Discovering association between metabolic syndrome and its related chronic diseases represented by ICD-10 code
| dc.contributor.advisor | Sotarat Thammaboosadee | |
| dc.contributor.advisor | Supaporn Kiattisin | |
| dc.contributor.advisor | Adisorn Leelasantitham | |
| dc.contributor.author | Supak Iamongkot | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-25T04:06:53Z | |
| dc.date.available | 2024-01-25T04:06:53Z | |
| dc.date.copyright | 2015 | |
| dc.date.created | 2024 | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description | Information Technology Management (Mahidol University 2015) | |
| dc.description.abstract | This paper applies the association rules method to discover the relationship between metabolic syndrome and its chronic diseases. The sample data used in this research is the medical records specifying the metabolic syndrome patients in a large government hospital. The Apriori and FP-Growth algorithms are chosen to be compared in the performance and applicable results of extracting the relationship of the metabolic syndrome patient records represented by ICD-10 code. The results show that the Apriori can extract 6 rules and 724 rules from FP-Growth. The comparative results between Apriori and FP-Growth found that 6 rules are common. The overall results show that the metabolic syndrome patients mostly have strong relationships with hypertension, obesity and diabetes. Interestingly, these diseases often occur with the patients diagnosed to have metabolic syndrome. Additionally, the results would bring the suggestion of metabolic syndrome to the patients in order to know about the relationship of these chronic diseases. Moreover, the physicians could use this guide for the treatment strategy in the future. | |
| dc.description.abstract | งานวิจัยนี้ประยุกต์ใช้วิธีกฎความสัมพันธ์เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างโรคอ้วนลงพุงและโรคเรื้อรังที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยนี้เป็นระเบียนทางการแพทย์ที่ระบุเกี่ยวกับผู้ป่วยโรคอ้วนลงพุงในโรงพยาบาลของรัฐที่มีขนาดใหญ่แห่งหนึ่ง อัลกอริทึม Apriori และอัลกอริทึม FP-Growth ถูกเลือกใช้เพื่อเปรียบเทียบในประสิทธิภาพการทำงานและผลลัพธ์ที่ใช้ในการสกัดความสัมพันธ์ของระเบียนผู้ป่วยโรคอ้วนลงพุง แสดงโดยรหัส ICD-10 ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า Apriori สามารถสกัดความสัมพันธ์ได้ 6 กฎและ FP-Growth สกัดความสัมพันธ์ได้ 724 กฎ การเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง Apriori และ FP-Growth พบว่ามี 6 กฎที่เหมือนกันและมีร่วมกัน ผลลัพธ์โดยรวมแสดงให้เห็นว่าส่วนใหญ่ผู้ป่วยโรคอ้วนลงพุงมีความสัมพันธ์อย่างมากและมีอิทธิพลกับโรคความดันโลหิตสูง โรคอ้วนและโรคเบาหวาน ที่น่าสนใจคือโรคเหล่านี้มักเกิดขึ้นบ่อยกับผู้ป่วยที่ได้รับวินิจฉัยว่าเป็นโรคอ้วนลงพุง นอกจากนี้ผลลัพธ์ที่ได้จะนามาเพื่อให้ข้อเสนอแนะในผู้ป่วยโรคอ้วนลงพุง เพื่อให้รู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ของโรคเรื้อรังเหล่านี้ นอกจากนั้นแพทย์สามารถใช้คำแนะนานี้สำหรับเป็นกลยุทธ์ในการรักษาในอนาคตได้อีกด้วย | |
| dc.format.extent | ix, 85 leaves | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Thesis (M.Sc. (Information Technology Management))--Mahidol University, 2015 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.li.mahidol.ac.th/handle/123456789/94030 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.publisher | Mahidol University. Mahidol University Library and Knowledge Center | |
| dc.rights | ผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้า | |
| dc.rights.holder | Mahidol University | |
| dc.subject | Chronic Diseases | |
| dc.subject | Diseases -- Code numbers | |
| dc.subject | Nosology -- Code numbers | |
| dc.subject | Metabolic syndrome | |
| dc.title | Discovering association between metabolic syndrome and its related chronic diseases represented by ICD-10 code | |
| dc.title.alternative | การหาความสัมพันธ์ระหว่างโรคอ้วนลงพุงและโรคเรื้อรังที่เกี่ยวข้องแสดงโดยรหัส ICD-10 | |
| dc.type | Master Thesis | |
| dcterms.accessRights | open access | |
| mods.location.url | http://mulinet11.li.mahidol.ac.th/e-thesis/2557/cd497/5636638.pdf | |
| thesis.degree.department | Faculty of Engineering | |
| thesis.degree.discipline | Information Technology Management | |
| thesis.degree.grantor | Mahidol University | |
| thesis.degree.level | Master's degree | |
| thesis.degree.name | Master of Science |
