Póster

PO274. VARIACIÓN DIARIA DE LAS INGESTAS DE ENERGÍA Y MACRONUTRIENTES. SUS PROPIEDADES

Pedro Agustín Monterrey Gutiérrez1, Lilia Yadyra Cortés Sanabria2, Miller Ariza3

1 Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia; 2 Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia; 3. Colegios de Estudios Superiores de Administración, Bogotá, Colombia.

En la modelación estadística de las ingestas de energía o cualquier nutriente se considera la variación entre y dentro de los individuos; por ello la ingesta de cualquier persona se estima utilizando un mismo número de días. Esa suposición conduce a utilizar modelos de regresión de efectos mezclados constituidos por covariables, para cuantificar los determinantes del consumo y efectos aleatorios con ambas fuentes de variación. La independencia de las ingestas diarias es una hipótesis común. Para analizar la validez de estas afirmaciones se evaluó, durante 28 días, el consumo de alimentos a 43 estudiantes universitarias, voluntarias, que no pertenecían a carreras del área de la salud. Se calculó, a cada participante, la autocorrelación de sus ingestas de energía y macronutrientes utilizando retardos de 1 a 7 días. La Prueba Q de Ljung-Box indicó que no era posible rechazar la hipótesis de ausencia de correlación en cada uno de los retardos y cada persona, evidenciándose la independencia de las ingestas. Hallazgo que indica que la ingesta de energía está determinada, además de la componente fisiológica, por otros factores que tienen una alta relevancia en su determinación, efecto que se traslada a los macronutrientes por la alta correlación. Además se encontró diferencias entre las varianzas del consumo diario, observándose una proporcionalidad directa entre ingesta y variabilidad individual, lo que contradice el considerar solamente dos fuentes de variación; por lo que se propuso realizar la modelación de las ingestas con componentes de la varianza según los factores que determinan la variabilidad y utilizar distribuciones de probabilidad para representar las diferencias en la variabilidad de las ingestas de la población y el número de días necesarios para evaluarlas. En el caso de la población estudiada se estimaron esas distribuciones, utilizando estimadores de Kernel.