Estimativa da composição corporal por impedância elétrica vetorial através de modelos fuzzy

• Autor(a) principal: Damiani, Bruna Bronhara
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6132/tde-17072014-104356/
• topic: Body Composition; Cancer; Câncer; Composição Corporal; Epidemiologia; Epidemiology; Estado Nutricional; Fuzzy Logic; Lógica Fuzzy; Nutritional Status

A análise vetorial da impedância elétrica humana (Biva) sugere sete padrões de composição corporal em um espaço bidimensional composto pela resistência e reactância. Contudo, os limites que definem cada padrão são imprecisos e a Teoria de Conjuntos \\textit mostra-se adequada para modelar a incerteza inerente ao fenômeno. O objetivo desta tese foi construir modelos fuzzy que estimem padrões de composição corporal Biva e aplicá-los em diferentes populações. Uma base de dados italiana foi utilizada para refinamento e teste (n=20) e avaliação de desempenho (n=99) dos modelos. A avaliação de coerência de resultados foi realizado em uma população hospitalizada (194 pacientes com câncer) e não hospitalizada (1.716 indivíduos norte-americanos). Construíram-se sete modelos baseados em regras segundo o conhecimento de especialista e artigos científicos. As variáveis de entrada dos modelos foram Z-scores de resistência/altura e reactância/altura. A variável de saída de cada modelo foi uma das sete categorias de composição corporal: caquexia, obesidade, desidratação, edema, atlético, magreza ou eutrofia. Cada modelo teve como saída um número no intervalo de 0 a 1 que representou o grau de pertinência do indivíduo a um dado padrão de composição corporal. A avaliação de desempenho dos modelos foi feita com o teste de concordância Kappa. Na base de dados de pacientes hospitalizados e não-hospitalizados, observou-se a coerência do modelo em identificar uma composição corporal compatível aos grupos. Realizou-se a analise descritiva dos dados e associações com variáveis de interesse. Os resultados mostraram bom ajuste dos modelos e concordância excelente do mesmo com a condição clínica dos indivíduos (Kappa = 0,85, p< 0,001). Os modelos foram coerentes com as posições dos vetores impedância padronizados no gráfico Biva nas duas populações investigadas. Na base de pacientes com câncer, os modelos foram sugestivos de elevada possibilidade de caquexia. Na base de pacientes norte-americanos, contudo, a elevada possibilidade para edema sugeriu que na análise Biva condições como área transversal do corpo devem ser consideradas. Os modelos fuzzy mostraram-se promissores na análise da composição corporal Biva. A incerteza foi incorporada com uso de termos linguísticos e base de regras segundo especialistas. Ao incorporar a incerteza, os modelos proporcionaram resultados mais refinados que uma abordagem clássica.