Anexo I. Codificación de las variables

Cuantificación de variables nominales

Los algoritmos de IA utilizan datos del tipo numérico como entrada. Sin embargo, muchos datos obtenidos en la encuesta son del tipo nominal. Por ello, para incorporarlos en el estudio, se requiere transformarlos en números.

Una técnica muy común se basa en asignar valor 1 cuando una variable binaria adquiere el valor “Verdadero” y 0 cuando es “Falso”. Sin embargo, esta no es la única estrategia.

Aquí se presentan las definiciones o criterios tomados para la cuantificación de algunas variables nominales según el caso. Los criterios fueron consensuados con profesionales idóneos.

I) Horas de ejercicio o actividad física

Con relación a la cantidad de veces, se consideraron las siguientes opciones: nunca, no contesta, 1 vez al mes, entre 2 y 4 veces por mes, una vez por semana, entre una y dos veces por semana, todos los días.

En cada ocasión, se considera la cantidad de horas: nunca, no contesta, 1 h, entre 1 h y 2 h.

Con ello, se presenta una variable cuantitativa continua que se obtiene a partir de la fórmula:

Ejercicios horas por mes = cantidad de veces * cantidad de horas

Teniendo en cuenta que nunca = no contesta = 0 veces por mes, 1 vez al mes equivale a 1/30 veces por mes. Entre 1 y 2 veces = 1,5 veces por mes = 1/20 veces por mes. Entre 2 y 4 veces por mes = 3 veces por mes. 1 vez por semana = 4,35 veces por mes. Entre 1 y 2 veces por semana = 1,5 veces por semana = 6,525 veces por mes. Todos los días = 30 veces por mes. Por otro lado, para la cantidad de horas se tuvo en cuenta: “nunca o no contesta” = 0 horas. “1 hora” = 1 hora, “entre 1 y 2 horas” = 1,5 horas.

II) Uso_de_cama_solar

Valores: “nunca” = 0, “1 vez” = 1, “entre 2 y 4 veces” = 2, “más de 4 veces” = 3.

Cama_solar (en h/ semana): “nunca o no contesta” = 0 h, “1 vez” = 2h, “entre 2 y 4 veces” = 6 h, “más de 4 veces” = 10 h. Prebronceado (en h/semana): “no” = 0h, “casi nunca” = 0,5 h, “a veces” = 1h, “casi siempre” = 2h, “siempre” = 3h.

III) Toma_sol_ h_mes

Horario sol: antes de las 11 h = después de las 16 h = 3,5 h. Entre 12 h y 15 h = 7 h.

IV) Usa_bloqueador (coeficiente)

“Nunca o NULL” = 1, “casi nunca” = 0,8, “a veces” = 0,7, “siempre” = 0,5, toma sol h mes = ⅓ * 4,125 * (cama solar + prebronceado + horario sol) * bloqueador.

V) Uso_sahumerios_mes

“Nunca o no contesta” = 0, “entre 1 y 3 veces por semana” = 9, “más de 3 veces por semana” = 18, “una vez al día” = 30.

VI) Lugar_celular

“Cartera” = 0, “no contesta o bolsillo” = 1.

VII) Duerme_celular

“No” = 0, “no contesta o a veces” = 1, “sí” = 2.

VIII) Manos_libres_celular

“Sí” = 0, “no contesta o a veces” = 1, “no” = 2.

IX) Estudios_diag

“Sí” = 0, “no contesta o a veces” = 1.

X) AC^[1] preservativos

“Sí” = 0, “no o no contesta” = 1.

XI) AC_oral:

“Sí” = 1, “no o no contesta” = 0.

XII) AC_inyectable

“Sí” = 1, “no o no contesta” = 0.

XIII) AC_DIU

“Sí” = 0, “no o no contesta” = 1.

XIV) AC_diafragma

“Sí” = 0, “no o no contesta” = 1.

XV) Cigarrillos_acum

Esta variable engloba numéricamente todos los valores recopilados. Se asume que aquel que fuma y no indica cantidad fuma 20 cigarrillos diarios. “Menos de 10” = 5, “entre 10 y 20” = 15, “más de 20” = 30, “más de 40” = 50. Y, además, que el fumador pasivo lo fue en la mitad de su edad.

Cigarrillos_acum = {fumador pasivo * [edad * (0,5) * cant horas exp/día * 2 cigarrillos * (0,5) * 365 días] + fumador activo * [cant años * cant cigarrillos / día * 365 días]}; donde “fumador pasivo” y “fumador activo” son variables binarias. A los fines del cálculo, al exfumador se lo trata como “fumador activo”, ya que valen su antigüedad y frecuencia para generar una “carga acumulada”.

XVI) Carnes_mes (en kg)

Para carnes rojas, consideramos 0,200 kg por porción para hombres y 0,180 kg para mujeres. Para carnes blancas, la porción se considera de 0,125 kg. Para pescados, la porción se considera en 0,170 kg y para mariscos 0,100 kg. Se tiene en cuenta la siguiente convención para el cálculo semanal de porciones: “no contesta” = 0 porciones, “menos de 1 vez por semana” = 0,5 porciones, “entre 1 y 2 veces por mes” = 1,5 / 4,35, “entre 1 y 2 veces por semana” = 1,5 porciones, “entre 2 y 3 veces por semana” = 2,5 porciones, “más de 3 veces por semana” = 4.

Para asignar la cantidad (en kg) al tipo de preparación se supone que cada preparación que tiene “sí” reparte el total uniformemente.

XVII) Aceite_mes (en cucharadas)

Se toma un criterio similar a lo anterior. Es decir: para asignar la cantidad (en cucharadas) al tipo de aceite se supone que cada tipo de aceite que tiene “sí” reparte el total del aceite uniformemente. La variable “otro_aceite” se elimina por presentar muy escasos valores y, de ellos, algunos numéricos y otros nominales. 

XVIII) Embutidos y procesados

El valor de la porción es considerado en 0,050 kg.

XIX) Cereales, legumbres y hortalizas

El valor de la porción es considerado en 0,125 kg.

XX) Comida_baja_en_sal

Se hizo una variable booleana “comida_baja_en_sal” que tiene valor 1 solo cuando se indica como respuesta “bajas en sal” y tiene 0 “en otro caso”, que incluye “no contesta”, y “ns/nc”.

XXI) Endulzantes

Se presentan las variables booleanas: usa_azúcar, usa_edulcorante, no_endulza. La variable “cucharadas de azúcar”, que es numérica, se elimina porque sus valores son todos 0 (no varía).

XXII) Bebidas

Se anula “bebe agua embotellada” porque es redundante con la siguiente pregunta: “frecuencia de agua embotellada”. Se considera que la porción de bebida blanca es de 50 cm3, la de té es de 150 cm3, la de aguas y bebidas no alcohólicas es de 200 cm3, la de vino es de 100 cm3. Los criterios de asignación de cantidades mensuales son similares a los anteriores. Para más de 3 l por semana, se consideraron 4 l. Además, para una botella de agua se consideraron 2 l. En el caso de “frecuencia de consumo de agua embotellada” = “no contesta” se asigna la respuesta “entre 3 y 5 vasos por día”.

XXIII) Frec_tomografias

Se eliminó debido a que los encuestados no discriminaron en sus respuestas los estudios de este tipo realizados previos al diagnóstico de cáncer.

Codificación de variables de alimentos

1. Cereales: avena, arroz Yamani, trigo, mijo, quinua, hojuelas de maíz, mix con frutos secos.
2. Legumbres: soja, lentejas, garbanzos, otros granos.
3. Comidas procesadas: salchichas, embutidos, hamburguesas, fiambres.
4. Bebidas sin alcohol: aperitivos, gaseosas, aguas saborizadas y finamente gasificadas, soda.
5. Bebidas saborizadas: jugos en polvo o saborizantes con reconstitución (por ejemplo, granulados), aguas saborizadas.

No corresponde: la aparición de esta etiqueta en los resultados nos indica que nunca va a darse esa opción para la variable que se está analizando. Ej.: uso de anticonceptivos orales en hombres, control ginecológico en hombres.

Antecedentes patológicos

En el conjunto de datos, se diferencia si los antecedentes corresponden a madre, padre y demás familiares, y se codificaron de la siguiente manera:

Tabla I1. Antecedentes patológicos

Tabla I2. Codificación de los cánceres y enfermedades^[2]

 Listado N.° 1. Codificación de los medicamentos^[3]

Grupo 01: analgésicos (alivio de dolores físicos).

Grupo 02: antiácidos y antiulcerosos (disminución de las secreciones gástricas).

Grupo 03: antihistamínicos (combatir efectos negativos de las reacciones alérgicas, loratadina, desloratadina cetirizina).

Grupo 04: antidiarreicos y laxantes (detener las diarreas, aliviar constipación).

Grupo 05: antiinfecciosos (dependiendo del agente infeccioso: antibióticos, antifúngicos, antivirales, antiparasitarios).

Grupo 06: antiinflamatorios (reducir las inflamaciones. Ej.: ibuprofeno, aspirina).

Grupo 07: antipiréticos (disminuir la temperatura corporal elevada, fiebre).

Grupo 08: antitusivos y mucolíticos (reducción de la tos no productiva).

Grupo 09: citostáticos (detienen o demoran el crecimiento de células cancerosas sin eliminarlas).

Grupo 10: psiquiátricos (inhibidor selectivo de la recapacitación de serotonina [ISRS], agentes antipsicóticos, estimulantes, antagonistas de alfa 2, agonistas de alfa 2, agonistas de la melatonina, antidepresivos, antiespasmódicos).

Grupo 11: antirreumatoideos (metrotexato, leflunomida, sulfasalazina, adalimubad, etanercep, infliximab, esteroides).

Grupo 12: anticonceptivos hormonales (orales, inyectables, dispositivo intrauterino, implantes, parches).

Grupo 13: antihipertensivos (inhibidor de la ECA, vasodilatadores, beta bloqueadores, inhibidores de los canales de calcio, nitroprusiato sódico, labetalol, fentolamina, urapidilo, furosemida, nitroglicerina sildenafil). Dentro de este grupo están: –A: antihipertensivos neurológicos, –B: antihipertensivos cardiológicos, –C: antihipertensivos arteriales, –D: antihipertensivos pulmonares.

Grupo 14: estatinas (reducen la absorción de triglicéridos: atorvastatina, rosuvastatina).

Grupo 15: antihiperglucemiantes (regulación de la glucosa en sangre: metformina, insulina inyectable pioglitazona).

Grupo 16: corticoides (reducción de la inflamación, efecto similar al de las hormonas suprarrenales: dexametasona).

Grupo 17: endocrinas (reemplazo hormonal: levotiroxina, paricalcitol, mesterolona, calcio).

Grupo 18: antiagregante plaquetario (previene trombosis arterial: aspirina, dipiridamol, clopidogrel, ticoplidina).

Grupo 19: antiarrítmicos (disminuir las taquiarritmias: amiodarona).

Grupo 20: suplementos vitamínicos y minerales (zinc, magnesio, calcio, otros).

Grupo 21: antidiuréticos (controlan el agua y la sal en el cuerpo: amlodip).

Anexo II. Variables del análisis 1 y 2

1. Listado de variables predictoras, primer análisis

Variables objetivo o target

variables_target= [‘Dg_C81’, ‘Dg_C46’, ‘Dg_C56’, ‘Dg_C76’, ‘Dg_C25’, ‘Dg_C23’, ‘Dg_C50’, ‘Dg_C34’, ‘Dg_C20’, ‘Dg_C38’, ‘Dg_C41’, ‘Dg_C95’, ‘Dg_C16’, ‘Dg_C55’, ‘Dg_C06’, ‘Dg_C63’, ‘Dg_C61’, ‘Dg_C18’, ‘Dg_C43’, ‘Dg_C73’, ‘Dg_C62’, ‘Dg_C91’, ‘Dg_C57’, ‘Dg_C22’, ‘Dg_C44’]

Se obtiene: variables = columnas [1:88]

variables = [‘edad’, ‘hijos’, ‘peso’, ‘estatura’, ‘imc’, ‘Frec_RX_dental’, ‘Frec_RX’, ‘Fumador_Tiempo’, ‘Sexo_M’, ‘Ejercicios_hs_mes’, ‘Cama_solar’, ‘Pre_bronceado’, ‘Uso_sahumerios_mes’, ‘Celular_cartera’, ‘Celular_duerme’, ‘Celular_manos_libres’, ‘Estudios_diag’, ‘AC_Preservativos’, ‘AC_Inyectable’, ‘AC_diu’, ‘AC_diafragma’, ‘AC_oral’, ‘Cigarrillos_acum’, ‘Cant_comidas’, ‘carnesRojas_mes’, ‘carnesRojas_fritas_mes’, ‘carnesRojas_guiso_mes’, ‘carnesRojas_horno_mes’, ‘carnesRojas_plancha_mes’, ‘carnesRojas_parrilla_mes’, ‘carnesBlancas_mes’, ‘carnesBlancas_fritas_mes’, ‘carnesBlancas_guiso_mes’, ‘carnesBlancas_horno_mes’, ‘carnesBlancas_plancha_mes’, ‘carnesBlancas_parrilla_mes’, ‘Mariscos’, ‘mariscos_fritos_mes’, ‘mariscos_guiso_mes’, ‘mariscos_horno_mes’, ‘mariscos_plancha_mes’, ‘mariscos_parrilla_mes’, ‘Aceites’, ‘Ac_Oliva_’, ‘Ac_Mezcla_’, ‘Ac_Girasol_’, ‘Ac_Maiz_’, ‘Ac_noSabe_’, ‘Ac_en_Comidas’, ‘Pan’, ‘Facturas’, ‘Galletas’, ‘Golosinas’, ‘frutas_mes’, ‘bananas_mes’, ‘manzanas_mes’, ‘peras_mes’, ‘mandarinas_mes’, ‘naranjas_mes’, ‘otras_frutas_mes’, ‘Come_Fruta_pelada’, ‘Come_Fruta_con_cascara’, ‘Cereales_’, ‘Legumbres_’, ‘Hortalizas_’, ‘comida_baja_en_sal_’, ‘usa_azucar_’, ‘usa_edulcorante_’, ‘no_endulza_’, ‘te_mes_’, ‘Beb_blancas_mes_’, ‘vino_mes_’, ‘Beb_embotelladas_’, ‘Beb_azucaradas_’, ‘Beb_saborizadas_’, ‘Beb_light_’, ‘Beb_en_polvo_’, ‘agua_embotellada_mes’, ‘Ap_C18_’, ‘Ap_C34_’, ‘Ap_C44_’, ‘Ap_C50_’, ‘Ap_C55_’, ‘Ap_C61_’, ‘Ap_C91_’, ‘Ap_C95_’, ‘Ap_Cx_’, ‘Ap_CA_’]

2. Listado de variables predictoras segundo análisis

Variables objetivo o target

variables_target= [‘Dg_C81’, ‘Dg_C46’, ‘Dg_C90’, ‘Dg_C56’, ‘Dg_C76’, ‘Dg_C14’, ‘Dg_C25’, ‘Dg_C23’, ‘Dg_C50’, ‘Dg_C34’, ‘Dg_C39’, ‘Dg_C13’, ‘Dg_C38’, ‘Dg_C41’, ‘Dg_C95’, ‘Dg_C16’, ‘Dg_C55’, ‘Dg_C06’, ‘Dg_C63’, ‘Dg_C61’, ‘Dg_C18’, ‘Dg_C43’, ‘Dg_C15’, ‘Dg_C62’, ‘Dg_C91’, ‘Dg_C57’, ‘Dg_C22’, ‘Dg_C44’]

Se obtiene: variables = columnas [1:849]

variables_indep= [‘Sexo_Femenino’, ‘Sexo_Masculino’, ‘Edad’, ‘Estudios_Primario’, ‘Estudios_Secundario’, ‘Estudios_Terciario’, ‘Estudios_Universitario’, ‘E_Civil_casado’, ‘E_Civil_divorciado’, ‘E_Civil_soltero’, ‘E_Civil_viudo’, ‘Hijos’, ‘Peso’, ‘estatura’, ‘IMC’, ‘Talle’, ‘AP_B16’, ‘AP_B20’, ‘AP_B57’, ‘AP_C06’, ‘AP_C14’, ‘AP_C15’, ‘AP_C16’, ‘AP_C18’, ‘AP_C22’, ‘AP_C23’, ‘AP_C25’, ‘AP_C34’, ‘AP_C38’, ‘AP_C39’, ‘AP_C40’, ‘AP_C43’, ‘AP_C44’, ‘AP_C45’, ‘AP_C46’, ‘AP_C50’, ‘AP_C52’, ‘AP_C55’, ‘AP_C56’, ‘AP_C61’, ‘AP_C62’, ‘AP_C69’, ‘AP_C73’, ‘AP_C81’, ‘AP_C90’, ‘AP_C91’, ‘AP_C95’, ‘AP_D10’, ‘AP_D15’, ‘AP_D89’, ‘AP_E03’, ‘AP_E05’, ‘AP_E06’, ‘AP_E10’, ‘AP_E78’, ‘AP_E79’, ‘AP_E89’, ‘AP_F45’, ‘AP_G40’, ‘AP_G43’, ‘AP_H40’, ‘AP_I10’, ‘AP_I42’, ‘AP_I49’, ‘AP_I51’, ‘AP_J45’, ‘AP_J49’, ‘AP_J98’, ‘AP_K21’, ‘AP_K29’, ‘AP_K57’, ‘AP_L40’, ‘AP_L80’, ‘AP_M15’, ‘AP_M32’, ‘AP_M50’, ‘AP_M79’, ‘AP_M80’, ‘AP_Z71’, ‘Medicam_Grupo05’, ‘Medicam_Grupo16’, ‘Medicam_Grupo19’, ‘Medicam_Grupo03’, ‘Medicam_Grupo11’, ‘Medicam_Grupo01’, ‘Medicam_Grupo13D’, ‘Medicam_Grupo20’, ‘Medicam_Grupo21’, ‘Medicam_Grupo12’, ‘Medicam_Grupo15’, ‘Medicam_Grupo14’, ‘Medicam_Grupo10’, ‘Medicam_Grupo17’, ‘Medicam_Grupo02’, ‘Medicam_Grupo13B’, ‘Medicam_Grupo18’, ‘Medicam_Grupo06’, ‘Medicam_Grupo13C’, ‘Medicam_Grupo09’, ‘AF_C15’, ‘AF_Lm_C15’, ‘AF_Lp_C15’, ‘AF_Ld_C15’, ‘AF_Lm_M_C15’, ‘AF_Lm_F_C15’, ‘AF_Lp_M_C15’, ‘AF_Lp_F_C15’, ‘AF_Ld_M_C15’, ‘AF_Ld_F_C15’, ‘AF_C50’, ‘AF_Lm_C50’, ‘AF_Lp_C50’, ‘AF_Ld_C50’, ‘AF_Lm_M_C50’, ‘AF_Lm_F_C50’, ‘AF_Lp_M_C50’, ‘AF_Lp_F_C50’, ‘AF_Ld_M_C50’, ‘AF_Ld_F_C50’, ‘AF_K29’, ‘AF_Lm_K29’, ‘AF_Lp_K29’, ‘AF_Ld_K29’, ‘AF_Lm_M_K29’, ‘AF_Lm_F_K29’, ‘AF_Lp_M_K29’, ‘AF_Lp_F_K29’, ‘AF_Ld_M_K29’, ‘AF_Ld_F_K29’, ‘AF_C22’, ‘AF_Lm_C22’, ‘AF_Lp_C22’, ‘AF_Ld_C22’, ‘AF_Lm_M_C22’, ‘AF_Lm_F_C22’, ‘AF_Lp_M_C22’, ‘AF_Lp_F_C22’, ‘AF_Ld_M_C22’, ‘AF_Ld_F_C22’, ‘AF_C44’, ‘AF_Lm_C44’, ‘AF_Lp_C44’, ‘AF_Ld_C44’, ‘AF_Lm_M_C44’, ‘AF_Lm_F_C44’, ‘AF_Lp_M_C44’, ‘AF_Lp_F_C44’, ‘AF_Ld_M_C44’, ‘AF_Ld_F_C44’, ‘AF_C67’, ‘AF_Lm_C67’, ‘AF_Lp_C67’, ‘AF_Ld_C67’, ‘AF_Lm_M_C67’, ‘AF_Lm_F_C67’, ‘AF_Lp_M_C67’, ‘AF_Lp_F_C67’, ‘AF_Ld_M_C67’, ‘AF_Ld_F_C67’, ‘AF_C46’, ‘AF_Lm_C46’, ‘AF_Lp_C46’, ‘AF_Ld_C46’, ‘AF_Lm_M_C46’, ‘AF_Lm_F_C46’, ‘AF_Lp_M_C46’, ‘AF_Lp_F_C46’, ‘AF_Ld_M_C46’, ‘AF_Ld_F_C46’, ‘AF_E10’, ‘AF_Lm_E10’, ‘AF_Lp_E10’, ‘AF_Ld_E10’, ‘AF_Lm_M_E10’, ‘AF_Lm_F_E10’, ‘AF_Lp_M_E10’, ‘AF_Lp_F_E10’, ‘AF_Ld_M_E10’, ‘AF_Ld_F_E10’, ‘AF_C14’, ‘AF_Lm_C14’, ‘AF_Lp_C14’, ‘AF_Ld_C14’, ‘AF_Lm_M_C14’, ‘AF_Lm_F_C14’, ‘AF_Lp_M_C14’, ‘AF_Lp_F_C14’, ‘AF_Ld_M_C14’, ‘AF_Ld_F_C14’, ‘AF_C23’, ‘AF_Lm_C23’, ‘AF_Lp_C23’, ‘AF_Ld_C23’, ‘AF_Lm_M_C23’, ‘AF_Lm_F_C23’, ‘AF_Lp_M_C23’, ‘AF_Lp_F_C23’, ‘AF_Ld_M_C23’, ‘AF_Ld_F_C23’, ‘AF_C38’, ‘AF_Lm_C38’, ‘AF_Lp_C38’, ‘AF_Ld_C38’, ‘AF_Lm_M_C38’, ‘AF_Lm_F_C38’, ‘AF_Lp_M_C38’, ‘AF_Lp_F_C38’, ‘AF_Ld_M_C38’, ‘AF_Ld_F_C38’, ‘AF_C74’, ‘AF_Lm_C74’, ‘AF_Lp_C74’, ‘AF_Ld_C74’, ‘AF_Lm_M_C74’, ‘AF_Lm_F_C74’, ‘AF_Lp_M_C74’, ‘AF_Lp_F_C74’, ‘AF_Ld_M_C74’, ‘AF_Ld_F_C74’, ‘AF_C71’, ‘AF_Lm_C71’, ‘AF_Lp_C71’, ‘AF_Ld_C71’, ‘AF_Lm_M_C71’, ‘AF_Lm_F_C71’, ‘AF_Lp_M_C71’, ‘AF_Lp_F_C71’, ‘AF_Ld_M_C71’, ‘AF_Ld_F_C71’, ‘AF_C55’, ‘AF_Lm_C55’, ‘AF_Lp_C55’, ‘AF_Ld_C55’, ‘AF_Lm_M_C55’, ‘AF_Lm_F_C55’, ‘AF_Lp_M_C55’, ‘AF_Lp_F_C55’, ‘AF_Ld_M_C55’, ‘AF_Ld_F_C55’, ‘AF_K21’, ‘AF_Lm_K21’, ‘AF_Lp_K21’, ‘AF_Ld_K21’, ‘AF_Lm_M_K21’, ‘AF_Lm_F_K21’, ‘AF_Lp_M_K21’, ‘AF_Lp_F_K21’, ‘AF_Ld_M_K21’, ‘AF_Ld_F_K21’, ‘AF_C61’, ‘AF_Lm_C61’, ‘AF_Lp_C61’, ‘AF_Ld_C61’, ‘AF_Lm_M_C61’, ‘AF_Lm_F_C61’, ‘AF_Lp_M_C61’, ‘AF_Lp_F_C61’, ‘AF_Ld_M_C61’, ‘AF_Ld_F_C61’, ‘AF_I10’, ‘AF_Lm_I10’, ‘AF_Lp_I10’, ‘AF_Ld_I10’, ‘AF_Lm_M_I10’, ‘AF_Lm_F_I10’, ‘AF_Lp_M_I10’, ‘AF_Lp_F_I10’, ‘AF_Ld_M_I10’, ‘AF_Ld_F_I10’, ‘AF_C18’, ‘AF_Lm_C18’, ‘AF_Lp_C18’, ‘AF_Ld_C18’, ‘AF_Lm_M_C18’, ‘AF_Lm_F_C18’, ‘AF_Lp_M_C18’, ‘AF_Lp_F_C18’, ‘AF_Ld_M_C18’, ‘AF_Ld_F_C18’, ‘AF_C34’, ‘AF_Lm_C34’, ‘AF_Lp_C34’, ‘AF_Ld_C34’, ‘AF_Lm_M_C34’, ‘AF_Lm_F_C34’, ‘AF_Lp_M_C34’, ‘AF_Lp_F_C34’, ‘AF_Ld_M_C34’, ‘AF_Ld_F_C34’, ‘AF_C68’, ‘AF_Lm_C68’, ‘AF_Lp_C68’, ‘AF_Ld_C68’, ‘AF_Lm_M_C68’, ‘AF_Lm_F_C68’, ‘AF_Lp_M_C68’, ‘AF_Lp_F_C68’, ‘AF_Ld_M_C68’, ‘AF_Ld_F_C68’, ‘AF_C16’, ‘AF_Lm_C16’, ‘AF_Lp_C16’, ‘AF_Ld_C16’, ‘AF_Lm_M_C16’, ‘AF_Lm_F_C16’, ‘AF_Lp_M_C16’, ‘AF_Lp_F_C16’, ‘AF_Ld_M_C16’, ‘AF_Ld_F_C16’, ‘AF_M32’, ‘AF_Lm_M32’, ‘AF_Lp_M32’, ‘AF_Ld_M32’, ‘AF_Lm_M_M32’, ‘AF_Lm_F_M32’, ‘AF_Lp_M_M32’, ‘AF_Lp_F_M32’, ‘AF_Ld_M_M32’, ‘AF_Ld_F_M32’, ‘AF_D89’, ‘AF_Lm_D89’, ‘AF_Lp_D89’, ‘AF_Ld_D89’, ‘AF_Lm_M_D89’, ‘AF_Lm_F_D89’, ‘AF_Lp_M_D89’, ‘AF_Lp_F_D89’, ‘AF_Ld_M_D89’, ‘AF_Ld_F_D89’, ‘AF_ C25’, ‘AF_Lm_ C25’, ‘AF_Lp_ C25’, ‘AF_Ld_ C25’, ‘AF_Lm_M_ C25’, ‘AF_Lm_F_ C25’, ‘AF_Lp_M_ C25’, ‘AF_Lp_F_ C25’, ‘AF_Ld_M_ C25’, ‘AF_Ld_F_ C25’, ‘AF_J45’, ‘AF_Lm_J45’, ‘AF_Lp_J45’, ‘AF_Ld_J45’, ‘AF_Lm_M_J45’, ‘AF_Lm_F_J45’, ‘AF_Lp_M_J45’, ‘AF_Lp_F_J45’, ‘AF_Ld_M_J45’, ‘AF_Ld_F_J45’, ‘AF_G20’, ‘AF_Lm_G20’, ‘AF_Lp_G20’, ‘AF_Ld_G20’, ‘AF_Lm_M_G20’, ‘AF_Lm_F_G20’, ‘AF_Lp_M_G20’, ‘AF_Lp_F_G20’, ‘AF_Ld_M_G20’, ‘AF_Ld_F_G20’, ‘AF_C62’, ‘AF_Lm_C62’, ‘AF_Lp_C62’, ‘AF_Ld_C62’, ‘AF_Lm_M_C62’, ‘AF_Lm_F_C62’, 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Anexo III. Aprendizaje no supervisado

1. Reducción de dimensionalidad

K-means con variables seleccionadas por Entropía

Las tablas de linfoma y leucemia muestran que el cruce de las variables seleccionadas por el algoritmo siempre da un valor bajo.

Tabla AIII 1

Tabla AIII 2

Mientras que no hubo resultados para los siguientes diagnósticos: C-18 (colon), C-34 (pulmón), C-44 (piel), C-50 (mama) y C-55 (cuello de útero), C-61 (próstata).

K-means con variables seleccionadas por correlación positiva

A continuación, se presenta un listado por cada tipo de cáncer. En este listado, se presentan combinaciones de variables seleccionadas por correlación positiva, donde todos los casos diagnosticados como positivos están totalmente agrupados dentro de un mismo tipo de cáncer.

Diagnóstico C-18 (colon), diagnóstico C-34 (pulmón), diagnóstico C-44 (piel), diagnóstico C-50 (mama), diagnóstico C-55 (útero), diagnóstico C-61 (próstata), diagnóstico C-91 (linfoma), diagnóstico C-95 (leucemia): No hay coincidencias.

K-means con variables seleccionadas por correlación negativa

A continuación, se presenta un listado por cada tipo de cáncer. En este listado, se presentan combinaciones de variables seleccionadas por correlación negativa, donde todos los casos diagnosticados como positivos están totalmente incluidos dentro de un mismo tipo de cáncer.

Cuando la gráfica muestra los conjuntos separados y sin ninguna cercanía, estamos frente a variables con respuestas dicotómicas.

Tabla AIII 3

Tabla AIII 4

Tabla AIII 5

Las tablas de los cánceres de colon, pulmón y piel muestran que el cruce de las variables seleccionadas por el algoritmo siempre da un valor bajo.

No hubo resultados para el diagnóstico C-55 (cuello de útero).

Tabla AIII 6

Tabla AIII 7

Las tablas de los cánceres de colon, pulmón, piel, linfoma y leucemia muestran que el cruce de las variables seleccionadas por el algoritmo siempre da un valor bajo (ver gráficas en anexos).

No hubo resultados para los diagnósticos: C-50 (mama), C-55 (cuello de útero),C-61 (próstata).