Examinando por Materia "Modelos de ecuaciones estructurales"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Criterios de selección de sistemas constructivos para la reconstrucción de viviendas post-desastres
    (Universidad del Valle, 2018) Domínguez Morales, Yurany Andrea; Cano Moya, Sandra Liliana
    La reconstrucción de infraestructura es clave para la mitigación y la preparación para reducir los impactos del próximo desastre. La calidad de las viviendas y la infraestructura provista durante la fase de reconstrucción post-desastre, influirán en la vulnerabilidad y en la respuesta ante una futura amenaza. La selección de sistemas constructivos para la solución de viviendas en la etapa de reconstrucción post-desastre responde a criterios insuficientes en relación a las condiciones del contexto local específico. El objeto del presente trabajo es identificar los criterios de selección de sistemas constructivos de vivienda para el proceso de reconstrucción post-desastre. La metodología empleada se basa en una extensa revisión de la literatura para identificar los criterios. Después de esta revisión, los criterios identificados se validan a través de consulta a expertos y se finaliza con la creación de un modelo de ecuaciones estructurales que permite asignar valoración a los criterios de selección y establecer un nivel de importancia de ellos. Este es un trabajo novedoso, presenta actualidad y pertinencia, que resulta en la identificación de los criterios que deben ser tenidos en cuenta para seleccionar un sistema constructivo que consulte criterios pertinentes para la construcción de soluciones de vivienda después de un desastre.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Factores asociados con la diabetes tipo II en la ciudad de Cali – 2013 : un modelo confirmatorio de ecuaciones estructurales.
    (2018-11-30) Delgado Grijalba, David Santiago; Bergonzoli Peláez, Gustavo
    Mediante un modelo de ecuaciones estructurales se evaluó la adecuación empírica de la teorización del mecanismo causal de la diabetes tipo II, con factores de riesgo aceptados globalmente en personas residentes en el municipio de Santiago de Cali para el año 2013. Se llevó a cabo un estudio transversal con una base de datos de la que se escogieron los registros que: tenían el examen de glucometría y los resultados de muestra en sangre para la medición del colesterol total y perfil de lípidos. Se excluyeron aquellos con diagnóstico previo de diabetes, tallas menores a 1.35 mts, pesos menores a 35 kg, presión sistólica menor a 50 o superior a 220 mm/Hg, presión diastólica menor a 20 o superior a 180 mm/Hg, Triglicéridos menores a 80 o superiores a 1500 mg/dL, y aquellos que presentaron datos ausentes para las variables de interés principal. En total se emplearon 423 datos. En la modelación se conto con variables sociodemográficas (edad, sexo, ingreso económico, etnia y años de escolaridad), variables comportamentales (fumar y beber, tiempo promedio de actividad física en el trabajo, tiempo promedio de caminar o montar en bicicleta, asistencia al gimnasio), dieta (ingesta de frutas y verduras, adición de sal y azúcar a los alimentos), variables antropométricas (peso, talla, índice de masa corporal, índice cintura cadera) y variables metabólicas (presión arterial diastólica y sistólica, índice arterial, colesterol LDL y HDL, triglicéridos y hemoglobina glucosilada). Tras descartar los constructos estatus socioeconómico y dieta, el modelo de mejor ajuste incluyó los factores obesidad, actividad física, presión arterial y perfil de lípidos. La actividad física tuvo efectos sobre los niveles de glucosa en sangre mediado por el perfil de lípidos (-0.193). El perfil de lípidos tuvo un efecto positivo y significativo sobre los niveles de azúcar en sangre (0.608) así como sobre el factor presión arterial (0.768). No se encontró asociaciones significativas entre la obesidad con la actividad física ni con el perfil de lípidos, así como tampoco la presión arterial con los niveles de glucosa en sangre. El estudio confirmó asociaciones de factores modificables previamente establecidas tales como la actividad física y el perfil de lípidos con los niveles de glucosa en sangre, así como del perfil de lípidos sobre la presión arterial alta; sin embargo el modelo debe confirmarse con un estudio prospectivo. La diabetes entendida como una enfermedad que obedece a procesos, debe modelarse bajo resultados que incluyan datos longitudinales, de manera que sea capaz de mostrar cómo los factores de riesgo evolucionan e interactúan.