Obesidade adulta em regiões da África: uma análise via modelos de regressão beta
DOI:
https://doi.org/10.5902/2236583470075Palavras-chave:
Modelo de regressão beta, Obesidade, ÁfricaResumo
Objetivo: modelar a proporção de adultos do continente africano no ano de 2016 por meio de covariáveis. Método: modelo de regressão beta, o conjunto de dados utilizado no estudo foi coletado no site da Organização Mundial da Saúde (OMS), provenientes de 43 países pertencentes ao continente africano, divididos em 5 regiões da África. As variáveis utilizadas no estudo foram a proporção de adultos obesos (y) como variável resposta, e como variáveis explicativas foram utilizadas as variáveis expectativa de vida ao nascer (em anos) (x1); álcool (consumo per capita registrado) (x2); prevalência de atividade física insuficiente (x3); regiões da África (x4); IMC médio (x5); excesso de peso entre crianças (5-9 anos) (x6); e prevalência estimada de depressão (x7). As análises foram realizadas no software R, utilizando o pacote betareg. Resultados: O modelo de regressão beta com dispersão variável se mostrou adequado. As covariáveis que influenciam a proporção de adultos obesos são: a expectativa de vida ao nascer (em anos) (x1), prevalência de atividade física insuficiente (x3), IMC médio (x5), e excesso de peso entre crianças (5-9 anos) (x6), para o modelo da média, e as covariáveis IMC médio (x5) e prevalência estimada de depressão (x7), para o modelo da precisão. Todas as covariáveis, foram significativas ao nível de 10% de significância. Todas as covariáveis para o modelo da média, exceto x1, apresentaram efeito positivo sobre a variável resposta (y), e no modelo para a precisão tanto x5 quanto x7 apresentaram efeito negativo. Considerações finais: com este estudo espera-se apresentar uma abordagem adequada para modelagem de dados da proporção de adultos obesos, a divulgação do modelo de regressão beta e a identificação de fatores de risco para a obesidade.
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Referências
de Oliveira Marques D e Quintilio MSV. Farmacologia da obesidade e riscos das drogas para emagrecer. Revista Coleta Científica. 2021;5(9):38-49.
Radaelli M, Pedroso RC e Medeiros LF. Farmacoterapia da obesidade: Benefícios e Riscos. Saúde e Desenvolvimento Humano. 2016;4(1):101-115.
Linhares RdS, Horta BL, Gigante DP, Dias-da-Costa JS, Olinto MTA.Distribuição de obesidade geral e abdominal em adultos de uma cidade no sul do Brasil. Cadernos de Saúde Pública. 2012;28(3):438–447.
Santana BSB, Pires CML, e Schuengue CMdOL. A obesidade como um fator de impacto e problema na saúde pública, e seus fatores de influência. Anais do Seminário Científico do UNIFACIG, n. 4, 2019.
Souza SdA, Silva AB, Cavalcante UMB, Lima CMBL, Souza TCd. Obesidade adulta nas nações: uma análise via modelos de regressão beta. Cadernos de Saúde Pública. 2018; 34:e00161417.
Ferrari SLP, Cribari-Neto F. Beta regression for modelling rates and proportions. Journal of Applied Statistics. 2004;31(7):799–815.
Simas AB, Barreto-Souza W, e Rocha AV. Improved estimators for a general class of beta regression models. Computational Statistics e Data Analysis. 2010;54(2):348-366.
OMS. Organização Mundial da Saúde. Disponível em: < https://www.who.int/pt>. Acesso em: 26 de out. de 2022.
Guerriero ICZ. Resolução nº 510 de 7 de abril de 2016 que trata das especificidades éticas das pesquisas nas ciências humanas e sociais e de outras que utilizam metodologias próprias dessas áreas. Ciência & Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 21, n. 8, p. 2619-2629, ago. 2016.
R Core Team. R: A language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria. 2022.
Humbwavali JB. Situação nutricional e suas tendências em mulheres e crianças da África Subsaariana e fatores associados à desnutrição em uma população infantil de Luanda, Angola. 2016.
Souza SdA, Silva AB, Cavalcante UMB, Lima CMBL, Souza TCd. Modelagem da obesidade adulta nas nações via modelo de regressão quantílica. Revista Brasileira de Obesidade, Nutrição e Emagrecimento. São Paulo. v. 13. n. 82. 2019.
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