Abstract:
la regresión logística es una técnica versátil en el aprendizaje automático. El presente estudio tuvo como objetivo: determinar el modelo óptimo para identificar los factores asociados en la prevalencia de anemia. El tipo de investigación fue cuantitativa de alcance descriptivo correlacional, el diseño de investigación es no experimental de corte transversal. Para lo cual se aplicó el modelo logit, la población fue el total de niños menores de 3 a 59 meses que acuden al centro de salud I-3 Vallecito Puno, durante el año 2021, el tamaño de muestra fue la información recolectada del 100% resultando un tamaño de muestra de 410 menores de 3 a 59 meses. La información de la prevalencia de anemia fue facilitada mediante el Sistema (SIEN) His-Minsa de la red de Salud Puno, asimismo se realizó un cuestionario para la recolección de datos de la madre. Se obtuvo el modelo óptimo de Ln(odds)=[-0.778(Peso)-2.0645(Sexo F)-0.868(N CCred)+1.60(Sachet No)+1.548(Casada)+5.56(Ane Madre gest)]. Entre los factores identificados que influyen en el modelo fueron : factores biológicas el peso de niño(sig=0.000) y la categoría de sexo(sig=0.012), de los factores de SIEN CRED el número de consultas de crecimiento(sig=0.000) y consumo de sachet(sig=0.021), seguido de factores sociodemográficos la categoría de condición civil casada(sig=0.034) finalmente los factores gineco obstétricos de la madre influyeron cuando la madre tuvo anemia en la etapa gestacional(sig=0.000), Las mejores métricas de evaluación fueron sensibilidad de 0.984615, especificidad -1 de 0.1896, precisión del modelo fue de 0.8533 y exactitud del modelo fue de 0.9024, y teniendo una curva ROC de AUC de 97.5199%. concluyendo que se identificó un modelo óptimo con las mejores métricas de validación.
