Modelo predictivo de la fuerza de prensión manual en adolescentes
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v76.118298Palabras clave:
Fuerza de prensión manual, adolescentes, cribado poblacional, actividad física, salud musculoesqueléticaResumen
Introducción: La fuerza de prensión manual representa una medida clave de la función de las extremidades superiores y la aptitud física general en los adolescentes, ya que refleja la salud muscular y el riesgo potencial de padecer problemas de salud en el futuro.
Objetivo: El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo predictivo de la FPM en adolescentes utilizando variables antropométricas para identificar a aquellos con riesgo de padecer problemas de salud en el futuro.
Métodos: Se recopilaron datos sociodemográficos, el índice de masa corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal durante las clases de educación física. La FPM se midió dos veces utilizando el brazo dominante, y se registró el mejor resultado. También se recopilaron datos adicionales de la prueba Course Navette, la Escala de Motivación para la Actividad Física y el Ocio (PALMS), el Cuestionario Internacional de Actividad Física (IPAQ) y el Cuestionario de Salud y Bienestar (QHWB). Se utilizó un proceso de validación cruzada anidada, incorporando la selección de características Boruta y regresión ElasticNet. La evaluación del modelo incluyó el error medio, el error cuadrático medio, R² y los intervalos de confianza bootstrapped. La muestra incluyó a 867 estudiantes de secundaria (edad media = 14,03 ± 1,19 años; 53,9 % chicos).
Resultados: El modelo mostró un buen rendimiento predictivo: MAE = 3,76 (0,29), RMSE = 4,73 (0,36), R² = 0,48 (0,08) y MAE normalizado medio = 9,90 %. Los predictores seleccionados incluyeron la edad (b = 1,86), el sexo (b = -1,03), el IMC (b = 4,16), la grasa corporal (b = -3,94) y las etapas de Navette (b = 1,06).
Conclusiones: Este estudio proporciona evidencia preliminar para un modelo predictivo que estima la HGS en adolescentes utilizando predictores medibles indirectamente, empleando un enfoque riguroso de aprendizaje automático, que retiene solo los predictores robustos para el cribado de la población.
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