Revista internacional de medicina física y rehabilitación
Acceso abierto

abstracto

Intento de aumentar la precisión predictiva en el análisis de regresión logística binaria

Makoto Tokunaga, Koichiro Yonemitsu y Hiroyuki Yonemitsu

Objetivo: Es necesario mejorar la precisión predictiva del análisis de regresión logística binaria. Este estudio tuvo como objetivo aclarar si el análisis de regresión logística binaria que utiliza la ganancia de la Medida de Independencia Funcional (FIM) (un valor binario 0/1) como variable dependiente aumenta la precisión predictiva cuando se categoriza la FIM al ingreso (FIMa) o cuando se crean múltiples fórmulas predictivas .

Métodos: La población del estudio consistió en 2542 pacientes con accidente cerebrovascular ingresados en salas de rehabilitación de convalecientes en Japón. Comparamos la precisión predictiva de la ganancia de FIM entre una fórmula que utiliza FIMa como datos cuantitativos (A), una fórmula que categoriza a FIMa en 4 grupos (B) y dos fórmulas predictivas (C).

Resultado: La precisión predictiva de estas fórmulas, en orden descendente, resultó ser C (76,3 %), B (76,0 %) y A (68,4 %).

Conclusión: Incluso más que usar FIMa como datos cuantitativos, la precisión predictiva de la ganancia de FIM se incrementó al categorizar FIMa en 4 grupos o al crear dos fórmulas predictivas.