Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating Countries with Similar Maternal Mortality Rate using Cluster Analysis and Pairing Countries with Identical MMR

論文の概要: Estimating Countries with Similar Maternal Mortality Rate using Cluster Analysis and Pairing Countries with Identical MMR

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04275v1
Date: Thu, 7 Dec 2023 12:54:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-08 14:53:25.175236
Title: Estimating Countries with Similar Maternal Mortality Rate using Cluster Analysis and Pairing Countries with Identical MMR
Title（参考訳）: クラスター分析による母性死亡率の類似国の推定と同一mmrのペア国
Authors: S. Nandini and Sanjjushri Varshini R
Abstract要約: 多様な場所で母性死亡率(MMR)を考慮することが重要である。本研究の目的は、MMRが遭遇したのと同じように、MMRのより豪華な脅威を維持している国と、MMRが遭遇している国を調査し、発見することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In the evolving world, we require more additionally the young era to flourish and evolve into developed land. Most of the population all around the world are unaware of the complications involved in the routine they follow while they are pregnant and how hospital facilities affect maternal health. Maternal Mortality is the death of a pregnant woman due to intricacies correlated to pregnancy, underlying circumstances exacerbated by the pregnancy or management of these situations. It is crucial to consider the Maternal Mortality Rate (MMR) in diverse locations and determine which human routines and hospital facilities diminish the Maternal Mortality Rate (MMR). This research aims to examine and discover the countries which are keeping more lavish threats of MMR and countries alike in MMR encountered. Data is examined and collected for various countries, data consists of the earlier years' observation. From the perspective of Machine Learning, Unsupervised Machine Learning is implemented to perform Cluster Analysis. Therefore the pairs of countries with similar MMR as well as the extreme opposite pair concerning the MMR are found.
Abstract（参考訳）: 発展する世界では、より若い時代が発展し、発展する土地へと発展していく必要がある。世界中の人口のほとんどが、妊娠中の日常にかかわる合併症や、病院の施設が母親の健康にどう影響するかを知らない。母方の死亡は妊娠と関係のある複雑な状態により妊婦が死亡することであり、その背景にはこれらの状況の妊娠や管理によって悪化する。多様な場所で母性死亡率(MMR)を考慮し、母性死亡率(MMR)を低下させる人間のルーチンや病院施設を決定することが重要である。本研究は、mmrの脅威が高まりつつある国や、mmrに遭遇した国を調査し、発見することを目的としている。データは各国で調査・収集され、データは初期の観察から成り立っている。機械学習の観点からは、クラスタ分析を実行するために教師なし機械学習が実装されている。したがって、同様のMMRを持つ2つの国と、MMRに関する極端な対が存在する。

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