RESUMO
Introducción: La calidad de vida ha sido una preocupación e interés para los investigadores, es definida como constructo social con limitaciones para su estudio, que se enmarcan en tres grupos de problemas: conceptuales, metodológicos e instrumentales. Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo para el vaticinio de baja calidad de vida relacionada con la salud en mujeres de edad mediana. Métodos: Investigación de desarrollo tecnológico (I+D+I). Se estipuló un tamaño de muestra de 532 mujeres, para la validación del modelo, se escogieron por muestreo simple aleatorio a 200 mujeres de edad mediana. Variables utilizadas: edad, edad de la menopausia, apoyo familiar percibido, cantidad de enfermedades e intensidad del síndrome climatérico. Resultados: Se creó un modelo estadístico para el vaticinio de la baja calidad de vida relacionada con la salud, se presentan la aplicación de la regresión logística múltiple. En esta se aprecia el ajuste del modelo, evaluado por el estadígrafo X2 de Hosmer y Lemeshow (X2 Hosmer-Lemeshow = 8,656), que resultó significativo (p = 0,374). Conclusiones: El incremento de la edad en años, el apoyo familiar percibido y la intensidad del síndrome climatérico constituyen factores de riesgo de baja calidad de vida relacionada con la salud en las mujeres investigadas.El modelo estadístico es adecuado para su uso en el vaticinio de la baja calidad de vida relacionada con la salud en mujeres de edad mediana(AU)
Introduction: Quality of life has been a concern and interest for researchers. It is defined as a social construct with limitations for its study, which are framed into three groups of problems: conceptual, methodological and instrumental. Objective: To develop a predictive model of low quality of life related to health in middle-aged women. Methods: Technological development research (R+D+I). A sample size of 532 women was chosen. For the validation of the model, 200 middle-aged women were chosen by simple random sampling. The variables used were age, age at menopause, perceived family support, number of illnesses, and intensity of climacteric syndrome. Results: A statistical model was created for predicting low quality of life related to health. The application of multiple logistic regression is presented. This shows the fit of the model, evaluated by Hosmer and Lemeshow's X2 statistic (X2 Hosmer-Lemeshow=8.656), which was significant (P=0.374). Conclusions: Age increase in years, perceived family support and intensity of climacteric syndrome are risk factors for low quality of life related to health in the women investigated. The statistical model is suitable to be used for predicting low quality of life related to health in middle-aged women(AU)