Profiling Obese Subgroups in National Health and Nutritional Status Survey Data using Machine Learning Techniques: A Case Study from Brunei Darussalam

要約

国民健康・栄養状態調査（NHANSS）は、ブルネイ・ダルサラーム国の保健省が毎年実施しており、国民の健康と栄養のパターンや特性を評価している。本研究の主な目的は、データ削減と解釈の技法を適用することによって、NHANSSデータの肥満サンプルから意味のあるパターン（グループ）を発見することである。データセットに含まれる変数（質的および量的）の混合的性質は、本研究に新規性をもたらした。したがって、意味のある結果を解釈するために、カテゴリー別主成分（CATPCA）技法が選ばれた。肥満と、人口統計学、社会経済的地位、身体活動、食行動、血圧、糖尿病の既往などのライフスタイル要因との関係は、CATPCAによって生成された主成分に基づいて決定された。生成されたグループの信憑性を反証するために、分割法の手法の助けを借りて結果を検証した。解析と結果に基づき、データセットから2つのサブグループが発見され、これらのサブグループの顕著な特徴が報告された。これらの結果は、医療業界の改善のために提案することができる。

要約(オリジナル)

National Health and Nutritional Status Survey (NHANSS) is conducted annually by the Ministry of Health in Negara Brunei Darussalam to assess the population health and nutritional patterns and characteristics. The main aim of this study was to discover meaningful patterns (groups) from the obese sample of NHANSS data by applying data reduction and interpretation techniques. The mixed nature of the variables (qualitative and quantitative) in the data set added novelty to the study. Accordingly, the Categorical Principal Component (CATPCA) technique was chosen to interpret the meaningful results. The relationships between obesity and the lifestyle factors like demography, socioeconomic status, physical activity, dietary behavior, history of blood pressure, diabetes, etc., were determined based on the principal components generated by CATPCA. The results were validated with the help of the split method technique to counter verify the authenticity of the generated groups. Based on the analysis and results, two subgroups were found in the data set, and the salient features of these subgroups have been reported. These results can be proposed for the betterment of the healthcare industry.

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