Análisis clasificatorio de las gestantes según vía de culminación del parto aplicando regresión logística binaria

Abstract

En el presente estudio se tiene como objetivo primordial describir y predecir la vía de culminación de parto en gestantes (Normal o por cesárea) mediante un modelo logístico binario y como objetivo secundario identificar los factores asociados que permiten determinar si una gestante tendrá una vía de culminación de parto: normal o por cesárea. Luego se realizará el análisis de regresión logística binaria con el fin de encontrar el mejor modelo que explique la variable de interés en función a las siguientes variables independientes: complicaciones de la madre, edad de la madre, edad gestacional, número de bebes, peso del bebe por nacer, talla del bebe por nacer y perímetro cefálico del bebe por nacer. Los principales resultados que presentamos son: Tasa de clasificación según vía de culminación del parto en gestantes 88.5%; el coeficiente de determinación del modelo 65.9%, pruebas estadísticas de Hosmer y Lemeshow 0.760, lo cual verifica que nuestros datos se ajustan al modelo logístico binario, la tasa de mala clasificación del modelo validada mediante validación cruzada con 11.65%, siendo un error de estimación bajo y aceptable.

The main purpose of the following study is to be able to describe and predict the appropriate delivery process in pregnant women. (Normal labor or Caesaream section) using an in depth binary logistic regresion. A secondary objetive will be to be able to identifi different factors that help determine the type of delivery expectan mother should receive. To obtain the desired results an in depth binary logistic regression analysis will be conducted. This is dude to the fact that variable in question is dichotomous (two typeof deliveries: normal labor and C-section). The objetive of the investigation will be to find a specific model that successfully explain the relationship between the main variable and the following independent variables: complications with the mother, mother’s age, gestional age of the newborn, number of babies, newborn’s weight and height and cephalic perimeter. The main results presented are as following: Rate of classification depending on the delevery process 88.5%; a 65.9% coefficient of determination of the model; In regards to the Hosmer-Lemershow test we obtain a number of 0.760. This allows us to veriy that our data is in line with the binary logistic regression model; finally we got a bad classification of the model rate validated through cross-validation of 11.65%. This make it a low estimation rate and thus acceptable.