Modelo estadístico para predecir la prevalencia de desnutrición crónica infantil en los departamentos de Guatemala / Statistical Model to Predic Infant Chronic Undernutrition in Guatemala
Rev. Col. Méd. Cir. Guatem
;
156(2): 61-66, nov. 2017. tab
Article
in Spanish
| LILACS
| ID: biblio-986624
RESUMEN
Propósito: desarrollar un modelo estadístico predictivo de la prevalencia de desnutrición crónica infantil a nivel a nivel departamental en Guatemala. Material y método: se realizó un estudio ecológico, partiendo de 142 variables agrupadas en categorías relacionadas con las dimensiones demográfica, social, económica, política, de salud y de servicios de salud, utilizando la prevalencia de desnutrición crónica infantil como la variable dependiente. Los datos provienen de las bases de datos oficiales de 2014. Posteriormente se utilizó un modelo de regresión lineal múltiple para identificar las variables que mejor explican la desnutrición crónica infantil. Resultados: finalmente el modelo se construyó con 9 variables de alta significancia estadística y se obtuvo un R2 de 88% con un resultado significativo (p<0.001). Las variables asociadas con la desnutrición crónica infantil fueron: la pobreza, el ingreso familiar, la educación de la madre, la presencia de informalidad en el empleo, la presencia de diabetes en el hogar, la falta de acceso al agua potable y las bajas inversiones locales en la salud, el bajo per cápita en salud y la falta de acceso a servicios públicos. (AU)
Full text:
Available
Index:
LILACS (Americas)
Main subject:
Poverty
/
Rural Areas
/
Models, Statistical
/
Malnutrition
/
Diabetes Mellitus
/
Employment
/
Maternal Nutrition
Type of study:
Prevalence study
/
Prognostic study
/
Risk factors
/
Screening study
Limits:
Child, preschool
/
Female
/
Humans
/
Infant
/
Infant, Newborn
Country/Region as subject:
Central America
/
Guatemala
Language:
Spanish
Journal:
Rev. Col. Méd. Cir. Guatem
Year:
2017
Type:
Article
Affiliation country:
Guatemala
Institution/Affiliation country:
Universidad Rafael Landivar/GT
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