봄철 천식에 대한 환자-맞춤형 이 범주 예측모형

Binary Forecast Models for Patient-tailored Asthma Index in Spring

본 연구는 봄철 서울지역에 대하여 영아 천식과 노인 천식에 대한 이 범주 예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 2006년 7월부터 2010년 12월까지 건강보험심사평가원 약제 및 환자정보자료를 천식환자수에 대한 대체자료로 사용하였다. 천식유발인자로는 기상자료, 대기오염자료, 꽃가루자료, 보건자료를 사용하였다. 성별, 연령군별로 건강보험심사평가원자료의 분포가 다르므로 구분하여 예측모형을 개발하였다. 이 범주(지속관리, 주의)는 구분된 건강보험심사평가원 자료의 제75백분위수를 분류기준으로 하였다. 이 범주 예측모형으로 중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 결정나무모형을 각각 적용하였으며, 분류기준과 문턱치를 고려하여 범주예측치를 생산하였다. 전체자료와 모형검증자료에 대한 예측결과를 2×2 분할표로 요약하고, 이를 바탕으로 예측성 평가측도를 구하여 비교한 후 최적 모형을 제안하고자 하였다. 제안된 모형들은 로지스틱 회귀모형이다.

The objective of this study is to development of binary forecast models for patient-tailored asthma index in the springtime for infants and old aged people in Seoul. The data which is offered from Health Insurance Review & Assessment Service (HIRAS) is used as a proxy data of asthma patients in Seoul. Predictors consist of the meteorological data, air pollution data, pollen data, and influence data. Data period is from July 1 in 2006 to December 31 in 2010. Binary data (normal, warning) are classified by the 75th percentile of distribution for each sex and each age group. Three statistical models (multiple regression model, logistic regression model, decision tree) are applied to binary forecast separately and their forecast results are compared with each other based on 2×2 cross tables and skill scores. And the proposed forecast models are presented.