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El propósito del estudio fue explorar el perfil bio-psico-social de una muestra de trabajadores mineros con oximetrías alteradas a través de la utilización de árboles de partición recursiva. El diseño fue de tipo transversal y la muestra la constituyeron 136 trabajadores de la minería. Se realizó una entrevista de salud y se aplicó una encuesta psicosocial. Usando análisis exploratorio de datos y árboles de partición recursiva se encontraron combinaciones multidimensionales (perfiles) de predictores de oximetría alterada. Las variables más importantes fueron la edad, la presencia de sobrepeso u obesidad, el sedentarismo, el colesterol elevado, la fatiga y los síntomas de sueño. Se comprobó que si bien algunas variables aisladamente no aparecen asociadas a las oximetrías alteradas algunas combinaciones de ellas sí resultan ser buenas predictoras.
The purpose of this study was to explore the bio-psycho-social profile of a sample of miners with altered oximetry through the use of recursive partition trees. The design was transversal and the sample comprised 136 miners. There was a health interview and a psychosocial survey applied to each of the members of the sample. The data analysis was based on non-parametric descriptive statistics and recursive partition tress. We found various types of combination of factors that predict altered oximetry. The most important variables were age, the presence overweight or obesity, sedentary lifestyle, cholesterol, fatigue and symptoms of sleep deprivation. It was concluded that while some variables by themselves do not appear associated with altered oximetry, their combination may very well be considered good predictors.
