A prediktív pontosság méréséhez szükséges módszerek: Diabéteszes betegek vizsgálata ☆
Add hozzá Mendeley-hez
Fénypontok
Statisztikai módszerek alkalmazhatók a cukorbetegség kockázati tényezőinek kimutatására.
Az életkor, az összes fehérje, a gyorsétterem fogyasztásával töltött idő és a HDL jósolja a cukorbetegséget.
A Bootstrap paraméteres mintavétel biztosítja a legjobb mintavételi modellt.
A prediktív hibakorlátok pontos és befolyásoló megfigyeléseket mutatnak.
Absztrakt
A cukorbetegség a morbiditás és a halálozás egyik vezető oka, és számos szövődményt eredményezhet, például veseelégtelenséget, szívelégtelenséget, stroke-ot és vakságot, ami az Egyesült Államokban komoly orvosi és közegészségügyi problémát jelent. A statisztikai módszerek fontosak a kockázati tényezők felderítéséhez és a legjobb mintavételi terv meghatározásához a diabéteszes betegek adatainak prediktív határainak meghatározásához. A cikk fő célja a legjobban illeszkedő bootstrapping mintavételi módszer meghatározása és a prediktív kötés megrajzolása a diabéteszes betegek adatait figyelembe véve. Véletlenszerű mintát használtunk a Nemzeti Egészségügyi és Táplálkozási Vizsgálatból (NHANES) ehhez a tanulmányhoz. Megállapítottuk, hogy az életkor, a családi állapot és a cukorbetegséggel járó faj/etnikai hovatartozás között szignifikáns összefüggések vannak (p
Előző kiadott cikk Következő kiadott cikk
- Túlsúly, elhízás és a 3. stádiumú CKD kialakulása A Framingham Heart Study - ScienceDirect
- Táplálkozás cisztás fibrózisban szenvedő betegeknél Európai Konszenzus - ScienceDirect
- Táplálkozás kezelése cukorbetegeknél otthoni egészségügyi ellátás területén - manchesteri specialitás
- BIOKÉMIAI PARAMÉTEREK MINTÁJA OBESZ ÉS NEM OBESZ II. TÍPUSÚ DIABETIKUS BETEGEKBEN
- A rákellátás táplálkozási vonatkozása orvosi onkológiai betegeknél - ScienceDirect