Un modelo de regresión logística para evaluar la prevalencia del síndrome metabólico en la población general, Mérida, Venezuela

Introduccion: Esta investigacion ajusta un modelo para la prevalencia del Sindrome Metabolico y, evalua el nivel de acuerdo en la clasificacion de la poblacion general, area metropolitana, municipio Libertador de la ciudad de Merida, Venezuela, 2005, segun las variables PREV1 y PREV2, disenadas empleando criterios de NCPE-ATP III. Materiales y Metodos: Se propone el uso del coeficiente kappa de Cohen para medir dicho acuerdo. Se emplea el procedimiento propuesto por Nava y Sinha (2007), para ajustar un modelo de regresion logistica que relaciona la prevalencia de Sindrome Metabolico (SM), tambien conocido como Sindrome X, con las variables sexo, talla, peso, indice de masa corporal (IMC), alcohol, tabaco, sedentarismo, glucosa, HDL, trigliceridos, obesidad, clase social, edad y estado civil; considerando informacion referente a un grupo de 275 habitantes. Resultados discusion: Los resultados indican que las variables relacionadas en forma significativa con la presencia de SM son sexo, IMC, glucosa, HDL, trigliceridos y edad. Glucosa, HDL, trigliceridos e indice de masa corporal corregido, son variables que incrementan en forma significativa las posibilidades de prevalencia de SM. Conclusiones: Se concluye, que las mujeres tienen mayores posibilidades que los hombres de presentar SM; el valor obtenido para el coeficiente kappa de Cohen, indica que existe un alto acuerdo en la clasificacion de los individuos considerados en la investigacion segun las variables PREV1 y PREV2, es decir, cualquiera de esas variables puede usarse para determinar la prevalencia de SM. Introduction: This research sets a model for the prevalence of Metabolic Syndrome and evaluates the level of agreement in the classification of the general population, metropolitan area, Libertador municipality of the city of Merida, Venezuela, 2005, according to variables PREV1 and PREV2, designed using the criteria of theNCPEATPIII. Materials and methods: We propose the use of Cohen’s kappa coefficient to measure this deal. This paper uses the proposed procedure by Nava and Sinha (2007), to fit a logistic regression model that relates the prevalence of metabolic syndrome (MS) or syndrome X, with the variables sex, height, weight, CBMI, alcohol, snuff, sedentary lifestyle, glucose, HDL, triglycerides, obesity, social class, age and marital status, considering information on a group of 275 people. Results and discussion: Results shows that the variables significantly associated with the presence of MS are sex, CBMI, glucose, HDL, triglycerides and age. Glucose, HDL, triglycerides and CBMI, are variables that increases significantly the chances of prevalence of MS. Conclusions: We conclude that women are more likely than men to have SM; the value obtained for the Cohen kappa coefficient, indicate a high agreement on the classification of individuals considered in the investigation according to the variables PREV1 and PREV2, i.e. any of these variables can be used to determine the prevalence of MS.