Revista de Cardiologia Intervencionista Acesso livre

Abstrato

Doenças não transmissíveis no Burundi, Hipertensão e seus fatores de risco preditivos associados: abordagem de controle da pressão arterial elevada

Aranud Iradukunda

Este estudo trata em geral de doenças não transmissíveis e em particular da hipertensão e seus fatores de risco preditivos no Burundi. Uma amostra de 353 selecionados aleatoriamente de uma população de 4.380 pacientes admitidos em 2019 em um hospital militar e hospital universitário de ensino de Kamenge. Os fatores de risco preditivos foram realizados por regressão logística de efeito fixo. O resultado mostra que mais de 15% dos pacientes eram hipertensos. Os fatores de risco associados à hipertensão encontrados são idade avançada, insuficiência renal crônica, sobrepeso, nível educacional, tabagismo e histórico familiar de hipertensão. A coexistência de fatores de risco nos mesmos pacientes aumenta pelo menos 2 vezes a probabilidade de ter pressão alta permanente, tornando-se hipertensos. As maiores probabilidades são observadas em pacientes que são ao mesmo tempo fumantes, com sobrepeso, com insuficiência renal crônica, queimados na família hipertensa com ensino médio ou universitário como o nível educacional mais alto. As probabilidades, mais de 60% são observadas para pessoas com mais de 40 anos, com a presença de todos os outros fatores de risco com probabilidades entre 85,0% e 99,9%. Neste estudo, apenas 15 pacientes apresentaram risco zero de doenças cardiovasculares. Mais de 1/3 apresentaram baixo risco (<0,15), 25 apresentaram risco moderado entre 0,15 e 0,20, 126 pacientes apresentaram alto risco menor que 0,30 e 35 pacientes apresentaram risco muito alto maior que 30%. Este estudo tem a particularidade de estudar o risco cardiovascular de pessoas hipertensas e normotensas ao mesmo tempo, combinar estatística descritiva e inferencial, construir a curva ROC e parâmetros de complexidade usando uma árvore de decisão, estimar a área sob a curva e construir a confiança do intervalo AUC bootstrap usando o método Bootstrap, analisar os resíduos do modelo usando a distância de Welsh-Kuh e prever probabilidades de se tornarem hipertensos, sendo os fatores de risco conhecidos.

Palavras-chave : Pressão alta, regressão logística, critério de Hoaglin, distância de Welsh-Kuh.