Analysis of factors impacting sarcopenia in geriatric patients through the use of data sciences: a case study in Tijuana, Mexico

Abstract

Sarcopenia is the loss of muscle mass associated with the ageing process. Moreover, it is a progressive disease affecting older people. In 2017, about 12 million mexican elder people suffered from Sarcopenia; nevertheless, many of them are not aware of their condition. A study conducted by the Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) estimates that 72.10% of people with Sarcopenia were women, while the rest were men [1]. This study analyses a database which includes the information of 166 geriatric patients from Tijuana, Baja California state. The database encompasses 90 variables, including biomedical information and some demographic information such as age, gender, address, schooling, marital status, level of education, income, profession, and financial support. An analysis to find the weight factors that impact the development of sarcopenia was carried out by generating a decision tree using the database provided by the General Hospital of Tijuana and the support of Orange software. Based on the creation of this tree, the relation and impact of the most important factors was analyzed. Among the three most important risk factors for this disease, besides senescence, the results from the analysis showed that Major Neurocognitive Disorder (MND), Systolic Arterial Hypertension (SAH), and malnutrition are the most important conditions to consider. These obtained results were compared with results retrieved from a study where the analysis was done through a Python simulation using machine learning methods with the same database. RESUMEN La sarcopenia es la pérdida de masa muscular asociada con el proceso de envejecimiento. Además, es una enfermedad progresiva que afecta a personas mayores. En 2017, cerca de 12 millones de adultos mayores mexicanos sufrieron Sarcopenia; sin embargo, muchos de ellos no son conscientes de su condición. Un estudio realizado por el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) estima que el 72.10% de las personas con Sarcopenia eran mujeres, mientras que el resto eran hombres [1]. Este estudio analiza una base de datos que incluye la información de 166 pacientes geriátricos de Tijuana, estado de Baja California. La base de datos abarca 90 variables, incluida información biomédica y alguna información demográfica como edad, género, dirección, escolaridad, estado civil, nivel de educación, ingresos, profesión y apoyo financiero. Se realizó un análisis para encontrar los factores de peso que inciden en el desarrollo de la sarcopenia mediante la generación de un árbol de decisión utilizando la base de datos proporcionada por el Hospital General de Tijuana y el apoyo del software Orange. A partir de la creación de este árbol se analizó la relación e impacto de los factores más importantes. Entre los tres factores de riesgo más importantes para esta enfermedad, además de la senescencia, los resultados del análisis mostraron que el Trastorno Neurocognitivo Mayor (TMN), la Hipertensión Arterial Sistólica (HAS) y la desnutrición son las condiciones más importantes a considerar. Estos resultados obtenidos se compararon con los resultados obtenidos de un estudio donde el análisis se realizó a través de una simulación de Python utilizando métodos de aprendizaje automático con la misma base de datos.