Uso de modelos lineares generalizados na doença cardíaca coronariana: fatores de risco e prevenção

Abstract

Este trabalho aborda a utilização de técnicas estatísticas para a análise da Doença Cardíaca Coronariana, condição responsável por altos índices de mortalidade global. A proposta consiste em aplicar Modelos Lineares Generalizados, com ênfase na regressão logística, dados clínicos contendo variáveis biomédicas e comportamentais de indivíduos com suspeita ou diagnóstico confirmado da doença. A investigação visa identificar padrões e associações entre fatores de risco como idade, níveis de colesterol, pressão arterial, hábitos de vida e histórico familiar, com a ocorrência da enfermidade. Por meio da modelagem estatística, foi possível estimar a influência relativa de cada variável sobre a probabilidade de manifestação da doença, destacando-se, por exemplo, a forte associação entre idade avançada, níveis elevados de colesterol e histórico familiar com a presença da condição. A metodologia adotada combina rigor técnico com aplicabilidade prática, reforçando a importância da ciência de dados no campo da saúde pública. Os resultados incluem a construção de modelos preditivos e a formulação de recomendações baseadas em evidências quantitativas, com o intuito de promover a prevenção cardiovascular e ampliar o conhecimento sobre o comportamento da doença na população estudada.