporción de lesiones registró durante la intervención. Por otro lado, no se observaron asociaciones significativas entre la fase de sobrepeso y la fase de obesidad, ni entre ser hombre o mujer y sufrir más lesiones durante la intervención. Sin embargo, los protocolos de entrenamiento que incluyen cargas, mostraron hasta cinco veces más riesgo de sufrir una lesión que el protocolo que no las incluyó. Por último, se propuso una ecuación para predecir la influencia de las variables fase, lesión previa, protocolo de entrenamiento, sexo y edad para predecir el riesgo de lesión en una población con sobrepeso y obesidad que incluya los protocolos de entrenamiento propuestos en el proyecto PRONAF. ABSTRACT The practice of physical activity and sport has indisputable signs on his relationship with a good health, both mental and physical. However, it is true that also risks that may impair the quality of life of the practitioner, one of the most common and important risk of sports injury. However, although they have responded to factors internal and external risks that may affect an athlete, both professional and recreational may suffer an injury, few studies have been conducted to assess the incidence and prevalence of injuries in sedentary people who decide to start training and / or physical activity. Even in those cases for clinical reasons, such as overweight and obesity, should include exercise as an integral part of therapy. Therefore, the aim of the study was to analyze the incidence, prevalence and severity of sports injuries registered training protocols developed during the project's Nutrition and Physical Activity for the treatment of overweight and obesity (PRONAF). A descriptive analysis was performed and the effect and the degree of association between the incidence of injury and body composition, sex or training protocol was evaluated. Furthermore, the most common anatomical injury location in each of the phases were observed. Finally, an equation for estimating the risk of injury in overweight and obese subjects, before starting a controlled exercise program was proposed A total of 167 healthy adults with overweight and obesity (77 men, 90 women) were evaluated during the project using a previously validated record injuries. The main results of this study showed that 47.3% of participants experienced at least one injury or illness during the intervention program, having an incidence of 1.22 injuries per 100 hours of training. However, it was observed that 80.2% of injuries were lower (1 to 7 days). Knee location was higher proportion of lesions that recorded during the procedure. On the other hand, no significant associations between the phase of overweight and obesity were observed phase or between being male or female and further injury during project. However, training protocols that included loads, showed up to five times the risk of injury to the protocol did not include them. Finally, an equation was proposed to predict the influence of the phase, previous injury, training protocol, sex and age to observe the risk of injury in a population of overweight and obesity with includes the training protocols proposed in the PRONAF project.

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La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

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La Diabetes mellitus es una enfermedad caracterizada por la insuficiente o nula producción de insulina por parte del páncreas o la reducida sensibilidad del organismo a esta hormona, que ayuda a que la glucosa llegue a los tejidos y al sistema nervioso para suministrar energía. La Diabetes tiene una mayor prevalencia en los países desarrollados debido a múltiples factores, entre ellos la obesidad, la vida sedentaria, y disfunciones en el sistema endocrino relacionadas con el páncreas. La Diabetes Tipo 1 es una enfermedad crónica e incurable, en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, haciéndose necesaria la administración de insulina de forma exógena para controlar los niveles de glucosa en sangre. El paciente debe seguir una terapia con insulina administrada por vía subcutánea, que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas sano. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial” (PEA), que aportaría precisión, eficacia y seguridad en la aplicación de las terapias con insulina y permitiría una mayor independencia de los pacientes frente a su enfermedad, que en la actualidad están sujetos a una constante toma de decisiones. El PEA consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar utilizando los niveles de glucosa del paciente como información principal. Este trabajo presenta una modificación en el método de control en lazo cerrado propuesto en un proyecto previo. El controlador del que se parte está compuesto por un controlador basal booleano y un controlador borroso postprandial basado en reglas borrosas heredadas del controlador basal. El controlador postprandial administra el 50% del bolo manual (calculado a partir de la cantidad de carbohidratos que el paciente va a consumir) en el instante del aviso de la ingesta y reparte el resto en instantes posteriores. El objetivo es conseguir una regulación óptima del nivel de glucosa en el periodo postprandial. Con el objetivo de reducir las hiperglucemias que se producen en el periodo postprandial se realiza un transporte de insulina, que es un adelanto de la insulina basal del periodo postprandial que se suministrará junto con un porcentaje variable del bolo manual. Este porcentaje estará relacionado con el estado metabólico del paciente previo a la ingesta. Además se modificará la base de conocimiento para adecuar el comportamiento del controlador al periodo postprandial. Este proyecto está enfocado en la mejora del controlador borroso postprandial previo, modificando dos aspectos: la inferencia del controlador postprandial y añadiendo una toma de decisiones automática sobre el % del bolo manual y el transporte. Se ha propuesto un controlador borroso con una nueva inferencia, que no hereda las características del controlado basal, y ha sido adaptado al periodo postprandial. Se ha añadido una inferencia borrosa que modifica la cantidad de insulina a administrar en el momento del aviso de ingesta y la cantidad de insulina basal a transportar del periodo postprandial al bolo manual. La validación del algoritmo se ha realizado mediante experimentos en simulación utilizando una población de diez pacientes sintéticos pertenecientes al Simulador de Padua/Virginia, evaluando los resultados con estadísticos para después compararlos con los obtenidos con el método de control anterior. Tras la evaluación de los resultados se puede concluir que el nuevo controlador postprandial, acompañado de la toma de decisiones automática, realiza un mejor control glucémico en el periodo postprandial, disminuyendo los niveles de las hiperglucemias. ABSTRACT. Diabetes mellitus is a disease characterized by the insufficient or null production of insulin from the pancreas or by a reduced sensitivity to this hormone, which helps glucose get to the tissues and the nervous system to provide energy. Diabetes has more prevalence in developed countries due to multiple factors, including obesity, sedentary lifestyle and endocrine dysfunctions related to the pancreas. Type 1 Diabetes is a chronic, incurable disease in which beta cells in the pancreas that produce insulin are destroyed, and exogenous insulin delivery is required to control blood glucose levels. The patient must follow a therapy with insulin administered by the subcutaneous route that should be adjusted to the metabolic needs and lifestyle of the patient. This therapy tries to imitate the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology can adress the development of the so-called “endocrine artificial pancreas” (EAP) that would provide accuracy, efficacy and safety in the application of insulin therapies and will allow patients a higher level of independence from their disease. Patients are currently tied to constant decision making. The EAP consists of a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm that computes the insulin amount that has to be infused using the glucose as the main source of information. This work shows modifications to the control method in closed loop proposed in a previous project. The reference controller is composed by a boolean basal controller and a postprandial rule-based fuzzy controller which inherits the rules from the basal controller. The postprandial controller administrates 50% of the bolus (calculated from the amount of carbohydrates that the patient is going to ingest) in the moment of the intake warning, and distributes the remaining in later instants. The goal is to achieve an optimum regulation of the glucose level in the postprandial period. In order to reduce hyperglycemia in the postprandial period an insulin transport is carried out. It consists on a feedforward of the basal insulin from the postprandial period, which will be administered with a variable percentage of the manual bolus. This percentage would be linked with the metabolic state of the patient in moments previous to the intake. Furthermore, the knowledge base is going to be modified in order to fit the controller performance to the postprandial period. This project is focused on the improvement of the previous controller, modifying two aspects: the postprandial controller inference, and the automatic decision making on the percentage of the manual bolus and the transport. A fuzzy controller with a new inference has been proposed and has been adapted to the postprandial period. A fuzzy inference has been added, which modifies both the amount of manual bolus to administrate at the intake warning and the amount of basal insulin to transport to the prandial bolus. The algorithm assessment has been done through simulation experiments using a synthetic population of 10 patients in the UVA/PADOVA simulator, evaluating the results with statistical parameters for further comparison with those obtained with the previous control method. After comparing results it can be concluded that the new postprandial controller, combined with the automatic decision making, carries out a better glycemic control in the postprandial period, decreasing levels of hyperglycemia.

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Evaluar los cambios en la composición corporal entre hombres y mujeres con sobrepeso y obesidad, 3 años después de finalizar la intervención de pérdida de peso de 6 meses.