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남성 근로자의 조기 뇌졸중 증상 인지 영향 요인 탐색을 대한 통합형 다중 출력 그래디언트 부스팅 및 로지스틱 회귀 접근
Integrated Machine Learning Analysis of Factors Influencing Early Stroke Symptom Recognition in Male Workers
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) 바로가기
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- 통권
- 2025년도 한국기계기술학회 하계학술대회 (2025.08)바로가기
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- 페이지
- pp.104-106
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A488690
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원문정보
초록
- 영어
- This study explored non-cognitive factors affecting early stroke symptom recognition in Korean working-class males with diabetes (n=4125) using machine learning on KNHANES data (2016-2022). Younger age, higher BMI, hypertension, elevated cholesterol and triglycerides, depression, stress, smoking, and alcohol consumption were significant predictors of non-recognition. Regular physical activity and diabetes education participation were positive factors. These findings highlight the multifactorial nature of stroke symptom recognition, suggesting targeted interventions addressing physiological, psychological, and lifestyle aspects are crucial for improving outcomes in this population.
목차
Abstract
1. 서론
2. 자료 및 방법
2.1 대상자
2.2 연구 변수
2.3 데이터 전처리와 모델링
3. 결과
4. 논의
5. 결론
후기
References
키워드
Early stroke symptom recognition Diabetic workers Non-cognitive Machine learning Multi-output boosting저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) [Proceedings of KSMT Annual Meeting]
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2000~2026
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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