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Objetivo: elaborar um modelo preditivo através da árvore de decisão binária por meio do algoritmo Classification and Regression Trees (CART) para analisar as características sociodemográficas e biológicas que permitem diferenciar a hipertensão mascarada (HM) da normotensão, bem como avaliar a prevalência e as características associadas à HM em participantes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). Métodos: Este trabalho utiliza dados de um estudo suplementar, realizado entre 2012 e 2014, com participantes do ELSA-Brasil do centro de investigação do Rio de Janeiro. Trata-se de uma análise seccional de dados de 859 participantes que realizaram o Monitoramento Ambulatorial da Pressão Arterial (MAPA) durante 24 horas. Para classificação dos padrões de comportamento da pressão arterial, foram utilizadas informações autorreferidas, clínicas e as fornecidas pelo MAPA. Resultados: 26,51% dos participantes que realizaram o MAPA foram identificados com HM e, dentre aqueles classificados como normotensos pela medida casual, 42,5% foram identificados com HM. O padrão de comportamento da pressão arterial na HM é similar ao observado na hipertensão medicada ao longo das 24 horas, vigília e sono. Os fatores significativos na diferenciação entre HM e normotensão sustentada foram: hipertrigliceridemia, diabetes, sexo, raça/cor, índice de massa corporal, relação cintura quadril e renda familiar per capita. Conclusão: Os resultados enfatizam a importância da triagem e da identificação oportuna da HM no contexto da saúde pública. Além disso, tal detecção pode reduzir custos embutidos no sistema de saúde e minimizar os impactos negativos da elevação dos níveis pressóricos na qualidade de vida dos indivíduos.
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