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Maite Oviedo Gutierrez, Jhoseline Gonzalez Roca, Carlos Viviano Llave, María del Carmen Taype Aylas
Objetivo: establecer el modelo predictivo para la presencia de anemia en ingresantes universitarios de Lima metropolitana. Materiales y métodos: el estudio primario corresponde al tipo correlacional, observacional y transversal. La población estuvo conformada por 308 ingresantes universitarios de ambos sexos. Se trabajaron variables cualitativas (la presencia de anemia, sexo, grupo etario, región, ingreso con Beca 18 e intervención nutricional) analizadas por medio del análisis de correspondencia múltiple y regresión logística por modelos anidados. Para el análisis estadístico se utilizó el programa Stata versión 15. Resultados: el análisis de correspondencia múltiple mostró que “Con presencia de anemia”, “Sierra Norte” y “Masculino” están más relacionadas entre sí. El análisis de Regresión Logística por modelos anidados permitió seleccionar las variables independientes “Región” y “Sexo” como las únicas que aportan al modelo. Los Odds Ratio del modelo final de regresión logística indicaron que una persona que viene de la sierra norte tiene 20.5 veces más riesgo de presentar anemia que una persona de la costa y que una persona que viene de la sierra central tiene 6.8 más riesgo de presentar anemia que una persona de la costa, además una persona de sexo masculino presenta 3.7 veces más riesgo de presentar anemia que el sexo femenino. Conclusión: el modelo final elegido logró 91.2% de correcta clasificación de todos los casos, 45.5% de sensibilidad y 96.7% de especificidad, todo con un umbral de respuesta positiva de 0.5.
Objective: to establish the predictive model for the presence of anemia in university entrants of metropolitan Lima. Materials and methods: the primary study corresponds to the correlational, observational, and cross-sectional type. The population consisted of 308 adolescent and young university entrants of both sexes. Only qualitative variables (the presence of anemia, sex, age group, region, admission with Beca 18 and nutritional intervention) were analyzed through multiple correspondence analysis and logistic regression by nested models. Stata version 15 was used for statistical analysis. Results: the multiple correspondence analysis showed that "With the presence of anemia", "Sierra Norte" and "Masculine" are more related to each other. The Logistic Regression analysis by nested models allowed selecting the independent variables "Region" and "Sex" as the only ones that contribute to the model. The Odds Ratio of the final logistic regression model indicated that a person coming from the northern highlands has 20.5 times more risk of presenting anemia than a person from the coast and that a person coming from the central highlands has 6.8 times more risk of presenting anemia than a person from the coast. In addition, a male presents 3.7 times more risk of presenting anemia than the female sex. Conclusion: the final model chosen achieved 91.2% correct classification of all cases, 45.5% sensitivity, and 96.7% specificity, all with a positive response threshold of 0.5.
