Modelado Predictivo para Identificar el Riesgo de Retraso en el Crecimiento Infantil

Área de la Ciencia:

• Salud Pública
• Pediatría
• Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• Indonesia continúa enfrentando una carga significativa de retraso en el crecimiento infantil, con profundas consecuencias para la salud y la economía a corto y largo plazo.
• El retraso en el crecimiento afecta la morbilidad, la mortalidad, el crecimiento deficiente, un mayor riesgo de enfermedades crónicas y una menor productividad futura.

Objetivo del estudio:

• Identificar los principales factores de riesgo asociados con el retraso en el crecimiento en niños indonesios.
• Desarrollar y evaluar un modelo predictivo para identificar a los niños en riesgo de retraso en el crecimiento.

Principales métodos:

• Análisis de la base de datos de la Investigación Básica de Salud de Indonesia de 2018, que incluye 13.106 niños menores de 5 años y sus madres.
• Análisis bivariado para identificar factores de riesgo significativos, seguido de un modelo de árbol de decisión para la predicción.
• Análisis de la curva de Característica Operativa del Receptor (ROC) para evaluar el rendimiento del modelo.

Principales resultados:

• La tasa nacional de retraso en el crecimiento fue del 25,8%.
• Los predictores clave identificados por el modelo de árbol de decisión incluyen la edad, el sexo, el peso al nacer, la longitud al nacer, la educación materna, los hábitos de lavado de manos y la lactancia materna exclusiva.
• El modelo predictivo logró una precisión del 73,8%, con un Área Bajo la Curva (AUC) del 63,7% en la curva ROC.

Conclusiones:

• El modelo de predicción desarrollado demuestra una precisión aceptable en la evaluación del riesgo de retraso en el crecimiento.
• El modelo de árbol de decisión diferencia eficazmente entre niños con y sin retraso en el crecimiento en varios grupos de edad, como lo demuestra el análisis de la curva ROC.