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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 双面光伏辐照度模型的基准测试与验证

DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8981272 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 血清高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平与多种疾病的风险因素相关，并与人体测量指标有关。然而，关于HDL和LDL胆固醇水平的最佳人体测量指标仍存在争议。本研究旨在通过统计分析和两种机器学习算法，确定HDL和LDL胆固醇的最佳预测因子，并比较韩国成年人联合人体测量指标的预测能力。共有13,014名受试者参与研究。采用二元逻辑回归（LR）评估人体测量指标，分析正常与高LDL胆固醇水平、正常与低HDL胆固醇水平受试者之间的统计学显著差异。在分析单项及联合测量指标的预测能力时，使用LR和提供更合理可靠结果的朴素贝叶斯算法（NB）。女性HDL的最佳预测因子是肋骨至髋部比率（p=<0.0001；比值比（OR）=1.895；曲线下面积（AUC）=0.681），男性则是腰臀比（WHR）（p=<0.0001；OR=1.624；AUC=0.633）。女性中，LDL的最强指标是年龄（p=<0.0001；OR=1.662；NB的AUC=0.653；LR的AUC=0.636）。在人体测量指标中，体重指数（BMI）、WHR、额至腰比率、额至肋比率及额至胸比率是LDL的最强预测因子，这些指标具有相似的预测能力。男性中最强预测因子是BMI（p=<0.0001；OR=1.369；NB的AUC=0.594；LR的AUC=0.595）。几乎所有人体单项测量指标对HDL的预测能力均高于LDL，且女性对HDL和LDL的预测能力均高于男性。联合人体测量指标略微提高了对HDL和LDL胆固醇的预测能力。HDL和LDL的最佳指标可能因胆固醇类型和性别而异。在女性（而非男性）中，年龄是强烈预测HDL和LDL胆固醇水平的变量。本研究发现为开发更好的HDL和LDL胆固醇初步筛查工具提供了新信息。
作者： Bum Ju Lee，Jong Yeol Kim
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用人体测量指标和机器学习算法，识别韩国成年人血清高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平的最佳预测因子。

研究成果

该研究利用人体测量数据和机器学习算法，确定了预测高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平的最佳指标。综合多项人体测量数据后，对HDL和LDL胆固醇水平的预测效果均有小幅提升。这些发现为开发更优的HDL和LDL胆固醇水平初筛工具提供了依据。

研究不足

由于采用横断面设计，该研究未能确立因果关系。结果受国家和种族群体的限制。在几项预测实验中，由于缺乏低HDL和高LDL的受试者，方法的敏感性较低。

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