인공신경망 분석과 결정트리 결합에 의한 중년 고혈압 예측모델링 = The Predictive Modeling of Middle-aged Hypertension using Integrated Method of Decision Tree and Neural Network

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of present study was to analyze the factors that affects the middle-aged hypertension in Korea. Data were from the A Study on the Seoul Welfare Panel Study 2010. Subjects were 2,564 persons (1,177 male; 1,387 female) aged 40-59 in South Korea. Dependent variable was defined as prevalence ratio of hypertension. Explanatory variables were included as gender level of education, household income, smoking, drinking, self-reported health status, and physical activity. A prediction model was developed by the use of a Decision Tree and Neural Network Algorithm. In the Prediction model, self reported health status, physical activity, education, smoking, household income were significantly associated with middle-aged hypertension in Korea.

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 역학데이터를 이용하여 중년기 고혈압 예측 모형을 개발하고 개발된 모형을 근거로 지역사회 보건 프로그램 및 교육에 활용할 수 있는 실증적 자료를 제공하였다. 분석 자료는 2010년 서울시 복지패널조사를 완료한 40세 이상 59세 이하의 대상자 2,564명(남 1,177명, 여 1,387명)이다. 결과변수는 고혈압 현재 유병으로 정의하였고, 설명변수는 성, 최종학력, 가구 월 평균 총 소득, 흡연, 음주 , 주관적 건강상태, 정기적인 운동 여부로 설정하였다. 분석방법은 인공신경망 분석과 결정트리모형을 이용하였다. 고혈압 예측 모델링 결과, 주관적 건강 상태, 정기적인 운동, 최종학력, 흡연, 월 평균 가구소득은 중년 고혈압의 유의미한 예측 요인이었다. 본 예측 모델링을 기초로 중년 고혈압 발생 가능 위험을 최소화하기 위해서 고위험 집단에 대한 지속적인 관리시스템이 필요하다.

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