Resumen

La importancia de los factores de riesgo del comportamiento alimentario en la prevención primaria de la obesidad ha sido establecida. Los investigadores suelen utilizar principalmente el modelo lineal para determinar las asociaciones entre estos factores de riesgo. Sin embargo, en realidad, la presencia de no linealidad entre estos factores causa un sesgo en los modelos de predicción. El objetivo de este estudio fue explorar el potencial de un modelo híbrido para predecir los comportamientos alimentarios. El modelo híbrido de modelado de ecuaciones estructurales (SEM, por sus siglas en inglés) y redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) se aplicó para evaluar el modelo de predicción. El análisis SEM se utilizó para verificar la relación de la escala de alimentación emocional (EES), la preocupación por la forma del cuerpo (BSC) y la escala de aprecio del cuerpo (BAS) y su efecto en diferentes categorías de patrones de comportamiento alimentario (EBP). En el segundo paso, los datos de entrada y salida requeridos para

• Materias:Diabetes Hongos Contaminación del aire Material genético Infecciones
• Subjects:Diabetes Fungi Air - Pollution Genetic material Infections
• Palabras claves:Factores de riesgo del comportamiento alimentario; Modelo lineal; No linealidad; Modelo híbrido; Modelado de ecuaciones estructurales; Redes neuronales artificiales
• Keywords:Eating behavior risk factors; Linear model; Nonlinearity; Hybrid model; Structural equation modelling; Artificial neural networks