Le rôle de l'analyse de régression multiple dans la prédiction de la résistance à l'insuline chez les enfants avec surpoids et obèses Introduction. L'excédent de poids et l'obésité constituent une épidémie à l'échelle mondiale chez les enfants de tous les groupes d'âge. Les enfants obèses présentent un risque accru de résistance à l'insuline, de maladies cardiovasculaires (y compris l'hypertension), de fractures osseuses et de problèmes psychologiques. À cet égard, la résistance à l'insuline est devenue l'un des problèmes de santé les plus graves chez les enfants avec surpoids et obèses. L'objectif de l'étude était d'étudier les traits spécifiques du métabolisme des glucides chez les enfants avec surpoids et obèses, d'identifier les facteurs clés de la résistance à l'insuline et de développer un modèle pronostique basé sur une analyse de régression pour prédire son occurrence. Matériels et méthodes. Des mesures anthropométriques, la collecte de données sur l'histoire et des examens de laboratoire ont été effectués chez 90 enfants obèses et 20 enfants avec surpoids de 10 à 17 ans. L'analyse de régression multiple a été utilisée pour ABSTRACT Introduction. Overweight and obesity is a global epidemic among children of all age groups. Obese children are at increased risk of insulin resistance, cardiovascular disease (including arterial hypertension), as well as bone fractures and psychological problems. In this regard, insulin resistance has become one of the most serious health concerns in overweight and obese children. The objective of the study was to investigate the specifics for carbohydrate metabolism in overweight and obese children, to identify the key factors for insulin resistance and to develop a regression analysis-based prognostic model to predict its occurrence. Material and methods. In 90 obese and 20 overweight children aged between 10-17 years, anthropometric measurements, history data collection and laboratory investigations were performed. Multiple regression analysis has been used to develop a mathematical model for prediction of insulin resistance. Results. Such variables as weight, body mass index, waist and hip circumferences, abdominal type obesity, family history, duration of breastfeeding (if any), birth weight, sedentary lifestyle, leptin and adiponectin levels and dyslipidemia were closely related to fasting glucose levels and insulin/insulin resistance indices.