สืบค้นงานวิจัย
Data mining for the identification of metabolic syndrome status
Worachartcheewan A. - ไม่ระบุหน่วยงาน
ชื่อเรื่อง (EN): Data mining for the identification of metabolic syndrome status
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ (EN): Worachartcheewan A.
บทคัดย่อ (EN): Metabolic syndrome (MS) is a condition associated with metabolic abnormalities that are characterized by central obesity (e.g. waist circumference or body mass index), hypertension (e.g. systolic or diastolic blood pres-sure), hyperglycemia (e.g. fasting plasma glucose) and dyslipidemia (e.g. triglyceride and high-density lipopro-tein cholesterol). It is also associated with the development of diabetes mellitus (DM) type 2 and cardiovascular disease (CVD). Therefore, the rapid identification of MS is required to prevent the occurrence of such diseases. Herein, we review the utilization of data mining approaches for MS identification. Furthermore, the concept of quantitative population-health relationship (QPHR) is also presented, which can be defined as the elucida-tion/understanding of the relationship that exists between health parameters and health status. The QPHR modeling uses data mining techniques such as artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), principal component analysis (PCA), decision tree (DT), random forest (RF) and association analysis (AA) for modeling and construction of predictive models for MS characterization. The DT method has been found to outperform other data mining techniques in the identification of MS status. Moreover, the AA technique has proved useful in the discovery of in-depth as well as frequently occurring health parameters that can be used for revealing the rules of MS development. This review presents the potential benefits on the applications of data mining as a rapid identification tool for classifying MS. © 2018, Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors. All rights reserved.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): en
เอกสารแนบ (EN): https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85041429960&doi=10.17179%2fexcli2017-911&partnerID=40&md5=5c19bf783c7abaf6b1fafe9ae1cff3d8
เผยแพร่โดย (EN): มหาวิทยาลัยมหิดล
คำสำคัญ (EN): waist circumference
เจ้าของลิขสิทธิ์ (EN): มหาวิทยาลัยมหิดล
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง

Worachartcheewan A.. "Data mining for the identification of metabolic syndrome status". ไม่ระบุหน่วยงาน. ม.ป.ป.

Worachartcheewan A.. "Data mining for the identification of metabolic syndrome status". ไม่ระบุหน่วยงาน. ม.ป.ป.. Print.



TARR Wordcloud:
Data mining for the identification of metabolic syndrome status
Worachartcheewan A.
มหาวิทยาลัยมหิดล
ไม่ระบุวันที่เผยแพร่
Association of antioxidant status and inflammatory markers with metabolic syndrome in Thais Dietary Pattern and Metabolic Syndrome in Thai Adults Predicting metabolic syndrome using the random forest method Studies of the CETP TaqIB and ApoE Polymorphisms in Southern Thai Subjects with the Metabolic Syndrome Determining a new formula for calculating low-density lipoprotein cholesterol: Data mining approach Identification and expression of white spot syndrome virus-encoded microRNAs in infected Penaeus monodon The magnitude of obesity and metabolic syndrome among diabetic chronic kidney disease population: A nationwide study Association between waist circumference at two measurement sites and indicators of metabolic syndrome and cardiovascular disease among Thai adults Inverse association of plasma IgG antibody to Aggregatibacter actinomycetemcomitans and high C-reactive protein levels in patients with metabolic syndrome and periodontitis Surface plasmon resonance imaging for ABH antigen detection on red blood cells and in saliva: Secretor status-related ABO subgroup identification
คัดลอก URL
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก
พัฒนาระบบโดยศูนย์ความรู้เฉพาะด้านวิศวกรรมความรู้และวิศวกรรมภาษาDeveloped by Center of Excellence for Unified Knowledge and Language Engineering
สนับสนุนโดยสำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน)Supported by the Agricultural Research Development Agency (Public Organization)
แบบสำรวจความพึงพอใจQuestionair