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dc.creatorFERNANDES, Daianne Freires-
dc.date.accessioned2025-07-11T19:35:49Z-
dc.date.available2025-07-11T19:35:49Z-
dc.date.issued2022-04-06-
dc.identifier.citationFERNANDES, Daianne Freires. Estratificação da diabetes mellitus tipo 2 baseado no parâmetros da variabilidade da frequência cardíaca e agrupamento k-means em idosas residentes em Macapá-AP. Orientador: Wollner Materko. 2022. 64 f. Dissertação (Mestrado em Ciências da Saúde) – Departamento de Pós-Graduação, Universidade Federal do Amapá, Macapá, 2022. Disponível em: http://repositorio.unifap.br:80/jspui/handle/123456789/1804. Acesso em: .pt_br
dc.identifier.urihttp://repositorio.unifap.br:80/jspui/handle/123456789/1804-
dc.description.abstractHeart rate variability (HRV) analyzes the cardiac autonomic condition under normal and pathological conditions, for example, in type 2 diabetes mellitus (T2DM). The evolution of T2DM increases the risk of cardiovascular autonomic changes. And the K-means technique is key in innovation in diabetogenic health. The objective of this study was to stratify the T2DMparameters, based on those of HRV using the K-means clustering technique in elderly people living in Macapá, AP. This is a descriptive, cross-sectional study, with an exclusive approach, with 74 women in a diabetes project. They are an anthropometric monitoring system and acquisition from anthropometric RR intervals a heart rate monitor for HRV analysis in Kubiossoftware that extracted the classical parameters in the time and frequency domains. To determine the normality of the data distribution, the Kolmogorov-Smirnov test was performed, and the power of the test to estimate the sample power in the G*Power software. The description of the sample profile included the measure of central tendency by the mean, standard deviation and 95% confidence interval. A population-based bootstrapping of 1000 samples. The volunteers had 65.4 ± 0.4 years old, 151.6 ± 0.8 cm, 66.1 ± 1.2 kg and 28.8 ± 0.5 km/m2 . The K-means clustering technique grouped RR intervals with similar characteristics from the distance from the center of each cluster. All statistical procedures were performed using SPSS and Orange Data Mining software, with α = 0.05. The MRR biomarker (944.90 ± 18.49 ms) was the parameter that best met the characteristics of homogeneity, linearity and normality of the data, standing out in relation to the SDNN (60.9 ±7.0 ms), RMSSD (69.7 ± 9.4 ms), pNN50 (31.0 ± 2.6 %), LF (0.08 ± 0.003 Hz), HF (0.23 ± 0.007 Hz) and, HF/LF (1.66 ± 0.22). The K-analysis stratified the M analysis RR into three cardiovascular autonomic clusters in T2DM, demonstrating a generation-generating increase in HRV.pt_BR
dc.publisherUNIFAP - Universidade Federal do Amapápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceVia SIPACpt_BR
dc.subjectDiabetes mellituspt_BR
dc.subjectDiabetes em idosos - Macapá (AP)pt_BR
dc.subjectCoração - Doençaspt_BR
dc.titleEstratificação da diabetes mellitus tipo 2 baseado no parâmetros da variabilidade da frequência cardíaca e agrupamento k-means em idosas residentes em Macapá-APpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1MATERKO, Wollner-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7169355551481923-
dc.description.resumoA variabilidade da frequência cardíaca (VFC) analisa a condição autonômica cardíaca em condições saudáveis e patológicas como, por exemplo, na diabetes mellitus tipo 2 (DM2). A evolução da DM2 aumenta o risco de alterações autonômicas cardiovasculares. E a técnica K- means é fundamental em inovação na saúde diabetogênica. O objetivo deste estudo foi estratificar a DM2, baseado nos parâmetros da VFC por meio da técnica de agrupamento K means em idosas residentes em Macapá, AP. Trata-se de um estudo descritivo, transversal, de abordagem quantitativa, com 74 voluntárias de um projeto de diabetes constituídas do gênero feminino. Elas realizaram uma avaliação antropométrica e aquisição dos sinais dos intervalos RR a partir de um cardiofrequencímetro Polar V800 para análise da VFC em software Kubios que extraiu os parâmetros clássicos no domínio do tempo e da frequência. Para determinar a normalidade da distribuição dos dados foi realizado o teste de Kolmogorov-Smirnov, e o poder do teste para estimar a potência amostral em software G*Power. A descrição do perfilda amostra contemplou a medida de tendência central pela média, desvio padrão e intervalo de confiança 95%. Um bootstrapping baseado em população de 1000 amostras. As voluntárias apresentaram 65,4 ± 0,4 anos, 151,6 ± 0,8 cm, 66,1 ± 1,2 kg e 28,8 ± 0,5 kg/m2 . A técnica de agrupamento K-means agrupou os intervalos RR com características similares a partir da distância do centro de cada cluster. Todos os procedimentos estatísticos foram em software SPSS e Orange Data Mining, com α = 0,05. O biomarcador MRR (944,90 ± 18,49 ms) foi o parâmetro que melhor atendeu as características de homogeneidade, linearidade e normalidade dos dados, se sobressaindo em relação ao SDNN (60,9 ± 7,0 ms), RMSSD (69,7 ± 9,4 ms), pNN50 (31,0 ± 2,6 %), LF (0,08 ± 0,003 Hz), HF (0,23 ± 0,007 Hz) e, HF/LF (1,66 ± 0,22). O K-means estratificou o MRR em três clusters na análise autonômica cardiovascular em DM2, demonstrando uma tendência homogênea de diminuição na VFC.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAÚDE::MEDICINA::CLINICA MEDICA::CARDIOLOGIApt_BR
dc.contributor.advisor1orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9000-0201-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
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