在30至40岁的肥胖男性中,使用决策树分析预测体重控制经验模型

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 流行病学 流行病学
• 健康 行为 健康行为

背景情况:

• 肥胖是一个日益严重的全球健康问题,增加了许多疾病的风险.
• 有效的体重管理对公共健康至关重要,但了解影响体重控制尝试的因素至关重要.
• 确定男性体重控制行为的特定的人口和健康相关预测因素对于有针对性的干预措施至关重要.

研究的目的:

• 开发一个预测模型,用于30岁和40岁的韩国男性的体重控制经验.
• 为了确定与体重控制尝试或在这个人群中缺乏相关的关键因素.
• 为制定量身定制的肥胖预防和管理策略提供信息.

主要方法:

• 分析了2022年社区健康调查数据,其中包括12311名超重或肥胖的韩国男性.
• 总体和与健康相关的特征的比较,在男性和没有体重控制经验使用千平方和独立的t测试.
• 使用决策树分析和分割样本测试开发和验证预测模型.

主要成果:

• 决策树模型确定了特定的子组,这些子组很可能不会尝试体重控制.
• 诸如低于平均体重的感知,较低的教育程度 (高中文凭或更低) 和缺乏血糖意识等因素是显著的预测因素.
• 模型表明,40多岁的男性,认为他们的体重低于平均水平,并且不知道血糖水平,风险更高,无法控制体重.

结论:

• 在韩国男性中确定了非体重控制行为的特定高风险组.
• 对于这些已确定的风险人群,迫切需要针对性的肥胖预防和管理教育.
• 这项研究提供了一种数据驱动的方法,以了解和解决中年男性的体重控制行为.