Análisis de conglomerados  usando la distancia Euclidiana en el comportamiento de linfocitos T CD4

Maria de los Angeles Salgado Jimenez; Juan Pablo Acuña González; Joanico Morales Baltazar; Juan Villagómez Méndez

Análisis de conglomerados usando la distancia Euclidiana en el comportamiento de linfocitos T CD4

Maria de los Angeles Salgado Jimenez, Juan Pablo Acuña González, Joanico Morales Baltazar, Juan Villagómez Méndez

Texto completo:

PDF

Resumen

Introducción: La infección por el virus de inmunodeficiencia humana (VIH) y su evolución a través de cuatro décadas (crónica) ha orillado a médicos a estudiar el comportamiento de los linfocitos TCD4 con ayuda ramas como la estadística y matemáticas.

Objetivo: Describir el comportamiento del conteo de linfocitos T CD4 en el tiempo a través del aprendizaje no supervisado.

Métodos: Estudio tipo cohorte retrospectiva, se realizó una búsqueda de cuantificaciones de linfocitos T CD4 continuas a través del periodo de estudio establecido (2018-2022) en el expediente electrónico, en la presente investigación no se tuvo contacto con los pacientes.

Resultados: Existe un ascenso en los valores numéricos promedio de linfocitos T CD4 a lo largo del estudio y se empieza a estabilizar entre los grupos hacia un recuento sobre los 500 linfocitos, lo cual refleja un estado inmunológico bueno a través del tiempo.

Conclusión: Identificamos estabilidad en el seguimiento temporal, lo cual puede contribuir a un patrón de memoria por lo que sugerimos un análisis fractal extenso.

Palabras clave

vih; linfocitos tcd4; aprendizaje no supervisado

Referencias

Allaire, JJ, Yihui Xie, Christophe Dervieux, Jonathan McPherson, Javier Luraschi, Kevin Ushey, Aron Atkins, et al. 2023. Rmarkdown: Dynamic Documents for r. https://github.com/rstudio/rmarkdown.

Álvarez Liébana, Javier. n.d. Técnicas de análisis Multivariante. https://dadosdelaplace.github.io/teaching/bdba-pca-clustering-2022.

Amat Rodrigo, Joaquín. n.d. Clustering y Heatmaps: Aprendizaje No Supervisado. https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps.

Bache, Stefan Milton, and Hadley Wickham. 2022. Magrittr: A Forward-Pipe Operator for r. https://CRAN.R-project.org/package=magrittr.

D’Orazio, Marcello. 2022. StatMatch: Statistical Matching or Data Fusion. https://CRAN.R-project.org/package=StatMatch.

Galili, Tal, O’Callaghan, Alan, Sidi, Jonathan, Sievert, and Carson. 2017. “Heatmaply: An r Package for Creating Interactive Cluster Heatmaps for Online Publishing.” Bioinformatics. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx657.

Hartigan, J. A., and M. A. Wong. 1979. “Algorithm AS 136: A k-Means Clustering Algorithm.” Applied Statistics 28: 8. doi:10.2307/2346830.

Kassambara, Alboukadel, and Fabian Mundt. 2020. Factoextra: Extract and Visualize the Results of Multivariate Data Analyses. https://CRAN.R-project.org/package=factoextra.

Kuhn, Max, and Hadley Wickham. 2020. Tidymodels: A Collection of Packages for Modeling and Machine Learning Using Tidyverse Principles. https://www.tidymodels.org.

Mahalanobis, P C. 1936. “On the Generalised Distance in Statistics.” Proceedings of the National Institute of Sciences of India 2: 49–55. https://doi.org/10.1007/s13171-019-00164-5

Posit team. 2023. RStudio: Integrated Development Environment for R. Boston, MA: Posit Software, PBC. http://www.posit.co/.

R Core Team. 2022. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.

Wickham, Hadley, Mara Averick, Jennifer Bryan, Winston Chang, Lucy D’Agostino McGowan, Romain François, Garrett Grolemund, et al. 2019. “Welcome to the tidyverse.” Journal of Open Source Software 4 (43): 1686. https://doi.org/10.21105/joss.01686.

Xie, Yihui. 2023. Knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in r. https://yihui.org/knitr/.

Zhu, Hao. 2021. kableExtra: Construct Complex Table with ’Kable’ and Pipe Syntax. https://CRAN.R-project.org/package=kableExtra.

Rodríguez-Solórzano L, Restrepo M, Hernández Zoghbi A, Rodríguez J .Calculo fractal de la variabilidad del CD4 para la determinación del costo de la prima mensual de un seguro de VIH Cuadernos Latinoamericanos de Administración .2013 Volumen IX » Número 17 » Págs. 106-113. https://doi.org/10.18270/cuaderlam.v9i17.1242

Salgado Jimenez M, Villagomez Mendez J, Joanico Morales B, Catalan Rosales J. Memoria de linfocitos T CD4 en pacientes con VIH a través de un análisis fractal. Salud Publica de Mexico: 2023. https://doi.org/10.21149/14518

Enlaces refback

No hay ningún enlace refback.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.