Análisis exploratorio multivariante para el estudio longitudinal de la distribución anormal de grasa, masa magra y/o masa ósea en individuos infectados por VIH
Una de las enfermedades que ha experimentado un aumento en su prevalencia durante las últimas décadas a nivel mundial es la infección por VIH. Los pacientes infectados por este virus padecen toda una serie de cambios en la masa grasa, magra y ósea que, en conjunto, provocan una disminución en su cal...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/98526 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/98526 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | análisis estadístico de datos VIH masa corporal HIV body mass statistical analysis of data massa corporal anàlisi estadístic de dades Bioinformatics -- TFM Bioinformàtica -- TFM Bioinformática -- TFM |
| Sumario: | Una de las enfermedades que ha experimentado un aumento en su prevalencia durante las últimas décadas a nivel mundial es la infección por VIH. Los pacientes infectados por este virus padecen toda una serie de cambios en la masa grasa, magra y ósea que, en conjunto, provocan una disminución en su calidad de vida. Esta disminución da lugar a un aumento del desarrollo de patologías de carácter cardiovascular, a un incremento en la predisposición a padecer lesiones musculares y a una mayor probabilidad de sufrir fracturas óseas. Todas estas se relacionan con una aceleración del proceso de envejecimiento asociado a la disminución de la funcionalidad del sistema inmunitario. Una buena comprensión de cada una de las fases de la enfermedad puede ayudar al desarrollo de soluciones que mejoren la calidad de vida de los pacientes que la sufren. Por este motivo, se propone este proyecto de fin de máster, englobado dentro del área de la Estadística Bioinformática, con el objetivo de determinar qué variables se encuentran relacionadas con los cambios fisiológicos descritos y cuáles son los cambios que experimentan los pacientes afectados a lo largo del tiempo. Para ello, se recurre al uso de métodos estadísticos multivariantes como el Análisis de Componentes Principales, el Análisis de Correlaciones Canónicas y el Análisis Multifactorial, debido a la capacidad que presentan de ilustrar en pocas dimensiones la información contenida en un número elevado de variables. Para su aplicación, se recurre al lenguaje de programación estadístico R. |
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