Regressão logística aplicada a casos de anomalia congênita no estado de São Paulo em 2021

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dc.contributor.advisorSilvestre, Miriam Rodrigues [UNESP]
dc.contributor.authorCassaro, Leonardo Costa
dc.date.accessioned2024-01-03T11:53:46Z
dc.date.available2024-01-03T11:53:46Z
dc.date.issued2023-12-04
dc.description.abstractO objetivo desse trabalho é estudar os fatores que mais influenciam na má formação congênita, e assim conseguir conscientizar a população sobre os maiores riscos e que devem ser evitados. A escolha desse tema se deve ao fato de ser um assunto muito importante e que gera muito impacto na sociedade. Foi utilizado principalmente os conceitos práticos e teóricos da regressão logística múltipla para este relatório. Os dados que foram utilizados são do Sinasc (Sistema de informação de nascidos vivos), e para esse trabalho o foco foi nos nascidos vivos no estado de São Paulo no ano de 2021. Os modelos não ficaram bem ajustados. O modelo que teve o menor AIC teve apenas 51% de acurácia, o que indica que o modelo criado não corresponde aos dados reais. Por outro lado, foi possível identificar que as variáveis parto e apgar1 são significantes para o modelo, e que são significantes para a variável dependente idanomal (anomalia congênita sim ou não).pt
dc.description.abstractThe objective of this work is to study the factors that most influence congenital malformation, and thus be able to raise awareness among the population about the greatest risks that should be avoided. Choosing this theme must be a very important fact that generates a lot of impact on society. The practical and theoretical concepts of multiple logistic regression were mainly used for this work. The data used is from Sinasc (Live Birth Information System), and for this work the focus was on live births in the state of São Paulo in 2021. The models were not well adjusted. The model that had the lowest AIC had only 51% accuracy, which indicates that the model created does not correspond to the real data. On the other hand, it was possible to identify that the variables birth and apgar1 are significant for the model, and that they are significant for the dependent variable idenoma (congenital anomaly yes or no).en
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt
dc.identifier.citationCASSARO, Leonardo Costa. Regressão logística aplicada a casos de anomalia congênita no estado de São Paulo em 2021. Orientadora: Miriam Rodrigues Silvestre. 2023. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, 2023.pt
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11449/252311
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso abertopt
dc.subjectRegressão logísticapt
dc.subjectModelo logísticopt
dc.subjectAnálise multivariadapt
dc.subjectAnomalia congênitapt
dc.subjectEstatística descritivapt
dc.subjectCongenital anomalyen
dc.subjectRisk factorsen
dc.subjectMultiple logistic regressionen
dc.titleRegressão logística aplicada a casos de anomalia congênita no estado de São Paulo em 2021pt
dc.title.alternativeLogistic regression applied to cases of congenital anomaly in the state of São Paulo in 2021en
dc.typeTrabalho de conclusão de cursopt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Presidente Prudentept
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.undergraduatePresidente Prudente - FCT - Estatísticapt

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