Aplicação da regressão logística na análise dos dados dos fatores de risco associados à hipertensão arterial
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i16.22964Palavras-chave:
Associação; Fatores de risco; Modelo ajustado.Resumo
A regressão logística é uma técnica importante para modelagem de dados quando se deseja analisar a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis independentes. A técnica permite que se estime as chances relacionadas à probabilidade da ocorrência de um evento de interesse. A regressão logística diferencia-se da regressão linear devido à natureza dicotômica da variável dependente e vem sendo utilizada em diversas áreas do conhecimento, incluindo estudos na área da saúde. O presente trabalho utilizou a técnica da regressão logística com o objetivo de analisar a associação entre Hipertensão Arterial e determinados fatores de risco. Os dados utilizados provém da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) do ano de 2019, realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em território nacional. Foram ajustados dois modelos, sendo o modelo final composto por sete variáveis com significância estatística de 5%. As técnicas de diagnóstico indicaram um ajuste adequado do modelo, bem como sua precisão para predições. Os resultados apontam que fatores como o aumento da idade, índice de massa corporal (IMC) alto e o diagnóstico positivo para diabetes aumentam as chances de um indivíduo ser hipertenso.
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