Modeling of adult obesity in the nations via a quantile regression model
Abstract
Introduction and Objective: Obesity has shown a significant increase in its prevalence and is considered a serious public health problem that affects both developed and developing countries. The present work aims to model the adult obesity of different nations, using the quantile regression model. Methodology: This is an ecological study with a quantitative approach. Data on the proportion of obese adults, individuals over 18 years of age with a BMI above 30 kg / m2, were used in 78 countries in 2014. The databases consulted for data collection were Word Bank and World Health Organization. The data were submitted to software R, where the inferential procedures were performed using the quantile regression model. Results: It was observed that the percentages of insufficient physical activity, percentage of the population living in urban areas and average consumption of liters of pure alcohol per person in a year are significant and present a positive effect on adult obesity in the nations. Discussion and Conclusion: When estimating the impact of physical inactivity rates on the outcome, it was possible to verify a positive and increasing impact as we increase the values of physical inactivity in the different scenarios. In addition, it is verified that with the quantile regression model managers have another alternative for decision-making in the accomplishment of measures of control / prevention of the disease.
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