Binary logistic regression model for calculating asthma risk in Pinar del Río

Authors

  • Odalys Orraca Castillo Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Facultad de Ciencias Médicas “Dr. Ernesto Che Guevara de la Serna”. Pinar del Río
  • María Amparo León Sánchez Universidad de Pinar del Río “Hermanos Saíz Montes de Oca”. Pinar del Río
  • Miladys Orraca Castillo Ministerio de Salud Pública. La Habana
  • Roberto Lardoeyt Ferrer
  • Carlos Alfredo Miló Valdés Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Hospital Pediátrico Provincial Docente “Pepe Portilla”. Pinar del Río

Keywords:

ASTHMA, RISK FACTORS, LOGISTIC REGRESSION, MULTIVARIATE ANALYSIS.

Abstract

Introduction: there is evidence of methodological progress towards the optimization of study designs and analytical methods in genome-environment interactions in asthma, including logistic regression models.

Objective: to determine a binary logistic regression model to identify the risk of asthma in pediatric patients.

Methods: an observational, analytical, case-control study was conducted in asthmatic patients in Pinar del Río province, Cuba, in the period 2015-2019. The sample comprised 735 cases, establishing a ratio of cases/controls of 1:2. From the genetic, infectious and environmental variables, a binary logistic regression model was completed.

Results: the correspondence between the current and predicted values of the dependent variable was statistically proven (p=0.602). Nagelkerke's R2 indicated that the predictors used explained 87% of the variability of the dependent variable. The estimated model correctly classified 94% of the cases, with a sensitivity of 93% and a specificity of 95%. The model resulted from the use of 11 variables, of which four corresponded to family history of asthma, four to infectious variables and three to environmental variables.

Conclusions: the multivariate analysis allowed designing a model for the calculation of the probability of asthma using the tables of risks in Pinar del Río, which leads to the implementation of personalized medicine and the improvement of preventive medicine in primary health care.

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Author Biography

Odalys Orraca Castillo, Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Facultad de Ciencias Médicas “Dr. Ernesto Che Guevara de la Serna”. Pinar del Río

Especialista de Primer y Segundo Grado en Inmunología. Máster en Genética Médica y en Urgencias Médicas. Profesora Auxiliar. Hospital Pediátrico Provincial Docente "Pepe Portilla". Pinar del Río. Cuba

References

1. Muñoz-López F. Asma: endotipos y fenotipos en la edad pediátrica. Rev Alerg México [Internet]. 2019 [citado 06/04/2021]; 66(3): 361-5. Disponible en: https://doi.org/10.29262/ram.v66i3.596

2. Bae DJ, Jun JA, Chang HS, Park JS, Park CS. Epigenetic changes in asthma: Role of DNA CpG methylation. Tuberc Respir Dis (Seoul) [Internet]. 2020[citado 06/04/2021]; 83(1): 1-13. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6953489/

3. Castro-Rodríguez JA, Krause BJ, Uauy R, Casanello P. Epigenética en enfermedades alérgicas y asma. Rev Chil Pediatr [Internet]. 2016[citado 06/04/2021]; 87(2): 88-95. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.rchipe.2016.02.006

4. Morales E, Duffy D, Turner S. Genetics and Gene-Environment Interactions in Childhood and Adult Onset Asthma. Front Pediatr [Internet]. 2019[citado 06/04/2021]; 7: 499. Disponible en: https://doi.org/10.3389/fped.2019.00499

5. Nunes G, Costa DO, Alexandrina C, Santos J, Strina A, Genser B, et al. Genetic variants in 17q12-21 locus and childhood asthma in Brazil : Interaction with Varicella zoster virus seropositivity. Gene [Internet]. 2019[citado 06/04/2021]; 715: 143991. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.gene.2019.143991

6. Bijanzadeh M, Ramachandra N. An understanding of the genetic basis of asthma. Indian J Med Res [Internet]. 2011[citado 06/04/2021]; 134(2): 149-161. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3181014/

7. Lantigua A. Introducción a la Genética Médica. 2da Ed. La Habana: ECIMED; 2011. 421 p.

8. Barnes KC. Genes and Atopic Phenotypes [Internet]. Allergy, Immunity and Tolerance in Early Childhood: The First Steps of the Atopic March. Elsevier Inc. 2016[citado 06/04/2021]. 113-131 p. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-420226-9.00008-5

9. Ordóñez Vásquez S. Factores de riesgo más frecuente de asma bronquial en pacientes de 1 a 14 años de edad, hospitalizados en el servicio de pediatría del hospital general San Francisco, en el periodo de enero 2017 a diciembre 2018 Pontífica Universidad Católica del Ecuador [Internet]. 2019[citado 06/04/2021]. Disponible en: http://repositorio.puce.edu.ec/handle/22000/17241

10. Saffron AG. Willis-Owen, William OC. Cookson, Moffatt MF. The Genetics and Genomics of Asthma. Genom Hum Genet [Internet]. 2018[citado 06/04/2021]; 19: 223-48. Disponible en: https://www.annualreviews.org/doi/pdf/10.1146/annurev-genom-083117-021651

11. Arias LC, López MC. Epigenética y asma. Facultad de Medicina de la Universidad de Valladolid[Internet]. 2016 [citado 06/04/2021]. Disponible en: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/18233

12. Orraca O, Navarro E, Quintero W, Blanco TM, Rodríguez LR. Frecuencia de infecciones respiratorias agudas en niños y adolescentes con asma de la provincia de Pinar del Río. MEDISAN[Internet]. 2018[citado 06/04/2021];22(1):33-9. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1029-30192018000100005&lng=es&nrm=iso

13. Bush A. Cytokines and Chemokines as Biomarkers of Future Asthma. Front Pediatr [Internet]. 2019[citado 06/04/2021]; 7: 72. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6434699/

14. Brown AF, Leech JM, Rogers TR, McLoughlin RM. Staphylococcus aureus colonization: Modulation of host immune response and impact on human vaccine design. Front Immunol [Internet]. 2013[citado 06/04/2021]; 4: 507. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3884195/

15. Piedra Rivas M. Factores de riesgo asociados al asma severa en pacientes pediátricos hospitalizados en UCIP del Hospital Roberto Gilbert Elizalde en el periodo enero de 2013 a diciembre de 2015 [Internet]. Universidad Católica de Santiago de Guayaquil; 2017. Disponible en: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/8295

16. Rodríguez Aviles DA, Barrera Rivera MK, Tibanquiza Arreaga L del P, Montenegro Villavicencio AF. Beneficios inmunológicos de la leche materna. Reciamuc [Internet]. 2020[citado 06/04/2021];4(1):93-104. Disponible en: https://reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/440

17. Orraca O, Orraca M, Lardoeyt R, Navarro E, Quintero W, Blanco TM, et al. Factores genéticos del asma bronquial en pacientes con edad pediátrica en Pinar del Río. Rev Ciencias Médicas[Internet]. 2017[citado 06/04/2021];21(3):305-11. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1561-31942017000300003

18. García Sanchez CA. Anemia como factor de riesgo para asma bronquial. Centro médico naval Cirujano Mayor Santiago Távara 2019 [Internet]. Universidad de San Martín de Porres; 2019. Disponible en: http://repositorio.usmp.edu.pe/handle/20.500.12727/4498

19. Padreca A, Silva D, Nakamatsu BY, Victor JR. Exposição doméstica a cães e gatos não influi na prevalência ou padrão de alergias respiratórias. Atas Saúde Ambient [Internet]. 2020[citado 06/04/2021]; 8:148-59. Disponible en: https://revistaseletronicas.fmu.br/index.php/ASA/article/view/2277

20. Lee JU, Kim JD, Park CS. Gene-environment interactions in asthma: Genetic and epigenetic effects. Yonsei Med J [Internet]. 2015[citado 06/04/2021]; 56(4): 877-86. Disponible en: https://eymj.org/DOIx.php?id=10.3349/ymj.2015.56.4.877

Published

2021-10-30

How to Cite

1.
Orraca Castillo O, León Sánchez MA, Orraca Castillo M, Lardoeyt Ferrer R, Miló Valdés CA. Binary logistic regression model for calculating asthma risk in Pinar del Río. Rev Ciencias Médicas [Internet]. 2021 Oct. 30 [cited 2025 Sep. 12];25(5):e5301. Available from: https://revcmpinar.sld.cu/index.php/publicaciones/article/view/5301

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