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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 320 - 328 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.7.320
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본 연구는 XGBoost 회귀 모델을 이용한 분석을 통해 사구체여과율 감소의 영향 요인을 살펴보고 이를 통하여 machine learning의 기법의 적용 가능성과 정확도를 추정하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 참여자는 2016년부터 2020년까지 국민건강영양조사 참여자를 대상으로 추출한 연구 모집단으로 하였으며 총 29,386명을 최종 분석하였다. 그중 Training cohort는 23,688명, validation cohort는 5,689명이었다. 본 연구의 결과 테스트 데이터 세트에 대한 다변량 로지스틱 예측 모델의 AUC는 0.929이며 logistic 모델 score를 바탕으로 XGBoost 분석 결과 AUC가 0.922로 최종 분석되었다. 또한, Important predictor를 예측하기 위한 XGBoost 모델 개발의 경우는 AUC가 0.945로 XGBoost의 예측력이 가장 높게 나타났다. 이 밖에 이상지질혈증, 고혈압, 나이, 허리둘레, 공복혈당 수치가 사구체 여과율 감소의 주요 예측 변수로 의미 있게 분석되었다. 본 연구의 결과를 통하여 신기능의 위험도를 예측하는 새로운 예측 모델을 개발하고 실시간 건강관리에 활용함으로써 향후 대사증후군을 가진 대상자의 신장기능의 위험도를 효과적으로 예측하기 위한 서비스프로그램을 개발을 제언한다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Measure
3. Result
4. Discussion
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Health insurance review & assessment service. Statistical indicators of medical expenses (2021) [Internet]. [cited January 21, 2022], Available From: https://www.hira.or.kr//bbsDummy.do?pgmid=HIRAA020045020000 (Accessed January 21, 2022).
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Wang H, Zhang H, Sun L, Guo W. “Roles of hyperuricemia in metabolic syndrome and cardiac-kidney-vascular system diseases”, American Journal of Translational Research. Vol.10, No.9, pp.2749, Sep, 2018.
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