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Predicción de la diabetes mellitus tipo 2 mediante un modelo de regresión logística

Olivia Altamirano Guerrero, Ronelsys Martínez Martínez, Jhonny Alejandro Rodríguez Gutiérrez

Resumen


Fundamento: la diabetes mellitus tipo 2 constituye una epidemia en aumento y supone una carga económica sustancial para los sistemas de salud. Detectar la enfermedad en una etapa temprana ayuda a reducir los costos médicos y el riesgo de que los pacientes tengan problemas de salud más complicados.
Objetivo: diseñar un modelo matemático para la predicción de la probabilidad de existencia de diabetes mellitus tipo 2 en pacientes atendidos en un hospital de Guayaquil, Ecuador.
Método: se realizó un estudio descriptivo y transversal. La población estuvo conformada por 324 pacientes. El procedimiento estadístico se basó en la aplicación de la regresión logística binaria. Para evaluar la capacidad predictiva del modelo, se empleó la prueba Kappa de Cohen.
Resultados: la hipertensión arterial fue un factor de riesgo positivo para la diabetes mellitus tipo 2, con un coeficiente de probabilidad de 1,415. Los antecedentes familiares positivos incidieron en el aumento de la probabilidad. El consumo de alcohol fue un factor de riesgo positivo y el coeficiente de 0,790 indicó cuánto contribuyó al aumento de la probabilidad. El coeficiente Kappa, tuvo un valor de 0,434; con T aproximada de 7,809 y p < 0,001, indicó mayor prevalencia que sesgo y una mayor concordancia entre lo predicho en el modelo y lo observado.
Conclusiones: la presencia de hipertensión arterial, antecedentes familiares positivos y el consumo de alcohol fueron factores significativos que aumentaron la probabilidad de desarrollar diabetes mellitus tipo 2. Es importante la detección temprana y la gestión de estos factores de riesgo en la prevención y el manejo de la enfermedad.

Palabras clave


diabetes mellitus tipo 2; predicción; factores de riesgo; modelos logísticos; diagnóstico; ecuador

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Editada en la Universidad de las Ciencias Médicas de Cienfuegos. Directora: Dr.C Dunia María Chavez Amaro