Análisis dimensional de variables antropométricas y bioquímicas para diagnosticar el síndrome metabólico
ABSTRACT Metabolic syndrome (MS) is a lifestyle-related condition, and it is linked to the development of diabetes and cardiovascular disease. There are numerous diagnostic criteria of MS; the most used is the diagnostic criterion according to NCEP-ATPIII. Although studies using body mass index an...
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Cuenca
2017-11-01
|
| Series: | Maskana |
| Online Access: | https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/1452 |
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| author | Jesús Velásquez Héctor Herrera Lorena Encalada Sara Wong Erika Severeyn |
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ABSTRACT
Metabolic syndrome (MS) is a lifestyle-related condition, and it is linked to the development of diabetes and cardiovascular disease. There are numerous diagnostic criteria of MS; the most used is the diagnostic criterion according to NCEP-ATPIII. Although studies using body mass index and abdominal circumference have been performed to establish a cutoff point for the diagnosis of MS, there is no general index that establishes a cut-off point for this pathology diagnosis. The objective of this study is to propose a dimensionless index that can discriminate subjects with MS using biochemical variables (HDL, triglycerides) and anthropometric variables (weight, height, waist circumference). Three dimensionless indexes were designed and evaluated from the data obtained from the integration of three databases (n=829 subjects). By means of a simple correspondence analysis of the variables and a dimensional analysis based on the π Vaschy-Buckingham theorem, three dimensionless indexes were constructed: π1, π2 and π3. Performance was assessed using Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. The index π1, constructed with the variables: Abdominal circumference, triglycerides, weight and height; was the one that obtained a better performance as classifier of MS, presenting an area under the ROC curve of 0.86, a sensitivity and specificity greater than 0.7 and an optimum detection point for the diagnosis of MS of π1<104.87. The π1 dimensionless index designed in this study is a simple method, which requires fewer variables than the NCEP-ATPIII criterion, to diagnose MS.
Keywords: Dimensional analysis, simple correspondence analysis, theorem π of Vaschy-Buckingham, metabolic syndrome, medical database, ROC curves.
RESUMEN
El síndrome metabólico (SM) es una condición relacionada con el estilo de vida, y está vinculado al desarrollo de la diabetes y de enfermedades cardiovasculares. Existen numerosos criterios de diagnósticos del SM, el más usado es el criterio de diagnóstico según el NCEP-ATPIII. Aunque se han realizado estudios que usan el índice de masa corporal y la circunferencia abdominal para establecer un punto de corte para el diagnóstico del SM, no existe un índice general que establezca un punto de corte para esta patología. El objetivo de este estudio es proponer un índice adimensional que pueda discriminar sujetos con SM utilizando variables bioquímicas (HDL, triglicéridos) y antropométricas (peso, altura, circunferencia abdominal). Se diseñaron y evaluaron tres índices adimensionales a partir de los datos obtenidos de la integración de tres bases de datos (n=829 sujetos). Mediante un análisis de correspondencia simple de las variables y un análisis dimensional basado en el teorema π de Vaschy-Buckingham se construyeron tres índices adimensionales: π1, π2 y π3. El desempeño fue evaluado usando curvas Receiver Operating Characteristic (ROC). El índice π1 construido con las variables: circunferencia abdominal, triglicéridos, peso y altura; fue el que obtuvo un mejor desempeño como clasificador del SM, presentando un área bajo la curva ROC de 0.86, una sensibilidad y especificidad mayor de 0.7 y un punto de detección óptimo para el diagnóstico de SM de π1<104.87. El índice adimensional π1 diseñado en este estudio es un método simple, que requiere de menos variables que el criterio de la NCEP-ATPIII, para diagnosticar el SM.
Palabras clave: Análisis dimensional, análisis de correspondencias simples, teorema π de Vaschy-Buckingham, síndrome metabólico, bases de datos médicas, curvas ROC. |
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