Prediction of body mass index probability from waist circumference
Keywords:
Body Mass Index, waist circumference, simple linear regression, regression model, nutritional indicatorsAbstract
Introduction: Body Mass Index and waist circumference are useful both in epidemiological research and clinical practice as nutritional and metabolic indicators.
Objective: To calculate the probability of Body Mass Index from waist circumference using a simple linear regression model in children from a community in the Ecuadorian Sierra region.
Methods: The study was predictive, observational, prospective, analytical and cross-sectional. The study population consisted of 207 children (5 to 12 years old) of both sexes. The simple linear regression model was applied.
Results: Pearson's linear correlation coefficient (R) was 0.601 indicating a moderate-strong direct association between the variables. The coefficient of determination (R-squared) revealed that 36.1 % of the BMI variability can be explained by the behavior of waist circumference. The root mean square of the regression model (417.947) was much higher than the residual root mean square (3.615), determining a highly significant Snedecor's F value (F=115.619; p<0.001). The unstandardized constant was 6.034 and the unstandardized beta regression coefficient for waist circumference was 0.193, highly significant (p<0.001). The simple linear regression equation generated from the coefficients was: y = 6.034 + 0.193 x.
Conclusions: This model explained 36.1% of the variability of BMI and it was concluded that, for each cm increase in waist circumference, BMI increased by 0.193 kg/m2 on average, with all other factors remaining constant.
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