Prediction of type 2 diabetes mellitus in ecuadorian patients through binary logistic regression

Authors

  • Carlos Valverde González
  • Jenny Maribel Moya Arizaga
  • Daniela Abigail Cobo Álvarez

Keywords:

Diabetes mellitus type 2, arterial hypertension, family history, alcohol consumption, obesity

Abstract

Introduction: Worldwide, there is a steady increase in the frequency of type 2 Diabetes mellitus (DM2), which makes it necessary to take preventive measures.

Objective: The objective of the study was to predict DM2 through binary logistic regression in a health institution in Santo Domingo, Ecuador.

Methods: The study was predictive, analytical, retrospective, observational and cross-sectional. The population consisted of 324 patients from a health institution in Santo Domingo, Ecuador. The statistical procedure focused on binary logistic regression. SPSS 26 software was used. Initially, the Chi-square test (X2) was applied to evaluate the associations between DM2 and each predictor variable separately. To evaluate the predictive capacity of the model, Cohen's Kappa test was used.

Results: The variables of arterial hypertension, family history, sedentary lifestyle and obesity were shown to be highly significant in the prediction of DM 2, whereas alcohol consumption does not seem to have a significant influence in this context. The Kappa value of 0.514 was indicative of moderate to substantial agreement, suggesting that the model was effective in predicting DM2 in this population.

Conclusions: The study confirmed the alternative hypothesis (H1) by finding that the variables of arterial hypertension, family history, sedentary lifestyle, and obesity were significantly related to DM2 in the population studied. At the same time, it found no significant evidence to support the influence of alcohol consumption in the prediction of DM2 in this population.

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Published

2023-11-21

How to Cite

1.
Valverde González C, Moya Arizaga JM, Cobo Álvarez DA. Prediction of type 2 diabetes mellitus in ecuadorian patients through binary logistic regression. Rev Cubana Inv Bioméd [Internet]. 2023 Nov. 21 [cited 2025 Jul. 11];42(2). Available from: https://revibiomedica.sld.cu/index.php/ibi/article/view/3092

Issue

Vol. 42 (2023): Suplemento especial: Congreso Científico Internacional de Investigación y Desarrollo UNIANDES 2023

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