<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-26T21:58:29Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/63272" metadataPrefix="dim">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/63272</identifier><datestamp>2023-11-28T20:02:52Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><dim:dim xmlns:dim="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="551de6a278d8099e" confidence="600" orcid_id="0000-0002-5077-4448">Fernández Martínez, Itziar</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="5ff863b020ead5cb" confidence="600" orcid_id="0000-0003-0254-4928">Larriba González, Yolanda</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="8caed5f8-862f-4105-b586-48c0b09162cf" confidence="600" orcid_id="">Prado Santiago, Raquel</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="editor" lang="es" authority="EDUVA45" confidence="600" orcid_id="">Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="accessioned">2023-11-28T09:38:21Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="available">2023-11-28T09:38:21Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2023</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="es">Las alteraciones en los niveles de creatinina pueden ser indicador de patologías o fallos en&#xd;
la función renal. Los análisis de orina son una de las pruebas más empleadas en la práctica&#xd;
clínica, por su carácter no invasivo, para recoger información sobre una gran variedad de&#xd;
biomarcadores, entre ellos la creatinina.&#xd;
Se requiere de herramientas de diagnóstico precisas para evaluar los niveles y fluctuación&#xd;
de estos biomarcadores. Una de los procedimientos más utilizados por su simplicidad y&#xd;
fácil interpretación son los intervalos de referencia (IRs). Estos IRs proporcionan unos&#xd;
rangos globales de los valores de la medida que sirven como regla para determinar si los&#xd;
individuos están dentro de unos límites “normales”. Sin embargo, estos límites no siempre&#xd;
son útiles ya que el sexo o la edad podrían influir en las variaciones de los biomarcadores.&#xd;
Como alternativa para la construcción de estos IRs, se han utilizado en la literatura los&#xd;
modelos GAMLSS (del inglés Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape).&#xd;
Los GAMLSS son modelos aditivos semi-paramétricos muy flexibles que permiten&#xd;
construir IRs ajustados por las variables demográficas.&#xd;
Este trabajo analiza los datos tomados de la encuesta The National Health and Nutrition&#xd;
Examination Survey (NHANES) sobre el estado de salud de la población americana y&#xd;
propone el uso de los modelos GAMLSS para la construcción de IRs ajustados por edad,&#xd;
sexo y raza para los niveles de creatinina en población pediátrica y adulta. Los resultados&#xd;
muestran que existe una clara dependencia de la edad, sexo y raza, tanto en población&#xd;
pediátrica como adulta, y en los diferentes parámetros de las distribuciones de interés.&#xd;
Esto pone de manifiesto la utilidad de los modelos GAMLSS para la construcción de IRs.</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="es">Alterations in creatinine levels can indicate renal pathologies or failures. Urine analysis is&#xd;
one of the most commonly used tests in clinical practice due to its non-invasive nature,&#xd;
to gather information about a wide variety of biomarkers, including creatinine.&#xd;
Accurate diagnostic tools are required to evaluate the levels and fluctuations of these&#xd;
biomarkers. One of the most commonly used procedures, due to its simplicity and easy&#xd;
interpretation, is the use of reference intervals (RIs). RIs provide overall ranges of measurement&#xd;
values that serve as a guideline to determine if individuals are within ”normal”limits.&#xd;
However, these limits may not always be useful as factors such as sex or age could influence&#xd;
biomarker variations. As an alternative for constructing RIs, the literature has&#xd;
employed Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape (GAMLSS) models.&#xd;
GAMLSS models are highly flexible semi-parametric additive models that allow the&#xd;
construction of RIs adjusted for demographic variables.&#xd;
This study analyzes data from The National Health and Nutrition Examination Survey&#xd;
(NHANES) on the health status of the American population and proposes the use of&#xd;
GAMLSS models to construct age, sex, and race adjusted RIs for creatinine levels in&#xd;
pediatric and adult populations. The results show a clear dependence on age, sex, and&#xd;
race in both pediatric and adult populations, as well as in the different parameters of the&#xd;
distributions of interest. This highlights the utility of GAMLSS models for constructing&#xd;
RIs.</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="sponsorship" lang="es">Departamento de Estadística e Investigación Operativa</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="degree" lang="es">Grado en Estadística</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="language" qualifier="iso" lang="es">spa</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="rights" lang="*">Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Modelos lineales</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Modelo GAMLSS</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Intervalo de Referencia</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Creatinína</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="title" lang="es">Modelos GAMLSS para la obtención de intervalos de referencia</dim:field>
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