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Facultad de Ingeniería

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Browsing Facultad de Ingeniería by Subject "006.33 A48"

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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.