Modelo estadístico predictivo para el padecimiento de pie diabético en pacientes con diabetes mellitus tipo II

• Principais autores: Raúl López Fernández (Autor), Rachel Yanes Seijo (Autor), Pedro Roberto Suárez Surí (Autor), Raidell Avello Martínez (Autor), Miriam Gutiérrez Escobar (Autor), Ronald Mauricio Alvarado Flores (Autor)
• Formato: Livro
• Publicado em: Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas. Cienfuegos, 2016-02-01T00:00:00Z.
• Assuntos: article
• Acesso em linha: Connect to this object online.
• Notes: 1727-897X
• Keywords: diseño; modelos estadísticos; pie diabético; predicción; diabetes mellitus tipo 2; calidad de vida; Medicine (General); R5-920; Public aspects of medicine; RA1-1270
• Source: Medisur, Vol 14, Iss 1, Pp 42-52 (2016)

<p><strong>Fundamento</strong>: La necesidad de prever y estudiar el padecimiento de pie diabético es una cuestión primordial y representa un gran reto médico, disminuir el padecimiento de pie diabético puede traducirse en resultados positivos para mejorar la calidad de vida de estos pacientes, además de la incidencia en el aspecto socioeconómico, debido a la alta prevalencia de la diabetes en la población laboralmente activa.<br /><strong>Objetivo</strong>: diseñar un modelo estadístico predictivo para el padecimiento de pie diabético en pacientes con diabetes mellitus tipo II.<br /><strong>Métodos</strong>: se realizó un estudio descriptivo, con pacientes atendidos en la Clínica del Diabético de Cienfuegos, en el período 2010-2013. Como varibles, se analizaron los factores de riesgo que influyeron de forma significativa en el padecimiento de pie diabético. Para la elaboración del modelo se emplearon técnicas multivariadas de regresión logística binaria y árboles de decisión con algoritmo de detector automático de interacciones mediante Chi-cuadrado.<br /><strong>Resultados</strong>: se obtuvieron dos modelos que se comportaron de forma similar a partir de los criterios de comparación considerados con este propósito: porcentaje de clasificación correcta, sensibilidad y especificidad. Se estableció la validación a través de la curva característica de funcionamiento del receptor. El modelo con algoritmo de detector<em> </em>automático de interacciones mediante Chi-cuadrado fue el de mejores resultados predictivos.<strong><br />Conclusión</strong>: el uso de los árboles de decisión a través del algoritmo de detector<em> </em>automático de interacciones mediante Chi-cuadrado, garantiza una capacidad predictiva adecuada, factible para ser aplicada en la Clínica del Diabético del municipio de Cienfuegos, provincia Cienfuegos.</p>