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영어

This study aims to identify determinants affecting on geographic variations in the prevalence of arthritis in Korean women using data mining. Data from Korean Community Health Survey 2012 with 249 small districts were analyzed. Socio-demographic, health behavior and status, and morbidity status measures were analyzed using conventional regression model and convergence analysis method such as decision tree for convergence analysis. Rate of workers in agriculture, forestry, and fishing, salaried workers, persons higher than high school graduates, non-treatment of needing care, non-treatment of care because of economic reason, obesity, heavy drunkers, complaining persons of chewing difficulty, persons with experiencing depression, persons with perceiving stress, and persons with diagnosing hypertension and angina pectoris were variation determinants of prevalence of arthritis in 249 small districts and these districts were classified 10 area groups by decision tree model. Our finding suggest that the approach based characteristics by small area groups rather than national wide or individual level would be effective to reduce in variations of prevalence of arthritis.

한국어

본 연구의 목적은 데이터마이닝을 이용하여 여성 관절염의 지역 간 변이요인을 확인하는 것이다. 이를 위해 2012년 지역사회건강조사 자료의 249개 시․군․구를 기준으로 하여 여성 관절염의 지역 간 유병률의 변이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 인구사회환경, 건강행태 및 건강수준, 유병상태 등의 주요 지표를 전통적인 선형회귀분석 과 융복합적 분석을 위한 의사결정나무를 이용하여 변이모형을 도출하였다. 지역 간 여성 관절염 유병률의 변이요인 으로 농림어업 종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율이 도출되었으며, 의사결정 나무 모형은 249개 시군구를 10개 지역으로 분류하였다. 관절염의 사회적 질병 부담을 줄이기 위해서는 국가 전체적 접근 방식 또는 환자 개별적 접근 방식을 전환하여 소규모 지역 단위로 특성을 파악하여 위험 요인을 분석하고 환 경을 개선해 나가야 한다.