TRAC: Modelo de regresión lineal

Summary

El script de video discute un proyecto de investigación sobre la relación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de desarrollar diabetes tipo 2. Se utiliza la caminata de 6 minutos como indicador de la condición física, clasificada en cuartiles. El estudio es transversal y analítico, con el objetivo de encontrar una asociación entre la condición física y varios parámetros cardiometabólicos, incluyendo el índice de masa corporal, el porcentaje de grasa visceral, la presión arterial y otros. Se emplea un modelo de regresión lineal para analizar los datos, tanto simple como múltiplo, ajustado por factores como el sexo, la edad y la actividad física. Las conclusiones del estudio aún se encuentran en proceso de análisis y discusión.

Takeaways

• 📈 Se discute un proyecto de análisis de regresión lineal en el contexto de un estudio sobre la relación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2.
• 👨‍⚕️ El estado basal del estudio involucra pacientes con riesgo de diabetes tipo 2, sin diagnóstico confirmado, entre 20 y 60 años, con un puntaje FINDRISC igual o mayor a 8 puntos.
• 🚫 Se excluyen del estudio los pacientes con consumo de hipoglucemiantes orales o aquellos que no firman el consentimiento informado.
• 🏃‍♂️ La condición física se evalúa mediante la caminata de 6 minutos, utilizando cuartiles para clasificar la condición física de baja a alta.
• ⚖️ Los parámetros cardiometabólicos incluyen el índice de masa corporal (IMC), el porcentaje de grasa visceral, la presión arterial, entre otros.
• 📊 Los coeficientes Beta se utilizan para medir la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en el modelo de regresión lineal.
• 📉 El IMC se encuentra significativamente asociado con la condición física, donde los pacientes con peor condición física tienen un IMC más alto.
• 🔢 Se ajusta el modelo de regresión lineal por variables confusas como sexo, edad y actividad física para obtener resultados más precisos.
• 📋 Se sugieren gráficos de regresión para visualizar la asociación entre los cuartiles de condición física y los parámetros cardiometabólicos.
• 📝 Se está en proceso de redacción de los resultados para un futuro artículo, y se están recabando datos para completar el estudio.
• 📚 Se destaca la importancia de la precisión en la presentación de datos, incluyendo el uso adecuado de signos y unidades de medida en las tablas y gráficos.

Q & A

¿Qué proyecto se está discutiendo en el video?

Se está discutiendo un proyecto de Projectil Landia, específicamente un modelo de regresión lineal.

¿Cuál es la pregunta de investigación del proyecto?

La pregunta de investigación es cuál es la asociación entre la condición física medida a través de la caminata de 6 minutos y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de desarrollar diabetes tipo 2.

¿Cuáles son los criterios de inclusión para los pacientes en el estudio?

Los criterios de inclusión son: pacientes de 20 a 60 años sin diagnóstico confirmado de diabetes tipo 2, con riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 (puntaje FINDRISC ≥ 8), sin consumo de hipoglucemiantes orales y que firmen el consentimiento informado.

¿Cómo se define la estratificación pronóstica en el estudio?

La estratificación pronóstica incluye a pacientes con sobrepeso u obesidad, perímetro de cintura ≥ 80 cm en mujeres y ≥ 94 cm en hombres, sedentarios, fumadores, y con sexo como una variable importante.

¿Qué variables se evalúan en la maniobra periférica del estudio?

Se evalúan el estilo de vida, el nivel y tipo de actividad física.

¿Cómo se define la condición física en el estudio?

La condición física se define mediante la caminata de 6 minutos, clasificada en cuartiles, donde el cuartil uno corresponde a mala condición física y el cuartil cuatro a buena condición física.

¿Cuáles son los parámetros cardiometabólicos que se están evaluando en el estudio?

Los parámetros cardiometabólicos incluyen el índice de trigliceridos, glucosa, porcentaje de grasa visceral, índice de masa corporal, perímetro de cintura, presión arterial sistólica y diastólica.

¿Cómo se mide la condición física en la práctica clínica si no se tiene acceso a pruebas de esfuerzo?

Se utiliza la caminata de 6 minutos como un subrogado, que consiste en hacer caminar al paciente a lo largo de un pasillo y verificar cuántas vueltas recorre, traduciendo el número total de vueltas en metros.

¿Qué significa el coeficiente Beta en el contexto del modelo de regresión lineal?

El coeficiente Beta representa la cantidad de cambio en la variable dependiente (parámetros cardiometabólicos) por cada unidad de cambio en la variable independiente (condición física clasificada en cuartiles).

¿Cómo se interpretan los resultados del modelo de regresión lineal simple?

Se interpreta comparando el cuartil de referencia (cuartil cuatro, pacientes con buena condición física) con los demás cuartiles para ver si hay diferencias significativas en los parámetros cardiometabólicos.

¿Qué ajustes se realizan en el modelo de regresión lineal múltiple?

Se realizan ajustes por sexo, edad y actividad física total en por semana para controlar las variables que condicionan la variabilidad en la caminata de 6 minutos.

¿Qué gráficos se sugieren para visualizar los resultados del estudio?

Se sugieren gráficos de regresión donde en el eje Y se representan los parámetros cardiometabólicos y en el eje X los cuartiles de condición física, ajustados por sexo, edad y actividad física.

Outlines

00:00

😀 Introducción al Proyecto de Regresión Lineal

Este párrafo introduce un proyecto sobre regresión lineal en el contexto de 'Projectil Landia'. Se menciona que se tratará de modelos de regresión lineal simple y múltiple. El hablante comparte su pantalla para mostrar su trabajo en curso, incluyendo una tabla y un diseño arquitectónico relacionado con la investigación de la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2.

05:02

🔍 Diseño Arquitectónico y Pregunta de Investigación

El hablante describe su diseño arquitectónico y la pregunta de investigación, que busca establecer una asociación entre la condición física, medida a través de la caminata de 6 minutos, y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2. Se detalla el perfil de los pacientes elegidos para el estudio, incluyendo el rango de edad, el puntaje de FINDX, y otros factores de riesgo.

10:03

📊 Análisis de Regresión Lineal Simple

Este párrafo se enfoca en el análisis de regresión lineal simple. Se discute la medición de la condición física a través de la caminata de 6 minutos y cómo se utiliza como una métrica accessible en el primer nivel de atención médica. Se exploran los coeficientes Beta y su significado en el contexto del estudio, así como la importancia de la condición física y su impacto en el índice de masa corporal.

15:07

🤔 Discusión sobre la Significancia Estadística

El hablante y su interlocutor discuten la significancia estadística de los resultados encontrados en el modelo de regresión lineal. Se abordan conceptos como el intervalo de confianza y su relación con el valor cero para determinar la significancia. Se hace hincapié en la importancia de la precisión en la presentación de los datos y en la interpretación correcta de los resultados estadísticos.

20:09

🏃 Asociaciones entre Ejercicio, IMC y Masa Muscular

En este párrafo, se analiza la relación entre el ejercicio, el índice de masa corporal (IMC) y el porcentaje de masa muscular. Se menciona el uso de una báscula de impedancia para medir el porcentaje de masa muscular y se discuten los resultados obtenidos en diferentes cuartiles de condición física. Se destaca la importancia de la comparación entre grupos y la necesidad de ajustar los gráficos y tablas para mejorar la comprensión de los datos.

25:12

📈 Ajuste del Modelo y Selección de Gráficos

Se aborda el ajuste del modelo de regresión lineal por variables como el sexo, la edad y la actividad física. Se destaca que ciertas variables se vuelven significativas después del ajuste. Se sugieren diferentes tipos de gráficos para visualizar los resultados, incluyendo gráficos de regresión, y se discute la importancia de incluir unidades y referencias en los gráficos para una mejor interpretación de los datos.

📝 Redacción de Resultados

Este párrafo se enfoca en la redacción de los resultados del estudio. El hablante menciona que aún está trabajando en las tablas y en la recopilación de la muestra. Se planea continuar con el análisis en la próxima clase y se sugiere que en ella se abordará la discusión de los resultados.

Keywords

💡Regresión lineal

Es un modelo estadístico que se utiliza para establecer la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En el video, se utiliza para evaluar la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en pacientes con riesgo de diabetes tipo 2. Se ajustan modelos simples y múltiples para analizar estos datos.

💡Condición física

Se refiere al estado general de bienestar y capacidad física de una persona. En el contexto del video, la condición física se mide a través de la caminata de 6 minutos, que es utilizada como un subrogado del consumo máximo de oxígeno. Los pacientes son clasificados en cuartiles de condición física, siendo el cuartil uno el peor y el cuatro el mejor.

💡Cuartiles

Son una forma de trazar la distribución de datos, dividiendo los datos en cuatro partes iguales. En el video, los cuartiles se usan para categorizar la condición física de los pacientes, con el fin de analizar cómo esta condición está asociada con los parámetros cardiometabólicos.

💡Parámetros cardiometabólicos

Inclúen una serie de medidas que reflejan el estado de la salud cardiometabólica de una persona, como el índice de masa corporal, la presión arterial, los niveles de glucosa y triglicéridos en la sangre. Estos parámetros son el objetivo del estudio presentado en el video para determinar su relación con la condición física en pacientes con riesgo de diabetes tipo 2.

💡Diabetes tipo 2

Es una forma de diabetes caracterizada por una resistencia a la acción de la insulina o una disminución en la producción de insulina por parte del páncreas. El video trata sobre un estudio que busca comprender cómo la condición física está asociada con los riesgos de desarrollar diabetes tipo 2 en adultos.

💡Índice de masa corporal (IMC)

Es una medida común de la cantidad de grasa corporal basada en su peso y estatura. En el video, el IMC se utiliza como uno de los parámetros cardiometabólicos para evaluar la relación con la condición física de los pacientes y su riesgo de diabetes tipo 2.

💡Actividad física

Se refiere a cualquier movimiento que utilice los músculos del cuerpo y queme energía. En el estudio, la actividad física es una variable que se considera al ajustar el modelo de regresión lineal, ya que puede influir en la condición física y los parámetros cardiometabólicos de los pacientes.

💡Perímetro de cintura

Es una medida de la circunferencia abdominal que se utiliza como indicador de la grasa corporal central, que está asociada con un mayor riesgo de enfermedades cardiovasculares y diabetes. En el video, el perímetro de cintura se menciona como un factor de estratificación pronóstica para los pacientes.

💡Estratificación pronóstica

Es el proceso de clasificar a los pacientes en grupos según su riesgo de desarrollar una enfermedad. En el contexto del video, la estratificación pronóstica se refiere a la identificación de pacientes con sobrepeso u obesidad y otros factores de riesgo para la diabetes tipo 2.

💡Consentimiento informado

Es un proceso en el que los pacientes son informados sobre un estudio o tratamiento y proporcionan su consentimiento voluntario para participar. En el video, se menciona que los pacientes deben firmar un consentimiento informado para ser incluidos en el estudio.

💡Análisis de regresión

Es un método estadístico utilizado para investigar cómo una variable dependiente cambia en respuesta a una o más variables independientes. En el video, se discute el análisis de regresión para determinar la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en pacientes con riesgo de diabetes tipo 2.

Highlights

Se presentó un proyecto de análisis de regresión lineal en Projectil Landia.

El estudio busca asociar la condición física con parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2.

La condición física se midió a través de la caminata de 6 minutos y se clasificó en cuartiles.

Los pacientes incluidos en el estudio tienen entre 20 y 60 años, sin diagnóstico confirmado de diabetes y con riesgo de desarrollarlo.

Se utilizó un diseño arquitectónico para estructurar la investigación y definir la estratificación pronóstica.

Los factores de riesgo incluyen sobrepeso, obesidad, sedentarismo, fumar, y sexo como variables importantes.

El estudio es transversal analítico y retroproyectivo, con la condición física como variable independiente ordinal.

Los parámetros cardiometabólicos son variables dependientes cuantitativas.

Los coeficientes Beta se calcularon para evaluar la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos.

El índice de masa corporal (IMC) fue un factor clave en el estudio, con coeficientes Beta significativos.

Se encontró que los pacientes con peor condición física tienen un IMC 3.5 kg/m² mayor en comparación con los que tienen buena condición física.

El porcentaje de grasa visceral y el perímetro de cintura también mostraron asociaciones significativas con la condición física.

El modelo de regresión lineal ajustado incluyó variables como sexo, edad y actividad física para mejorar la precisión.

Se discutió la importancia de la precisión en la medición de variables como el porcentaje de masa muscular y la presión arterial.

Se sugiere la utilización de gráficas de regresión para visualizar los resultados y comparar los cuartiles de condición física con los parámetros cardiometabólicos.

Se destacó la necesidad de ajustar los modelos por factores confusos conocidos, como sexo, edad y actividad física.

El análisis de los resultados se encuentra en proceso y se discutirán en la próxima clase.

Transcripts

alali Bueno vamos a ver hoy vamos a ver

un super proyecto del proyectos de

projectil landia y en este proyecto de

proyectil landia es un modelo de

regresión lineal no Entonces vamos a ver

enséñanos

qué es lo qué es lo que tienes por

ahí bueno ya ven mi pantalla Sí

verdad aquí están Entonces les voy a

enseñar mi de regresión lineal el simple

y el el múltiple

ajustado

Sí ahí se ve bien muy bien algo pasa

pero ahí va Y entonces perfectamente

bien ya quedó Y entonces cuéntanos

cuéntanos el estado basal manobra y

desenlace antes de que antes de empezar

Ah

bueno tengo aquí tabla un

un quiere que le enseñe mi diseño

arquitectónico o nada más con las tablas

Cómo

estás De preferencia diseño

arquitectónico Okay aquí está

vo lo tengo

aquí esta fue la

última te casaste yulin no doctor

No por qué es que vi por chismoso vi uno

de la boda dije Ay no tod no Bueno Este

es mi diseño arquitectónico y mi

pregunta de investigación es cuál es la

asociación entre la condición física

medida a través de la caminata de 6

minutos y los parámetros

cardiometabólicas en adultos con riesgo

de desarrollar diabetes tipo 2 Entonces

mi estado basal son pacientes con eh

riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 y

Eh mi demarcación diagnóstica pues van a

ser pacientes de 20 a 60 años sin

diagnóstico confirmado de diabetes tipo

2 que tengan riesgo desarrollar diabetes

tipo 2 con un puntaje de findx igual o

mayor a 8 puntos eh pacientes sin

consumo de hipoglucemiantes orales y que

firman el consentimiento este informado

eh la estratificación pronóstica pues

obviamente van a ser pacientes que

tengan sobrepeso u obesidad el perímetro

de cintura que va que va a ser mayor o

igual a 80 cm en mujeres y en hombres

igual o mayor a 94 que sean sedentarios

que fumen el sexo también es una

variable importante para la caminata Y

ahorita lo vamos a ver por qué la edad

la talla si tienen o no alguna

enfermedad pulmonar o alguna enfermedad

este cardiovascular si tienen algún

trastorno músculo esquelético o

articular o si tienen dislipidemia o

hipertensión arterial entonces Eh pues

es un estudio de Causa y efecto es un

estudio transversal analítico y

retroproyeccion mi maniobra es este la

condición física que va a ser que se

midió a través de la caminata de 6

minutos y el la condición física se va a

clasificar por medio de cuartiles es

decir hicimos cuarto cuatro cuartiles 1

2 3 y cuat donde la condición el cuartil

uno es la condición física pues baja y

el cuartil cuatro sería la condición

física buena las maniobras periféricas

que evalué son el estilo de vida el

nivel y tipo de actividad física y

este ahí en la maniobra pues nada más

especifique que la condición se iba a

medir a través de la caminata de 6

minutos que vamos a hacer cuartiles eh a

cual vamos a denominar condición física

baja y a cual condición física

alta y mi desenlace es encontrar esa

asociación entre los parámetros

cardiometabólicas de los cuales yo me es

el índice trigliceridos glucosa para ver

si el paciente tiene o no resistencia a

la insulina eh glucosa

e eh triglicéridos eh porcentaje de

grasa visceral índice de masa corporal

eh perímetro de cintura presión arterial

sistólica y presión arterial diastólica

Ese es mi desenlace bueno Y aquí nada

más

especifiquen de cada una de las

variables y las abreviaturas que

tenía entonces todas son variables

continuas no entonces todas tus

variables de des enlace o variables

dependientes son continuas perfecto

Exacto excelente entonces por eso es que

la salida es una regresión lineal Ajá

Exacto eh mi variable independiente pues

es una variable ordinal que son la

condición física por medio de los

cuartiles que establecimos y mi variable

dependiente son los parámetros

cardiometabólica son variables

cuantitativas por eso hicimos el modelo

de regresión

lineal

y

es Entonces ya este es mi modelo de

regresión lineal simple para evaluar la

asociación entre el nivel de condición

física y parámetros

cardiometabólicas son varios parámetros

este lo voy a dejar así para que lo

puedan ver pero aquí para que no haya

confusión la categoría de referencia es

el cuartil cuat es decir son los

pacientes que tienen buena condición

física y a partir de esa categoría de

referencia fue que se hicieron este se

corrieron las demás variables y se

establecieron los los valores del

coeficiente

Beta muy bien o sea y esos coeficientes

Beta Qué representan Ah bueno entonces

eh vamos a ver Bueno vamos a evaluar

primero segundo Cómo se mide condición

física ah Cuál es la unidad de medición

de la con ah es por por medio de la

bueno el gol estándar para medir la

condición física Es el consumo máximo de

oxígeno mediante pruebas de esfuerzo

pero pues obviamente eso no lo tenemos

este accesible en el primer nivel de

atención entonces hay un subrogado que

se ha estudiado y que tiene una buena

este correlación y es la caminata de 6

minutos Entonces la caminata de 6

minutos consiste en hacer caminar al

paciente a lo largo de un pasillo de TR

30 Met y verificar cuántas vueltas

recorre ese paciente para traducir ese

número total de vueltas en metros

entonces la caminata pues prácticamente

se mide en metros Y a partir de mi

paciente que recorrió menos metros al

que recorrió más metros se establecieron

ls cuartiles de condición física Okay

entonces el coeficiente uno o sea el de

índice de grasa corporal

parámetro o sea Cuánto cuánto fue la

media la media de este de vueltas de

metros Ah ah esto lo Ajá bueno está aquí

esto está

aquí entonces por ejemplo la media por

cada cuartil en el cuartil uno fue de

417.96

3.75 metros ahí me falta ponerle que son

metros y eh en el cuartil 3es fue de

516.142

77 m Met

Bravo okay Entonces tenemos no sé si esa

parte también eso de metros Lo pongo

aquí o lo dejo así no no no yo creo que

ya queda con eso okay Entonces pues por

ejemplo vamos a evaluar el índice de

masa corporal que es la variable que más

está impactando en mi estudio Entonces

vamos a tener que nuestra categoría de

referencia es el cuartil cuat que vamos

a llamarlos que son los pacientes con

buena condición física entonces

realmente donde encontré encontramos

diferencias la variable dependiente que

le piste al modelo de regresión cuál fue

la dependiente es son los parámetros de

podías encontrar eran qué tanto el

índice de masa pon tu diseño

arquitectónico

s Aquí está

entonces lo que dice í es que lo que tú

querías encontrar es que tanto se

modifican los parámetros

cardiometabólica aj a partir de la gras

de la a partir de la condición física

cierto cierto correcto perfecto Listo ya

ya lo tengo ahí

está entonces el primer factor que tú

que tú buscaste fue índice de masa

corporal okay Y entonces ahí lo que dice

es que tienes ese coeficiente que es de

3.5 Qué significa ese 3.5 Ah que este

los pacientes que se encuentran en el

cuartil uno En comparación con los

pacientes que se encuentran en el

cuartil 4 van a tener 3. 587 eh

kilogramos por metro cuadrado más en el

índice de masa corporal o sea van a ser

pacientes más

gorditos 3.5 de de índice base corporal

muy bien

Ajá Y eso fue significativo Ajá Exacto

Sí y el beta es 1 TR Cómo ves el

coeficiente Beta estimada Mari del C2 es

significativo o no

significativo te gusta o no te gusta qué

piensas

Dianita

eh índice de masa corporal en C2 pues

no no es significativo porque el

intervalo de confianza atraviesa la

unidad Ah no Por qué no es

estadísticamente

significativo no perdón este estaba

viendo mal pensé que atravesaba la

unidad pero no la atraviesa O sí

HM Sí sí en los modelos de regresión

lineal no es la unidad es el cero

entonces para es el cero porque son

porque son kilogramos por metros

cuadrados mm entonces para decir que no

tiene significancia estadística tendría

que atravesar el cero pero por ejemplo

en el cuartil dos el intervalo de

confianza va de dos de pun 228 a 2. 372

Entonces

todavía Ah para que se vea más bonito lo

que yo te diría para que se vea más

bonito es agregarle los c

0.28 ahí ya sabes que no es un número

negativo Enton Aquí hay una gran gran

dificultad porque como es men 2.73 el el

intervalo de confianza si yo tengo un

valor negativo Entonces los valores

negativos en un modelo de regresión eso

es una gran dificultad entonces Yo le

pondré aquí una

coma es que no es es este signo de menos

doctor es el el espacio Ajá Entonces no

sé cómo lo lo pongo esa confusión Mira

cómo se ve en C3 este Caro Ya viste cómo

se ve en C3 ve la diferencia entre entre

el C3 y el C2 Ah ya entonces me voy a

dejara coma Claro si le pones una coma

Ya se ve mejor sí va Y entonces cuando

ests trabajando con estos valores

siempre importanto ponerle el cero antes

para que para que podamos ver qué es lo

que está signific si le pones un cero a

todo cero todos Entonces por ejemplo

coeficiente Beta 0.84 Okay ahora María

en Qué significa la p del índice masa

corporal de

0.09 Qué significa O

sea pues si es pues es mayor a

0.05 que no es significativa es mayor a

ver cer muy bien

0.09 0.05

0. 009

Perdón perdón okay qu pero Qué

significa Pues que si tiene

significancia per quién quién C3 C2 seg

uno quién quién quién

Ah existe una diferencia significativa

entre el índice de masa corporal entre

los tres grupos en este tipo de pruebas

no sabemos realmente entre Qué grupos Es

como la diferencia significativa hasta

que se haga un análisis pos hoc

no no no no eso sería este en el modelo

que inventó el ronal Fisher que se llama

Nova donde se hacen los modelos post hoc

aj que sería muy bien lo que está

pasando

Caro

Caro mir mira mira como a ver si quieres

regros un

segundo regros un segundo este cuadro a

este o al no no no no no a es cuadro al

cuadro Sí

entonces aquí ya te está mostrando un

intervalo de confianza 95

cierto

Claro sí Qué significa

esto Mari Qué significa este intervalo

de confianza 95 de 1.45 a

[Música]

5.7

Diana hay una aso

entre este y este okay Y este es

significativo ahora Qué significa este

valor de

aquí

Claro pues serí hay una diferencia entre

este y este entre el c y el c4 C2 y

c4 Bravo muy bien Ahora Qué significa

este de 0.09

es el del c4 que dijo que iba a ser la

referencia no Diana

no

caro

Carolina tres a referencia del 00

del lo que significao es que el índice

de masa corporal en general s se asocia

con el ejercicio en

global Sí en general sí se asocia este

con este y después Aquí se van viendo

cómo tiene una magnitud entre menos

condición física mayor magnitud del

evento Sí entonces por eso son dos pes

distintas está muy elegante el análisis

sí Okay ahora vamos a intentar analizar

si les parece bien el de presión

arterial el de porcentaje de masa

muscular Cómo midon porcentaje de masa

muscular Ah lo medimos con una báscula

de impedancia doctor no es la porque la

ideal sería la tanita pero la que yo

ocup es

una pero si es como se midió el

porcentaje de

mar Qué significa

os3 de este de porcentaje de masa

muscul O sea que tiene menos

masa que tiene menos

masa de lo

normal referencias

no es que sí pero no no es no es es una

comparación entre Quién y

quién Dianita Morales entre el grupo

cuatro Quién es la referencia la

referencia al t4 exa m Okay la enseñanza

yulin que tuvimos aquí es que

probablemente valga la pena que no le

pongas aquí 00 sino que aquí le pongas

ref que le pongas es la referencia No ya

tuvimos dos colegas que no les quedó tan

claro Entonces yo creo quea que en lugar

de Beta de 00 sea a poner al pie de la

De hecho aquí lo tenía doctor pero creo

que lo que usted me acaba de decir es

una mejor idea porque sí como que he

notado que se pierden sí referencia O

solamente ponerle ref y con eso es

suficiente

va Ahora sí qued mejor ya quedó mejor

Cuál es la

referencia Y entonces una persona

persona que tiene poca condición física

va a tener menos masa muscular men 3% de

masa

muscular en cambio uno que está más o

menos pues es un porcentaje chiquito cer

punto I Cachito

Okay eso está muy bueno muy bonito

Okay se ve padrísimo

esto Qué significa Dianita Morales que

sea el de 2.48 una p de 2.48 en presión

arterial sistólica

no existe diferencia significativa entre

los tres grupos Comparado con la

categoría de

referencia Okay pero no te parece

raro porque mira dice dice

-2.1 presión sistólica me imagino que

fue presente ausente no presión

sistólica está

en no fue cuantitativa

aj entonces ahí pones presión arterial

sistólica paréntesis

mercurio me

falta entre paréntesis milímetros hg

bien Ahora sí Qué significa que alguien

tenga

Ah ya le cambió esta canija le está

cambiando dice cuatro y va de -

2.172 a 10.9 Qué significa es

significativo o no

significativo No es significativo porque

ya atravesó el cer atravesó el cero bien

bravo muy bien Ahora aquí Esa es la duda

o sea si le pones el guion no vol ya lo

estoy quitando nos volvemos locos todos

entonces vale la pena poner es entonces

y las unidades también vale muchísimo la

pena ponerlo porcentaje de masa

triglicéridos miligramos sobre decilitro

Bravo Ahí está bravo muy

bien muy bien Esa quedó

extraordinaria vamos a ver la que sigue

Bueno Este es el

simple y este ya es el ajustado se

ajustó por sexo edad y actividad física

total en por

semana

bien por todo lo ajustable en el

mundo

bien ok vuelve a este es el modelo

vuelve a salir sigue siendo

significativo

no realmente no cambio las que no habían

salido significativas pero ahora resulta

significativa y por qué está ajustado

por qué dijiste que estaba ajustado por

edad sexo y actividad

física que son las variables que ya se

habían reportado que sí condicionan este

variabilidad en la caminata de 6 minutos

bien muy bien Entonces ya quedó ahí nada

más hay que ponerle las

unidades vientos ahora qué gráficos nos

estás proponiendo

los gráficos todavía no los trabajo

doctor qué gráficos propones qué

gráficos te gustarían

Marí qué gráficos

propondrías bueno el primero el tipo de

gráfico si quieres regálame la pantalla

para ver qué tipo de gráfico sería el

propio de

este espectacular el

estudio Qué tipo de gráfico caro Ay caro

no está yo diciéndole caro tod

las si están los hijos de Caro o alguien

de cerca de Caro nada más díganos que

está bien porque ya nos

preocupó no vaya a ser que le hayan este

hecho algo y clo

no Y nosotros Así se desmayó caro o algo

así bueno ojalá que esté bien sí Y

entonces yo te propongo este este

gráfico sí que es el gráfico de

regresión que sale en el spcs como tal Y

entonces lo que tú vas a poner aquí en

estos gráficos de regresión es que vas a

tener en el eje de las 10 qué va en el

eje de las 10 estimada Mari en

Córdoba va a

ir la de la actividad física era

actividad física

no no iría bueno cada parámetro

cardiometabólico y en el eje de la x Ah

bueno la variable dependiente

Ah y la x pues la independiente toda la

razón la variable dependiente tendrías

este Cuál es el que más quieres graficar

probablemente puedes graficar unas dos o

tres no entonces puedes algún riesgo

Cuál crees tú que haya sido el más

importante el índice de masa corporal Ah

Bravo no entonces graficas puede ser que

grafiques uno el índice masa corporal o

puede ser que grafias el porcentaje de

grasa Ajá el porcentaje de grasa también

los pones

lado a y b

Entonces eso en las y la variable

dependiente y en las x que va a ir los

cuartiles de condición

física claro entonces aquí puede ser que

le metas los cuartiles de condición

física que fue lo que

usaste le ponga la Fica total para que

lo puedas

graficar en cuantitativa y como lo vas a

hacer en modelo de regresión le metes

las variables de cuartiles o sea Por

ejemplo puedes meter aquí cuartiles de

condición física q1 q2 q3

Ajá Y después le pongas

sexo presenta hombre mujer y después le

metes la otra variable ajustase por todo

no edad también Ajá sexo edad y

actividad física y actividad física sale

sexo edad y actividad

física y te quedan así dos gráficos lado

a lado muy bonitos no y lo que esperamos

aquí es la r

cuada aquí pones el valor de cuadrada y

aquí vas le vas poniendo puntitos no O

sea aquí van a quedar

puntitos Qué te parece va a quedar

precioso

esto muy bien si Entonces yo creo que

dos o tres está

buenísimo los trabajo

bien qué más tienes pues hasta ahorita

solamente llevo esa

y

este lo que hice Pues fue más bien la

redacción de los resultados o sea lo que

voy a poner en el

artículo

bien bien Okay okay vamos a ver entonces

ahora este vamos a ver lo que has

trabajado tú

mar todavía tenemos tiempito No yo

todavía estoy en las tablas es las

mismas que le había enseñado la clase

pasada aú no Termina de hacer las

correcciones voy voy voy todavía no

termino de recabar la muestra doctor

entonces clo andtes por acá no Bueno

entonces nos vemos la próxima clase y en

la próxima clase vemos la parte lo que

sigue No ya ya el análisis de los

resultados y para ver si podemos ir a la

discusión Sí sí doctor buenísimo

Bueno nos vemos Gracias doctor a ustedes

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