Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

성별에 따른 대사증후군의 위험요인 탐색을 위한 융복합 연구Convergence study to detect metabolic syndrome risk factors by gender difference

Other Titles
Convergence study to detect metabolic syndrome risk factors by gender difference
Authors
이소은이현실
Issue Date
2021
Publisher
한국디지털정책학회
Keywords
Machine learning; Metabolic Syndrome; Prediction model; Random Forest; Risk factors; 대사증후군; 랜덤포레스트; 머신러닝; 예측모델; 위험요인
Citation
디지털융복합연구, v.19, no.12, pp.477 - 486
Indexed
KCI
Journal Title
디지털융복합연구
Volume
19
Number
12
Start Page
477
End Page
486
URI
https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/138560
DOI
10.14400/JDC.2021.19.12.477
ISSN
2713-6434
Abstract
본 연구의 목적은 국민건강영양조사 2016-2019년 자료 중 성인을 대상으로 대사증후군의 위험요인 탐색하고, 성별에 따른 위험요인의 차이를 규명하여 대사증후군 예방 및 치료에 기초자료로 제공하기 위함이다. 다양한 선행연구를 통해 대사증후군 위험요인을 수집하고, 4개의 머신러닝(Logistic Regression, Decision Tree, Naïve Bayes, Random Forest)의 방법을 이용하여 분석하였다. 남성과 여성 모두에서 Random Forest의 대사증후군 예측 정확도가 높았다. 대사증후군 유병에 영향을 주는 상위 위험요인으로는 여성과 남성 모두에서 BMI, 식이(지방, 비타민 C, 비타민 A, 단백질, 에너지 섭취), 기저질환의 개수, 연령으로 나타났다. 여성의 경우 교육수준과 초경 연령, 폐경 여부가 추가적으로 주요 위험요인으로 나타났고, 남성에 비해 연령과 기저질환의 개수에서 영향력이 큰 것으로 나타났다. 대사증후군을 예방하기 위해선 BMI, 식이, 질환의 이환, 초경 및 폐경여부를 고려하여 접근해야하며 후속 연구를 통해 다양한 중재 전략을 수립하고 검증해야 할 것이다.
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
College of Health Sciences > Division of Health Policy and Management > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE