El fitness como factor determinante en el riesgo de discapacidad, su relación con la composición corporal y el estado cognitivo en población mayor institucionalizada y de vida independiente = Fitness as a determinant factor in the risk of disability, and its relationship to body composition and cognitive status in institutionalized elderly population and independent living

La condición física, o como mejor se la conoce hoy en día el “fitness”, es una variable que está cobrando gran protagonismo, especialmente desde la perspectiva de la salud. La mejora de la calidad de vida que se ha experimentado en los últimos años en las sociedades desarrolladas, conlleva un aumento de la esperanza de vida, lo que hace que cada vez más personas vivan más años. Este rápido crecimiento de la población mayor de 60 años hace que, un grupo poblacional prácticamente olvidado desde el punto de vista de la investigación científica en el campo de la actividad física y del deporte, cobre gran relevancia, con el fin de poder ayudar a alcanzar el dicho “no se trata de aportar años a la vida sino vida a lo años”. La presente memoria de Tesis Doctoral tiene como principal objetivo valorar los niveles de fitness en población mayor española, además de analizar la relación existente entre el fitness, sus condicionantes y otros aspectos de la salud, tales como la composición corporal y el estado cognitivo. Entendemos que para poder establecer futuras políticas de salud pública en relación a la actividad física y el envejecimiento activo es necesario conocer cuáles son los niveles de partida de la población mayor en España y sus condicionantes. El trabajo está basado en los datos del estudio multicéntrico EXERNET (Estudio Multi-céntrico para la Evaluación de los Niveles de Condición Física y su relación con Estilos de Vida Saludables en población mayor española no institucionalizada), así como en los datos de dos estudios, llevados a cabo en población mayor institucionalizada. Se han analizado un total de 3136 mayores de vida independiente, procedentes de 6 comunidades autónomas, y 153 mayores institucionalizados en residencias de la Comunidad de Madrid. Los principales resultados de esta tesis son los siguientes: a) Fueron establecidos los valores de referencia, así como las curvas de percentiles, para cada uno de los test de fitness, de acuerdo a la edad y al sexo, en población mayor española de vida independiente y no institucionalizada. b) Los varones obtuvieron mejores niveles de fitness que las mujeres, excepto en los test de flexibilidad; existe una tendencia a disminuir la condición física en ambos sexos a medida que la edad aumenta. c) Niveles bajos de fitness funcional fueron asociados con un aumento en la percepción de problemas. d) El nivel mínimo de fitness funcional a partir del cual los mayores perciben problemas en sus actividades de la vida diaria (AVD) es similar en ambos sexos. e) Niveles elevados de fitness fueron asociados con un menor riesgo de sufrir obesidad sarcopénica y con una mejor salud percibida en los mayores. f) Las personas mayores con obesidad sarcopénica tienen menor capacidad funcional que las personas mayores sanas. g) Niveles elevados de fuerza fueron asociados con un mejor estado cognitivo siendo el estado cognitivo la variable que más influye en el deterioro de la fuerza, incluso más que el sexo y la edad. ABSTRACT Fitness is a variable that is gaining in prominence, especially from the health perspective. Improvement of life quality that has been experienced in the last few years in developed countries, leads to an expanded life expectancy, increasing the numbers of people living longer. This population consisting of people of over 60 years, an almost forgotten population group from the point of view of scientific research in the field of physical activity and sport, is becoming increasingly important, with the main aim of helping to achieve the saying “do not only add years to life, but also add life to years”. The principal aim of the current thesis was to assess physical fitness levels in Spanish elderly people, of over 65 years, analyzing relationship between physical fitness, its determinants, and other aspects of health such as body composition and cognitive status. In order to establish further public health policies in relation to physical activity and active ageing it is necessary to identify the starting physical fitness levels of the Spanish population and their determinants. The work is based on data from the EXERNET multi-center study ("Multi-center Study for the Evaluation of Fitness levels and their relationship to Healthy Lifestyles in noninstitutionalized Spanish elderly"), and on data from two studies conducted in institutionalized elderly people: a total of 3136 non-institutionalized elderly, from 6 Regions of Spain, and 153 institutionalized elderly in nursing homes of Madrid. The main outcomes of this thesis are: a) sex- and age-specific physical fitness normative values and percentile curves for independent and non-institutionalized Spanish elderly were established. b) Greater physical fitness was present in the elderly men than in women, except for the flexibility test, and a trend toward decreased physical fitness in both sexes as their age increased. c) Lower levels of functional fitness were associated with increased perceived problems. d) The minimum functional fitness level at which older adults perceive problems in their ADLs, is similar for both sexes e) Higher levels of physical fitness were associated with a reduced risk of suffering sarcopenic obesity and better perceived health among the elderly. f) The elderly with sarcopenic obesity have lower physical functioning than healthy counterparts. g) Higher strength values were associated with better cognitive status with cognitive status being the most influencing variable in strength deterioration even more than sex and age.

Una propuesta de modelado del estudiante basada en ontologías y diagnóstico pedagógico-cognitivo no monótono

Los recientes avances tecnológicos han encontrado un potencial campo de explotación en la educación asistida por computador. A finales de los años 90 surgió un nuevo campo de investigación denominado Entornos Virtuales Inteligentes para el Entrenamiento y/o Enseñanza (EVIEs), que combinan dos áreas de gran complejidad: Los Entornos Virtuales (EVs) y los Sistemas de Tutoría Inteligente (STIs). De este modo, los beneficios de los entornos 3D (simulación de entornos de alto riesgo o entornos de difícil uso, etc.) pueden combinarse con aquéllos de un STIs (personalización de materias y presentaciones, adaptación de la estrategia de tutoría a las necesidades del estudiante, etc.) para proporcionar soluciones educativas/de entrenamiento con valores añadidos. El Modelo del Estudiante, núcleo de un SIT, representa el conocimiento y características del estudiante, y refleja el proceso de razonamiento del estudiante. Su complejidad es incluso superior cuando los STIs se aplican a EVs porque las nuevas posibilidades de interacción proporcionadas por estos entornos deben considerarse como nuevos elementos de información clave para el modelado del estudiante, incidiendo en todo el proceso educativo: el camino seguido por el estudiante durante su navegación a través de escenarios 3D; el comportamiento no verbal tal como la dirección de la mirada; nuevos tipos de pistas e instrucciones que el módulo de tutoría puede proporcionar al estudiante; nuevos tipos de preguntas que el estudiante puede formular, etc. Por consiguiente, es necesario que la estructura de los STIs, embebida en el EVIE, se enriquezca con estos aspectos, mientras mantiene una estructura clara, estructurada, y bien definida. La mayoría de las aproximaciones al Modelo del Estudiante en STIs y en IVETs no consideran una taxonomía de posibles conocimientos acerca del estudiante suficientemente completa. Además, la mayoría de ellas sólo tienen validez en ciertos dominios o es difícil su adaptación a diferentes STIs. Para vencer estas limitaciones, hemos propuesto, en el marco de esta tesis doctoral, un nuevo mecanismo de Modelado del Estudiante basado en la Ingeniería Ontológica e inspirado en principios pedagógicos, con un modelo de datos sobre el estudiante amplio y flexible que facilita su adaptación y extensión para diferentes STIs y aplicaciones de aprendizaje, además de un método de diagnóstico con capacidades de razonamiento no monótono. El método de diagnóstico es capaz de inferir el estado de los objetivos de aprendizaje contenidos en el SIT y, a partir de él, el estado de los conocimientos del estudiante durante su proceso de aprendizaje. La aproximación almodelado del estudiante propuesta ha sido implementada e integrada en un agente software (el agente de modelado del estudiante) dentro de una plataforma software existente para el desarrollo de EVIEs denominadaMAEVIF. Esta plataforma ha sido diseñada para ser fácilmente configurable para diferentes aplicaciones de aprendizaje. El modelado del estudiante presentado ha sido implementado e instanciado para dos tipos de entornos de aprendizaje: uno para aprendizaje del uso de interfaces gráficas de usuario en una aplicación software y para un Entorno Virtual para entrenamiento procedimental. Además, se ha desarrollado una metodología para guiar en la aplicación del esta aproximación de modelado del estudiante a cada sistema concreto.---ABSTRACT---Recent technological advances have found a potential field of exploitation in computeraided education. At the end of the 90’s a new research field emerged, the so-called Intelligent Virtual Environments for Training and/or Education (IVETs), which combines two areas of great complexity: Virtual Environments (VE) and Intelligent Tutoring Systems (ITS). In this way, the benefits of 3D environments (simulation of high risk or difficult-to-use environments, etc.) may be combined with those of an ITS (content and presentation customization, adaptation of the tutoring strategy to the student requirements, etc.) in order to provide added value educational/training solutions. The StudentModel, core of an ITS, represents the student’s knowledge and characteristics, and reflects the student’s reasoning process. Its complexity is even higher when the ITSs are applied on VEs because the new interaction possibilities offered by these environments must be considered as new key information pieces for student modelling, impacting all the educational process: the path followed by the student during their navigation through 3D scenarios; non-verbal behavior such as gaze direction; new types of hints or instructions that the tutoring module can provide to the student; new question types that the student can ask, etc. Thus, it is necessary for the ITS structure, which is embedded in the IVET, to be enriched by these aspects, while keeping a clear, structured and well defined architecture. Most approaches to SM on ITSs and IVETs don’t consider a complete enough taxonomy of possible knowledge about the student. In addition, most of them have validity only in certain domains or they are hard to be adapted for different ITSs. In order to overcome these limitations, we have proposed, in the framework of this doctoral research project, a newStudentModeling mechanism that is based onOntological Engineering and inspired on pedagogical principles, with a wide and flexible data model about the student that facilitates its adaptation and extension to different ITSs and learning applications, as well as a rich diagnosis method with non-monotonic reasoning capacities. The diagnosis method is able to infer the state of the learning objectives encompassed by the ITS and, fromit, the student’s knowledge state during the student’s process of learning. The proposed student modelling approach has been implemented and integrated in a software agent (the student modeling agent) within an existing software platform for the development of IVETs called MAEVIF. This platform was designed to be easily configurable for different learning applications. The proposed student modeling has been implemented and it has been instantiated for two types of learning environments: one for learning to use the graphical user interface of a software application and a Virtual Environment for procedural training. In addition, a methodology to guide on the application of this student modeling approach to each specific system has been developed.