Análisis multivariado HJ-Biplot de la ocurrencia de Helicobacter pylori como riesgo para cáncer gástrico, en la ciudadela el Cristo de Consuelo, Milagro Ecuador / HJ-Biplot multivariate analysis of the occurrence of Helicobacter pylori as a risk for gastric cancer, in the citadel of El Cristo de Consuelo, Milagro Ecuador

El Helicobacter pylori, es el causante del mayor número de úlceras y cáncer gástrico a nivel mundial. Población de 15 a 20 años, de escasos recursos y con mayor precariedad en el funcionamiento de los servicios públicos como es el agua potable son altamente vulnerables. Por lo que se planteó como objetivo, realizar un análisis multivariado HJ-Biplot de la ocurrencia de H. pylori como riesgo para cáncer gástrico, en la ciudadela el Cristo de Consuelo, Milagro Ecuador. Estudio epidemiológico transversal, descriptiva y de tipo observacional, contó con una población finita de 230 personas. Técnicas de recolección de datos: la encuesta, la observación directa y la detección de H. pylori en las muestras de heces. El análisis de las muestras biológicas se realizó mediante el método de Elisa en muestras de suero y heces. A los datos obtenidos se les aplicó el método de análisis multivariado bidireccional llamado HJ-Biplot, reflejándose en las variables las relaciones de las composiciones químicas, físicas y biológicas. Los resultados conforman dos grupos de puntos de muestra que coinciden satisfactoriamente con las estaciones de la región. Con este estudio se demuestra que los métodos estadísticos multivariantes son valiosos para interpretar conjuntos de datos complejos, concretamente, para la red de prevalencia de cáncer gástrico causado por el bacilo H. pylori, ha ido en aumento en los últimos años tanto en el Ecuador como en el resto del mundo. Es necesario que se establezcan los mecanismos de control de los agentes causantes de la propagación de este bacilo lo que incidirá en la disminución en la tasa de crecimiento del cáncer gástrico(AU)

Helicobacter pylori is the cause of the highest number of ulcers and gastric cancer worldwide. Population aged 15 to 20 years, with limited resources and with greater precariousness in the operation of public services such as drinking water, are highly vulnerable. Therefore, the objective was to carry out a multivariate HJ-Biplot analysis of the occurrence of H. pylori as a risk for gastric cancer, in the citadel of Cristo de Consuelo, Milagro Ecuador. Cross-sectional, descriptive and observational epidemiological study, had a finite population of 230 people. Data collection techniques: survey, direct observation and detection of H. pylori in stool samples. Analysis of biological samples was performed using the Elisa method in samples of serum and feces. The obtained data were applied the method of bi-directional multivariate analysis called HJ-Biplot, reflecting in the variables the relationships of the chemical, physical and biological compositions. The results form two groups of sample points that successfully coincide with the stations in the region. This study shows that multivariate statistical methods are valuable for interpreting complex data sets, specifically for the prevalence network of gastric cancer caused by the H. pylori bacillus, which has been increasing in recent years both in Ecuador and in the rest of the world. it is necessary to establish the control mechanisms of the agents that cause the spread of this bacillus, which will affect the decrease in the growth rate of gastric cáncer(AU)

Análisis clúster para big data: una aplicación con variables demográficas en provincias del Ecuador / Cluster analysis for big data: an application with demographic variables in provinces of Ecuador

Los métodos de clasificación permiten explorar y analizar grandes conjuntos de datos visualmente, lo cual es de gran utilidad para tomar decisiones rápidas. El objetivo fue comparar dos métodos de análisis de clúster para big data en variables demográficas de las provincias del Ecuador. Se hizo uso de un estudio observacional de tipo comparativo mediante la representación simultanea del HJ-Biplot y el método Two Step (clúster bietápico), a través del software MultBiplot y SPSS. Los datos corresponden a variables demográficas de interés sociosanitarias tasa de mortalidad general, tasa de mortalidad infantil, tasa de natalidad, densidad poblacional, porcentaje urbano y esperanza de vida, medidas en las provincias del Ecuador. Se utilizaron datos provenientes del Instituto de Estadísticas y Censos INEC. Se analizó la asociación entre variables y se identificaron clústeres de las provincias del Ecuador según estas variables demográficas. Según la representación simultánea del HJ-Biplot se identificaron 3 clústeres, el clúster 1 son provincias con mayor densidad poblacional y tasas de mortalidad general, pero valores bajos de tasas de natalidad, el clúster 2 agrupa provincias con mayor esperanza de vida y tasas de mortalidad infantil pero bajos valores de tasa de natalidad y el clúster 3 están las provincias con valores altos de tasas de natalidad y valores bajos de densidad poblacional, esperanza de vida, tasas de mortalidad general y mortalidad infantil, distintos resultados se obtuvieron con el método Two Step. Se pudo concluir que estos métodos son de utilidad para explorar las similitudes entre las provincias según variables demográficas.

The classification methods allow to explore and analyze big data sets visually, which is very useful for making quick decisions. This work aimed to compare of two methods of cluster analysis for big data in demographic variables of the provinces of Ecuador. An observational study of comparative type was carried out through the simultaneous representation of the HJ/Biplot and the Two Step method (two-stage cluster), through the MultBiplot and SPSS software. The data correspond to demographic variables of socio-health interest, general mortality rate, infant mortality rate, birth rate, population density, urban percentage and life expectancy, measured in the provinces of Ecuador. Data from Statistics and Census Institute were used. The association between variables was analyzed and clusters of the provinces of Ecuador were identified according to these demographic variables. According to the simultaneous representation of the HJBiplot, 3 clusters were identified, cluster 1 are provinces with higher population density and general mortality rates, but low birth rates values, cluster 2 are provinces with higher life expectancy and mortality rates infantile but low birth rate values and cluster 3 are the provinces with high birth rates values and low population density, life expectancy, general mortality and infant mortality rates, different results were obtained with the Two Step method. It was concluded that these methods are useful for exploring the similarities between provinces according to demographic variables.