Efecto de la Temperatura Elevada en la Actividad Física y las Caídas en Adultos Mayores de Bajos Ingresos Utilizando Modelos de Poisson Inflacionados por Ceros y Modelos Gráficos
Autores: Nguyen, Tho; Kim, Dahee; Li, Yingru; Emrich, Christopher T.; Crook, Jennifer; Thiamwong, Ladda; Xie, Rui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Efecto de la Temperatura Elevada en la Actividad Física y las Caídas en Adultos Mayores de Bajos Ingresos Utilizando Modelos de Poisson Inflacionados por Ceros y Modelos Gráficos
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Temperatura ambiente
Adultos mayores
Actividad física
Incidentes de caídas
Aprendizaje automático
Factores sociodemográficos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La alta temperatura ambiental representa un desafío significativo para la salud pública, particularmente para los adultos mayores de bajos ingresos (AMBI) con problemas de salud y sociales preexistentes y condiciones de vida desproporcionadas, colocándolos en una situación vulnerable a enfermedades relacionadas con el calor y riesgos asociados para la salud pública. Este estudio tiene como objetivo utilizar métodos avanzados de regresión estadística y aprendizaje automático para analizar las relaciones complejas entre la temperatura elevada, la actividad física (AF), los factores sociodemográficos y los incidentes de caídas entre los AMBI. Recopilamos datos de una cohorte de 304 AMBI de 60 años o más, que viven en condiciones de vida libre en comunidades de bajos ingresos en el centro de Florida, EE. UU. Se empleó regresión de Poisson inflacionada en ceros para examinar las relaciones lineales, que reflejan la naturaleza abundante en ceros de los incidentes de caídas. Luego, se utilizó un enfoque avanzado de aprendizaje automático: el modelo gráfico no dirigido mixto (MUGM) - para explorar más a fondo las intrincadas relaciones no lineales entre la AF diaria, la temperatura diaria y los incidentes de caídas. Los hallazgos sugieren que una mayor AF moderada a vigorosa está significativamente asociada con menos incidentes de caídas (RR = 0.90, IC del 95%: (0.816, 0.993), p=0.037), después de ajustar por otras variables. En contraste, la temperatura elevada está fuertemente vinculada a un mayor riesgo de caídas (RR = 1.733, IC del 95%: (1.581, 1.901), p < 0.0001), lo que refleja potencialmente influencias estacionales. Aunque la temperatura más alta aumenta los eventos de caídas, este efecto se mitiga entre los AMBI con un comportamiento sedentario incrementado (p<0.0001). Además, los hallazgos del MUGM refuerzan la naturaleza intrincada de las caídas. Los conteos de caídas estaban altamente correlacionados con la raza y asociados positivamente con la temperatura, destacando la importancia de adaptar las estrategias de prevención de caídas para tener en cuenta las variaciones estacionales y las disparidades en salud, y promover la AF.
Descripción
La alta temperatura ambiental representa un desafío significativo para la salud pública, particularmente para los adultos mayores de bajos ingresos (AMBI) con problemas de salud y sociales preexistentes y condiciones de vida desproporcionadas, colocándolos en una situación vulnerable a enfermedades relacionadas con el calor y riesgos asociados para la salud pública. Este estudio tiene como objetivo utilizar métodos avanzados de regresión estadística y aprendizaje automático para analizar las relaciones complejas entre la temperatura elevada, la actividad física (AF), los factores sociodemográficos y los incidentes de caídas entre los AMBI. Recopilamos datos de una cohorte de 304 AMBI de 60 años o más, que viven en condiciones de vida libre en comunidades de bajos ingresos en el centro de Florida, EE. UU. Se empleó regresión de Poisson inflacionada en ceros para examinar las relaciones lineales, que reflejan la naturaleza abundante en ceros de los incidentes de caídas. Luego, se utilizó un enfoque avanzado de aprendizaje automático: el modelo gráfico no dirigido mixto (MUGM) - para explorar más a fondo las intrincadas relaciones no lineales entre la AF diaria, la temperatura diaria y los incidentes de caídas. Los hallazgos sugieren que una mayor AF moderada a vigorosa está significativamente asociada con menos incidentes de caídas (RR = 0.90, IC del 95%: (0.816, 0.993), p=0.037), después de ajustar por otras variables. En contraste, la temperatura elevada está fuertemente vinculada a un mayor riesgo de caídas (RR = 1.733, IC del 95%: (1.581, 1.901), p < 0.0001), lo que refleja potencialmente influencias estacionales. Aunque la temperatura más alta aumenta los eventos de caídas, este efecto se mitiga entre los AMBI con un comportamiento sedentario incrementado (p<0.0001). Además, los hallazgos del MUGM refuerzan la naturaleza intrincada de las caídas. Los conteos de caídas estaban altamente correlacionados con la raza y asociados positivamente con la temperatura, destacando la importancia de adaptar las estrategias de prevención de caídas para tener en cuenta las variaciones estacionales y las disparidades en salud, y promover la AF.