Cómo puede medirse la variabilidad glucémica? Fig. 1. Variabilidad y exposición, 2 dimensiones del automonitoreo glucémico.
|
|
- Rodrigo Silva Ramos
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 Diabetes Focus NÚMERO 20 Marzo 2009 Cómo puede medirse la variabilidad glucémica? Variabilidad y exposición Dos dimensiones para medir la glucosa en sangre La variabilidad glucémica (VG) se define como la oscilación de los niveles de glucosa en sangre por debajo y por encima del rango normal (nivel normal de glucosa plasmática en ayunas <100 mg/dl 1 y nivel normal de glucosa plasmática 2 horas después de la comida <126 mg/dl 1 ): Comprende, por ejemplo, tanto los episodios de hipoglucemia tras la actividad física, como las fases de hiperglucemia después de una comida. Si bien no está aun definido el impacto que la variabilidad glucemica tiene en el grado, el alcance y la velocidad de progresión de la enfermedad, se han ensayado diferentes enfoques para medir la oscilación de los niveles de glucosa en sangre. Una propuesta básica consiste en mapear el nivel de glucosa en sangre en dos dimensiones: El eje de las ordenadas (eje y) representa la variabilidad, es decir, las fluctuaciones en torno al valor normal, mientras que el eje de las abscisas (eje x) representa la exposición a lo largo del tiempo (ver la figura 1). Además, los índices desarrollados para medir la variabilidad glucémica pueden diferenciarse según los datos utilizados para calcular su valor: Con los datos del automonitoreo de glucémico (AMS) puede obtenerse siete parámetros, descriptos en la literatura (ver la tabla 1) mientras que otros cinco enfoques utilizan los datos del monitoreo continuo de glucosa en sangre (MC) (ver la tabla 2). Fig. 1. Variabilidad y exposición, 2 dimensiones del automonitoreo glucémico.
2 Tabla 1: Índices para medir la variabilidad glucémica basados en datos del automonitoreo de glucosa en sangre Enfoque Autor Año 1. Desvío estándar de glucosa en sangre 2. IL (Índice de labilidad) 3. Valor M 4. IHG (Índice hiperglucémico) 5. INBGS (Índice de nivel bajo de glucosa en sangre)/inags (índice de nivel alto de glucosa en sangre) 6. RRPD (Rango de riesgo promedio diario) 7. PGS (Promedio de glucosa en sangre) Hirsch IB et al 2 Molnar GD et al 3 Schlichtkrull et al 4 Vogelzang et al. 5 Kovatchev et al, 6 Cox et al. 7 Kovatchev BP et al, 8 Kilpatrick ES et al , 2003, 2005, 2006, Índices de exposición basados en el automonitoreo de glucosa en sangre (SMBG) Standard Deviation of Blood Glucose SD Desviación estándar de glucosa en sangre Una propuesta muy sencilla para describir la variabilidad glucémica, se basa en el Desvío estándar de la glucosa en sangre, elaborado por Irl Hirsch en La variabilidad glucémica puede considerarse baja si el desvío estándar (DS) se encuentra tres veces por debajo el valor promedio normal de glucosa. En pacientes con diabetes mellitus tipo 1 también es aceptable alcanzar DS x 2 < glucosa promedio: sin embargo, la desviación estándar se define como la raíz cuadrada promedio de la desviación de los valores respecto de la media, suponiendo una distribución gaussiana, que no se da en las curvas de glucosa en sangre. Por lo tanto, el cálculo se asocia débilmente con los niveles bajos de glucosa en sangre e implica un sesgo hacia valores elevados de glucosa en sangre. 2 Lability Index (LI) Índice de labilidad El índice de labilidad, publicado por Molnar et al. en 1965, también se basa en una herramienta estadística, y se define como: Nivel de glucosa promedio en orina + 3 x DS El LI se basa en los cambios del nivel glucosa en el tiempo, para obtener una medida de la labilidad de la glucosa en la práctica cotidiana. 3 M-value Valor M Schlichtkrull et al. definieron el valor M en 1965, como un índice cuantitativo de las desviaciones de varias determinaciones de glucosa en sangre, en un período de veinticuatro horas a partir de un estándar seleccionado arbitrariamente (120 mg/dl). El valor M mide la falta de eficacia de los tratamientos. Control bueno: 0 valor M 18 Control bastante bueno: 19 valor M 31 Control malo: 32 valor M Este índice es similar al enfoque de Irsch, asociado débilmente con la hipoglucemia, e inherentemente sesgado hacia la hiperglucemia. Hyperglycaemic Index (HGI) Índice hiperglucémico El Índice hiperglucémico de Vogelzang et al., de 2004, se define como el área bajo la curva por encima del límite superior del nivel normal de glucosa (6,0 mmol/l) dividido por la duración de la estadía en una unidad de cuidados intensivos quirúrgicos (ver la figura 2). Aunque la base para el cálculo difiere de los métodos descritos anteriormente, nuevamente se mide la exposición. Es más, las mediciones de la hipoglucemia no se tienen en cuenta. Por lo tanto, el valor informativo de esta fórmula es limitado.5 Low Blood Glucose Index (LBGI) and High Blood Glucose Index (HBGI) Índice de nivel bajo de glucosa en sangre e índice de nivel alto de glucosa en sangre Kovatchev y Cox desarrollaron entre 2005 y 2007, el índice de nivel bajo de glucosa en sangre (LBGI) y el índice de nivel alto de glucosa en sangre (HBGI): El primero es una medida de la frecuencia y la extensión de las lecturas de niveles bajos de glucosa en sangre, basada en la sección de hipoglucemia del espacio de riesgo de glucosa en sangre (ver la figura 3, rama izquierda de la parábola). El segundo calcula la frecuencia y la extensión de las lecturas de niveles altos de glucosa en sangre, en la sección de hiperglucemia del espacio de riesgo de glucosa en sangre (ver la figura 3, rama derecha de la parábola).
3 Fig. 2 Cálculo del índice hiperglucémico (HGI) Fig. 3 Cálculo del índice de nivel bajo/alto de glucosa en sangre (HBGI/LBGI) Average Daily Risk Range (ADRR) Rango de riesgo promedio diario En 2006, Kovatchev et al. también publicaron el rango de riesgo promedio diario (ADRR), como el promedio del rango de riesgo por día, calculado a partir de los datos del AMS de rutina, recolectados durante un mes. Aunque este índice es uno de los pocos que no mide exposición, es limitado porque sólo se consideran los extremos, y la velocidad de la variación es ignorada. 8 Mean Blood Glucose (MBG) Promedio de glucosa en sangre Por último, Kilpatrick et al. presentaron en 2007, un índice conocido como promedio de glucosa en sangre. Es similar al índice hiperglucémico de Vogelzang et al., y se define como el cálculo del área bajo la curva (AUC). En este caso, se utiliza la regla trapezoidal para el cálculo aproximado de la integral definitiva. Por lo tanto, el PGS es, de hecho, una medición de la exposición. Sin embargo, podría ser útil, ya que es predictivo de un evento cardiovascular. 9 En síntesis, actualmente, los índices calculados a prtir de datos de AMG más fiables parecen ser la desviación estándar (DS) de glucosa en sangre, el LBGI y el HBGI ACCU-CHEK Smart Pix mide la desviación estándar de glucosa en sangre, el LBGI y el HBGI El dispositivo Accu-Chek Smart Pix, calcula la desviación estándar, el LBGI y el HBGI, y el promedio. Además, los valores se visualizan en un gráfico metabólico, ilustrando la exposición y la variabilidad de los valores glucosa en sangre. Por lo tanto, el estado metabólico y la historia del paciente pueden estimarse muy bien, aunque hasta el momento, no se dispone de un índice para calcular la variabilidad glucémica con exactitud. Índices basados en datos del monitoreo continuo (CGMS) Se han descripto cinco enfoques que requieren datos del monitoreo continuo de glucosa en sangre, como medida para medir la variabilidad glucémica (ver la tabla 2). Mean Amplitude of Glycemic Excursions (MAGE) Amplitud promedio de las excursiones glucémicas En 1970, Servicio et al. desarrollaron la Amplitud promedio de las excursiones glucémicas (MAGE): Se define como la media aritmética del nadir, el punto más bajo de los niveles de glucosa en sangre hasta los picos, o viceversa, cuando los segmentos ascendentes y descendentes exceden una desviación estándar de glucosa promedio en sangre para el mismo período de 24 horas. Se lo probó en pocos pacientes para su validación, e incluye sólo las oscilaciones grandes. Además, se asocia débilmente con la hipoglucemia, está inherentemente sesgado hacia la hiperglucemia y no refleja la velocidad de la variación. Sin embargo, se cita a menudo y se utiliza ampliamente, y se ha demostrado que se correlaciona con los parámetros de eventos cardiovasculares. 10 Mean of daily differences (MODD) Promedio de las diferencias diarias El promedio de las diferencias diarias (MODD) fue publicado por Molnar et al. en 1972: Su cálculo se basa
4 en los promedios de los valores de glucosa tomados en dos días consecutivos en el mismo tiempo. En consecuencia, el valor informativo está limitado por la representatividad restringida. Por lo tanto, no ofrece un ventaja real sobre el APEG descripto anteriormente. 11 Lability Index (LI) Índice de labilidad En contraste, Ryan et al. publicaron en 2004, el índice de labilidad (LI), que efectivamente, proporciona una discriminación mucho mejor que el Mage, considera el tiempo y todas las oscilaciones, y se correlaciona fuertemente con la clasificación clínica. Sin embargo, el cálculo se basa en un registro laborioso de los niveles de glucosa durante cuatro semanas. 12 Continuous Overall Net Glycemic Action (CONGA) Acción glucémica general continua neta La Acción glucémica general continua neta (CONGA), publicada por Mc Donnell CM et al., en 2005, se calcula sobre la base de la desviación estándar de las diferencias entre los valores de glucosa en sangre. Lamentablemente, contrariamente al índice de labilidad, se define como método que sólo describe la variación glucémica durante el día. 13 Glycemic Risk Assessment Diabetes Equation (GRADE) Ecuación de evaluación de riesgo glucémico en la diabetes Por último, la Ecuación de evaluación de riesgo glucémico en la diabetes (GRADE) de Hill et al., de 2007, resume los datos del muestreo continuo de los perfiles glucémicos de 72 h, a una única evaluación de riesgo. En contraste con el índice de labilidad, el esfuerzo en la práctica parece justificarse, y en comparación con el CONGA, la validez parece ser mayor. Pero lamentablemente, la variabilidad glucémica en sí misma no está considerada. 14 En síntesis, los índices LI y CONGA, elaborados con los datos del CM, parecen mapear la variabilidad glucémica En conclusión, el LI y el CONGA parecen ser los índices más precisos para mapear la variabilidad glucémica, aunque de hecho, su valor informativo está limitado (CONGA: describe sólo la variabilidad glucémica durante el día) o se requiere un gran esfuerzo para obtener los datos requeridos (LI: Se necesita registrar los niveles de glucosa durante cuatro semanas). La amplitud promedio de las excursiones glucémicas (MAGE) se cita a menudo y es ampliamente utilizado. Aunque se asocia débilmente con la hipoglucemia, está inherentemente sesgado hacia la hiperglucemia y no refleja la velocidad de variación. El promedio de las diferencias diarias (MODD) es limitado por la representatividad restringida de los valores, que sólo se toman durante dos días consecutivos. Por último, la Ecuación de evaluación de riesgo glucémico en la diabetes (GRADE), no considera la variabilidad glucémica en sí misma. Conclusión La variabilidad glucémica (GV) se define como la oscilación de los niveles de glucosa en sangre por debajo y por encima del rango normal. Puede graficarse en dos direcciones: El eje y representa la variabilidad, mientras que el eje x representa la exposición. Los índices desarrollados para medir la variabilidad glucémica pueden diferenciarse según los datos necesarios para calcular su valor: los datos del automonitoreo de glucosa en sangre (AMG) se han utilizado para describir los parámetros en siete fórmulas, mientras que otros cinco enfoques utilizan los datos del monitoreo continuo (CGMS) de glucosa en sangre. Entre los índices que utilizan los datos del AMS, el LBGI y el HBGI, brindan la oportunidad de calcular el índice de glucosa en sangre como un índice de variabilidad glucémica, aunque son mediciones de la Tabla 2: Índices para medir la variabilidad glucémica basados en datos del monitoreo continuo de glucosa en sangre Enfoque Autor Año 1. MAGE (Amplitud promedio de las excursiones glucémicas) 2. MODD (Promedio de glucosa en sangre y promedio de las diferencias diarias) 3. LI (Índice de labilidad) 4. CONGA (Acción glucémica general continua neta) 5. GRADE (Ecuación de evaluación de riesgo glucémico en la diabetes) Service FJ et al 10 Molnar GD et al 11 Ryan EA et al 12 Mc Donnell CM et al 13 Hill NR et al
5 exposición. El SD, desviación estándar de glucosa en sangre, es una herramienta viable y de uso común para evaluar la variabilidad glucémica, a pesar de su débil asociación con la hipoglucemia y su sesgo hacia la hiperglucemia. Entre los índices que utilizan los datos del monitoreo continuo de glucosa, el LI y el CONGA son los más precisos para mapear la variabilidad glucémica, aunque su valor informativo es restringido (CONGA: describe sólo la variabilidad glucémica durante el día) o se requiere un esfuerzo relativamente alto para obtener los datos requeridos (LI: Se necesita registrar los niveles de glucosa durante cuatro semanas). Asimismo, hasta el momento, ninguno de los parámetros predijo o mostró una asociación con las complicaciones a largo plazo de la diabetes. Por lo tanto, es difícil evaluar cuál es el índice más relevante. En general, la respuesta a la pregunta Cómo medir la variabilidad glucémica? aún no se ha encontrado con exactitud, pero de manera similar al enfoque científico completo sobre esta cuestión, estamos avanzando... Referencias 1. Kerner W et al.: Definition, Klassifikation und Diagnostik des Diabetes mellitus. Evidenzbasierte Leitlinie DDG: en_evidenzbasiert.php 2. Hirsch IB et al.: Molnar GD et al., 1965; Diabetes, Vol. 14, No Schlichtkrull J et al., 1965; Acta Med Scand, 177: Vogelzang et al., 2004; Critical Care,Vol. 8, No Kovatchev et al., 2005; Diabetes Technology & Therapeutics, Vol. 7, No.6 7. Cox et al., 2007; Diabetes Care, 30: Kovatchev BP et al., 2006; Diabetes Care, 29: Kilpatrick ES et al., 2007; Diabetologica : DOI /s x 10. Service FJ et al., 1970; Diabetes, Vol. 19, No Molnar GD et al., 1972; Diabetologica, 8: Ryan EA et al., 2004; Diabetes, Vol McDonnell CM et al., 2005; Diabetes Technology & Therapeutics, Vol. 7, No. 2: Hill NR et al., 2007; Diabetic Medicine, 24:
Importancia clinica de la tecnología en el control y tratamiento de la diabetes mellitus
Importancia clinica de la tecnología en el control y tratamiento de la diabetes mellitus Luis Felipe Pallardo Sánchez. Servicio Endocrinologia y Nutrición Hospital Universitario La Paz. UAM Fundación Tecnología
Más detallesDepartamento de Salud Pública Facultad de Medicina UNAM
NORMALIDAD Departamento de Salud Pública Facultad de Medicina UNAM Dra. Laura Moreno Altamirano Normalidad Son los valores de determinada medición en un grupo de individuos normales de una población definida.
Más detallesExactitud y precisión del sistema Accu-Chek Performa. Introducción I. EXACTITUD. Método
Exactitud y precisión del sistema Accu-Chek Performa Introducción La exactitud del sistema se evaluó según la norma EN ISO 15197:2003 (Sistemas de ensayo para diagnóstico in vitro Requisitos para los sistemas
Más detallesDiabetes Focus. Qué es la variabilidad glucémica? NÚMERO 20 Diciembre 2008. www.accu-chek.com
Diabetes Focus NÚMERO 20 Diciembre 2008 Qué es la variabilidad glucémica? Variabilidad glucémica Impacto de una hipótesis emergente Se sabe que la hiperglucemia posprandial (GPP) es un factor de riesgo
Más detallesESTADÍSTICA SEMANA 4
ESTADÍSTICA SEMANA 4 ÍNDICE MEDIDAS DE DISPERSIÓN... 3 APRENDIZAJES ESPERADOS... 3 DEfinición de Medida de dispersión... 3 Rango o Recorrido... 3 Varianza Muestral (S 2 )... 3 CÁLCULO DE LA VARIANZA...
Más detallesMÓDULO III SEIS SIGMA ESTRATEGIA PARA LA MEJORA DE PROYECTOS
MÓDULO III SEIS SIGMA ESTRATEGIA PARA LA MEJORA DE PROYECTOS 1 ÍNDICE DEFINIR. 3 MEDIR.... 4 ANALIZAR..... 5 MEJORAR. 6 CONTROLAR... 7 GLOSARIO... 8 MAPA CONCEPTUAL. 10 2 DEFINIR: Iniciación del proyecto.
Más detallesLas Reglas de Westgard más Six Sigma, igual a Mejores Métodos, Mejor Control de la Calidad. Gabriel Alejandro Migliarino
Las Reglas de Westgard más Six Sigma, igual a Mejores Métodos, Mejor Control de la Calidad. Gabriel Alejandro Migliarino Agenda Introducción Definiciones Métrica Sigma Introducción Calidad Analítica y
Más detallesCovarianza y coeficiente de correlación
Covarianza y coeficiente de correlación Cuando analizábamos las variables unidimensionales considerábamos, entre otras medidas importantes, la media y la varianza. Ahora hemos visto que estas medidas también
Más detallesMERCADOS FINANCIEROS: LOS FONDOS DE INVERSIÓN II
MERCADOS FINANCIEROS: LOS FONDOS DE INVERSIÓN II 28 febrero de 2012 Javier Marchamalo Martínez Universidad Rey Juan Carlos SABER INTERPRETAR LOS RATIOS SIGNIFICATIVOS EN LA GESTIÓN POR BENCHMARK Ratio
Más detallesINFORME DE ANÁLISIS DE ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN DE USUARIOS PERÍODO 2009-2010
INFORME DE ANÁLISIS DE ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN DE USUARIOS PERÍODO 2009-2010 UNIDAD FUNCIONAL DE TÉCNICOS DE LABORATORIOS DOCENTES UNIVERSIDAD PABLO DE OLAVIDE. SEVILLA Sevilla, Diciembre de 2010 1 1.
Más detallesExplotación de las variables educativas de la Encuesta de Población Activa: Nivel de Formación y Formación Permanente.
Explotación de las variables educativas de la Encuesta de Población Activa: Nivel de Formación y Formación Permanente Resultados 2014 NOTA RESUMEN El Ministerio de Educación, Cultura y Deporte actualiza
Más detallesExactitud y precisión en el rendimiento del sistema Accu-Chek Aviva. Introducción. I. EXACTITUD Método
Exactitud y precisión en el rendimiento del sistema Accu-Chek Aviva Introducción La exactitud del sistema fue evaluada según la norma ISO 15197:2003. Se obtuvieron muestras de sangre capilar de pacientes
Más detallesANÁLISIS DESCRIPTIVO CON SPSS
ESCUELA SUPERIOR DE INFORMÁTICA Prácticas de Estadística ANÁLISIS DESCRIPTIVO CON SPSS 1.- INTRODUCCIÓN Existen dos procedimientos básicos que permiten describir las propiedades de las distribuciones:
Más detallesMEDIDAS DE DISPERSIÓN EMPLEANDO EXCEL
MEDIDAS DE DISPERSIÓN EMPLEANDO EXCEL Las medias de tendencia central o posición nos indican donde se sitúa un dato dentro de una distribución de datos. Las medidas de dispersión, variabilidad o variación
Más detallesCAPITULO III MARCO METODOLÓGICO. Desde la perspectiva de Hurtado de Barrera (2008), el tipo de
CAPITULO III MARCO METODOLÓGICO 1. TIPO DE INVESTIGACIÓN Desde la perspectiva de Hurtado de Barrera (2008), el tipo de investigación que propone soluciones a una situación determinada a partir de un proceso
Más detalles1. INTRODUCCIÓN 1.1 INGENIERÍA
1. INTRODUCCIÓN 1.1 INGENIERÍA Es difícil dar una explicación de ingeniería en pocas palabras, pues se puede decir que la ingeniería comenzó con el hombre mismo, pero se puede intentar dar un bosquejo
Más detallesParámetros y estadísticos
Parámetros y estadísticos «Parámetro»: Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo Intenta resumir toda la información que hay en la población
Más detallesMETODOLOGIA DE LA INVESTIGACION. Capitulo III
92 METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Capitulo III 92 CAPITULO III METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION 1. TIPO DE INVESTIGACIÓN La presente investigación tiene como objetivo principal analizar la inteligencia
Más detalles7. Ejercicio físico GUÍA DE PRÁCTICA CLÍNICA SOBRE DIABETES MELLITUS TIPO 1 109
7. Ejercicio físico La realización de actividad física regular constituye, junto con la dieta equilibrada, uno de los pilares básicos del tratamiento de la DM. Los cambios metabólicos y hormonales en respuesta
Más detallesSIIGO Pyme. Informes de Saldos y Movimientos de Inventarios. Cartilla I
SIIGO Pyme Informes de Saldos y Movimientos de Inventarios Cartilla I Tabla de Contenido 1. Presentación 2. Qué son Inventarios? 3. Qué son Informes? 4. Qué son Informes de Saldos y Movimientos en Inventarios?
Más detallesCaracterísticas de los pacientes diabéticos hospitalizados en dos hospitales de EsSalud Piura
Características de los pacientes diabéticos hospitalizados en dos hospitales de EsSalud Piura Frank Espinoza-Morales 1a 2a,. RESUMEN Objetivo: Describir la frecuencia de pacientes con diabetes mellitus
Más detallesAnálisis y cuantificación del Riesgo
Análisis y cuantificación del Riesgo 1 Qué es el análisis del Riesgo? 2. Métodos M de Análisis de riesgos 3. Método M de Montecarlo 4. Modelo de Análisis de Riesgos 5. Qué pasos de deben seguir para el
Más detallesMedidas de tendencia Central
Medidas de tendencia Central 7.1 Media 7.1.1 Media para un conjunto de datos no agrupados Este parámetro lo usamos con tanta cotidianidad que nos será muy familiar, aunque también aprenderemos algunas
Más detallesCAPITULO II CARACTERISTICAS DE LOS INSTRUMENTOS DE MEDICION
CAPITULO II CARACTERISTICAS DE LOS INSTRUMENTOS DE MEDICION Como hemos dicho anteriormente, los instrumentos de medición hacen posible la observación de los fenómenos eléctricos y su cuantificación. Ahora
Más detallesGlycol\jlark. Es la prueba de hemoglobina glucosilada (HbA 1 e) la mejor medida del control glucémico?
3/ Es la prueba de hemoglobina glucosilada (HbA 1 e) la mejor medida del control glucémico? Enfóquese en la hiperglucemia postprandial y el control glucémico a corto plazo con una mejor prueba en sangre...
Más detallesAnexo 4. Herramientas Estadísticas
Anexo 4 Herramientas Estadísticas La estadística descriptiva es utilizada como una herramienta para describir y analizar las características de un conjunto de datos, así como las relaciones que existen
Más detallesLA MEDIDA Y SUS ERRORES
LA MEDIDA Y SUS ERRORES Magnitud, unidad y medida. Magnitud es todo aquello que se puede medir y que se puede representar por un número. Para obtener el número que representa a la magnitud debemos escoger
Más detallesCRITERIOS ESPECÍFICOS PARA EVALUAR LA INCERTIDUMBRE EN PROCESOS DE MEDICIÓN EN LABORATORIOS QUIMICOS
Página 1 de 6 TITULO: CRITERIOS ESPECIFICOS PARA EVALUAR LA INCERTIDUMBRE DE UN PROCESO DE MEDICIÓN EN LABORATORIOS QUÍMICOS Resumen: El presente documento contiene los criterios en lo referente a la evaluación
Más detallesTEMA 5 VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN (II): Validez de conclusión estadística
TEMA 5 VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN (II): Validez de conclusión estadística 1 TAMAÑO DEL EFECTO 2 TAMAÑO DEL EFECTO vel tamaño del efecto es el nombre dado a una familia de índices que miden la magnitud
Más detallesMedia vs mediana vs moda Cual medida de tendencia central es mas adecuada? MEDIA conveniencias:
Iniciar con las interpretaciones de las medidas MEDIA VS MEDIANA VS MODA CUAL ES LA MEDIDA ADECUADA TAREA MEDIA PONDERADA Actividad de Medidas de Localización Problema 1. El problema de las tasas de delito.
Más detallesQué es la Diabetes Mellitus?
la diabetes la diabetes Qué es la Diabetes Mellitus? La diabetes es una enfermedad crónica pero tratable, que puede aparecer a cualquier edad. Es una enfermedad compleja, que necesita de un tratamiento
Más detallesTEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones.
TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones. La herramienta que nos indica si el proceso está o no controlado o Estado de Control son
Más detallesValidación y verificación de métodos de examen cuantitativos
Temas selectos de Calidad en Serología (aplicación en el banco de sangre) Validación y verificación de métodos de examen cuantitativos Ignacio Reyes Ramírez entidad mexicana de acreditación, a.c. Introducción
Más detallesCapítulo 8. Tipos de interés reales. 8.1. Introducción
Capítulo 8 Tipos de interés reales 8.1. Introducción A lo largo de los capítulos 5 y 7 se ha analizado el tipo de interés en términos nominales para distintos vencimientos, aunque se ha desarrollado más
Más detallesCapítulo 10. Gráficos y diagramas
Capítulo 10. Gráficos y diagramas 1. Introducción Los gráficos y diagramas que se acostumbran a ver en libros e informes para visualizar datos estadísticos también se utilizan con propósitos cartográficos,
Más detallesGUÍA DE APRENDIZAJE MÓDULO I SEIS SIGMA SPACER. Aprendizaje sin fronteras uvirtual@pep.pemex.com
GUÍA DE APRENDIZAJE MÓDULO I SEIS SIGMA SPACER ÍNDICE I. SPACER... 2 Seguridad 2 Propósito 2 Agenda 3 Código de Conducta 4 Expectativas 4 Roles 5 II. GLOSARIO 6 III. MAPA CONCEPTUAL 9 1 I. SPACER Seguridad
Más detallesCalibración y control de calidad de instrumentos de análisis
Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis cĺınico. María Cecilia San Román Rincón Monografía vinculada a la conferencia del Dr. Horacio Venturino sobre Instrumental para laboratorio
Más detallesCALIDAD página: 1 JOSÉ MANUEL DOMENECH ROLDÁN PROFESOR DE ECONOMÍA Y ADMINISTRACIÓN DE EMPRESA
CALIDAD página: 1 HISTOGRAMA QUÉ ES EL HISTOGRAMA? El histograma es una herramienta útil para resumir y analizar datos. Por su naturaleza gráfica, puede ayudar a identificar e interpretar pautas que son
Más detallesOtras medidas descriptivas usuales
Tema 7 Otras medidas descriptivas usuales Contenido 7.1. Introducción............................. 1 7.2. Medidas robustas.......................... 2 7.2.1. Media recortada....................... 2 7.2.2.
Más detallesPatrones de crecimiento infantil de la OMS
Patrones de crecimiento infantil de la OMS Longitud/estatura para la edad, peso para la edad, peso para la longitud, peso para la estatura e índice de masa corporal para la edad Métodos y desarrollo Departamento
Más detallesde la empresa Al finalizar la unidad, el alumno:
de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno: Identificará el concepto de rentabilidad. Identificará cómo afecta a una empresa la rentabilidad. Evaluará la rentabilidad de una empresa, mediante la aplicación
Más detallesCAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de
CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de estudios previos y los alcances que justifican el presente estudio. 4.1. Justificación.
Más detallesQué le están diciendo sus números?
Qué le están diciendo sus números? Qué es la diabetes tipo 2? La diabetes tipo 2 es un problema de salud en el que los niveles de glucosa (azúcar) en la sangre son demasiado elevados Después de una comida,
Más detallesPROCEDIMIENTO PARA LA UTILIZACIÓN DEL POLIMORFISMO DEL GEN COMT (CATECOL-OXI-METILTRANSFERASA) EN EL DIAGNÓSTICO DEL SÍNDROME DE FIBROMIALGIA
2 PROCEDIMIENTO PARA LA UTILIZACIÓN DEL POLIMORFISMO DEL GEN COMT (CATECOL-OXI-METILTRANSFERASA) EN EL DIAGNÓSTICO DEL SÍNDROME DE FIBROMIALGIA D E S C R I P C I Ó N OBJETO DE LA INVENCIÓN La presente
Más detallesIL DEL ACOPLAMIENTO ALEATORIO VS. IL DEL CABLE DE CONEXIÓN MAESTRO
Componentes de Avanzada Libro Blanco Marzo 2012 IL DEL ACOPLAMIENTO ALEATORIO VS. IL DEL CABLE DE CONEXIÓN MAESTRO Ky Ly - Ingeniero en Jefe SENKO COMPONENTES DE AVANZADA,INC BRAZIL +55-21-2430-5971 SALES-BRAZIL@SENKO.COM
Más detallesGUÍA DE PRÁCTICA CLÍNICA. Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca y Ejercicio. Dr. Diego Silva
Dr. Diego Silva Año 2010 Revisión: 0 Página 1 de 5 Generalidades Gracias a su propiedad de automatismo, el corazón genera sus propios impulsos, que se consideran como una variedad de ritmo u oscilación
Más detallesANÁLISIS DINÁMICO DEL RIESGO DE UN PROYECTO
ANÁLISIS DINÁMICO DEL RIESGO DE UN PROYECTO Por: Pablo Lledó Master of Science en Evaluación de Proyectos (University of York) Project Management Professional (PMP) Profesor de Project Management y Evaluación
Más detallesAnalizan los beneficios vasculares
Analizan los beneficios vasculares Artículo: La terapia con estatinas reduce el riesgo de presentar eventos vasculares graves, sin importar la concentración basal de proteína C reactiva que presente el
Más detallesCaracterización de los niveles de consumo de alcohol en Chile. José Sanhueza, Economista, M.Econ.
Nº 19 / Agosto 2013. ISSN: 0719 2770 BOLETIN Observatorio Chileno de Drogas Nº 4 / Marzo 2015. ISSN: 0719-2770 BIN Caracterización de los niveles de consumo de alcohol en Chile. José Sanhueza, Economista,
Más detallesTécnicas de valor presente para calcular el valor en uso
Normas Internacionales de Información Financiera NIC - NIIF Guía NIC - NIIF NIC 36 Fundación NIC-NIIF Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso Este documento proporciona una guía para utilizar
Más detallesPrevalencia de la Diabetes en España: Estudio. Dossier de prensa
Prevalencia de la Diabetes en España: Estudio Dossier de prensa 1. La importancia del estudio de la prevalencia de la diabetes La diabetes tipo 2 (DM2) se ha convertido en uno de los problemas sanitarios
Más detallesTEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso
TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso 1 Introducción Índices de capacidad 3 Herramientas estadísticas para el análisis de la capacidad 4 Límites de tolerancia naturales 1 Introducción La capacidad
Más detallesInvestigación sobre el cambio en la aceleración de un carrito que rueda hacia abajo sobre un plano inclinado
Investigación sobre el cambio en la aceleración de un carrito que rueda hacia abajo sobre un plano inclinado La investigación Pregunta de investigación: Es constante la aceleración de un carrito que cae
Más detallesEjercicio de estadística para 3º de la ESO
Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Unibelia La estadística es una disciplina técnica que se apoya en las matemáticas y que tiene como objetivo la interpretación de la realidad de una población
Más detallesDra. Judith López Fernández Hospital Universitario de Canarias. Tenerife
SUSTITUCIÓN DE LA FUNCIÓN DE CÉLULAS BETA PARA TRATAMIENTO DE HIPOGLUCEMIAS GRAVES E INADVERTIDAS EN DM1. El riesgo de desarrollar hipoglucemia severa, se correlaciona con varios factores; entre otros:
Más detallesENCUESTA MUNDIAL SOBRE TABACO EN ADULTOS
Buenos Aires, 14 de noviembre de 2012 ENCUESTA MUNDIAL SOBRE TABACO EN ADULTOS Resultados preliminares En este informe se difunden los resultados preliminares de la Encuesta Mundial sobre Tabaco en Adultos
Más detallesTEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos
TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos 1 Introducción 2 Base estadística del diagrama de control 3 Muestreo y agrupación de datos 4 Análisis de patrones en diagramas de control 1. Introducción
Más detalles1 Ejemplo de análisis descriptivo de un conjunto de datos
1 Ejemplo de análisis descriptivo de un conjunto de datos 1.1 Introducción En este ejemplo se analiza un conjunto de datos utilizando herramientas de estadística descriptiva. El objetivo es repasar algunos
Más detallesIndicaciones específicas para los análisis estadísticos.
Tutorial básico de PSPP: Vídeo 1: Describe la interfaz del programa, explicando en qué consiste la vista de datos y la vista de variables. Vídeo 2: Muestra cómo crear una base de datos, comenzando por
Más detallesCalculadora de Tamaño muestral GRANMO
Calculadora de Tamaño muestral GRANMO Versión 7.12 Abril 2012 http://www.imim.es/ofertadeserveis/software-public/granmo/ Entre las distintas ofertas que existen para el cálculo del tamaño muestral, ofrecemos
Más detallesUNIDAD 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
UNIDAD 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Objetivo terminal: Calcular e interpretar medidas de tendencia central para un conjunto de datos estadísticos. Objetivos específicos: 1. Mencionar las características
Más detallesEstudio de neurociencias realizado en el #11DíaC del Club de Creativos. Certamen de la creatividad española Marzo 14
Estudio de neurociencias realizado en el #11DíaC del Club de Creativos Certamen de la creatividad española Marzo 14 1 Objetivo del estudio Antecedentes El día C es el gran día de la creatividad publicitaria
Más detalles1.1. Introducción y conceptos básicos
Tema 1 Variables estadísticas Contenido 1.1. Introducción y conceptos básicos.................. 1 1.2. Tipos de variables estadísticas................... 2 1.3. Distribuciones de frecuencias....................
Más detallesClase 2: Estadística
Clase 2: Estadística Los datos Todo conjunto de datos tiene al menos dos características principales: CENTRO Y DISPERSIÓN Los gráficos de barra, histogramas, de puntos, entre otros, nos dan cierta idea
Más detallesUNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ATLACOMULCO REPORTE DE INVESTIGACION
UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ATLACOMULCO REPORTE DE INVESTIGACION Qué es el momento en una red backpropagation? U.A. REDES NEURONALES INTEGRANTES: JESUS BARRIOS CRESCENCIO
Más detallesBUENAS PRÁCTICAS MODELOYAMBIENTE
BUENAS PRÁCTICAS MODELOYAMBIENTE Incorporación de la persona con demencia en las reuniones de su plan individualizado de atención integral (PIAI) Feliciano Villar. Grupo de Investigación en Gerontología.
Más detallesRazón del circulante.
Razones financieras Las razones de liquidez, actividad y deuda miden principalmente el riesgo. Las razones de rentabilidad miden los rendimientos. Las razones de mercado abarcan riesgo y rendimiento. Razones
Más detallesBryce C., a quien recientemente se le diagnosticó diabetes tipo 2
Si miro hacia atrás, apuesto a que tenía diabetes desde hace mucho tiempo. Creo que tan sólo me acostumbré a los síntomas, pensaba que estaba cansado porque estaba envejeciendo o porque no dormía demasiado.
Más detallesValidation. Validación Psicométrica. Validation. Central Test. Central Test. Centraltest CENTRAL. L art de l évaluation. El arte de la evaluación
Validation Validación Psicométrica L art de l évaluation Validation Central Test Central Test Centraltest L art de l évaluation CENTRAL test.com El arte de la evaluación www.centraltest.com Propiedades
Más detalles3.1 Metodología de la investigación
3.1 Metodología de la investigación La metodología de investigación para el proyecto de propuesta de la implementación de la norma ISO 9001:2000 en la Granja Avícola la Asunción S.A. de C.V. se llevó a
Más detallesBETACHEK Visual. Monitoreo de la glucosa sin un glucómetro
BETACHEK Visual Monitoreo de la glucosa sin un glucómetro Que es BETACHEK Visual? BETACHEK Visual es una manera conveniente de monitorear los niveles de glucosa sin necesidad de usar un aparato medidor
Más detallesQué significa tener diabetes?
Qué significa tener diabetes? La diabetes es una alteración del funcionamiento normal del organismo en la que o bien el páncreas es incapaz de producir insulina, o aunque la produzca, ésta no realiza
Más detallesProcesamiento de información para la investigación utilizando el programado Excel recopilados. Los participantes rán en
Procesamiento de información para la investigación utilizando el programado Excel recopilados. Los participantes rán en Julio E. Rodríguez Torres el Joel uso O. Lucena de Excel. Quiles Centro para la Excelencia
Más detallesMORTALIDAD POR VIH/SIDA EN ESPAÑA AÑO 2010. EVOLUCIÓN 1981-2010
MORTALIDAD POR VIH/SIDA EN ESPAÑA AÑO 2010. EVOLUCIÓN 1981-2010 Junio 2012 Citación sugerida: Área de vigilancia de VIH y conductas de riesgo. Mortalidad por VIH/Sida en España, año 2010.. Centro Nacional
Más detallesMORTALIDAD POR VIH/SIDA EN ESPAÑA
SECRETARÍA GENERAL DE SANIDAD DIRECCIÓN GENERAL DE SALUD PÚBLICA Y SANIDAD EXTERIOR MORTALIDAD POR VIH/SIDA EN ESPAÑA AÑO 2009. EVOLUCIÓN 1981-2009 Octubre 2011 Citación sugerida: Área de vigilancia de
Más detallesTest de hipótesis. Si H0 es cierta el estadístico. sigue una distribución t de Student con n grados de libertad: s n
Un diseño experimental que se utiliza muy a menudo es el de un grupo control y uno de tratamiento. En el caso de que los datos sean cuantitativos y sigan una distribución normal, la hipótesis de interés
Más detallesx 10000 y 8000 x + y 15000 a) La región factible asociada a las restricciones anteriores es la siguiente: Pedro Castro Ortega lasmatematicas.
Pruebas de Acceso a Enseñanzas Universitarias Oficiales de Grado (PAEG) Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II - Septiembre 2012 - Propuesta A 1. Queremos realizar una inversión en dos tipos
Más detallesMovimiento a través de una. José San Martín
Movimiento a través de una curva José San Martín 1. Introducción Una vez definida la curva sobre la cual queremos movernos, el siguiente paso es definir ese movimiento. Este movimiento se realiza mediante
Más detallesESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN EN SALUD Medidas de Tendencia Central y Dispersión
Descargado desde www.medwave.cl el 13 Junio 2011 por iriabeth villanueva Medwave. Año XI, No. 3, Marzo 2011. ESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN EN SALUD Medidas de Tendencia Central y Dispersión Autor:
Más detallesC.H CONFLUENCIA - CHILE
BENGELA - ANGOLA C.H CONFLUENCIA - CHILE EMBOL S.A - BOLIVIA 4.5. EXPLORACIÓN DE CAMPO 4.5.1. Excavación de calicatas (ASTM D 420) 4.5.2. Ensayo Método MASW 4.5.3. Ensayo De Penetración
Más detallesPreguntas que se hacen con frecuencia sobre los estudios clínicos
Preguntas que se hacen con frecuencia sobre los estudios clínicos Son seguros? Todos los ensayos clínicos deben ser aprobados por el gobierno federal y deben cumplir con una reglamentación estricta que
Más detalles- 0 - www.costaricanhotels.com
- 0 - - 1 - Contenido 1. Introducción... 2 2. Resumen Ejecutivo... 2 3. Objetivos del Estudio... 3 3.1. General... 3 3.2. Específicos... 3 4. Distribución de la Muestra... 3 5. Resultados Enero 2015...
Más detallesNure Investigación Nº 63 Marzo - Abril 2013. Lectura crítica de un artículo científico V: La valoración de la relevancia clínica
Nure Investigación Nº 63 Marzo - Abril 2013 Lectura crítica de un artículo científico V: La valoración de la relevancia clínica Critical reading of a scientific paper V: Assessing the clinical significance
Más detallesHACIA UNA EVALUACIÓN OBJETIVA DEL IMPACTO DE LA FATIGA EN EL SÍNDROME DE FATIGA CRÓNICA.
HACIA UNA EVALUACIÓN OBJETIVA DEL IMPACTO DE LA FATIGA EN EL SÍNDROME DE FATIGA CRÓNICA. Uno de los grandes problemas que acompañan al diagnóstico de los estados crónicos de fatigabilidad anormal es la
Más detallesDIABETES: DULCE ENEMIGO
DIABETES: DULCE ENEMIGO La diabetes está alcanzando proporciones epidémicas. Los expertos atribuyen la causa de la epidemia a nuestro estilo de vida sedentario, la mala alimentación y la obesidad. La diabetes
Más detallesMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN Suponga que le pedimos a un grupo de estudiantes de la asignatura de estadística que registren su peso en kilogramos. Con los datos del peso de los estudiantes
Más detallesCircuito RL, Respuesta a la frecuencia.
Circuito RL, Respuesta a la frecuencia. A.M. Velasco (133384) J.P. Soler (133380) O.A. Botina (133268) Departamento de física, facultad de ciencias, Universidad Nacional de Colombia Resumen. Se estudia
Más detallesPRUEBA DE HIPÓTESIS CON CHI CUADRADO EMPLEANDO EXCEL Y WINSTATS
PRUEBA DE HIPÓTESIS CON CHI CUADRADO EMPLEANDO EXCEL Y WINSTATS La finalidad de una prueba de k muestras es evaluar la aseveración que establece que todas las k muestras independientes provienen de poblaciones
Más detallesLa magnitud del movimiento del avance hacia delante y la magnitud de subir y bajar dependen del ángulo total entre Flexión y Extensión de la cadera.
SEIS FACTORES QUE DETERMINAN LA MARCHA HUMANA Varios autores describen factores que contribuyen a la marcha fluida y económica desde el punto de vista del gasto energético. Según Saunders et al. (1953),
Más detallesMedidas de la tendencia central y las gráficas de caja
LECCIÓN CONDENSADA 2.1 Medidas de la tendencia central y las gráficas de caja En esta lección Encontrarás e interpretarás la media, la mediana, y la moda para unos conjuntos de datos Crearás e interpretarás
Más detallesESTIMACIÓN. puntual y por intervalo
ESTIMACIÓN puntual y por intervalo ( ) Podemos conocer el comportamiento del ser humano? Podemos usar la información contenida en la muestra para tratar de adivinar algún aspecto de la población bajo estudio
Más detallesDiabetes mellitus tipo 1.
2. Cómo se diagnostica y qué tipos de diabetes existen? La diabetes sólo se puede diagnosticar por alguno de los siguientes métodos: 1. Análisis de Glucemia realizado en cualquier momento del día (incluso
Más detallesCómo investigar y no morir en el intento
Cómo investigar y no morir en el intento INTRODUCCIÓN Desde el comienzo de los tiempos, el ser humano se ha planteado preguntas a cerca de sus experiencias y de la naturaleza de las actividades entorno
Más detallesEstadística con Excel Informática 4º ESO ESTADÍSTICA CON EXCEL
1. Introducción ESTADÍSTICA CO EXCEL La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en
Más detallesHIPERTROFIA GINGIVAL EN PACIENTES CON TRANSPLANTE RENAL: TRATAMIENTO CON AZITROMICINA.
HIPERTROFIA GINGIVAL EN PACIENTES CON TRANSPLANTE RENAL: TRATAMIENTO CON AZITROMICINA. Mª Victoria Rodríguez, Nelida Madrazo, Asunción Aguilera, Eva Mª Aguirre, Concepción Herrero, Mª Eugenia Plagaro,
Más detallesEvaluación de Aguila Cero en cuanto a comportamiento de conductores y detección de alcoholemia
Evaluación de Aguila Cero en cuanto a comportamiento de conductores y detección de alcoholemia Grupo de Estudios en Sostenibilidad Urbana y Regional SUR Resumen ejecutivo Bogotá, Colombia Noviembre 18
Más detallesESTADISTICA GENERAL INTRODUCCIÓN CONCEPTOS BASICOS ORGANIZACIÓN DE DE DATOS
ESTADISTICA GENERAL INTRODUCCIÓN CONCEPTOS BASICOS ORGANIZACIÓN DE DE DATOS Profesor del del curso: curso: Ing. Ing. Celso Celso Gonzales INTRODUCCION OBJETIVOS Comprender qué es y porqué se estudia la
Más detallesEquipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración
Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Equipos de Medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Disertante:
Más detallesANÁLISIS DE VARIANZA EMPLEANDO EXCEL y WINSTATS
ANÁLISIS DE VARIANZA EMPLEANDO EXCEL y WINSTATS 1) INTRODUCCIÓN El análisis de varianza es una técnica que se puede utilizar para decidir si las medias de dos o más poblaciones son iguales. La prueba se
Más detallesPrevenir, mejor que curar. La Diabetes. Factores de riesgo coronario. Página nº 1
Página nº 1 Desde hace mucho tiempo se sabe que la diabetes y otras alteraciones metabólicas favorecen el desarrollo y la presentación de patología en las arterias, tanto en su génesis como en su desarrollo.
Más detalles