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Codificación geométrica y análisis de conglomerados para evaluar el control metabólico de pacientes con diabetes mellitus tipo 2

dc.contributor.authorRascón-Pacheco, Ramón Albertoes_ES
dc.contributor.authorCandia-Plata, Maria del Carmenes_ES
dc.contributor.authorRivera-Icedo, Blanca Margaritaes_ES
dc.contributor.authorRomero-Arredondo, María Elenaes_ES
dc.contributor.authorBrito-Zurita, Olga Rosaes_ES
dc.contributor.authorGuerrero-Romero, Fernandoes_ES
dc.date.accessioned2015
dc.date.available2015
dc.date.issued2010es_ES
dc.identifier.citationRascón-Pacheco, Ramón Alberto,Candia-Plata, Maria del Carmen,Rivera-Icedo, Blanca Margarita,Romero-Arredondo, María Elena,Brito-Zurita, Olga Rosa,Guerrero-Romero, Fernando (2010) Codificación geométrica y análisis de conglomerados para evaluar el control metabólico de pacientes con diabetes mellitus tipo 2. Rev Panam Salud Publica;27(4) 276-282,abr. 2010. Retrieved from http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892010000400006es_ES
dc.identifier.urihttp://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892010000400006es_ES
dc.identifier.urihttps://iris.paho.org/handle/10665.2/9697
dc.format.extentgrafes_ES
dc.format.extenttabes_ES
dc.relation.ispartofseriesRev Panam Salud Publica;27(4),abr. 2010es_ES
dc.subjectDiabetes Mellitus Tipo 2es_ES
dc.subjectAnálisis por Conglomeradoses_ES
dc.subjectEvaluación en Saludes_ES
dc.subjectHiperglucemiaes_ES
dc.subjectHipercolesterolemiaes_ES
dc.subjectHipertrigliceridemiaes_ES
dc.subjectHipertensiónes_ES
dc.subjectObesidades_ES
dc.subjectMexicoes_ES
dc.subjectDiabetes Mellitus, Type 2es_ES
dc.subjectCluster analysises_ES
dc.subjectHealth Evaluationen_US
dc.subjectHyperglycemiaes_ES
dc.subjectHypercholesterolemiaes_ES
dc.subjectHypertriglyceridemiaes_ES
dc.subjectHypertensiones_ES
dc.subjectObesityes_ES
dc.subjectMexicoes_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectGlicemiaes_ES
dc.subjectAnálise por Conglomeradoses_ES
dc.subjectDiabetes Mellitus Tipo 2es_ES
dc.subjectMonitoramento de Medicamentoses_ES
dc.subjectPressão Sanguíneapt_BR
dc.subjectÍndice de Massa Corporales_ES
dc.subjectComorbidadees_ES
dc.subjectEstudos Transversaispt_BR
dc.subjectDiabetes Mellitus Tipo 2es_ES
dc.subjectDiabetes Mellitus Tipo 2es_ES
dc.subjectHipercolesterolemiaes_ES
dc.subjectHipertensãopt_BR
dc.subjectHipertrigliceridemiaes_ES
dc.subjectHipoglicemianteses_ES
dc.subjectLipídeoses_ES
dc.subjectSíndrome X Metabólicaes_ES
dc.subjectMexicoes_ES
dc.subjectResultado do Tratamentopt_BR
dc.titleCodificación geométrica y análisis de conglomerados para evaluar el control metabólico de pacientes con diabetes mellitus tipo 2es_ES
dc.typeJournal articlesen_US
dc.rights.holderPan American Health Organizationen_US
dc.description.notesObjetivo: Determinar la frecuencia de las combinaciones de los parámetros de control metabólico por arriba de lo normal, usando la codificación geométrica y el análisis jerárquico de conglomerados, en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 (DM2). Métodos: Se desarrolló en México un estudio transversal descriptivo para evaluar a un grupo de 1 051 pacientes con DM2, cuyos criterios de inclusión eran tener uno o más de los siguientes valores: glucosa en ayunas 130 mg/dL, colesterol total 240 mg/dL, triglicéridos totales 200 mg/dL, índice de masa corporal 27 kg/m², y presión arterial sistólica mayor de 130 mmHg o presión arterial diastólica mayor de 85 mmHg. Por medio de codificaciones geométricas se obtuvieron las frecuencias de todas las combinaciones. Para definir similitudes entre las combinaciones se utilizó el método de análisis de conglomerados. Resultados: Utilizando el instrumento propuesto, se observó que la combinación en pares con mayor número de sujetos estuvo representada por hiperglucemia-hipertrigliceridemia (7,3 por ciento) e hiperglucemia-hipercolesterolemia (3,6 por ciento). Las policombinaciones de mayor frecuencia fueron hiperglucemia-hipercolesterolemia-hipertrigliceridemia (13,2 por ciento) e hiperglucemia- hipertrigliceridemia-hipercolesterolemia-hipertensión (10,5 por ciento). Conclusiones: La codificación geométrica y el análisis por conglomerados podrían llegar a ser un instrumento idóneo para evaluar el control metabólico de los pacientes con DM2, así como para identificar parámetros que contribuyan a mejorar su monitoreo y su tratamiento.(AU)es_ES
dc.description.notesObjective: Determine the frequency of combinations of higher-than-normal metabolic control parameters, using geometric coding and hierarchical cluster analysis, in patients with type 2 diabetes (DM2) Methodology: A descriptive cross-sectional study was conducted in Mexico to assess a group of 1 051 patients with DM2. The inclusion criteria were to have one or more of the following values: fasting glucose of 130 mg/dL, total cholesterol of 240 mg/dL, total triglycerides of 200 mg/dL, Body Mass Index of 27 kg/m², and systolic blood pressure higher than 130 mmHg or diastolic blood pressure higher than 85 mmHg. Through geometric coding, the frequencies of all combinations were obtained. Cluster analysis was used to determine similarities among the combinations. Results: Using the proposed instrument, it was observed that the paired combinations with the highest number of subjects were hyperglycemia-hypertriglyceridemia (7.3 percent) and hyperglycemia-hypercholesterolemia (3.6 percent). The most frequent polycombinations were hyperglycemia-hypercholesterolemia-hypertriglyceridemia (13.2 percent) and hyperglycemia-hypertriglyceridemia-hypercholesterolemia-hypertension (10.5 percent). Conclusiones: Geometric coding and cluster analysis could become a suitable instrument for assessing the metabolic control of patients with DM2, as well as for identifying parameters that will help improve their monitoring and treatment.(AU)en_US


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