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      Comentarios al artículo "Malnutrición por exceso y evolución clínica en niños menores de dos años hospitalizados por infección respiratoria aguda baja"

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          Quantifying the Impact of Linear Regression Model in Deriving Bio-Optical Relationships: The Implications on Ocean Carbon Estimations

          Linear regression is widely used in applied sciences and, in particular, in satellite optical oceanography, to relate dependent to independent variables. It is often adopted to establish empirical algorithms based on a finite set of measurements, which are later applied to observations on a larger scale from platforms such as autonomous profiling floats equipped with optical instruments (e.g., Biogeochemical Argo floats; BGC-Argo floats) and satellite ocean colour sensors (e.g., SeaWiFS, VIIRS, OLCI). However, different methods can be applied to a given pair of variables to determine the coefficients of the linear equation fitting the data, which are therefore not unique. In this work, we quantify the impact of the choice of “regression method” (i.e., either type-I or type-II) to derive bio-optical relationships, both from theoretical perspectives and by using specific examples. We have applied usual regression methods to an in situ data set of particulate organic carbon (POC), total chlorophyll-a (TChla), optical particulate backscattering coefficient (bbp), and 19 years of monthly TChla and bbp ocean colour data. Results of the regression analysis have been used to calculate phytoplankton carbon biomass (Cphyto) and POC from: i) BGC-Argo float observations; ii) oceanographic cruises, and iii) satellite data. These applications enable highlighting the differences in Cphyto and POC estimates relative to the choice of the method. An analysis of the statistical properties of the dataset and a detailed description of the hypothesis of the work drive the selection of the linear regression method.
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            Infecciones respiratorias agudas pediátricas. Conocimiento materno

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              Malnutrición por exceso y evolución clínica en niños menores de dos años hospitalizados por infección respiratoria aguda baja

              Resumen Introducción: la obesidad se asocia a mayor morbimortalidad en adultos con infecciones respiratorias, pero existe escasa evidencia en niños. Objetivos: estudiar la asociación entre la malnutrición por exceso (sobrepeso y obesidad) o ME y la evolución de niños hospitalizados por infección respiratoria aguda baja (IRAB). Métodos: estudio retrospectivo de registros clínicos de menores de dos años hospitalizados por IRAB (años 2009-2015). Se recopilaron datos demográficos, antropométricos (Organización Mundial de la Salud [OMS] 2006) y de evolución clínica. Resultados: se incluyeron 678 pacientes, con mediana de 9,9 meses de edad (rango: 6,4 a 14,7), el 55% eran hombres y el 67% presentaba neumonía viral. Recibió cuidado básico el 54,7%, oxigenoterapia el 98,7% y ventilación no invasiva (VNI) el 35,4%. Estado nutricional: el 10% tenía malnutrición por déficit (MD, z peso/edad ≤ -1 en menores de un año y z peso/talla ≤ -1 en mayores); el 55,2%, eutrofia; y el 34,8%, ME (zP/T ≥ +1). Los hombres con MD requirieron VNI con mayor frecuencia que los eutróficos (56,2% vs. 34,6%, p = 0,02), pero aquellos con ME tuvieron mayor frecuencia de neumonía viral (75,4% vs. 60,2%, p = 0,014), necesidad de cuidado mixto (27,7% vs. 19,9%, p = 0,018) y duración de VNI 4,5 [3-5,5] vs. [2-5] días, p = 0,007) que los eutróficos. En las mujeres no hubo asociación entre el estado nutricional y la evolución clínica. Los lactantes tuvieron mayor duración de VNI que los niños de 12 a 24 meses. Conclusiones: en esta muestra de niños menores de dos años hospitalizados por IRAB, la obesidad y el sobrepeso, el sexo masculino y la menor edad se asociaron a peor evolución clínica.
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                Journal
                nh
                Nutrición Hospitalaria
                Nutr. Hosp.
                Grupo Arán (Madrid, Madrid, Spain )
                0212-1611
                1699-5198
                February 2020
                : 37
                : 1
                : 228
                Affiliations
                [1] Lima Lima orgnameUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas Peru
                Article
                S0212-16112020000100028 S0212-1611(20)03700100028
                10.20960/nh.02955
                5440d20b-ddd8-4b57-9b80-74ac6c72bba1

                This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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