| Título: | An aide diagnosis system based on k-means for insulin resistance assessment in eldery people from the Ecuadorian highlands : Un sistema de diagnóstico auxiliar basado en k-means para la evaluación de la resistencia a la insulina en personas mayores de las tierras altas ecuatorianas |
| Autores: | Wong de balzan , Sara Null ; Astudillo Salinas, Darwin Fabian ; Encalada Torres, Lorena Esperanza ; Severeyn, Erika |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Editorial: | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-08-01T15:44:18Z |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: | 2017 IEEE 2nd Ecuador Technical Chapters Meeting, ETCM 2017 |
| Idiomas: | |
| Palabras clave: | Artículos Publicados por los Docentes , Investigación , Artículos |
| Resumen: |
La falta de valores de corte estandarizados para los métodos sustitutos para diagnosticar la resistencia a la insulina (IR) y el hecho de que la sensibilidad de estos métodos se hayan estudiado en poblaciones específicas ha limitado su uso en la rutina clínica. Desarrollamos un sistema que podría ayudar al diagnóstico de IR en personas de edad avanzada, analizando cuatro métodos sustitutos de estimación de IR utilizando un algoritmo de agrupación de k-medias. Los sujetos del estudio incluyeron 119 participantes no diabéticos mayores de 65 años de las tierras altas ecuatorianas. Los análisis de sangre incluyeron una tolerancia a la prueba de glucosa oral de dos puntos. El algoritmo de agrupamiento k-means se aplicó en experimentos unidimensionales para Homa-IR, Quicki, Avignon y Matsuda. La población se dividió en tres grupos: C N con valores normales, C IR con IR y C acon valores en el medio. El número de individuos clasificados en cada C Ir fue muy diferente según cada método. Con los valores de corte obtenidos, para cada método, se desarrolló el sistema para la evaluación de IR en personas mayores. Nuestro trabajo está destinado a ayudar a los médicos en la detección temprana de IR mediante el uso de información de diversos métodos. © 2017 IEEE. The lack of standardized cut-off values for the surrogate methods to diagnose Insulin resistance (IR) and the fact that the sensitivity of these methods have been studied in specific populations have limited their use in clinical routine. We developed a system that could aide to diagnosis IR in elderly people, analyzing four surrogate methods of IR estimation using a k-means clustering algorithm. Study subjects included 119 nondiabetic participants over 65 year old from Ecuadorian highlands. Blood tests included a two-point oral glucose test tolerance. The k-means clustering algorithm, was applied in one-dimensional experiments for the Homa-IR, Quicki, Avignon and Matsuda. The population was divided into three clusters: C N with normal values, C IR with IR and C a with values in between. The number of individuals classified in each C Ir was very different according to each method. With the cut-off values obtained, for each method, the system for the evaluation of IR in elderly people was developed. Our work is intended to aid physicians in the early detection of IR by using information from diverse methods. Salinas |
| En línea: | 9781538638941 |
Ejemplares
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| ningún ejemplar |
