Jornal Internacional de Medicina Física e Reabilitação
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Abstrato

Tentativa de aumentar a precisão preditiva na análise de regressão logística binária

Makoto Tokunaga, Koichiro Yonemitsu e Hiroyuki Yonemitsu

Objetivo: É necessário melhorar a precisão preditiva da análise de regressão logística binária. Este estudo teve como objetivo esclarecer se a análise de regressão logística binária usando ganho de Medida de Independência Funcional (FIM) (um valor binário 0/1) como uma variável dependente aumenta a precisão preditiva quando a FIM na admissão (FIMa) é categorizada ou quando múltiplas fórmulas preditivas são criadas.

Métodos: A população do estudo consistiu em 2.542 pacientes com AVC admitidos em enfermarias de reabilitação de convalescentes no Japão. Comparamos a precisão preditiva do ganho de FIM entre uma fórmula usando FIMa como dados quantitativos (A), uma fórmula que categorizou FIMa em 4 grupos (B) e duas fórmulas preditivas (C).

Resultado: A precisão preditiva dessas fórmulas, em ordem decrescente, foi C (76,3%), B (76,0%) e A (68,4%).

Conclusão: Ainda mais do que usar FIMa como dados quantitativos, a precisão preditiva do ganho de FIM foi aumentada categorizando FIMa em 4 grupos ou criando duas fórmulas preditivas.