Modelado de la obesidad en adultos en las naciones a través del modelo de regresión por cuantiles

  • Saul de Azevedo Souza Programa de pós-graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Recife-PE, Brasil
  • Allan Batista Silva Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil
  • Ulanna Maria Bastos Cavalcante Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil
  • Caliandra Maria Bezerra Luna Lima Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil
  • Tatiene Correia de Souza Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil
Palabras clave: Obesidad, Análisis de regresión, Estudios epidemiológicos

Resumen

Introducción y Objetivo: La obesidad ha mostrado un aumento significativo en su prevalencia y es considerada un grave problema de salud pública que afecta a países desarrollados y en vías de desarrollo. El presente trabajo tiene como objetivo modelar la obesidad en adultos en diferentes naciones, utilizando el modelo de regresión por cuantiles. Metodología: Se trata de un estudio ecológico con enfoque cuantitativo. Se utilizaron datos referentes a la proporción de adultos obesos, mayores de 18 años con IMC superior a 30 kg/m2, en 78 países en 2014. Las bases consultadas para la recolección de datos fueron el Banco Mundial y la Organización Mundial de la Salud. Los datos fueron enviados al software R, donde se realizaron los procedimientos inferenciales utilizando el modelo de regresión por cuantiles. Resultados: Se observó que las variables porcentaje de actividad física insuficiente, porcentaje de la población que vive en áreas urbanas y consumo promedio en litros de alcohol puro por persona en un año son significativas y tienen un efecto positivo sobre la obesidad adulta en las naciones. Discusión y Conclusión: Al estimar el impacto de las tasas de inactividad física en el resultado, fue posible verificar un impacto positivo y creciente a medida que aumentamos los valores de inactividad física en diferentes escenarios. Además, parece que con el modelo de regresión por cuantiles, los gerentes tienen una alternativa más para la toma de decisiones en la realización de medidas de control/prevención de enfermedades.

Biografía del autor/a

Saul de Azevedo Souza, Programa de pós-graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Recife-PE, Brasil

Doutorando em Estatí­stica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Pernambuco, Brasil.

Allan Batista Silva, Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil

Doutorando em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, Paraí­ba, Brasil

Ulanna Maria Bastos Cavalcante, Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil

Doutoranda em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, Paraí­ba, Brasil.

Caliandra Maria Bezerra Luna Lima, Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil

Professora Permanente do Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, Paraí­ba, Brasil.

Tatiene Correia de Souza, Programa de pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba (UFPB), João Pessoa-PB, Brasil

Professora Permanente do Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde pela Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, Paraí­ba, Brasil.

Citas

-Amaral, O.; Pereira, C. Obesidade da genética ao ambiente. Millenium. Num. 34. 2008. p. 311-22.

-Anjos, L. Obesidade e saúde pública. Fiocruz. 2006.

-Aranceta-Bartrina, J.; Pérez-Rodrigo C.; Alberdi-Aresti, G.; Ramos-Carrera, N.; Lázaro-4-Bottai, M.; Cai, B.; Mckeown, R. Logistic quantile for bounded outcomes. Statistics in Medicine. Vol. 29. Num. 2. 2010. p. 309-17.

-Buchinsky, M. Recent advances in quantile regression models: a pratical guideline for empirical research. The Journal of Human Resources. Vol. 33. Num. 1. 1998. p. 88-126.

-Callo, G.; Gigante, D.P.; Barros, F.C.; Horta, B.L. Excesso de peso/obesidade no ciclo da vida e composição corporal na idade adulta: coorte de nascimentos de Pelotas, Rio Grande do Sul, Brasil, 1982. Caderno de Saúde Pública. Vol. 32. Num. 4. 2016. p. e00174014.

-Carvalho, A.R.M.; Belém, M.O.; Oda. J.Y. Sobrepeso e obesidade em alunos de 6-10 anos de escola Estadual de Umuarama/ PR. Arquivos de Ciências da Saúde UNIPAR. Vol. 21. Num. 1. 2017. p. 3-12.

-Cordeiro, J.P.; Dalmaso, S.B.; Anceschi, S.A.; Sá, F.G.S.; Ferreira, L.G.; Cunha, CM.R.H.; Leopoldo, A.S.; Lima-Leopoldo, A.P. Hipertensão em estudantes da rede pública de Vitória/ES: influência do sobrepeso e obesidade. Revista Brasileira de Medicina do Esporte. Vol. 22. Num. 1. 2016. p. 59-65.

-Feizi, A.; Aliyari, R.; Roohafza, H. Association of perceived stress with stressful life events, lifestyle and sociodemographic factors: a large-scale community-based study using logistic quantile regression. Computational and Mathematical Methods in Medicine. Vol. 2012. 2012. p. 1-12.

-Garcia, B.C.C.; Matos, M.A.; Pinhal, KC.; Oliveira, M.F.A.; Almeida, R.T.; Bento, M.E.; Fernandes, V.O.; Magalhães, F.C.; Esteves, E.A.; Rocha-Vieira, E.; Amorim, F.T. A obesidade na população adulta de Diamantina: orientações para a saúde, caracterização antropométrica, bioquímica e de aptidão cardiorrespiratória. Revista Brasileira de Extensão Universitária. Vol. 7. Num. 2. 2016. p. 129-137.

-Geraci, M. Qrools: a userful package for quantiles. 2016. Disponível em:<https://cran.r-project.org/web/packages/Qtools/vignettes/Qtools.pdf>. Acesso em: 21//11/2018.

-Hao, L.; Naiman, D. Quantile regression. Sage publications. 2007.

-He, X.; Zhu, L. A lack-of-fit test for quantile regression. Journal of the American Statistical Association. Vol. 98. Num. 464. 2003. p. 1013-22.

-Koenker, R. Quantile regression. Cambridge University Pressa. 2005.

-Koenker, R.; Bassett, G. Regression quantiles. Econometrica. Vol. 46. Num. 1. 1978. p. 33-50.

-Koenker, R. Censored quantile regression redux. Journal of Statistical Software. Vol. 27. Num. 6. 2008. p. 1-26.

-Koenker, R.; Machado, J. Goodness of and related inference processes for quantile regression. Journal of the American Statistical Association. Vol. 94. Num. 448. 1999. p. 1296-310.

-Koenker, R.; Bassett, G. Robust tests for heteroscedasticity based on regression quantiles. Econometrica. Vol. 50. Num. 1. 1982. p. 43-61.

-Lima, N.P.; Horta, B.L.; Motta, J.V.S.; Valença, M.S.; Oliveira, V.; Santos, T.V.; Gigante, D.P.; Barros, F.C. Evolução do excesso de peso e obesidade até a idade adulta, Pelotas, Rio Grande do Sul, Brasil, 1982-2012. Caderno de Saúde Pública. Vol. 31. Num. 9. 2015. p. 2017-2025.

-Linhares, R.S.; Horta, B.L.; Gigante, D.P.; Dias-da-Costa, J.S.; Olinto, M.T.A. Distribuição de obesidade geral e abdominal em adultos de uma cidade no Sul do Brasil. Caderno de Saúde Pública. Vol. 28. Num. 3. 2012. p. 438-447.

-Luca, F.D.; Boccuzzo, G. What do healthcareworkers know about sudden infant death syndrome?: The results of the Italian campaing ‘Genitoripiù’. Jounal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society). Vol. 177. Num. 1. 2014. p. 63-82.

-Mccullagh, P.; Nelder, J. Generelized linear models. London. Chapman and Hall. 1989.

-Mua, Y.; Hea, X. Power transformation toward a linear regression quantile. Journal of the American Statistical Association. Vol. 102. Num. 477. 2007. p. 37-41.

-Neyman, J.; Pearson, E. On the use and interpretation of certain test criteria for purposes of statistical inference. Biometrika. Vol. 20. 1928. p. 175-240.

-Ng, M.; Fleming, T.; Robinson, M.; Thomson, B.; Graetz, N.; Margono, C.; Mullany, E.C.; Biryukov, S.; Abbafati, C.; Abera, S.F.; Abraham, J.P.; Abu-Rmeileh, N.M.; Achoki, T.; AlBuhairan, F.S.; Alemu, Z.A.; Alfonso, R.; Ali, M.K.; Ali, R.; Guzman, N.A.; Ammar, W.; Anwari, P.; Banerjee, A.; Barquera, S.; Basu, S.; Bennett, D.A.; Bhutta, Z.; Blore, J.; Cabral, N.; Nonato, I.C.; Chang, J.C.; Chowdhury, R.; Courville, K.J.; Criqui, M.H.; Cundiff, D.K.; Dabhadkar, K.C.; Dandona, L.; Davis, A.; Dayama, A.; Dharmaratne, S.D.; Ding, E.L.; Durrani, A.M.; Esteghamati, A.; Farzadfar, F.; Fay, D.F.; Feigin, V.L.; Flaxman, A.; Forouzanfar, M.H.; Goto, A.; Green, M.A.; Gupta, R.; Hafezi-Nejad, N.; Hankey, G.J.; Harewood, H.C.; Havmoeller, R.; Hay, S.; Hernandez, L.; Husseini, A.; Idrisov, B.T.; Ikeda, N.; Islami, F.; Jahangir, E.; Jassal, S.K.; Jee, S.H.; Jeffreys, M.; Jonas, J.B.; Kabagambe, E.K.; Khalifa, S.E.; Kengne, A.P.; Khader, Y.S.; Khang, Y.H.; Kim, D.; Kimokoti, R.W.; Kinge, J.M.; Kokubo, Y.; Kosen, S.; Kwan, G.; Lai, T.; Leinsalu, M.; Li, Y.; Liang, X.; Liu, S.; Logroscino, G.; Lotufo, P.A.; Lu, Y.; Ma, J.; Mainoo, N.K.; Mensah, G.A.; Merriman, T.R.; Mokdad, A.H.; Moschandreas, J.; Naghavi, M.; Naheed, A.; Nand, D.; Narayan, K.M.; Nelson, E.L.; Neuhouser, M.L.; Nisar, M.I.; Ohkubo, T.; Oti, S.O.; Pedroza, A.; Prabhakaran, D.; Roy, N.; Sampson, U.; Seo, H.; Sepanlou, S.G.; Shibuya, K.; Shiri, R.; Shiue, I.; Singh, G.M.; Singh, J.A.; Skirbekk, V.; Stapelberg, N.J.; Sturua, L.; Sykes, B.L.; Tobias, M.; Tran, B.X.; Trasande, L.; Toyoshima, H.; Van de Vijver, S.; Vasankari, T.J.; Veerman, J.L.; Velasquez-Melendez, G.; Vlassov, V.V.; Vollset, S.E.; Vos, T.; Wang, C.; Wang, X.; Weiderpass, E.; Werdecker, A.; Wright, J.L.; Yang, Y.C.; Yatsuya, H.; Yoon, J.; Yoon, S.J.; Zhao, Y.; Zhou, M.; Zhu, S.; Lopez, A.D.; Murray, C.J.; Gakidou, E. Global, regional and national prevalence of overweight and obesity in children and adults 1980-2013: A systematic analysis. Lancet. Vol. 384. Num. 9945. 2014. p. 766-81.

-Pereira, M.S.; Schaefer, J.C.F; Dutra, M.C.; Uliano, E.J.M.; Jesus, C.R.; Silvestre, B.C.; Machado, D.F.G.P.; Trevisol, D.J.; Schuelter-Trevisol, F. Prevalência de obesidade geral e central na população adulta na cidade de Tubarão, Santa Catarina: um estudo de base populacional. Scientia Medica. Vol. 24. Num. 3. 2014. p. 245-53.

-Powell, J. Censored regression quantiles. Journal of Econometrics. Vol. 32. 1986. p. 143-55.

-R Core Team. R: A language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria. 2013. Disponível em: <http://www.R-project.org/>. Acesso em: 21/11/2018.

-Salas, M.M.; Gómez, L.R.; Martínez, D.E.; Soto, J.J.J.; Martín-Ramiro, J.J. Relacion entre la jornada laboral y las horas de sueno com el sobrepeso y la obesidade em la población adulta española según los datos de la Encuesta Nacional de Salud 2012. Revista Espanhola de Salud Pública. Vol. 91. 2017. p. 1-10.

-Santos, B. Modelos de regressão quantílica. Dissertação de Mestrado. São Paulo. 2012.

-Souza, S. A. Modelagem da obesidade adulta nas nações: uma análise via modelos de regressão beta e quantílica. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal da Paraíba. João Pessoa. 2017.

-Zapata, M.E.; Bibiloni M.M.; Tur, J.A. Prevalence of overweight, obesity, adbominal-obesity and short sature of adult populacion of Rosario, Argentina. Nutrición Hospitalaria. Vol. 33. Num. 5. 2016. p. 1149-1158.

Publicado
2020-05-17
Cómo citar
Souza, S. de A., Silva, A. B., Cavalcante, U. M. B., Bezerra Luna Lima, C. M., & de Souza, T. C. (2020). Modelado de la obesidad en adultos en las naciones a través del modelo de regresión por cuantiles. Revista Brasileña De Obesidad, Nutrición Y Pérdida De Peso, 13(82), 992-1004. Recuperado a partir de https://www.rbone.com.br/index.php/rbone/article/view/1106
Sección
Artículos Científicos - Original