Modelos de conjunto Fuzzy e de regressão logística para dados de obesidade

• Processo: 09/02725-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2010
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
• Pesquisador responsável: Liciana Vaz de Arruda Silveira
• Beneficiário: Diego Augusto Queijo
• Instituição Sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Assunto(s): Nutrição humana Índice de massa corporal Composição corporal Modelos lineares generalizados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Composição Corporal | Epidemiologia | Imc | modelos de conjuntos fuzzy | Modelos lineares generalizados | Nutrição | Modelagem

Resumo

Para estudar as causas da obesidade na população de moradores da região do Distrito Sul de Campinas, a orientanda de doutorado do Prof. Dr. Ricardo Carlos Cordeiro, Lia Thieme Oikawa Zangirolani, coletou dados, por meio de entrevista domiciliar, de uma amostra aleatória de 651 indivíduos (os controles do estudo caso-controle "Distribuição espacial do risco de dengue na região sul do município de Campinas (FAPESP 06/01224-6)"). No primeiro estágio amostral, a partir do cadastro de domicílios residenciais dos agentes comunitários de saúde, foram aleatoriamente sorteados 920 domicílios (15% a mais do inicialmente previsto para cobrir perdas). Foram coletados dados de identificação geral, como: nome, idade, sexo, anos de escolaridade, tipo de ocupação, dados de consumo alimentar e de composição corporal. O diagnóstico foi observado através do Índice de Massa Corporal (IMC), sendo este dividido em 2 categorias (uma: baixo peso e estrófico, outra: sobrepeso, obesidade tipo I e obesidade tipo II). Com base nos dados acima, pretende-se comparar uma técnica matemática, teoria dos conjuntos Fuzzy e uma técnica estatística (Regressão Logística). (AU)