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Type: TESE
Title: Exploração de metodos de seleção de variaveis pela tecnica de regressão logistica para analise de dados epidemiologicos
Title Alternative: Exploration of variable selection methods by logistic regression techniques for epidemiologic data analysis
Author: Silva, Cleide Aparecida Moreira
Advisor: Moreira Filho, Djalma de Carvalho, 1950-
Filho, Djalma de Carvalho Moreira
Abstract: Resumo: Neste trabalho foi discutida a aplicação de dois métodos distintos de seleção de variáveis e modelos na análise de regressão logística múltipla: modelo hierarquizado e modelo selecionado pelo critério stepwise. Em um estudo caso-controle não-pareado realizado para identificar fatores de risco para o óbito neonatal em Campinas-SP foram analisadas variáveis sócio-econômicas, de morbidade materna e relacionadas à atenção à saúde. Foram selecionados 117 casos e 234 controles e as informações adicionais obtidas por meio de entrevista domiciliar. Pela análise de regressão logística múltipla com modelo hierarquizado foram identificados como fatores de risco para o óbito neonatal a renda familiar, a naturalidade da mãe, o número de moradores do domicílio, presença de sangramento vaginal, parto antecipado por problema de saúde, o número de orientações recebidas durante o pré-natal, a escolha do hospital para o parto, o tempo entre a internação e o parto, a idade gestacional, baixo peso ao nascer e Apgar do quinto minuto. As diferenças encontradas no modelo selecionado pelo critério stepwise foram: renda familiar que se mostrou associada à escolha do hospital, internação por problemas de saúde associada ao sangramento vaginal e naturalidade da mãe, contemplada apenas no modelo hierarquizado e associada ao parto precipitado. Houve também a inclusão de uma interação entre número de orientações recebidas e parto precipitado. A modelagem hierarquizada permitiu que variáveis associadas entre si ficassem no modelo final (colinearidade). A exploração das relações entre as variáveis foi realizada quando se empregou o procedimento stepwise. Independentemente da escolha do processo de seleção de variáveis ou modelo existem pontos que devem ser relevados: revisão exaustiva da literatura sobre o evento em estudo, análise univariada cuidadosa e avaliação das inter-relações ente as variáveis

Abstract: n this work it was discussed the application of two methods for selection of predictor variables and models in multiple logistic regression analysis: hierarchical model and a stepwise model. In a case-control study conduced to identify risk factors associated to neonatal mortality in Campinas, São Paulo, the effects of socio-economic, maternal morbidity and health care were studied. The study included 117 cases and 234 controls and the supplementary data were obtained from household interviews. The multiple logistic regression analysis, in a hierarchical model, identified as associated to neonatal death risk: income, immigration, number of dwellers, the choice of delivery hospital, vaginal bleeding, early delivery due to health problems, time elapsed between hospital admission and delivery, number of orientations received, gestational age, low birth weight and APGAR score at 5th minute. The differences found for the stepwise model were: income was associated with the choice of delivery hospital, vaginal bleeding was associated with early delivery due to health problems and immigration. Immigration was selected only by the hierarchical model and was associated with early delivery due to health problems. A interaction effect between number of orientations received and early delivery due to health problems was included in model selected by the stepwise procedure. The hierarchical modeling allowed associated variables to be in the final model (collinearity). The inter-relation between variables was investigated with the stepwise procedure. Independently of the choice of the process of selection of variables or models there are points that are important: exhaustive literature review, a careful univariate analysis and the evaluation of the relationships between two or more independent variables
Subject: Modelos logísticos
Modelos estatisticos
Mortalidade infantil
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2006
Appears in Collections:FCM - Tese e Dissertação

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