Análisis predictivo del riesgo de hipertensión en adultos mexicanos basado en indicadores nutricionales y calóricos

Este artículo desarrolla un análisis predictivo del riesgo de hipertensión en adultos mexicanos basado en indicadores nutricionales y calóricos. La hipertensión, una condición con serias implicaciones para la salud, requiere la identificación de factores de riesgo predictivos para su prevención y ma...

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Main Authors: Héctor Alejandro Acuña Cid, Alejandro Mauricio González, Roberto Solís Robles, Anayancin Acuña Ruiz, Luis Carlos Reveles Gómez
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Francisco de Paula Santander Ocaña 2024-12-01
Series:Revista Ingenio
Subjects:
Online Access:https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ingenio/article/view/4684/5946
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description Este artículo desarrolla un análisis predictivo del riesgo de hipertensión en adultos mexicanos basado en indicadores nutricionales y calóricos. La hipertensión, una condición con serias implicaciones para la salud, requiere la identificación de factores de riesgo predictivos para su prevención y manejo efectivo. Se evaluaron varios modelos de aprendizaje automático, encontrando que el modelo Random Forest destaca por su alta precisión y robustez, mientras que el XGBoost sobresale por su eficiencia en conjuntos de datos grandes. En contraste, el modelo Naive Bayes mostró el rendimiento más bajo. Además, el estudio enfatiza la importancia de los macronutrientes y la ingesta calórica total en la predicción de la hipertensión, con proteínas, carbohidratos y lípidos como factores relevantes en el riesgo, especialmente en adultos jóvenes en México. Este hallazgo resalta la necesidad de integrar múltiples factores nutricionales en la evaluación del riesgo.
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