Prevalencia de obesidad en córdoba: estudio de base poblacional y uso de herramientas de inteligencia artificial para la caracterización de los determinantes biosocioculturales de la salud

HALUSZKA, EUGENIA; ABALLAY, LAURA ROSANA; NICLIS, CAMILA

Córdoba

Jornada; Jornadas virtuales de Becarias y Becarios SeCyT ?Desafíos y perspectivas en la producción de conocimiento en contextos de crisis?; 2020

Secretaría de Ciencia y Tecnología

En la actualidad, las enfermedades no transmisibles constituyen una de las principales causas de muerte en Argentina como en el mundo. La obesidad es un factor de riesgo principal y compartido por la mayoría de las enfermedades no transmisibles. Siendo que se reconoce que el estado de salud de las poblaciones depende de los determinantes sociales que las condicionan (entendidos como las circunstancias en las que las personas nacen/viven/envejecen, que explican la mayor parte de las inequidades sanitarias), el presente estudio se propone valorar la situación epidemiológica de la población de la ciudad de Argentina respecto a la obesidad, desde el enfoque de determinantes sociales de la salud, integrando estrategias analíticas de la epidemiología clásica a través de fuentes secundarias y con el uso de herramientas de Inteligencia Artificial. Recientemente se está atendiendo a las redes sociales como instrumento para la vigilancia y gestión en salud mediante el procesamiento del lenguaje natural, derivado de la Inteligencia Artificial. Éste permite la recopilación y análisis de grandes caudales de información para la identificación de patrones en la misma. En este estudio se asume que el conocimiento y análisis de los tópicos sobre obesidad predominantemente discutidos por la población de Argentina en las plataformas virtuales, aportará a la comprensión de los determinantes socioculturales de esa patología. Se plantea además como hipótesis de estudio que la prevalencia de obesidad en la población de Argentina se ha incrementado significativamente en años recientes, y se asocia a determinantes socioeconómicos y de estilos de vida. Con el fin de identificar determinantes sociales intermedios en las dimensiones socioeconómicas y de estilos de vida asociados a obesidad se realizará un análisis factorial de correspondencia múltiple para explorar las relaciones entre variables, seguido de la construcción de modelos de regresión logística multinivel. Por otra parte, empleando técnicas de procesamiento del lenguaje natural los datos recopilados en torno a la temática de obesidad en la red social Twitter se clasificarán a través del análisis de sentimiento, el cual permitirá encontrar las orientaciones semánticas sobre palabras o frases en tiempo real.