Introducción:

se evidencian progresos metodológicos hacia la optimización de los diseños de estudio y métodos analíticos en las interacciones genoma-ambiente en el asma, entre ellos los modelos de regresión logística.

Objetivo:

determinar un modelo de regresión logística binaria para identificar el riesgo de asma en pacientes pediátricos.

Métodos:

se realizó un estudio observacional, analítico, de casos y controles en pacientes asmáticos en la provincia de Pinar del Río, Cuba, en el periodo 2015-2019. La muestra quedó constituida por 735 casos, estableciendo una proporción de casos/controles de 1:2. A partir de las variables genéticas, infecciosas y ambientales se realizó un modelo de regresión logística binaria.

Resultados:

se comprobó estadísticamente la correspondencia entre los valores reales y pronosticados de la variable dependiente (p=0,602). El R2 de Nagelkerke indicó que los predictores utilizados explican el 87 % de la variabilidad de la variable dependiente. El modelo estimado clasificó correctamente el 94 % de los casos, con una sensibilidad del 93 % y una especificidad de 95 %. El modelo resultó del empleo de 11 variables, de ellas, cuatro correspondieron a los antecedentes familiares de asma, cuatro a variables infecciosas y tres variables ambientales.

Resultados:

se comprobó estadísticamente la correspondencia entre los valores reales y pronosticados de la variable dependiente (p=0,602). El R2 de Nagelkerke indicó que los predictores utilizados explican el 87 % de la variabilidad de la variable dependiente. El modelo estimado clasificó correctamente el 94 % de los casos, con una sensibilidad del 93 % y una especificidad de 95 %. El modelo resultó del empleo de 11 variables, de ellas, cuatro correspondieron a los antecedentes familiares de asma, cuatro a variables infecciosas y tres variables ambientales

Conclusiones:

el análisis multivariado permitió la conformación de un modelo para el cálculo de la probabilidad de asma a partir de la utilización de las tablas de riesgo en Pinar del Río, lo que conduce a la implementación de la medicina personalizada y el perfeccionamiento de la medicina preventiva en la atención primaria de salud.

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