Lore Zumetak bere tesia defendatuko du datorren otsailaren 16an

• Defentsa UPV/EHUko (Leioa) Zientzia eta Teknologia Fakultateko Graduen Aretoan izango da

Lore Zumeta Olaskoagak 2016an lortu zuen Matematikako lizentzia Euskal Herriko Unibertsitatean (UPV/EHU), eta 2018an amaitu zuen bere Estatistika eta Ikerketa Operatiboko masterra Universitat Politècnica de Catalunyan eta Universitat de Barcelona (UPC eta UB) unibertsitateetan.

Zumeta 2018ko uztailan iritsi zen Basque Center for Applied Mathematics - BCAM zentrora eta, une honetan, Estatistika Aplikatuaren (AS) arloko ikerketa taldean dihardu. Bere ikerketa interesen artean daude biziraute analisia, luzetarako datuen analisia, software garapena eta kirol medikuntzaren, epidemiologiaren eta biomedikuntzaren arloetara aplikatutako modelizazio estatistikoa.

Bere tesia, “Statistical Modelling for Recurrent Events in Sports Injury Research with Applications to Football Injury Data”, estará Dae-Jin Leek (Universidad IE, Madrid) gainbegiratuko du.

Leioako UPV/EHUko Zientzia eta Teknologia Fakultateko Graduen Aretoan antolatuko da bere tesiaren defentsa, datorren otsailaren 16an, ostirala, 11:00etan.

BCAMeko taldeak zorterik onena opa dio Loreri bere tesiaren defentsarako!

Laburpena

Kirol lesioak parte hartze atletikoaren nahi gabeko ondorioak dira, eta ondorio larriak izaten dituzte kirolarien osasunean, beren karrera profesionalean eta taldearen errendimendu orokorrean. Gaur egun, gero eta datu gehiago ditugu eskura, eta horrek kirolarien osasuna monitorizatzeko eta lesio arriskuak murrizteko eredu estatistikoekiko mendekotasun handiagoa ekarri du.

Tesi honetan, kirol lesioen inguruko datuetarako eredu estatistiko aurreratuak eta software tresnak aurkeztu ditugu. Lesioen agerpenaren izaera aldakor eta errepikakorra da gure planteamenduaren oinarria, eta hiru helburu nagusirekin garatu dugu: (a) arrisku faktore biomekanikoak identifikatzea hautaketa metodo aldakorrei eta frailty Cox eredu partekatuei esker, (b) gertakari errepikakorrera arteko denbora planteamendu malgu bat garatzea entrenamenduaren kargak ondorengo lesioetan dituen efektuak modelatzeko, eta (c) kode irekiko software estatistikoaren bidez tresna estatistiko dedikatuak sortzea \textbf{R}. Helburu horiek lortzeko, diziplina arteko ikerketa baliatuko da, Athletic Club-en Medikuntza Zerbitzuekin lankidetza estuan, betiere mundu errealeko aplikazioak xede hartuta. Zehazki, hiru datu multzotan oinarrituko da lana: screening funtzionaleko proben datuak, entrenamendu kargaren kanpoko datuak eta webgunetik ateratako futbol lesioen datuak. Garatuko diren aurrerapen estatistikoek kirol lesioak prebenitzeko abian diren ahaleginei ekarpena egingo diete, kirol medikuntzaren profesionalentzat eskuragarri egongo diren ideia, metodologia eta software ezarpenak eskainiz.