10 resultados para Otitis media con derrame


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p.121-132

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Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

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El objetivo de esta tesis fue estudiar los efectos del genotipo, el ambiente y su interacción sobre peso de cáscara y aptitud al descascarado de los granos; y la composición acídica, contenido de ceras, tocoferoles y fosfolípidos y estabilidad oxidativa del aceite de girasol; así como de las relaciones intrínsecas entre dichos variables con rendimiento en aceite y peso de aquenios, identificando etapas fenológicas de máxima respuesta de estas características de calidad al efecto combinado de factores ambientales, dentro de los cuales se incluyeron a la productividad media y a características de suelo y climáticas, registrados para cada una de las etapas fenológicas de cada cultivar en cada localidad. Se utilizó un diseño de bloques al azar con 5 cultivares sembrados en 11 localidades de Argentina, distribuidas en las áreas NEA, OESTE y SUR. Se aplicaron técnicas de ANAVA factorial, regresión múltiple, análisis de sendero y esquemas de causa-efecto para estimar la importancia relativa de las fuentes de variación e identificar los factores ambientales de mayor efecto sobre estas características. Se utilizó análisis de conglomerados y componentes principales para el estudio de interrelaciones entre las características de calidad y factores ambientales. Aunque se observó variabilidad entre genotipos, el efecto del ambiente sobre la variabilidad total fue superior a la contribución del componente genético para todos los atributos examinados, con la excepción de porcentaje de cáscara y concentración de ceras. No se observó relación entre el rendimiento y las características estudiadas. Los factores ambientales de mayor efecto sobre las características de calidad fueron temperatura mínima, PAR, agua útil, precipitaciones, humedad relativa y nitrógeno, dependiendo el efecto individual, de cada factor, de su interrelación y de la etapa fenológica que se considere. Las condiciones ambientales durante las etapas R1-R5.5 y R5.5+300°Cd lograron explicar gran parte de la variabilidad total.

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En la región pampeana los sistemas agrícolas han consolidado su participación en el uso de la tierra respecto a los ganaderos. Se considera que en el 80 por ciento de la superficie agrícola de la región se realiza soja sin rotación de cultivos (SAGP y A, 2008). La preponderancia de los cultivos de verano, y específicamente de la soja, en los sistemas productivos también prolonga el tiempo que los lotes quedan sin cobertura entre el lapso de dos secuencias de siembra de cultivos de verano. Una manera de mitigar la disminución del aporte de residuos ya sea en forma de rastrojo o proveniente de raíces sería lograr, una adecuada cobertura del suelo, utilizando especies gramíneas de crecimiento invernal como cultivo de cobertura (CC) en el prolongado tiempo que media entre las siembras de cultivos de verano. El objetivo de este trabajo fue evaluar la eficiencia de producción de materia seca (MS) de avena y raigrás utilizados como CC y las consecuencias sobre el rendimiento de soja, y propiedades edáficas asociadas al carbono en un suelo Hapludol éntico del Centro oeste de la provincia de Buenos Aires durante cinco campañas agrícolas en una secuencia con alta frecuencia de soja (...) A través de los resultados obtenidos durante estos 5 años, muy distintos climáticamente, se concluye que los CC podrían ser tecnologías de manejo de bajo costo con potencialidad de mitigar los efectos adversos que generaría la alta frecuencia de soja en suelos de textura franco-arenosa. Afectando positivamente las propiedades relacionadas con el C, COP, DA, PT e IB, sin producir cambios negativos sobre el cultivo de renta (soja)

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p.217-225

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El objetivo de esta tesis fue estudiar los efectos del genotipo, el ambiente y su interacción sobre peso de cáscara y aptitud al descascarado de los granos; y la composición acídica, contenido de ceras, tocoferoles y fosfolípidos y estabilidad oxidativa del aceite de girasol; así como de las relaciones intrínsecas entre dichos variables con rendimiento en aceite y peso de aquenios, identificando etapas fenológicas de máxima respuesta de estas características de calidad al efecto combinado de factores ambientales, dentro de los cuales se incluyeron a la productividad media y a características de suelo y climáticas, registrados para cada una de las etapas fenológicas de cada cultivar en cada localidad. Se utilizó un diseño de bloques al azar con 5 cultivares sembrados en 11 localidades de Argentina, distribuidas en las áreas NEA, OESTE y SUR. Se aplicaron técnicas de ANAVA factorial, regresión múltiple, análisis de sendero y esquemas de causa-efecto para estimar la importancia relativa de las fuentes de variación e identificar los factores ambientales de mayor efecto sobre estas características. Se utilizó análisis de conglomerados y componentes principales para el estudio de interrelaciones entre las características de calidad y factores ambientales. Aunque se observó variabilidad entre genotipos, el efecto del ambiente sobre la variabilidad total fue superior a la contribución del componente genético para todos los atributos examinados, con la excepción de porcentaje de cáscara y concentración de ceras. No se observó relación entre el rendimiento y las características estudiadas. Los factores ambientales de mayor efecto sobre las características de calidad fueron temperatura mínima, PAR, agua útil, precipitaciones, humedad relativa y nitrógeno, dependiendo el efecto individual, de cada factor, de su interrelación y de la etapa fenológica que se considere. Las condiciones ambientales durante las etapas R1-R5.5 y R5.5+300°Cd lograron explicar gran parte de la variabilidad total.