Reproducibilidad de las pruebas Arm Curl y Chair Stand para evaluar resistencia muscular en población adulta mayor

Objetivo: evaluar la reproducibilidad prueba-reprueba y el nivel de acuerdo entre mediciones de las pruebas 30 seg (30-s) Arm Curl y 30-s Chair Stand en una muestra de adultos mayores de Bucaramanga. Materiales y métodos: se realizó un estudio de evaluación de tecnologías diagnósticas. Ambas pruebas fueron administradas en dos oportunidades por el mismo evaluador a 111 adultos mayores de 59 años (70,4 ± 7,3), con un intervalo de 4 a 8 días. En el análisis se determinó la reproducibilidad prueba-reprueba mediante el coeficiente de correlación intraclase, CCI= 2,1 con sus respectivos intervalos de confianza de 95% (IC 95%). El nivel de acuerdo se estableció mediante el método de Bland y Altman. Resultados: la reproducibilidad prueba-reprueba para el 30-s Arm Curl test fue muy buena, con un CCI= 0,88 y para el 30-s Chair Stand test fue buena,con un CCI= 0,78. Así, el acuerdo fue muy bueno para las dos pruebas de resistencia muscular. Los límites de acuerdo de 95% estuvieron entre -3,8 y 3,2 repeticiones para la prueba 30-s ChairStand y entre -3,1 y 2,8 repeticiones para la prueba 30-s Arm Curl. Conclusión: las pruebas 30-s Arm Curl y 30-s Chair Stand tienen buena reproducibilidad y nivel de acuerdo para evaluar resistencia muscular en adultos mayores funcionalmente independientes.

Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk

Asset correlations are of critical importance in quantifying portfolio credit risk and economic capitalin financial institutions. Estimation of asset correlation with rating transition data has focusedon the point estimation of the correlation without giving any consideration to the uncertaintyaround these point estimates. In this article we use Bayesian methods to estimate a dynamicfactor model for default risk using rating data (McNeil et al., 2005; McNeil and Wendin, 2007).Bayesian methods allow us to formally incorporate human judgement in the estimation of assetcorrelation, through the prior distribution and fully characterize a confidence set for the correlations.Results indicate: i) a two factor model rather than the one factor model, as proposed bythe Basel II framework, better represents the historical default data. ii) importance of unobservedfactors in this type of models is reinforced and point out that the levels of the implied asset correlationscritically depend on the latent state variable used to capture the dynamics of default,as well as other assumptions on the statistical model. iii) the posterior distributions of the assetcorrelations show that the Basel recommended bounds, for this parameter, undermine the levelof systemic risk.