{"id":36052,"date":"2022-12-15T09:26:44","date_gmt":"2022-12-15T15:26:44","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36052"},"modified":"2025-10-20T00:14:09","modified_gmt":"2025-10-20T06:14:09","slug":"telefonos-inteligentes-para-la-prediccion-de-mortalidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/telefonos-inteligentes-para-la-prediccion-de-mortalidad\/","title":{"rendered":"Tel\u00e9fonos inteligentes para la predicci\u00f3n de mortalidad"},"content":{"rendered":"
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El monitoreo pasivo de la actividad de pasos de las personas a trav\u00e9s de tel\u00e9fonos inteligentes puede utilizarse para construir modelos de riesgo de salud y mortalidad.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigaciones y art\u00edculos m\u00e9dicos recientes han demostrado que el monitoreo pasivo de los pasos de una persona mientras camina, utilizando tel\u00e9fonos inteligentes, puede ser utilizado para construir modelos de riesgo de salud y mortalidad a nivel poblacional.<\/p>

Por ejemplo, algunos estudios han utilizado medidas de aptitudes f\u00edsicas como caminatas o ritmo de caminata auto informado, para crear modelos de predicci\u00f3n de riesgo de mortalidad a nivel individual. Estas m\u00e9tricas tienen como prop\u00f3sito enfocarse en la calidad del movimiento antes que, en la cantidad, es decir miden la velocidad de la caminata o marcha, lo que de cierta forma se ha convertido en una pr\u00e1ctica est\u00e1ndar en algunos entornos cl\u00ednicos.<\/p>

De esta manera el monitoreo pasivo de actividad f\u00edsica a trav\u00e9s de tel\u00e9fonos inteligentes ha permitido realizar an\u00e1lisis m\u00e1s complejos a nivel de poblaci\u00f3n y utilizando este tipo de m\u00e9tricas. Tal es el caso del study<\/a> desarrollado en la Universidad de Illinois y publicado en la revista cient\u00edfica PLOS Digital Health.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para crear un modelo de predicci\u00f3n los autores de este estudio recolectaron datos de 100 mil participantes de una cohorte nacional demogr\u00e1ficamente representativa del Biobanco de Reino Unido. Los dispositivos m\u00f3viles de los participantes registraron datos de monitoreo de actividad con sensores de movimiento. Asimismo, los participantes utilizaron estos dispositivos durante una semana.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los investigadores validaron con \u00e9xito los modelos predictivos de riesgo de mortalidad y solo con la recopilaci\u00f3n de seis minutos de caminata constate por d\u00eda, los cuales fueron combinados con caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas tradicionales.<\/p>

\u201cEsto result\u00f3 en un \u00edndice C de 0,76 para un riesgo de 1 a\u00f1o que disminuy\u00f3 a 0,73 para 5 a\u00f1os. Un conjunto m\u00ednimo de caracter\u00edsticas del sensor logra un \u00edndice C de 0. 72 para el riesgo de 5 a\u00f1os, que es una precisi\u00f3n similar a la de otros estudios que utilizan m\u00e9todos que no se pueden lograr con sensores de tel\u00e9fonos inteligentes\u201d, detalla el estudio.<\/p>

\u201cNuestros resultados muestran que las medidas pasivas con sensores de movimiento pueden lograr una precisi\u00f3n similar a las medidas activas de la velocidad de la marcha y el ritmo de la marcha\u201d, explicaron los autores. “Nuestros m\u00e9todos escalables ofrecen un camino factible hacia la detecci\u00f3n nacional de riesgos para la salud”, a\u00f1adieron.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PLOS DIGITAL HEALTH<\/strong><\/p>

https:\/\/journals.plos.org\/digitalhealth\/article?id=10.1371\/journal.pdig.0000045<\/a><\/p>

https:\/\/theplosblog.plos.org\/2022\/11\/can-smartphones-predict-mortality-risk\/?_thumbnail_id=20632&utm_medium=social&utm_source=twitter&utm_campaign=plosblogs&utm_content=theofficialplosblog<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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