4 resultados para Accelerometer prediction equations
em Universidad del Rosario, Colombia
Resumo:
Objetivo: Recientemente, se han propuesto varios dispositivos de impedancia bioeléctrica (BIA) para la estimación rápida de la grasa corporal. Sin embargo, no han sido publicadas referencias de grasa corporal para niños y adolescentes en población Colombiana. El objetivo de este estudio fue establecer percentiles de grasa corporal por BIA en niños y adolescentes de Bogotá, Colombia de entre 9 y 17.9 años, pertenecientes al estudio FUPRECOL. Métodos: Estudio descriptivo y transversal, realizado en 2.526 niños y 3.324 adolescentes de entre 9 y 17.9 años de edad, pertenecientes a instituciones educativas oficiales de Bogotá, Colombia. El porcentaje de grasa corporal fue medido con Tanita® Analizador de Composición Corporal (Modelo BF-689), según edad y sexo. Se tomaron medidas de peso, talla, circunferencia de cintura, circunferencia de cadera y estado de maduración sexual por auto-reporte. Se calcularon los percentiles (P3, P10, P25, P50, P75, P90 y P97) y curvas centiles por el método LMS según sexo y edad y se realizó una comparación entre los valores de la CC observados con estándares internacionales. Resultados: Se presentan valores de porcentaje de grasa corporal y las curvas de percentiles. En la mayoría de los grupos etáreos la grasa corporal de las chicas fue mayor a la de los chicos. Sujetos cuyo porcentaje de grasa corporal estaba por encima del percentil 90 de la distribución estándar normal se consideró que tenían un elevado riesgo cardiovascular (chicos desde 23,4-28,3 y chicas desde 31,0-34,1). En general, nuestros porcentajes de grasa corporal fueron inferiores a los valores de Turquía, Alemania, Grecia, España y Reino Unido. Conclusiones: Se presentan percentiles del porcentaje de grasa por BIA según edad y sexo que podrán ser usados de referencia en la evaluación del estado nutricional y en la predicción del riesgo cardiovascular desde edades tempranas.
Resumo:
Este documento analiza la relación de doble causalidad entre salud y empleo y su comportamiento dinámico usando datos de Estados Unidos tomados del PSID (Pane Study of Income Dynamics). Este estudio usa dos variables dependientes (Estado de salud auto-reportado y Empleo), las cuales son estimadas usando un modelo probit bivariado para abordar el problema de endegeneidad presente en dicha relación. Los resultados muestran evidencia significativa de la existencia de dicha endogeneidad y del impacto positivo que tiene sobre la probabilidad de ser empleado tener un buen estado de salud y vicesersa, sin embargo, el impacto de la situación de empleo sobre el estado de salud se encuentra que no es significativa.
Resumo:
Objective: To establish a prediction model of the degree of disability in adults with Spinal CordInjury (SCI ) based on the use of the WHO-DAS II . Methods: The disability degree was correlatedwith three variable groups: clinical, sociodemographic and those related with rehabilitation services.A model of multiple linear regression was built to predict disability. 45 people with sci exhibitingdiverse etiology, neurological level and completeness participated. Patients were older than 18 andthey had more than a six-month post-injury. The WHO-DAS II and the ASIA impairment scale(AIS ) were used. Results: Variables that evidenced a significant relationship with disability were thefollowing: occupational situation, type of affiliation to the public health care system, injury evolutiontime, neurological level, partial preservation zone, ais motor and sensory scores and number ofclinical complications during the last year. Complications significantly associated to disability werejoint pain, urinary infections, intestinal problems and autonomic disreflexia. None of the variablesrelated to rehabilitation services showed significant association with disability. The disability degreeexhibited significant differences in favor of the groups that received the following services: assistivedevices supply and vocational, job or educational counseling. Conclusions: The best predictiondisability model in adults with sci with more than six months post-injury was built with variablesof injury evolution time, AIS sensory score and injury-related unemployment.
Resumo:
Non-specific Occupational Low Back Pain (NOLBP) is a health condition that generates a high absenteeism and disability. Due to multifactorial causes is difficult to determine accurate diagnosis and prognosis. The clinical prediction of NOLBP is identified as a series of models that integrate a multivariate analysis to determine early diagnosis, course, and occupational impact of this health condition. Objective: to identify predictor factors of NOLBP, and the type of material referred to in the scientific evidence and establish the scopes of the prediction. Materials and method: the title search was conducted in the databases PubMed, Science Direct, and Ebsco Springer, between1985 and 2012. The selected articles were classified through a bibliometric analysis allowing to define the most relevant ones. Results: 101 titles met the established criteria, but only 43 metthe purpose of the review. As for NOLBP prediction, the studies varied in relation to the factors for example: diagnosis, transition of lumbar pain from acute to chronic, absenteeism from work, disability and return to work. Conclusion: clinical prediction is considered as a strategic to determine course and prognostic of NOLBP, and to determine the characteristics that increase the risk of chronicity in workers with this health condition. Likewise, clinical prediction rules are tools that aim to facilitate decision making about the evaluation, diagnosis, prognosis and intervention for low back pain, which should incorporate risk factors of physical, psychological and social.