[R-es] Datos longitudinales

[Javier Marcuzzi]

Estimado Cristian

Lo que propone Emilio Cano puede ser, pero antes de eso, hay algunas
preguntas como sobrepeso, raza, ejercicio (corre, km, nada de nada,
natación), trabajo, edad. Lógicamente hay ritmos circardianos, junto con
las preguntas, entonces es lógico tener clusters bajo lo que propone
Emilio, la pregunta real estadística es por ejemplo la relación entre km
corridos por mes y sístole fuera del ejercicio, diferencias entre sístoles
y diástoles. Por ejemplo, yo salgo a correr, un amigo es cardiólogo, y supo
atender a mi hermana, entre ambos las diferencias son enormes, y mi amigo
me decía, no te preocupes es porque sos deportista (mi pulso no llega a
60). Por estadística, cuándo debe correr una persona para entrar el grupo
que tiene mis presiones y frecuencia cardíaca, en fisiología sería por el
lado del gasto cardíaco.

Javier Marcuzzi

El jue., 21 nov. 2019 a las 7:17, Emilio L. Cano (<emilopezcano using gmail.com>)
escribió:

> Hola Cristian,
>
> No soy un experto, pero esto me suena que podrás hacerlo con agrupación
> basada en modelos (model-based clustering), mira por ejemplo esto:
> https://bradleyboehmke.github.io/HOML/model-clustering.html, o mira la
> revisión que hizo Bettina Grün en el último UseR!:
> https://youtu.be/1cuU8kpTt00. Y posiblemente el modelo subyacente sea un
> modelo mixto (de medidas repetidas)
>
> Un saludo,
> Emilio
>
>
>
>
> El 21 nov 2019, a las 11:01, Cristian Rodelo Haad <crisroha16 using gmail.com>
> escribió:
>
> Estimado Javier Marcuzzi, gracias por tu rápida respuesta.
> Intentaré explicarte con mayor detalle:
>
> Mi Df esta configurado como veras debajo:
>
> <Captura de pantalla 2019-11-21 a las 10.57.47.png>
>
> Donde Id es el número del sujeto hour es la hora de toma de TA : veras 1 o
> 2 o 3 tomas por hora y luego su equivalente en tensión sistólica y
> diastolica. Esto se repite durante 24 horas. Es decir que tengo un número
> de sujetos a quienes les realizo mediciones de tensión arterial 1-2 o 3
> tomas por cada hora durante 1 día completo.
>
> Aparte, tengo una serie de varibles demográficas como son la edad y sexo y
> los tratamientos utilizados (categóricas). Además, tengo variables
> analíticas extraídas en conjunto con la realización de la monitorización de
> la TA.
>
> Así, al final del día tengo un total de “n" individuos con 18000 tomas de
> tensión arterial entre todos.
>
> Bien: yo espero que a lo largo del día los sujetos tengan variaciones en
> esas cifras de tensión arterial y que estas variaciones dependan/asocien de
> diferentes factores bien sean demográficos como explico un poco más arriba
> o analíticos de tal forma que yo pueda identificar sujetos que se
> beneficien de una actuación y otros sujetos de otra actuación. Al final del
> estudio todos los sujetos están “vivos” por lo que yo no intento predecir
> si se mueren o no. Pretendo identificar grupos de sujetos quienes de
> acuerdo a diferentes características muestren un comportamiento de cifras
> tensiones arteriales a lo largo del día. En definitiva, identificar
> trayectorias longitudinales basadas en la identificación de grupos.
>
> Muchas gracias por vuestra ayuda,
>
> Saludos cordiales.
>
>
>
> Saludos cordiales.
>
>
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