![](/images/graphics-bg.png)
Predicting Increased Blood Pressure Using Machine Learning
المؤلفون المشاركون
Golino, Hudson Fernandes
Amaral, Liliany Souza de Brito
Duarte, Stenio Fernando Pimentel
Gomes, Cristiano Mauro Assis
Soares, Telma de Jesus
Reis, Luciana Araujo dos
Santos, Joselito
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The present study investigates the prediction of increased blood pressure by body mass index (BMI), waist (WC) and hip circumference (HC), and waist hip ratio (WHR) using a machine learning technique named classification tree.
Data were collected from 400 college students (56.3% women) from 16 to 63 years old.
Fifteen trees were calculated in the training group for each sex, using different numbers and combinations of predictors.
The result shows that for women BMI, WC, and WHR are the combination that produces the best prediction, since it has the lowest deviance (87.42), misclassification (.19), and the higher pseudo R 2 (.43).
This model presented a sensitivity of 80.86% and specificity of 81.22% in the training set and, respectively, 45.65% and 65.15% in the test sample.
For men BMI, WC, HC, and WHC showed the best prediction with the lowest deviance (57.25), misclassification (.16), and the higher pseudo R 2 (.46).
This model had a sensitivity of 72% and specificity of 86.25% in the training set and, respectively, 58.38% and 69.70% in the test set.
Finally, the result from the classification tree analysis was compared with traditional logistic regression, indicating that the former outperformed the latter in terms of predictive power.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Golino, Hudson Fernandes& Amaral, Liliany Souza de Brito& Duarte, Stenio Fernando Pimentel& Gomes, Cristiano Mauro Assis& Soares, Telma de Jesus& Reis, Luciana Araujo dos…[et al.]. 2014. Predicting Increased Blood Pressure Using Machine Learning. Journal of Obesity،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1042374
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Golino, Hudson Fernandes…[et al.]. Predicting Increased Blood Pressure Using Machine Learning. Journal of Obesity No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1042374
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Golino, Hudson Fernandes& Amaral, Liliany Souza de Brito& Duarte, Stenio Fernando Pimentel& Gomes, Cristiano Mauro Assis& Soares, Telma de Jesus& Reis, Luciana Araujo dos…[et al.]. Predicting Increased Blood Pressure Using Machine Learning. Journal of Obesity. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1042374
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1042374
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)