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Análisis estadístico de los factores de riesgo asociados a las patologías de la columna lumbar para la población empleada / Statistical analysis of risk factors associated with lumbar spine pathologies for the employed population
Mena, Vanessa; Fernández, Daniel; Guevara, Patricia.
  • Mena, Vanessa; Universidad Central del Ecuador - Facultad de Ciencias Económicas. Quito. EC
  • Fernández, Daniel; Universidad Politécnica de Cataluña-Barce-lonaTech (IMTech) -. Barcelona. ES
  • Guevara, Patricia; Universidad de las Fuerzas Armadas (ESPE). Quito. EC
Rev. Fac. Cienc. Méd. (Quito) ; 47(2): 9-17, Jul 01, 2022.
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1526654
RESUMEN

Objetivo:

Determinar los factores de riesgo de patologías lumbares en pacientes empleados y afiliados al sistema de salud, a partir de la exploración física, hábitos, antecedentes personales y factores de riesgo laborales. Material y

Métodos:

El diseño del estudio es retrospectivo, transversal. En una muestra de 668 adultos trabajadores del Ecuador, se aplicó y evaluó el modelo predictivo de respuesta binaria logit para identificar factores de riesgo y se usaron métodos de aprendizaje supervisado (árboles de clasificación) para clasificar a los pacientes según el grado de patología lumbar.

Resultados:

El modelo predictivo logístico presentó una sensibilidad del 62,5%, una especificidad del 63,7%, el área bajo la curva ROC fue 0,63 y se determinó una precisión del 63,4%.

Conclusión:

Los factores que aumentan el riesgo de la patología de columna lumbar más frecuente (lumbalgia) y en orden de importancia en los pacientes son menor edad, sexo femenino, tienden a exponerse a factores de riesgo psicosocial en su trabajo
ABSTRACT

Objective:

Determine the risk factors of lumbar pathologies in patients employed and affi-liated with the health system, based on physical examination, habits, personal history, and occupational risk factors.Materials and

Methods:

The study design is retrospective, cross-sectional. In a sample of 668 adult workers from Ecuador. The binary logit response predictive model was applied to identify risk factors and supervised learning methodology (classification trees) was used to classify patients according to the degree of lumbar pathology.

Results:

The logistic predictive model has a sensitivity of 62.5%, a specificity of 63.7%, the area under the ROC curve was 0.63, and precision of 63.4% was determined.

Conclusion:

The factors that increase the risk of the most frequent lumbar pathology (low back pain) in order of importance in patients are younger age, female sex, tend to be expo-sed to psychosocial risk factors at work, and lower risk of having mechanical factors.

Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Occupational Risks / Occupational Health / Low Back Pain Limits: Adult / Humans Language: Spanish Journal: Rev. Fac. Cienc. Méd. (Quito) Journal subject: Medicine Year: 2022 Type: Article Affiliation country: Ecuador / Spain Institution/Affiliation country: Universidad Central del Ecuador - Facultad de Ciencias Económicas/EC / Universidad Politécnica de Cataluña-Barce-lonaTech (IMTech) -/ES / Universidad de las Fuerzas Armadas (ESPE)/EC

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