Fenotipo de obesidad osteosarcopénica en mujeres en etapa de menopausia.

Describir la prevalencia del fenotipo obesidad osteosarcopénica y determinar el poder explicativo de variables heredofamiliares, conductas de alimentación y actividad física, composición corporal y biomarcadores metabólicos sobre el fenotipo obesidad osteosarcopénica, en mujeres en etapa de menop...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Cortes Montelongo, Diana Berenice
Formato: Tesis
Lenguaje:Spanish / Castilian
Publicado: 2019
Materias:
Acceso en línea:http://eprints.uanl.mx/19636/1/1080314268.pdf
Descripción
Sumario:Describir la prevalencia del fenotipo obesidad osteosarcopénica y determinar el poder explicativo de variables heredofamiliares, conductas de alimentación y actividad física, composición corporal y biomarcadores metabólicos sobre el fenotipo obesidad osteosarcopénica, en mujeres en etapa de menopausia. El estudio fue guiado por el modelo de Rebbeck (2002) adaptado de Hernández y Blazer (2006), para explicar las consecuencias para la salud desde la interacción gen ambiente, conductas de riesgo y fenotipos intermedios. Método: Estudio de tipo descriptivo, transversal, explicativo; la población fueron mujeres de 45 a 59 años de edad que manifestaron estar en etapa de menopausia, muestreo no probabilístico por conveniencia, con reclutamiento mediante invitación directa a través de cartel y redes sociales. La muestra se calculó con el programa nQuery Advisor V4.0 para modelo de regresión múltiple, con un poder del 90%, nivel de significancia de .05 y tamaño de efecto de .40, para n=90. Se utilizaron instrumentos de lápiz y papel para datos demográficos, gineco obstétricos, antecedentes heredofamiliares, cuestionario de alimentación y actividad física, mediciones antropométricas (peso, talla, circunferencia de cintura), de composición corporal (porcentaje de grasa, masa magra, masa grasa) y densitometría ósea (columna vertebral, cuello de fémur derecho e izquierdo) con el equipo de Absorciometría Dual de Rayos X. El análisis de los datos se realizó en el software IBM SPSS V.22. Se utilizó estadística descriptiva (medias, desviaciones estándar, frecuencias y porcentajes), correlaciones bivariadas y estadística inferencial (modelo multivariado y regresión logística binaria).