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José Antonio Cernuda Martínez, Sofía Osorio Álvarez, Andrea Fernández García
Objetivo: conocer la relación entre la obesidad y algunas variables socioeconó - micas y conductuales en España, y deter - minar un modelo predictivo entre dichas variables.
Material y métodos: se diseñó un es - tudio ecológico para relacionar la tasa de obesidad en adultos (variable dependien - te) y el producto interior bruto (PIB), la tasa de estudios universitarios, la tasa de abstemios, la tasa de bebedores de ries - go, la tasa de fumadores, la tasa de gran - des fumadores, la tasa de consumo insu - ficiente de frutas y verduras y la tasa de sedentarismo (variables independientes) Se realizaron regresiones lineales simples entre la variable dependiente y cada varia- ble independiente, y se estimó, mediante regresión lineal múltiple, un modelo pre- dictor entre obesidad y las variables inde - pendientes.
Resultados: las variables estadísticamen- te significativas para una mayor tasa de obesidad fueron un PIB bajo, una baja tasa de titulados universitarios y tasas elevadas de grandes fumadores. De ellas, el PIB fue la más influyente.
Conclusiones: un mayor PIB, una mayor tasa de personas con estudios universitarios y una mayor tasa de grandes fumadores se relacionan significativamente con menores tasas de obesidad.
Objective: to know the relationship between obesity and some socioeconomic and beha - vioral variables in Spain, and to determine a predictive model between these variables.
Material and methods: an ecological study was designed to relate the rates of obesity in adults (dependent variable) and GDP, the rate of university studies, the abstainers rate, the rate of risk drinkers, the rate of smokers, the rate of heavy smokers, the rate of insufficient consumption of fruits and vegetables and the rate of sedentary lifestyle (independent varia - bles). Simple linear regressions were performed between the dependent variable and each independent variable, and a predictive model between obesity and independent variables was estimated by multiple linear regression.
Results: the statistically significant variables for a higher rate of obesity were a low GDP, a low rate of university graduates and high rates of heavy smokers. Of these, GDP was the most influential.
Conclusions: a higher GDP, a higher rate of people with university studies and a higher rate of heavy smokers are significantly related to lower rates of obesity
