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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
647 - 656 (10page)

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본 연구에서는 국민건강영양조사 제6기(2013-2015) 원시자료에 포함되어 있는 인구사회학적특성, 개인과거병력, 가족병력, 건강설문 그리고 건강검진 자료들을 활용하여, 심근경색증/협심증 발생을 예측하고 동시에 심근경색증/협심증 발생에 영향을 미치는 여러 가지 요인들 중 가장 주요한 위험요인들을 찾기 위해서 B-LASSO모형을 제안하였다. 훈련자료(training data)를 이용하여 모형을 구축하고 검증자료(test data)에서 모형들의 예측성능을 AUC를 이용하여 평가한 결과, B-LASSO모형의 예측성능이 LASSO, Random Forest, CART, SVM 모형들에 비하여 우수하였다. B-LASSO모형으로부터 추정된 심근경색증/협심증 발생에 영향을 미치는 주요 위험요인들의 중요도 순위는 연령, 고혈압 의사진단받음, 이상지질혈증 의사진단받음, 허혈성심장질환 가족력 순이었으며 남자가 여자보다 심근경색증/협심증 발생 위험이 더 높은 것으로 나타났다. 남자의 경우 당뇨병 의사진단을 받았거나 일상 활동에 지장이 있거나 빈혈이 있는 사람이 그렇지 않은 사람에 비해 심근경색증/협심증 발생 위험도가 높았으며, 여자의 경우 뇌졸중 의사진단을 받았거나 스트레스를 많이 받는 사람이 그렇지 않은 사람보다 심근경색증/협심증 발생 위험도가 높았다.
#Bagging #LASSO #SVM #Random Forest #KNHANES.

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참고문헌 (20)

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Bach, F. R. / 2008 / Bolasso: model consistent Lasso estimation through the bootstrap / Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning :33~40 google schola 배연희 / 2016 / 한국 청장년층의 순환기계 질환 유병율과 관련요인: 2012년~2014년 국민건강영양조사 자료 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(4):2199~2214 dbpia Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24(2):123~140 google schola 장경오 / 2018 / 심뇌혈관 건강지킴이의 심뇌혈관질환 예방활동이 노인의 체력, 비만도 및 생리적 지수에 미치는 효과 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(1):487~499 dbpia Cho, K. W. / 1991 / Comparative study on the risk factors of atherosclerosis in cerebral infarction and myocardial infarction / Korean Journal of Medicine 41(4):469~480 google schola

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