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J-GLOBAL ID：201902269634796419   整理番号：19A2210557

社会経済的地位からの女性の身長の予測:機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Predicting women’s height from their socioeconomic status: A machine learning approach

著者 (4件)： Daoud Adel (Center for Population and Development Studies, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Harvard University, United States) ,  Kim Rockli (Center for Population and Development Studies, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Harvard University, United States) ,  Subramanian S.V. (Center for Population and Development Studies, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Harvard University, United States) ,  Subramanian S.V. (Department of Social and Behavioral Sciences, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Harvard University, United States)
資料名： Social Science & Medicine  (Social Science & Medicine)
巻： 238  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1143A  ISSN： 0277-9536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 健康文献の社会的決定因子は,通常の回帰を用いて人口レベルでの人の福祉の確立された指標を確立するための重要な因子として社会経済状態(SES)を日常的に展開している。しかし,この文献は,SESの予測力の系統的な同定と,女性の身長の変化を予測するSES(教育,職業,および材料の豊かさ)の測定の間の可能な非線形関係を欠いている。本研究はこの予測力を評価することを目的とした。1994年から2016年の間に採取した66の低および中所得国(女性=1,273,644)から,DemographicおよびHealth Survey(DHS)を用いた。分析は,異なる機能クラスの7つの機械学習アルゴリズムを訓練し,それらの予測力のアウトサンプル,すなわち,OLS回帰を評価することから成った。OLSフレームワークにおいて,SESは,女性の高さ(σOLSFix2=31.82からσOLSSES2=31.57)における全分散の0.7%,R2を説明し,国,コミュニティ,およびサンプリング年の固定効果を調整した。エジプトにおける25.10ユニットのような低い地域特異的変動範囲は,Sao Tomeと主における74.46ユニットと同じくらい高い。同じセットのSES測度により,最良の実行学習者,Bayesニューラルネットワーク,はσBnNES2=31.52の予測分散を生み出す。これは,0.3%(σBnNES2-σOLSSES2)によって説明される分散における無視できる改善である。著者らのアルゴリズムの選択を与えると,著者らの発見はSESと女性の高さの間の関連する非線形関係を示さず,またSESの予測限界も示す。著者らは,研究者が健康結果に及ぼすSESの平均効果とその分散への寄与の両方を報告することを推奨する。これは,重要な社会的および経済的要因が健康にどのように影響するかの理解を改善し,健康の社会的決定因子の理解を深める。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  *予測 ,  コミュニティ ,  エジプト・アラブ共和国 ,  教育 ,  *女性 ,  *機械学習 ,  職業 ,  *身長 ,  社会福祉 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 健康アウトカム ,  学習者 ,  決定因子 ,  健康 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 社会的クラス ,  社会経済状態 ,  世界の健康 ,  健康の社会的決定因子 ,  健康不平等 ,  女性の身長 ,  機械学習 ,  予測

分類 (4件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  予防医学一般  (GB01010B) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  老人医学  (GC09000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 社会経済的地位 ,  女性 ,  身長 ,  予測 ,  機械学習