ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ КАК МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОЖИРЕНИЯ У ДЕТЕЙ ШКОЛЬНОГО ВОЗРАСТА

Translated title of the contribution: CLASSIFICATION TREES FOR PREDICTING OBESITY IN SCHOOL-AGED CHILDREN

Елена Владимировна Ануфриева, Виктор Николаевич Шершнев, Ольга Петровна Ковтун

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Abstract

Цель исследования. Построение и проверка многомерной математической модели прогнозирования формирования ожирения у детей школьного возраста. Материал и методы. Обследованы 84 ребенка с ожирением в возрасте от 8 до 15 лет. Группу контроля составили 36 здоровых детей. Из 53 проанализированных факторов риска формирования ожирения у детей были выбраны наиболее информативные, на основе которых построены решающие правила в виде деревьев классификации. Результаты. Наиболее значимыми для прогноза ожирения были следующие показатели: физическая активность и частота перекусов между приемами пищи у ребенка, индекс массы тела матери и продолжительность грудного вскармливания. Все эти факторы показывают влияние на формирование ожирения даже в одномерном случае с чувствительностью не менее 75% и специфичностью не менее 60%. При многомерной оценке результаты прогнозов существенно точнее: чувствительность и специфичность не менее 80%. Корректность полученных моделей прогноза проверялась методом кросс-проверки, при этом вероятность ошибки классификации R не превышала 20%. Оценка предрасполагающих факторов риска уже на первом году жизни ребенка позволяет дать достаточно надежный прогноз о возможности развития ожирения в более старшем возрасте. Заключение. Использование предложенной модели прогноза в клинической практике будет способствовать адекватному формированию групп высокого риска, выбору индивидуальных программ наблюдения и профилактики для данной группы пациентов врачами педиатрами и детскими эндокринологами.
Translated title of the contributionCLASSIFICATION TREES FOR PREDICTING OBESITY IN SCHOOL-AGED CHILDREN
Original languageRussian
Pages (from-to)30-36
Number of pages7
JournalПрофилактическая медицина
Volume24
Issue number7
DOIs
Publication statusPublished - 2021

Keywords

  • Children
  • Classification trees
  • Obesity
  • Prognosis
  • Risk factors

ASJC Scopus subject areas

  • Public Health, Environmental and Occupational Health
  • Health Policy

Level of Research Output

  • VAK List

Fingerprint

Dive into the research topics of 'CLASSIFICATION TREES FOR PREDICTING OBESITY IN SCHOOL-AGED CHILDREN'. Together they form a unique fingerprint.

Cite this