El objetivo de este estudio se centrará en la elaboración de un árbol de decisión como una técnica de análisis de datos que permita establecer combinaciones de factores de riesgo que puedan predisponer a padecer dolor de espalda en esta población.
Material y métodosLa muestra del estudio estuvo formada por 337 jóvenes con una edad de entre 12 y 17 años de un centro escolar de Castellón. Los sujetos cumplimentaron el Adolescent Sedentary Activity Questionnaire y el cuestionario Nórdico de Kuorinka. Además, se realizó una valoración del índice de masa corporal, del porcentaje de grasa corporal, de las características de la mochila escolar y del tiempo de transporte de esta y de la actividad física habitual (esta última mediante acelerometría). Estos factores se utilizaron como variables de entrada en un árbol de decisión, con el objetivo de clasificar a los adolescentes en función de si habían tenido o no algún episodio de dolor de espalda.
ResultadosEl árbol mostró una exactitud del 78,39% en la clasificación de los estudiantes. La sensibilidad de la clasificación fue del 90,77% mientras que la especificidad fue del 63,21%.
ConclusionesEl árbol de decisión es una técnica de análisis que ha permitido encontrar combinaciones de factores de riesgo que están relacionados con la aparición de dolor de espalda en adolescentes. Los resultados hallados indican que la práctica de actividad física, el índice de masa corporal, el porcentaje de grasa, el tiempo de transporte de la mochila a la escuela, los minutos de actividades sedentarias realizados a la semana y los antecedentes familiares de dolor de espalda son factores relacionados con el dolor de espalda en la adolescencia.
The aim of this study was to use a decision tree as a data analysis technique in order to establish combinations of risk factors that may predispose schoolchildren to suffer back pain.
Material and methodsThe study sample consisted of 337 young people between 12 and 17 years of age from a high school in Castellon, Spain. The subjects completed the Adolescent Sedentary Activity Questionnaire and the Kuorinka Nordic questionnaire. The study also included an assessment of the body mass index, body fat percentage, the characteristics of the school backpack, the time of transportation of the backpack, and habitual physical activity (latter by means of accelerometers). These factors were used as input variables in a decision tree, with the objective of classifying adolescents according to whether they had or had not a back pain episode.
ResultsThe tree showed an accuracy of 78.39% in student classification. The sensitivity of the classification was 90.77%, while the specificity was 63.21%.
ConclusionsThe decision tree is a useful analysis technique that has allowed finding combinations of risk factors associated with low back pain in adolescents. The findings suggest that practicing physical activity, the body mass index, body fat percentage, time of transportation of the backpack, minutes of sedentary activities, and family history of back pain are factors related to back pain in adolescents.
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