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Rojo Tirado, Miguel Angel ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3217-7786, Peinado Lozano, Ana Belen
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4871-8682 and Benito Peinado, Pedro José
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1631-8182
(2012).
Modelos discriminantes para predecir la pérdida de peso.
Proyecto PROgramas de Nutrición y Actividad Física para
el tratamiento de la obesidad (PRONAF).
"Boletín electrónico Red Nacional Actividad Física y Desarrollo Humano (Argentina)", v. 2
(n. 22);
Title: | Modelos discriminantes para predecir la pérdida de peso. Proyecto PROgramas de Nutrición y Actividad Física para el tratamiento de la obesidad (PRONAF) |
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Author/s: |
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Item Type: | Article |
Título de Revista/Publicación: | Boletín electrónico Red Nacional Actividad Física y Desarrollo Humano (Argentina) |
Date: | 5 April 2012 |
Volume: | 2 |
Subjects: | |
Freetext Keywords: | sobrepeso, modelos discriminantes, pérdida de peso, composición corporal. |
Faculty: | Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte (INEF) (UPM) |
Department: | Salud y Rendimiento Humano |
Creative Commons Licenses: | Recognition - No derivative works - Non commercial |
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El objetivo del trabajo fue crear modelos discriminantes para estimar el porcentaje de pérdida de peso tras una intervención de seis meses, determinando la importancia de cada variable estudiada. La muestra, formada por 89 participantes en sobrepeso (18–50 años; IMC >25 y <29.9 kg/m2), fue distribuida en cuatro grupos de intervención: entrenamiento con cargas (S, n=22); entrenamiento aeróbico (E, n=25); entrenamiento combinado cargas + aeróbico (SE, n=23) y recomendaciones de ejercicio físico (C, n=19).
Los grupos de entrenamiento entrenaron 3 veces/semana durante 24 semanas. Todos los grupos siguieron una restricción calórica del 25% del gasto energético diario. Tres modelos discriminantes fueron obtenidos para estimar el porcentaje de pérdida de peso, determinando que el peso, la masa grasa y el peso magro son las variables más importantes para discriminar la pérdida de peso. Los tres modelos discriminantes consiguen un elevado porcentaje de clasificación correcta.
Registrado en Clinical Trials Gov.: número NCT01116856.
Item ID: | 16737 |
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DC Identifier: | https://oa.upm.es/16737/ |
OAI Identifier: | oai:oa.upm.es:16737 |
Deposited by: | Memoria Investigacion |
Deposited on: | 08 May 2014 12:32 |
Last Modified: | 04 Mar 2015 15:53 |