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논문 기본 정보
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- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제1호
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 21 - 35 (15page)
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Metabolic syndrome is a serious disease that can eventually lead to various complications, such as stroke and cardiovascular disease. In this study, we aimed to identify the risk factors related to metabolic syndrome for its prevention and recognition and propose a nomogram that visualizes and predicts the probability of the incidence of metabolic syndrome. We conducted an analysis using data from the Korea National Health and Nutrition Survey (KNHANES VII) and identified 10 risk factors affecting metabolic syndrome by using the Rao–Scott chi-squared test, considering the characteristics of the complex sample. A naïve Bayesian classifier was used to build a nomogram for metabolic syndrome. We then predicted the incidence of metabolic syndrome using the nomogram. Finally, we verified the nomogram using a receiver operating characteristic curve and a calibration plot.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Applications
4. Conclusions and discussions
References
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