Factores relacionados a las enfermedades cardiovasculares en personas adultas, atendidas en el hospital PNP. Augusto B. Legu´ıa - 2017

• Published in: Pesquimat Vol. 26; no. 1; pp. 97 - 111
• Main Authors: Matos Uribe, Fausto Francisco, Cambillo Moyano, Emma Norma
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 30.06.2023
• ISSN: 1560-912X; 1609-8439
• DOI: 10.15381/pesquimat.v26i1.25656

Determinar factores relacionados a las enfermedades cardiovasculares, en personas adultas, atendidas en el Hospital PNP Augusto B. Leguía. Rímac-2017. Material y métodos: El estudio fue observacional, retrospectivo y analítico, el diseño maestral es aleatorio simple, se tomó una muestra al azar de 1284 pacientes e historias clínicas entre los meses de octubre a diciembre 2017, se usó la regresión logística binaria múltiple para determinar las variables (predictores) que se relacionan con las enfermedades cardiovasculares, variable dependiente cualitativa binaria que toman valores 1=tiene la enfermedad cardiovascular, 0=no tiene la enfermedad. Resultados: de un total de 12 predictores (clasificados en factores): Género, edad, raza, índice de masa corporal, alcoholismo, tabaquismo, actividad física, nivel colesterol, nivel de triglicéridos, presión sistólica, presión diastólica, diabetes; resultaron significativo al 5 % para predecir la enfermedad cardiovascular los predictores: Edad, alcoholismo, colesterol, triglicéridos, presión arterial sistólica y presión arterial diastólica; la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow resulto no significativo (p¡0.05), lo cual indica que existe un buen ajuste del modelo logístico a las observaciones; la capacidad predictiva del modelo estimado para clasificar a las observaciones correctamente fue del 85.6 %; el área bajo la curva ROC, es 0.92, con Intervalo de confianza 95 % (0.905-0.935), lo cual indica que el modelo tiene poder discriminante para clasificar correctamente sanos versus enfermos con una probabilidad del 92 %. Conclusión: La regresión logística binario, demostró ser un buen método para determinar factores que se relacionan con las enfermedades cardiovasculares y además realizar predicciones.