Key points are not available for this paper at this time.
제2형 당뇨병(T2DM)은 전 세계적으로 중요한 공공 건강 문제입니다. 당뇨병의 진단과 관리는 심혈관 질환 및 암을 포함한 당뇨병 합병증을 줄이는 데 중요합니다. 이 연구는 T2DM과 정기적으로 측정되는 혈액학적 매개변수 사이의 잠재적 연관성을 평가하기 위해 설계되었습니다. 이 연구는 Mashhad 중풍 및 심장 동맥경화 질환(MASHAD) 코호트 연구의 일환으로 모집된 35-65세 성인 9000명의 하위 샘플이었습니다. 로지스틱 회귀(LR), 결정 트리(DT) 및 부트스트랩 포레스트(BF) 알고리즘을 포함한 기계 학습 기법을 적용하여 데이터를 분석했습니다. 모든 데이터 분석은 유의 수준 0.05에서 SPSS 버전 22 및 SAS JMP Pro 버전 13을 사용하여 수행되었습니다. 성능 지수에 따라 BF 모델은 높은 정확도, 정밀도, 특이도 및 AUC를 제공했습니다. 이전 연구에서는 트리글리세리드-포도당(TyG) 지수가 T2DM과 양의 관계가 있음을 제안했으므로, 우리는 TyG 지수와 혈액학적 요인 간의 연관성을 고려했습니다. 우리는 이 연관성이 T2DM에 대한 그들의 결과와 일치하지만 MCHC는 제외됨을 발견했습니다. BF 모델에서 가장 효과적인 요인은 나이와 백혈구(WBC)였습니다. BF 모델은 T2DM을 예측하는 데 더 나은 성능을 나타냈습니다. 우리의 모델은 나이와 WBC와 같은 T2DM을 예측하는 데 귀중한 정보를 제공합니다.
Mansoori 외(Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: