Estudio morfométrico y ecuaciones de predicción del peso corporal en llamas (Lama glama) Ch'aku y Q'ara / Morphometric study and body weight prediction equations in llamas (Lama glama) Ch'aku and Q'ara

RESUMEN: En el estudio se utilizó una población de 180 llamas de ambos sexos (machos y hembras) clasificados por edades (dientes de leche; dos dientes y cuatro dientes). Se registraron datos del peso corporal y las siguientes medidas morfométricas: En la cabeza: Longitud de la cabeza (LC); ancho de cabeza (ACa) y longitud de oreja (LO). En el cuello: Longitud del cuello (LCU); Perímetro de cuello anterior (PCuA) y perímetro de cuello posterior (PCuP). En el tronco y extremidades: Altura a la cruz (AC); altura de la grupa (AGRU), diámetro dorso esternal (DDE), perímetro torácico (PT), longitud del cuerpo (LOCU), longitud de la cruz a la grupa (LCG), longitud de grupa (LGRU), perímetro de caña anterior (PCA); perímetro de caña posterior (PCP). Los datos fueron procesados utilizando el software estadístico R. Concluyendo que los rasgos de conformación en llamas (Lama glama) Ch'aku y Q'ara están influenciados por la edad, sexo y raza. Los modelos de regresión simple y múltiple para la predicción del peso corporal fueron significativos.

SUMMARY: The study used a population of 180 llamas of both sexes (males and females) classified by age (milk teeth; two teeth and four teeth). Body weight data and the following morphometric measurements were recorded: Head: Head length (CL); head width (ACa) and ear length (LO). On the neck: Neck length (LCU); anterior neck circumference (PCuA) and posterior neck circumference (PCuP). On the trunk and limbs: Height at withers (AC); height at rump (AGRU), sternal dorsal diameter (DDE), thoracic perimeter (PT), body length (LOCU), length from withers to rump (LCG), rump length (LGRU), anterior canine perimeter (PCA); posterior canine perimeter (PCP). The data were processed using R statistical software. It was concluded that conformation traits in Ch'aku and Q'ara llamas (Lama glama) are influenced by age, sex and breed. Simple and multiple regression models for body weight prediction were significant.

Development of clinically based prediction models using machine learning and Bayesian statistics / Desarrollo de modelos de predicción basados clínicamente utilizando aprendizaje automático y estadísticas bayesianas

Abstract In this work, the framework for developing generic clinically based models is emphasized and illustrated with Bayesian statistics neurologic grade prediction models in order to exemplify the type of models that can be developed from a mathematical point of view. The models are based on clinical records of patients who underwent radiotherapy treatment due to glioblastoma which is an aggressive brain cancer. A first model requires as a parameter the neurologic grade of the patient before the treatment then predicts the grade after the treatment. A second, enhanced, model was developed with the aim of making the prediction more realistic and it uses the neurologic grade before the treatment as well, but it additionally depends on the Clinical Target Volume (CTV). Furthermore, with the aid of Bayesian statistic we were able to estimate the uncertainty of the predictions.

Resumen En este trabajo el marco teórico, para desarrollar modelos genéricos basados en datos clínicos, se enfatiza e ilustra con estadísticas bayesianas las cuales predicen grados neurológicos para ilustrar los tipos de modelos que se pueden desarrollar desde un punto de vista matemático. Los modelos se basan en datos clínicos de pacientes que se han sometido a radioterapia por causa de un glioblastoma, el cual es un cáncer de cerebro agresivo. Un primer modelo requiere como parámetro el grado neurológico del paciente antes del tratamiento y predice el grado después del tratamiento. Un segundo modelo, mejorado, fue desarrollado con el propósito de hacerlo más real, éste emplea también el grado neurológico antes del tratamiento; además depende del Volumen Blanco Clínico (CTV por sus siglas en inglés). Por último, con el uso de estadísticas bayesianas fue posible estimar la incertidumbre de las predicciones.

Desarrollo de ecuaciones y propuesta de valores referenciales para estimar la masa grasa de niños y adolescentes chilenos / Development of equations and proposed reference values to estimate body fat mass among Chilean children and adolescents

Introducción. La evaluación de la composición corporal es relevante para determinar el estado nutricional e identificar posibles riesgos para la salud. Objetivo. a) Desarrollar ecuaciones de regresión para predecir la masa grasa (MG) utilizando como método de referencia la absorciometría de rayos X de doble energía; b) proponer valores referenciales de MG en función de la edad cronológica y biológica para niños y adolescentes chilenos. Metodología. Estudio transversal en niños y adolescentes de 5,0 a 18,9 años de la región del Maule (Chile). La muestra fue conformada de forma probabilística (estratificada) por 3593 sujetos. Se evaluó el peso, estatura de pie, estatura sentada y circunferencia de la cintura. Se calculó el índice de masa corporal y los años de pico de velocidad del crecimiento (APVC). La composición corporal (MG, masa libre de grasa, masa ósea y porcentaje de grasa) fueron determinados por medio del escaneo de absorciometría de rayos X de doble energía. Resultados. Los APVC (edad biológica) se presentaron en los hombres a los 14,9 ± 0,9 APVC y, en las mujeres, a los 11,5 ± 0,7 APVC. Se generaron ecuaciones para estimar la MG para hombres y mujeres, utilizando como predictores la edad cronológica, APVC y circunferencia de cintura. Se desarrollaron percentiles para evaluar la MG por absorciometría de rayos X de doble energía y por ecuaciones de regresión. Conclusión. Las ecuaciones mostraron aceptabilidad para determinar la MG; además, se han propuesto valores referenciales para evaluar la MG en función de la edad cronológica y biológica.

Introduction. The assessment of body composition is relevant to establish nutritional status and identify potential health risks. Objective. a) To develop regression equations to predict fat mass (FM) using a dual-energy X-ray absorptiometry as reference method; b) to propose reference FM values based on chronological and biological age for Chilean children and adolescents. Methodology. Cross-sectional study in children and adolescents aged 5.0 to 18.9 years from the Maule Region (Chile). The sample was made up of 3593 subjects in a probabilistic fashion (stratified). Subjects' weight, standing height, sitting height, and waist circumference were assessed. Body mass index and age at peak development velocity (APGV) were estimated. Body composition (FM, fat-free mass, bone mass, and fat percentage) were established based on a dual-energy X-ray absorptiometry scan. Results. APGV (biological age) was 14.9 ± 0.9 years among boys and 11.5 ± 0.7 among girls. Equations were developed to estimate FM among boys and girls using chronological age, APGV, and waist circumference as predictors. Percentiles were estimated to assess FM by dual-energy X-ray absorptiometry and regression equations. Conclusion. Equations were acceptable to establish FM; in addition, reference values were proposed to assess FM based on chronological and biological age.

Desarrollo y validación de ecuaciones para estimar composición corporal en niños de 4 a 6 años de Uruguay / Development and validation of equations for estimating body composition in 4-6 year old children from Uruguay

A correct diagnosis of obesity requires estimating body composition since it is linked to excess fat. Therefore it is necessary to have practical and sensitive methods of measurement. The aim of this study was to develop and validate bioelectrical impedance (BIA) and anthropometric equations to estimate fat mass (FM) and fat-free mass (FFM). Anthropometric measurements, BIA and deuterium dilution technique as the reference standard were performed in 191 children (4-6 years). Two equations were developed using multiple regression models and were validated in a subsample. Bland and Altman was applied to evaluate the bias differences between the means of both methods. The BIA equation was FFM (kg)= 2,089 + (0,346 * Fieight²/Resistance) + (0,312 * Weight) + (0,660 * Sex); with R2= 0.92, SRMSE 0,67 kg, bias 0,140 kg and precision 0,73 kg. The anthropometric equation was FM (kg)= 0.841 + (0,408 * Weight) + (0,137 * Subscapular-Skinfolds-Thickness) + (0,104 * Tricipital-Skinfolds-Thickness) - (0,764 * Sex) - (0,054 * Feight); with R2= 0.89, SRMSE 0,68 kg, bias -0,01 kg and precision 0,76 kg. The equations validated had a good predictive capacity and can be especially useful in epidemiological studies.

Un correcto diagnóstico de obesidad requiere estimar la composición corporal pues ésta se vincula al exceso de grasa, siendo necesario disponer de métodos prácticos y sensibles para su medición. El objetivo fue desarrollar y validar ecuaciones antropométricas y de bio-impedancia para estimar masa grasa (MG) y masa libre de grasa (MLG). Se realizaron mediciones antropométricas, de bio-impedancia y se aplicó la técnica de dilución con óxido de deuterio como patrón oro a 191 preescolares. Se desarrollaron dos ecuaciones utilizando modelos de regresión múltiple y se validaron en una submuestra. Se aplicó Bland-Altman para evaluar el sesgo entre las diferencias de las medias de ambos métodos. Las ecuaciones diseñadas fueron: MLG (kg)= 2,089 + (0,346* Talla²/Resistencia) + (0,312* Peso) + (0,660* Sexo); con R2= 0,92; SRMSE 0,67kg; sesgo 0,140 kg y precisión 0,73 kg; y MG (kg)= 0,841 + (0,408* Peso) + (0,137* Pliegue Subescapular) + (0,104* Pliegue Tricipital) - (0,764* Sexo) - (0,054* Talla) con R2= 0,89; SRMSE 0. 68.kg, sesgo -0,01 kg y precisión 0,76 kg. Las ecuaciones validadas tienen adecuada capacidad predictiva. Pueden ser especialmente útiles en estudios epidemiológicos.

Validação da equação de Brzycki para a estimativa de 1-RM no exercício supino em banco horizontal / Validation of the Brzycki equation for the estimation of 1-RM in the bench press

O objetivo deste estudo foi analisar a validade da equação proposta por Brzycki para a predição de uma repetição máxima (1-RM) no exercício supino em banco horizontal. Para tanto, 50 homens (22,2 ± 3,5 anos; 64,7 ± 8,6kg), sedentários ou moderadamente ativos, foram inicialmente submetidos a seis sessões de testes de 1-RM no exercício supino em banco horizontal, com 48 horas de intervalo entre cada sessão, para a determinação da carga máxima. Posteriormente, um protocolo de resistência de força foi executado para a determinação de 7 a 10-RM. Os critérios utilizados para a validação incluíram: teste t de Student para amostras dependentes, para comparação entre os valores médios obtidos pela equação preditiva e pelo teste de 1-RM; coeficiente de correlação de Pearson, para análise do grau de associação entre as medidas; erro padrão de estimativa (EPE), para avaliação do grau de desvio dos dados individuais ao longo da reta produzida; erro total (ET), para a verificação do desvio médio dos valores individuais da reta de identidade; erro constante (EC), para análise da diferença entre os valores médios obtidos no teste de 1-RM e preditos pela equação proposta. Nenhuma diferença estatisticamente significante foi verificada entre os valores produzidos pelo teste de 1-RM e a equação de Brzycki (P > 0,05). Tanto o EPE quanto o ET foram relativamente baixos (2,42kg ou 3,4 por cento e 1,55kg ou 2,2 por cento, respectivamente), bem como o EC (0,22kg ou 0,3 por cento). Além disso, o valor do coeficiente de correlação encontrado foi extremamente elevado (r = 0,99; P < 0,05), demonstrando, assim, forte associação entre os valores encontrados pelo teste de 1-RM e a equação de Brzycki. Portanto, a equação analisada por este estudo atendeu satisfatoriamente aos critérios de validação estabelecidos pela literatura. Os resultados sugerem que a equação de Brzycki parece ser uma alternativa bastante atraente para a estimativa dos valores de 1-RM...

The aim of the present study was to analyze the validation of the equation proposed by Brzycki for the prediction of a maximum repetition (1-RM) in the bench press. Fifty sedentary or moderately active male subjects (22.2 ± 3.5 years; 64.7 ± 8.6 kg), were initially submitted to six test sessions of 1-RM in the bench press, with 48 hours of interval between each session, in order to determine the maximum workload. A protocol of force resistance was then performed for the determination of 7-10-RM. The used criteria for the validation included: t-Student test for dependent samples, for comparison among the mean values obtained by the predictive equation and by the 1-RM test; Pearson correlation coefficient for analysis of the association degree among the measurements; standard error of estimate (SEE) for evaluation of the mean deviation degree of the individual data along the produced line; total error (TE) for the verification of the mean deviation of the individual values of the identity line; constant error (CE) for analysis of the difference among the mean values obtained in the 1-RM test and predicted by the proposed equation. None statistically significant difference was verified among the values produced by the 1-RM test and the Brzycki equation (P > 0.05). Both the SEE and the TE were relatively low (2.42 kg or 3.4 percent and 1.55 kg or 2.2 percent, respectively), as well as the CE found (0.22 kg or 0.3 percent). Moreover, the correlation coefficient value found was extremely high (r = 0.99; P < 0.05), thus showing a strong association between the values found by the 1-RM test and the Brzycki equation. Therefore, the equation analyzed by this study satisfied the validation criteria established by the literature. The results suggest that the Brzycki equation seems to be a fairly attractive alternative for the estimation of 1-RM values in the bench press from the performance of submaximal tests of 7-10-RM, in sedentary...

El objetivo de este estudio ha sido analizar la validez de la ecuación propuesta por Brzycki para la predicción de una repetición máxima (1-RM) en el ejercicio press de banco. Para esto, 50 hombres (22,2 ± 3,5 años; 64,7 ± 8,6 kg), sedentarios o moderadamente activos, fueron inicialmente sometidos a seis sesiones de tests de 1-RM en ejercicio press de banco, con 48 horas de intervalo entre cada sesión, para determinar la carga máxima. Posteriormente, un protocolo de resistencia de fuerza fue ejecutado para determinar de 7-10-RM. Los criterios utilizados para la validación incluyeron: test "t" de Student para muestras dependientes, para comparar los valores medios obtenidos por la ecuación predictiva y por el test de 1-RM; coeficiente de correlación de Pearson, para analizar el grado de asociación entre las medidas; error padrón de estimativa (EPE), para la evaluación del grado del desvío de los datos individuales a lo largo de la recta producida; error total (ET), para verificar el desvío medio de los valores individuales de la recta de identidad; error constante (EC), para el análisis de la diferencia entre los valores medios obtenidos en el test de 1-RM y proveídos por la ecuación propuesta. Ninguna diferencia estadística significante fue verificada entre los valores producidos por el test de 1-RM y la ecuación de Brzycki (P > 0,05). Tanto el EPE como el ET fueron relativamente bajos (2,42 kg o 3,4 por ciento y 1,55 kg o 2,2 por ciento, respectivamente), así como el EC (0,22 kg o 0,3 por ciento). Además de esto, el valor del coeficiente de correlación encontrado fue extremamente elevado (r = 0,99; P < 0,05), mostrando así una fuerte asociación entre los valores encontrados por el test de 1-RM y la ecuación de Brzycki. Por tanto, la ecuación analizada por este estudio atendió satisfactoriamente a los criterios de validez establecidos por la literatura. Los resultados sugieren que la ecuación de Brzycki parece ser una alternativa...