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Model-based recursive partitioning to identify risk clusters for metabolic syndrome and its components: findings from the International Mobility in Aging Study

机译:基于模型的递归分区以识别代谢综合征及其组成部分的风险群:国际老龄化研究的发现

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摘要

ObjectiveConceptual models underpinning much epidemiological research on ageing acknowledge that environmental, social and biological systems interact to influence health outcomes. Recursive partitioning is a data-driven approach that allows for concurrent exploration of distinct mixtures, or clusters, of individuals that have a particular outcome. Our aim is to use recursive partitioning to examine risk clusters for metabolic syndrome (MetS) and its components, in order to identify vulnerable populations.
机译:客观性支持许多关于衰老的流行病学研究的概念模型承认,环境,社会和生物系统相互作用会影响健康结果。递归分区是一种数据驱动的方法,允许并发探索具有特定结果的个体的不同混合物或群集。我们的目标是使用递归分区来检查代谢综合症(MetS)及其组成部分的风险群,以识别脆弱人群。

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