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논문 기본 정보

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저널정보
한국보건교육건강증진학회 보건교육건강증진학회지 보건교육건강증진학회지 제23권 제4호
발행연도
2006.12
수록면
13 - 28 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

고혈압 발생 예측 모형 개발
용왕식 ,  박일수 ,  강성홍 외 4명 보건교육건강증진학회지 2006.12 학술저널
고혈압 발생 예측 모형 개발
용왕식 추계학술대회 발표논문집 2006.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Objectives: This study used the characteristics of the knowledge discovery and data mining algorithms to develop hypertension predictive model for hypertension management using the Korea National Health Insurance Corporation database(the insureds' screening and health care benefit data).
Methods: This study validated the predictive power of data mining algorithms by comparing the performance of logistic regression, decision tree, and ensemble technique. On the basis of internal and external validation, it was found that the model performance of logistic regression method was the best among the above three techniques.
Results: Major results of logistic regression analysis suggested that the probability of hypertension was:
- lower for the female(compared with the male)(OR=0.834)
- higher for the persons whose ages were 60 or above(compared with below 40)(OR=4.628)
- higher for obese persons(compared with normal persons)(OR= 2.103)
- higher for the persons with high level of glucose( compared with normal persons) (OR=1.086)
- higher for the persons who had family history of hypertension( compared with the persons who had not)(OR=1.512)
- higher for the persons who periodically drank alcohol( compared with the persons who did not)(OR=1.037 -1.291)
Conclusions: This study produced several factors affecting the outbreak of hypertension using screening. It is considered to be a contributing factor towards the nation's building of a Hypertension Management System in the near future by bringing forth representative results on the rise and care of hypertension.
#Hypertension #Predictive Model #National Health Insurance Corporation #Data Mining #Logistic Regression

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
〈ABSTRACT〉

참고문헌 (22)

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