Objetivo

Identificar pesos sinápticos de la RNA cuyas variables de entrada fueron las funciones ejecutivas y los estilos de vida saludable, como predictores del Porcentaje de Grasa Corporal en un grupo de sujetos adultos con diferentes niveles del Porcentaje de Grasa.

Métodos

se trató de una investigación exploratoria, cuantitativa, transversal, comparativa, de conveniencia y explicativa. Se administró la Batería Neuropsicológica (BANFE-2) y el Cuestionario de Sobreingesta (OQ), a 40 participantes con edades comprendidas entre los 18-38 años. El porcentaje de grasa se midió con una báscula de composición corporal (RENPHO ES-24M). El modelo redes neuronales de perceptrón, se ejecutó con diez ensayos.

Resultados

El modelo de Red Neuronal mostró que las variables sensoriales con mayor peso sináptico para el porcentaje de grasa, fueron Errores Stroop A y B y Aciertos de BANFE-2, y Racionalizaciones de las escalas OQ y Hábitos Saludables.

Conclusiones

las redes neuronales artificiales demostró ser importante en el análisis simultáneo de datos neuropsicológicos y de estilo de vida saludable para el análisis de prevención y tratamiento de la obesidad, al identificar las variables que están estrechamente relacionadas. Estos hallazgos abren la puerta al uso de modelos de análisis no lineales, que permiten identificar relaciones de diferente peso, entre variables de entrada y salida, más eficientes que los modelos lineales.

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