小児の成長阻害リスクを特定するための予測モデリング

科学分野:

• 公衆衛生
• 小児科
• データサイエンス

背景:

• インドネシアは、深刻な短期および長期の健康および経済的影響を伴う、小児の成長阻害の大きな負担に直面し続けています。
• 成長阻害は、罹患率、死亡率の増加、成長障害、慢性疾患のリスク増加、および将来の生産性の低下に影響します。

研究 の 目的:

• インドネシアの小児における成長阻害に関連する主要なリスク要因を特定すること。
• 成長阻害のリスクのある小児を特定するための予測モデルを開発および評価すること。

主な方法:

• 13,106人の5歳未満の子供とその母親を含む、2018年インドネシア基本健康調査データベースの分析。
• 二変量解析により有意なリスク要因を特定し、次に予測のための決定木モデルを使用しました。
• モデルのパフォーマンスを評価するための受信者操作特性（ROC）曲線分析。

主要な成果:

• 全国の成長阻害率は25.8%でした。
• 決定木モデルによって特定された主要な予測因子には、年齢、性別、出生時体重、出生時身長、母親の教育、手指衛生習慣、および完全母乳育児が含まれます。
• 予測モデルは、ROC曲線上で63.7%の曲線下面積（AUC）を伴う73.8%の精度を達成しました。

結論:

• 開発された予測モデルは、成長阻害リスクを評価する上で許容できる精度を示しています。
• 決定木モデルは、ROC曲線分析によって支持されるように、さまざまな年齢層にわたる成長阻害のある子供とない子供を効果的に区別します。