2026-09-23T20:12:02Zhttps://repositorioaberto.uab.pt/server/oai/requestoai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/124762025-01-15T18:48:05Zcom_10400.2_15393com_10400.2_15392col_10400.2_3058
Oliveira, Teresa
Carolino, Elisabete
Carvalho, Janaína Maria Trinchão Silva
2022-11-03T12:43:33Z
2022-11-03T12:43:33Z
2022-06-21
2022-11-03
Carvalho, Janaína Maria Trinchão Silva - Identificação de alguns factores de risco para a obesidade e visualização da informação [Em linha]. [S.l.]: [s.n.]: 2022. 164 p.
http://hdl.handle.net/10400.2/12476
urn:tid:203103122
203103122
A obesidade tem se apresentado como uma doença de preocupação
mundial e que precisa de medidas preventivas por conta de um crescimento
significativo em termos globais. A patologia obesidade potencializa o
desenvolvimento de doenças futuras como a hipertensão, diabetes, cardiopatias, e
o câncer. Para o estudo da obesidade é pertinente analisar não só as questões
genéticas, mas também as clínicas e as sócios-demográficas.
O objetivo desse trabalho é identificar alguns fatores de riscos a obesidade
e buscar maior visibilidade da informação, apoiando a comunidade médica e
cientifica a buscar tratamentos preventivos, personalizados visando o combate,
proporcionando melhor qualidade de vida a sociedade como um todo.
Nesta dissertação foi investigada o perfil de 714 pacientes relacionados a
variáveis sociais, clínicas e genéticas usando técnicas univariadas, bivariadas e o
modelo de Regressão Logística que foi fundamental para identificação dos fatores
de risco para a obesidade.
A visualização da informação como uma ferramenta de apresentação
também foi de grande importância para traçar o perfil do nosso paciente e dar apoio
para melhores analises e tomada de decisões.
Com o uso do software estatístico (SPSS) e de softwares computacionais na
área da visualização da informação (Tableau Public e Power BI), foi possível
identificar e propor um melhor modelo que melhor demostrasse as características
e o conhecimento sobre a obesidade.
Obesity has presented itself as a disease of global concern and that needs
preventive measures due to significant growth in global terms. Obesity pathology
enhances the development of future diseases such as hypertension, diabetes, heart
disease, and cancer. For the study of obesity, it is pertinent to analyze not only
genetic issues, but also clinical and socio-demographic ones.
The objective of this work is to identify some risk factors for obesity and seek
greater visibility of information, supporting the medical and scientific community to
seek preventive treatments, personalized aiming to combat, providing better quality
of life to society as a whole.
In this dissertation, the profile of 714 patients related to social, clinical and
genetic variables was investigated using univariate, bivariate techniques and the
Logistic Regression model, which was fundamental for the identification of obesity
risk factors.
The visualization of information as a presentation tool was also of great
importance to outline the profile of our patient and provide support for better analysis
and decision making.
With the use of statistical software (SPSS) and computer software in the area
of information visualization (Tableau Public and Power BI), it was possible to identify
and propose a better model that better demonstrated the characteristics and
knowledge about obesity.
por
Regressão logística
Visualização de informação
Obesidade
Logistic regression
Information visualization
Obesity
Identificação de alguns factores de risco para a obesidade e visualização da informação
master thesis
Dissertação de Mestrado em Bioestatística e Biometria apresentada à Universidade Aberta
Publication
03:Saúde de Qualidade
04:Educação de Qualidade
openAccess
masterThesisopen.access