Identificação de alguns factores de risco para a obesidade e visualização da informação

A obesidade tem se apresentado como uma doença de preocupação mundial e que precisa de medidas preventivas por conta de um crescimento significativo em termos globais. A patologia obesidade potencializa o desenvolvimento de doenças futuras como a hipertensão, diabetes, cardiopatias, e o câncer. Para o estudo da obesidade é pertinente analisar não só as questões genéticas, mas também as clínicas e as sócios-demográficas. O objetivo desse trabalho é identificar alguns fatores de riscos a obesidade e buscar maior visibilidade da informação, apoiando a comunidade médica e cientifica a buscar tratamentos preventivos, personalizados visando o combate, proporcionando melhor qualidade de vida a sociedade como um todo. Nesta dissertação foi investigada o perfil de 714 pacientes relacionados a variáveis sociais, clínicas e genéticas usando técnicas univariadas, bivariadas e o modelo de Regressão Logística que foi fundamental para identificação dos fatores de risco para a obesidade. A visualização da informação como uma ferramenta de apresentação também foi de grande importância para traçar o perfil do nosso paciente e dar apoio para melhores analises e tomada de decisões. Com o uso do software estatístico (SPSS) e de softwares computacionais na área da visualização da informação (Tableau Public e Power BI), foi possível identificar e propor um melhor modelo que melhor demostrasse as características e o conhecimento sobre a obesidade.

Name thesis:degree_name

Dissertação de Mestrado em Bioestatística e Biometria apresentada à Universidade Aberta

Year dc:date.issued

2022

Author dc:creator

• Carvalho, Janaína Maria Trinchão Silva

Advisors dc:contributor.advisor

• Oliveira, Teresa
• Carolino, Elisabete

• Regressão logística
• Visualização de informação
• Obesidade
• Logistic regression
• Information visualization
• Obesity

Language dc:language.iso

por

Identifier URI

urn:tid:203103122

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/12476