Predicția obezității prin modelarea aplicației de distribuție a IMC la datele anchetei naționale din Mexic,

Goro Yamada, Carlos Castillo-Salgado, Jessica C Jones-Smith, Lawrence H Moulton, Predicția obezității prin modelarea distribuțiilor IMC: aplicație la datele anchetei naționale din Mexic, Columbia și Peru, 1988-2014, Revista Internațională de Epidemiologie, Volumul 49, Număr 3, iunie 2020, paginile 824–833, https://doi.org/10.1093/ije/dyz195

prin

Abstract

Predicția viitoarelor modele de obezitate este crucială pentru o planificare strategică eficientă. Cu toate acestea, schimbarea disproporționată a distribuției indicelui de masă corporală (IMC) reprezintă provocări speciale. Modelarea flexibilă a formei distribuțiilor IMC poate îmbunătăți performanța predicției.

Am folosit date din anchete naționale repetate de sănătate efectuate în Mexic, Columbia și Peru la patru sau cinci puncte de timp între 1988 și 2014. Datele din toate sondajele, cu excepția ultimului sondaj, au fost utilizate pentru a construi modele de predicție pentru trei indicatori de obezitate (IMC mediu, prevalența obezității și prevalența obezității) pentru momentul ultimului sondaj. Le-am evaluat performanța utilizând curbele prezise, ​​erorile absolute de predicție și compararea distribuțiilor reale și previzionate. Cu o metodă, am modelat forma distribuțiilor IMC, presupunând că IMC urmează o distribuție Box-Cox Power Exponential (BCPE), ai cărei parametri au fost modelați în funcție de intervalul sau grupele de vârstă nominale de 5 ani, timpul și termenii lor de interacțiune. Într-o a doua metodă, am modelat fiecare dintre indicatorii obezității direct în funcție de aceleași covariate folosind regresia cuantilă și logistică.