The Relationship between Dimensions of Health Related Quality of Life and Health Conditions among Elderly People: A Fuzzy Linear Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
Health Related Quality of Life (HRQoL) is one of the escalating subjects used for assessing health condition among patients who suffer specific diseases or ailments. It has been known that dimensions of HRQoL are able to mirror one’s overall health condition using mainly standard statistical technique. However, devising the extent of contribution of multiple dimensions towards overall health conditions is not straight forward as the arbitrary nature of HRQoL dimensions. Therefore this paper aims to propose a model to explain the relationship between HRQoL dimensions and overall health condition using a matrix driven fuzzy linear regression. An experiment was conducted to measure the strength of the relationship among elderly people via judgment provided by ten decision makers. The health condition linguistic data and scaled data of regularity of experiencing health-related problems among elderly people were given by the decision makers. The five stepwise computations based on matrix-driven fuzzy linear regression were proposed to describe the relationship. It is found that nearly forty six percent variations in overall health condition of elder people were explained by the eights HRQoL dimensions. The employment of matrix-driven multivariate fuzzy linear regression model has successfully identified the strength of the relationship between multi dimensions of HRQoL and overall health condition in the case of elderly people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».