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Trabajo de Investigación

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http://52.190.9.31//handle/123456789/12033

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Browsing Trabajo de Investigación by Author "Antonio Cobo Sánchez de Rojas"

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    Estimación de la velocidad de marcha en adultos mayores mediante técnicas de aprendizaje automático y regresión lineal
    (Universidad Tecnológica Centroamericana UNITEC, 2026-04-05) Fátima Alejandra Alvarado Rodríguez; Karla Mirian Reyes Leiva; Antonio Cobo Sánchez de Rojas
    La fragilidad y el deterioro funcional aumentan significativamente el riesgo de dependencia, caídas y disminución de la calidad de vida en adultos mayores. La velocidad de la marcha es un indicador clave del deterioro funcional y una herramienta valiosa para la detección temprana de la fragilidad. Este estudio tiene como objetivo desarrollar y comparar algoritmos basados en sensores inerciales para la estimación de la velocidad de la marcha, utilizando técnicas de aprendizaje automático y regresión lineal. Se analizaron datos de los proyectos ActiveUP y MOTIVA en un estudio transversal para validar modelos predictivos en una población geriátrica. El rendimiento de los modelos se ha analizado mediante la validez (correlación), la concordancia (SEM y Bland-Altman) y la fiabilidad (ICC). Se han explorado diferentes modelos de regresión para el último paso del algoritmo de Mueller. El modelo SVM mostró el mejor equilibrio en concordancia (SEM = 0.07, MDD = 0.18), mientras que el modelo RF presentó la mayor validez (R = 0.98, IC 95%: 0.98 - 0.99). Estos hallazgos resaltan el potencial de la tecnología de sensores portátiles y el aprendizaje automático para una estimación fiable de la marcha, apoyando la detección temprana de la fragilidad y fomentando estrategias de atención preventiva en adultos mayores. Sin embargo, el tamaño limitado de la muestra subraya la necesidad de realizar más estudios para garantizar la aplicabilidad clínica y una generalización más amplia.
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    Estructuración de datos inerciales según los principios FAIR para la evaluación funcional en el envejecimiento
    (Universidad Tecnológica Centroamericana UNITEC, 2026-04-05) Fátima Alejandra Alvarado Rodríguez; Karla Miriam Reyes Leiva; Antonio Cobo Sánchez de Rojas
    La fragilidad y el deterioro funcional aumentaron significativamente el riesgo de dependencia, caídas y disminución de la calidad de vida en adultos mayores. Frente a este desafío, las pruebas funcionales como el SPPB y el programa de ejercicios VIVIFRAIL han permitido evaluar y monitorizar de manera objetiva la capacidad funcional en esta población. Considerando lo anterior, se desarrolló una metodología para la estructuración y FAIRificación del dataset MOTIVA, compuesto por datos inerciales recopilados durante la realización de dichas pruebas. Los principios FAIR sirvieron como base para garantizar que los datos pudieran ser localizados, accedidos, integrados y reutilizados de manera efectiva. La metodología incluyó la curación semántica, la creación de un esquema de metadatos siguiendo el estándar DDI, la incorporación de licencias y la implementación de mecanismos de conectividad. La evaluación se realizó mediante un enfoque híbrido, combinando la herramienta automática FAIR-Checker, que reflejó múltiples limitaciones, y un código propio desarrollado a partir de métricas FAIR, logrando un cumplimiento global del 80%. Este resultado permitió proponer acciones de mejora dirigidas al CTB, orientadas a facilitar la futura publicación del recurso en e-cienciaDatos. Asimismo, se aportó una pauta metodológica para la estructuración y FAIRificación de datasets inerciales, que podrá servir de referencia para futuras investigaciones que utilicen este tipo de datos, más allá del caso específico de la evaluación funcional o del envejecimiento saludable.