dc.contributor.advisor | Mateus, Ana Lúcia Souza Silva | |
dc.creator | Giuliani, Caroline dos Santos | |
dc.date.accessioned | 2022-03-30T14:00:46Z | |
dc.date.available | 2022-03-30T14:00:46Z | |
dc.date.issued | 2022-01-12 | |
dc.date.submitted | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/23984 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2022. | por |
dc.description.abstract | Obesity has been increasing in recent decades, becoming one of the public health challenges.
Aiming at prevention, promotion and health care in the school environment, the School
Health Program (SHP) was created, with nutritional assessment being one of the health
actions provided for in the program. The objective of this study was to determine a regression
model for anthropometric variables of SHP students, in the city of Unistalda, in the state of
Rio Grande do Sul. For this, data were collected from the nutritional assessment of 125 PSE
students from five to 18 years old, enrolled in basic education in municipal public schools in
the rural area of the municipality. A descriptive analysis was carried out in order to verify the
nutritional status of the students, tests to analyze the association between the categorical
variables BMI/Age and Height/Age according to sex and also to verify the correlation
between the variables BMI vs. age, weight vs. height and age vs. stature. A percentage of
41.6% of excess weight was observed, being 20% obesity. There was no association between
the categorical variables. A positive linear relationship was verified in the correlation analysis
between the variables. A linear regression model was fitted and, to verify the adequacy of the
fit, diagnostic techniques and residual analysis were applied. The gamma distribution with
identity binding function showed the best goodness of fit according to the criteria for selection
of models considered. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Estado nutricional | por |
dc.subject | Seleção de modelos | por |
dc.subject | Modelo linear generalizado | por |
dc.subject | Nutritional status | eng |
dc.subject | Selection of models | eng |
dc.subject | Generalized linear model | eng |
dc.title | Modelo de regressão para variáveis antropométricas de alunos do Programa Saúde na Escola | por |
dc.title.alternative | Regression model for anthropometric variables of students in the Health at School Program | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | A obesidade vem aumentando nas últimas décadas, tornando-se um dos desafios da saúde
pública. Visando a prevenção, promoção e atenção à saúde no ambiente escolar, foi criado o
Programa Saúde na Escola (PSE), sendo a avaliação nutricional uma das ações de saúde
previstas no programa. Objetivou-se com este estudo determinar um modelo de regressão para
variáveis antropométricas de alunos do PSE, do município de Unistalda, do Estado do Rio
Grande do Sul. Para isso, foram coletados dados da avaliação nutricional de 125 alunos do
PSE de cinco a 18 anos, matriculados na educação básica de escolas públicas municipais da
zona rural do município. Realizou-se uma análise descritiva com intuito de verificar o estado
nutricional dos alunos, testes para analisar a associação entre as variáveis categóricas
IMC/Idade e Estatura/Idade de acordo com o sexo e também, verificar a correlação entre as
variáveis IMC vs. idade, peso vs. estatura e idade vs. estatura. Foi observado um percentual de
41,6% de excesso de peso, sendo 20% obesidade. Não houve associação entre as variáveis
categóricas. Foi verificada relação linear positiva na análise de correlação entre as variáveis.
Ajustou-se um modelo de regressão linear e, para verificar a adequação do ajuste, foram
aplicadas técnicas de diagnósticos e análise de resíduos. A distribuição gama com função de
ligação identidade apresentou melhor qualidade de ajuste de acordo com os critérios de
seleção de modelos considerados. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |