Predicción de accidente cerebrovascular utilizando regresión logística

Abstract

Los datos de ensayos clínicos abiertos proporcionan una valiosa oportunidad para que los investigadores de todo el mundo evalúen nuevas hipótesis, validen los resultados publicados y colaboren para obtener avances científicos en la investigación médica. Aquí se presenta un conjunto de datos de salud para la predicción no invasiva de accidentes cerebrovasculares, que contiene datos de 219 sujetos. El conjunto de datos cubre un rango de edad de 20-89 años y registros de enfermedades incluyendo hipertensión y diabetes. La adquisición de datos se llevó a cabo bajo el control de las condiciones y especificaciones experimentales estándar. La variable de respuesta utilizada es si se produjo o no el accidente cerebrovascular, sea este no hemorrágico o hemorrágico. Los predictores utilizados fueron la edad, el índice de masa corporal, el nivel de azúcar en la sangre, la presión arterial sistólica y diastólica, la frecuencia cardíaca y el género. Mediante el uso de la regresión logística, se obtuvo una buena precisión de modelado, donde los predictores que tienen un efecto significativo (alfa <0,05) son la edad, el índice de masa corporal, la presión arterial diastólica y el tipo de diabetes.