口腔健康診断における齲蝕リスク決定因子としての人口統計学および食事記述子からの多変量特徴選択:NHanes2013~2014年のデータ【JST・京大機械翻訳】

Zanella-Calzada Laura A.; Galvan-Tejada Carlos E.; Chavez-Lamas Nubia M.; Galvan-Tejada Jorge I.; Celaya-Padilla Jose M.

文献

J-GLOBAL ID：201802243423078542 整理番号：18A0728122

口腔健康診断における齲蝕リスク決定因子としての人口統計学および食事記述子からの多変量特徴選択:NHanes2013~2014年のデータ【JST・京大機械翻訳】

Multivariate features selection from demographic and dietary descriptors as caries risk determinants in oral health diagnosis: Data from NHANES 2013-2014

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資料名：
巻： 2018 号： CONIELECOMP ページ： 217-224 発行年： 2018年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

口腔衛生状態の疫学的プロファイルを作る主な病理学はう蝕である。この病理学は,慢性的ではあるが予防可能な疾患であるのに加えて,その高い罹患率のために難問と考えられている。それは,他の間で,一連の異なる人口統計学的,食事的および実験室データによって引き起こされる。したがって,本研究では,2つの多変量モデルを,対照患者(‘0’),齲蝕蝕(‘1’)の存在,および修復の存在(‘2’)の間の分類のために提案した。NHANES2013-2014からの189の人口統計学的および食事の特徴を分析することによって,P値に基づくFBS法によって,それらは24の特徴に減少した。それはそれらの人口統計学的または食事情報によって2つのセットにおいて分離した。両データセットを線形回帰に基づく統計解析を行い,それらの分類精度を検証するために,それらの残差,AUC,ROCおよびOR値を得た。各モデルについて,統計的結果を得て,それらのどれも,それらの残差に従って,異常値に関連する問題を提示しなかった。両モデルはほとんどの特徴と小さなOR信頼区間に対してP値>0.05を示した。最後に,人口統計学的データモデルはAUC=0.664を得て,食事データモデルはAUC=0.633を得て,各々の結果のためにAUC値を平均して,統計的に有意であることを証明した。これらの結果により,これらの特定の人口統計学的及び食事的特徴は,う蝕の発生の可能性に基づいて,口腔衛生状態患者を推定するための重要な決定因子であると結論した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

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公衆衛生 , システム・制御理論一般 , 予防医学一般

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