Modelos de regressão para o produto de acumulação lipídica em pessoas com síndrome metabólica
Resumen
O objetivo do estudo foi analisar a relação entre variáveis antropométricas: circunferência da cintura (CC), circunferência do quadril (CQ), massa corporal (MC), estatura (EST) e variáveis hemodinâmicas: pressão arterial sistólica (PAS) e diastólica (PAD) com o produto de acumulação lipídica (PAL), e descrever um modelo matemático que melhor a representasse. Foram analisados dados de 430 sujeitos, de ambos os sexos, que apresentaram ao menos três fatores de risco para o diagnóstico da Síndrome Metabólica (SMet) de forma concomitante, conforme as recomendações do Third Report of the National Cholesterol Education Program Expert Panel on Detection, Evaluation and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (NCEP-ATPIII). Foram realizadas a análise estatística descritiva seguida da análise de regressão, sendo considerados os métodos stepwise e enter para o ajuste do modelo regressão linear múltipla (RLM). A variável dependente para o modelo de RLM foi o PAL sendo as variáveis previsoras, a CC, a MC, a CQ, a PAD, a PAS e a EST. No modelo obtido pelo método stepwise, o percentual de explicação foi de 42% e as variáveis preditoras foram: CC (b = 1,946; p ≤ 0,001), PAD (b = 0,540; p ≤ 0,001) e CQ (b = - 0,594; p = 0,002). No modelo gerado pelo método enter, o percentual de explicação foi de 39%, e as variáveis preditoras foram: CC (b = 1,567; p ≤ 0,001) e a PAD (b = 0,547; p ≤ 0,001). Portanto, o modelo de regressão escolhido para descrever a relação entre as variáveis antropométricas e hemodinâmicas com o PAL foi o gerado pelo método stepwise. A partir do propósito de identificar um método mais simplificado de triagem inicial para detectar prováveis candidatos ao desenvolvimento da SMet, mesmo diante de limitações no poder de predição na variação do PAL, considera-se que o modelo escolhido satisfaz a necessidade, a partir de uma análise que também envolveu as ciências da saúde.
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