머신러닝 기법을 활용한 고혈압 환자의 건강 관련 삶의 질 요인 예측

정재혁; 조성현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정재혁 (남부대학교) 조성현 (남부대학교)

저널정보: 대한통합의학회 대한통합의학회지 대한통합의학회지 제12권 제3호

발행연도: 2024.8

수록면: 11 - 24 (13page)

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Purpose : This study aims to identify the factors influencing health-related quality of life through machine learning of the general characteristics of patients with hypertension and to provide a basis for related research on patients, such as intervention strategies and management guidelines in the field of physical therapy for health promotion. Methods : Annual data from the second Korean Health Panel (Version 2.0) from 2019 to 2020, conducted jointly by the Korea Health and Social Research Institute and the National Health Insurance Service, were analyzed (Korea Health Panel, 2024). The data used in this study was collected from January to July 2020, and the data was collected using computer-assisted face-to-face interviews. Of the 13,530 household members surveyed, 1,368 were selected as the final study participants after removing missing values from 3,448 individuals diagnosed with hypertension by a doctor. Results : The results showed that walking (P2) was the most significant factor affecting health-related quality of life in random forest, followed by perceived stress (HS1), body mass index (BMIc), total household income (TOTc), subjective health status (SRHc), marital status (Marr), and education level (Edu). Conclusion :To prevent and manage chronic diseases such as hypertension, as well as to provide customized interventions for patients in advanced stages of the disease, research should be conducted in the field of physical therapy to identify influencing factors using machine learning. Based on the findings of this study, we believe that there is a need for additional content that can be utilized in the field of physical therapy to improve the health-related quality of life of patients with hypertension, such as diagnostic assessment and intervention management guidelines for hypertension, and education on perceived stress and subjective health status.

#health related quality of life #hypertension #machine learning #physical therapy #predictors

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