Browsing by Subject "Dietary patterns"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Determinantes sociales del patrón de alimentación en la comunidad rural de Padilla, Cauca
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Reinoso Sánchez, Mateo; Caicedo Borrero, Diana María
    Este estudio analiza la relación entre determinantes sociales de la salud (DSS) y adherencia a patrones alimentarios, explorando creencias, practicas/tradiciones y valores en alimentación en la comunidad rural afrodescendiente de Padilla, Cauca. Método: se usó un diseño mixto paralelo convergente que constituyo: un estudio cuantitativo transversal con datos secundarios (n=321) del proyecto de prevención de diabetes en Padilla (Cauca), se definieron niveles altos, medios y bajos de adherencia al patrón tradicional y patrón institucional. Y se analizó su relación con determinantes sociales estructurales e intermedios mediante una regresión logística ordinal; un estudio cualitativo etnográfico focalizado que exploró creencias, prácticas y valores alimentarios a través de grupos focales con quince mujeres rurales, permitiendo una interpretación complementaria del fenómeno alimentario. Resultados: el patrón tradicional (58% de adherencia) se diferenció por proteínas, carbohidratos y la introducción de ultraprocesados, asociándose a DSS como educación y entorno alimentario, con menor adherencia ante situaciones de discriminación; el patrón institucional se centró en productos suplementarios, y se asoció a condiciones de vulnerabilidad material y alto apoyo social instrumental. Frente a creencias, prácticas/costumbres y valores se destacó la relevancia de la tierra como eje central para la cooperación y búsqueda de alternativas en alimentación. Conclusiones: Los DSS generan condiciones de vulnerabilidad en Padilla como educación limitada, discriminación histórica y acceso desigual a tierra reducen la adherencia alimentaria tradicional y derivan en patrones adaptativos como el institucional. La educación en prácticas agrícolas tradicionales y el rol clave de la mujer son fundamentales para recuperar la autonomía alimentaria.
  • Thumbnail Image
    Item
    Predicción de diabetes mellitus en el contexto colombiano a partir de patrones de consumo y compuestos moleculares mediante el uso de técnicas supervisadas de machine learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Suescun Holguín, Jeison Ferney; Ortega Lenis, Delia; Chaura Cortés, Juliana
    Este proyecto se centra en el desarrollo de un modelo predictivo orientado a la identificación de individuos con diagnóstico de diabetes mellitus en Colombia, a partir de patrones de consumo alimentario y características relacionadas con la composición nutricional y molecular de los alimentos. Para ello, se utilizaron datos provenientes de la Encuesta Nacional de la Situación Nutricional (ENSIN), los cuales fueron sometidos a un riguroso proceso de limpieza, estandarización y transformación. Este incluyó la homogeneización de nombres de alimentos y la integración de nutrientes clave para el análisis. Con el fin de abordar el desbalance entre clases, una característica común en estudios epidemiológicos, se incorporaron técnicas avanzadas de sobremuestreo, como SMOTE y ADASYN, lo que permitió mejorar significativamente la capacidad del modelo para detectar casos positivos de diabetes. La tarea de clasificación fue abordada mediante un enfoque supervisado, en el que se implementaron y compararon algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, CatBoost, Random Forest y LightGBM. Estos modelos fueron combinados en un esquema de votación tipo ensemble, optimizado mediante validación cruzada y búsqueda de hiperparámetros. El modelo final alcanzó una capacidad predictiva destacada, logrando identificar correctamente hasta el 89.2 % de los casos con diagnóstico de diabetes, lo que respalda la utilidad del enfoque combinado de modelado y preprocesamiento aplicado. A nivel interpretativo, se emplearon técnicas de explicación de modelos para identificar variables dietarias con mayor influencia en la predicción. Entre los factores más relevantes se destacaron la vitamina B6, la proteína de origen animal, la fibra cruda y la vitamina A. Además, se evidenció una asociación inversa entre el consumo de frutas y el riesgo de diabetes, mientras que una mayor ingesta de dulces mostró una asociación positiva con dicho riesgo. Estos hallazgos coinciden con la literatura científica actual sobre los vínculos entre nutrición y enfermedades metabólicas. En conjunto, los resultados obtenidos proporcionan una base metodológica robusta para el desarrollo de sistemas predictivos aplicables a la vigilancia nutricional y al diseño de estrategias preventivas. No obstante, se reconoce que los modelos predictivos, por sí solos, no ofrecen conclusiones definitivas sobre causalidad. Por tanto, se plantea como línea futura la validación de estas asociaciones mediante estudios clínicos y aproximaciones longitudinales que permitan comprender con mayor precisión las dinámicas subyacentes entre dieta y diabetes en la población colombiana.