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J-GLOBAL ID：201702254241013893   整理番号：17A1093419

資源が限られた環境におけるウェブベースの小児の死亡率予測モデルの決定因子と開発:データマイニングアプローチ【Powered by NICT】

Determinants and development of a web-based child mortality prediction model in resource-limited settings: A data mining approach

著者 (8件)： Tesfaye Brook (Health Policy and Planning Directorate, Ethiopian Federal Ministry of Health, Addis Ababa, Ethiopia) ,  Atique Suleman (Graduate Institute of Biomedical Informatics, Taipei Medical University, Taiwan) ,  Elias Noah (Health Policy and Planning Directorate, Ethiopian Federal Ministry of Health, Addis Ababa, Ethiopia) ,  Dibaba Legesse (Health Information Technology Directorate, Ethiopian Federal Ministry of Health, Addis Ababa, Ethiopia) ,  Shabbir Syed-Abdul (Graduate Institute of Biomedical Informatics, Taipei Medical University, Taiwan) ,  Kebede Mihiretu (University of Gondar, College of Medicine and Health Science, Institute of Public Health, Gondar, Ethiopia) ,  Kebede Mihiretu (Leibniz Institute for Prevention Research and Epidemiology - BIPS, Achterstrasse 30, Bremen, Germany) ,  Kebede Mihiretu (University of Bremen, Health Sciences, Bremen, Germany)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 140  ページ： 45-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小児保健の改善と子供の死亡率を減少させる発展途上国における重要な健康優先事項である。行列式砂を同定することを目的とした本研究は,開発,分類データマイニングアルゴリズムを用いたエチオピア局所言語におけるWebベースの小児死亡率予測モデル。ディシジョンツリー(J48アルゴリズムを用いた)とルール誘導(そのアルゴリズムを用いた)技術は,エチオピアの人口統計学的および健康調査データの11,654記録に適用した。窓バージョン3.6.8のための知識分析(WEKA)のためのWaikato環境を用いて,最適モデルを開発することであった。8157(70%)記録はランダムに,モデル構築のための訓練群に割り当てた。残り3496(30%)記録はモデル検証のための試験群として割り当てた。モデルの検証を,受信者動作特性(ROC)曲線下精度,感度,特異性と面積を用いて評価した。Statistical Package for Social Sciences(SPSS)バージョン20.0;を用いた95%信頼区間(CI)ロジスティック回帰分析とオッズ比(OR)は,幼児死亡率の決定因子を同定するために使用した。小児死亡率は,生児出生1000当たり72死亡した。母乳栄養(A OR=1.46(95% CI [1.22.1.75]),母親の教育(AOR=1.40, 95% CI [1.11, 1.81]),家族計画(AOR=1.21, [1.08, 1.43]),分娩間隔(AOR=4.90, [2.94, 8.15]),下痢の存在(AOR=1.54, 95% CI [1.32, 1.66]),父親の教育(AOR=1.4, 95% CI [1.04, 1.78]),低出生体重(AOR=1.2, 95% CI [0.98, 1.51]),初産母親の年齢(AOR=1.42, [1.01 1.89])は子供の死亡率の決定因子であることが分かった。J48モデルは良好な性能,精度(94.3%),感度(93.8%),特異性(94.3%),陽性予測値(PPV)(92.2%),陰性予測値(NPV)(94.5%),ROC下面積(94.8%)を有していた。最適予測モデルの開発に続いて,著者らは子供の死亡率予測のためのWebベースアプリケーションシステムを開発するためにこのモデルに依存していた。本研究では,ディシジョンツリーとルール誘導法を用いて得られたほぼ正確な結果。決定因子を同定し,エチオピア局所言語におけるWebベースの小児死亡率予測モデルを開発した。,健康のための訓練されたヒト資源が限られている場合,得られた結果は,エチオピアにおける小児保健介入プログラムを支持した。最新分類アルゴリズムは,最適モデルを提案するために試験する必要がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *データマイニング ,  Web【情報システム】 ,  ヒト ,  *子供 ,  教育 ,  ディシジョンツリー ,  エチオピア連邦民主共和国 ,  *死亡率 ,  アルゴリズム ,  発展途上国 ,  モデリング ,  *予測 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  *決定因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 小児死亡率 ,  データマイニング ,  持続可能な開発目標 ,  発展途上国 ,  エチオピア

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  呼吸器の基礎医学  (GI01020H) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 資源 ,  環境 ,  ウェブ ,  小児 ,  死亡率 ,  予測モデル ,  決定因子 ,  開発