[ca] L'objectiu d'aquest treball fi de màster ha estat el de predir tres tipus d'anomalies corporals relacionades amb la qualitat d'os (osteoporosi / osteopènia), la redistribució de greix (lipodistròfia) i una baixa massa muscular, per a un conjunt de pacients amb VIH. Aquestes anomalies són efecte de la teràpia antiretroviral i la inflamació crònica del sistema immune causada pel mateix virus. Per a la realització d'aquest estudi, es va disposar d'un conjunt de mesures corporals procedents d'una anàlisi DEXA; tres d'elles es van usar per a establir la presència de cada malaltia a partir de valors de tall extrets de la bibliografia. Diversos tipus de models de predicció es van construir usant diferents sets de variables, incloses variables originals i variables sintètiques creades per anàlisi de components principals, clustering de variables i anàlisi factorial múltiple. Per a la predicció de cada malaltia, només es van usar les variables no-directament relacionades amb ella. Es van ajustar models de regressió logística i de machine learning, incloent-hi "ensembles" o conjunts de models; els millors models es van seleccionar segons el seu ajust i el valor d'AUC obtingut. L'ús d'"ensembles" va millorar sensiblement la predicció de lipodistròfia i baixa massa muscular, amb un funcionament excel·lent segons l'escala de valors d'AUC. La predicció d'osteoporosi / osteopènia va mostrar resultats acceptables però molt pitjors que per a les altres dues anomalies, probablement pel fet que variables importants en la definició de la qualitat d'os no estaven disponibles per a la realització d'aquest estudi.

[es] El objetivo de este trabajo fin de máster ha sido el de predecir tres tipos de anomalías corporales relacionadas con la calidad de hueso (osteoporosis/osteopenia), la redistribución de grasa (lipodistrofia) y una baja masa muscular, para un conjunto de pacientes con VIH. Dichas anomalías son efecto de la terapia antiretroviral y la inflamación crónica del sistema inmune causada por el propio virus. Para la realización de este estudio, se dispuso de un conjunto de medidas corporales procedentes de un análisis DEXA; tres de ellas se usaron para establecer la presencia de cada enfermedad en base a valores de corte extraídos de la bibliografía. Varios tipos de modelos de predicción se construyeron usando distintos sets de variables, incluyendo variables originales y variables sintéticas creadas por análisis de componentes principales, clustering de variables y análisis factorial múltiple. Para la predicción de cada enfermedad, solo se usaron aquellas variables no-directamente relacionadas con ella. Se ajustaron modelos de regresión logística y de machine learning, incluyendo "ensembles" o conjuntos de modelos; los mejores modelos se seleccionaron en base a su ajuste y el valor de AUC obtenido. El uso de "ensembles" mejoró sensiblemente la predicción de lipodistrofia y baja masa muscular, con un funcionamiento excelente según la escala de valores de AUC. La predicción de osteoporosis/osteopenia mostró resultados aceptables pero mucho peores que para las otras dos anomalías, probablemente debido a que variables importantes en la definición de la calidad de hueso no estaban disponibles para la realización de este estudio.