Fugu-MT 論文翻訳(概要): Profiling Obese Subgroups in National Health and Nutritional Status Survey Data using Machine Learning Techniques: A Case Study from Brunei Darussalam

論文の概要: Profiling Obese Subgroups in National Health and Nutritional Status Survey Data using Machine Learning Techniques: A Case Study from Brunei Darussalam

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04781v1
Date: Wed, 9 Nov 2022 10:15:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 17:06:31.543412
Title: Profiling Obese Subgroups in National Health and Nutritional Status Survey Data using Machine Learning Techniques: A Case Study from Brunei Darussalam
Title（参考訳）: 機械学習を用いた国民健康栄養状態調査データにおける肥満サブグループのプロファイリング--ブルネイ・ダルサラムの事例研究
Authors: Usman Khalil, Owais Ahmed Malik, Daphne Teck Ching Lai, Ong Sok King
Abstract要約: 国家衛生栄養状態調査(National Health and Nutritional Status Survey、NHANSS)は、ネガラ・ブルネイ・ダルサラムの保健省によって毎年実施されている。本研究の主な目的は, NHANSSデータの肥満サンプルから有意なパターン(グループ)を発見することであった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: National Health and Nutritional Status Survey (NHANSS) is conducted annually by the Ministry of Health in Negara Brunei Darussalam to assess the population health and nutritional patterns and characteristics. The main aim of this study was to discover meaningful patterns (groups) from the obese sample of NHANSS data by applying data reduction and interpretation techniques. The mixed nature of the variables (qualitative and quantitative) in the data set added novelty to the study. Accordingly, the Categorical Principal Component (CATPCA) technique was chosen to interpret the meaningful results. The relationships between obesity and the lifestyle factors like demography, socioeconomic status, physical activity, dietary behavior, history of blood pressure, diabetes, etc., were determined based on the principal components generated by CATPCA. The results were validated with the help of the split method technique to counter verify the authenticity of the generated groups. Based on the analysis and results, two subgroups were found in the data set, and the salient features of these subgroups have been reported. These results can be proposed for the betterment of the healthcare industry.
Abstract（参考訳）: 国家衛生栄養状態調査(National Health and Nutritional Status Survey、NHANSS)は、ネガラ・ブルネイ・ダルサラムの保健省によって毎年実施され、人口の健康と栄養のパターンと特徴を評価する。本研究の目的は,nhanssデータの肥満サンプルから,データ削減と解釈手法を適用して有意義なパターン(グループ)を発見することである。データセットにおける変数の混合の性質(質的かつ定量的)は、研究に新規性をもたらした。その結果, カテゴリー主成分 (CATPCA) 法が選択され, 有意な結果が得られた。肥満と生活習慣因子(デモグラフィ,社会経済状態,身体活動,食事行動,血圧履歴,糖尿病など)との関係は,catpcaが生成する主成分に基づいて決定された。その結果, 分割手法の助けを借りて, 生成したグループの正当性を検証した。分析と結果から,データセットに2つのサブグループがあり,これらのサブグループの健全な特徴が報告されている。これらの結果は、医療産業の改善のために提案できる。

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