| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Napovedovanje sprememb kognitivnih sposobnosti pri starejši populaciji
Avtorji:ID Štante, Anja (Avtor)
ID Štiglic, Gregor (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Cilar Budler, Leona (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Stante_Anja_2021.pdf (670,62 KB)
MD5: 8D848E8A7F0EE4FC294B89B44B16216B
PID: 20.500.12556/dkum/79521473-d872-4487-84f2-1be44a3df720
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
Opis:Uvod: Delež starejših od 65 let se v populaciji veča. Napovedi kažejo, da se bo do leta 2100 še povečal. Ena od problematik, ki se pojavlja pri starejših, je upad kognitivnih sposobnosti. Metode: Analizirali smo podatke iz raziskave The Survey of Health, Aging and Retirement in Europe pri valu 6 in 7. Oblikovali smo dve skupini podatkov. V prvo smo uvrstili vse razpoložljive podatke iz držav Evropske unije, v drugo podatke zbrane v Republiki Sloveniji. Analizo podatkov smo izvedli v programskem jeziku R. Z uporabo napovednih modelov smo poskušali napovedati spremembe v vrednosti spremenljivke »razlika v takojšnjem priklicu besed med valoma 6 in 7«. Uporabili smo tri napovedne modele, in sicer multiplo logistično regresijo, Random Forest in Gradient Boosting Machine. Pri dobljenih rezultatih smo primerjali vrednost površine pod krivuljo. Rezultati: Pri evropski populaciji se je kot najboljši napovedni model izkazala multipla logistična regresija z rezultatom pri vrednosti AUC 0,698 (95% IZ: 0,678-0,705). Pri slovenski populaciji se je kot najboljši izkazal Gradient Boosting Machine z rezultati pri AUC 0,698 (95% IZ: 0,663-0,760). Razprava in sklep: Izkazalo se je, da na izhodno spremenljivko vplivajo spremenljivke, ki so že zaznane v drugih študijah. Te so priklic besed pri valu 6, starost in stopnja izobrazbe. Pri evropski populaciji je opazen vpliv spremenljivke samoocena računalniških sposobnosti. Študije s področja kognitivnih sposobnosti pri starejših na območju Republike Slovenije so pomembne, saj se slovenska družba stara.
Ključne besede:staranje, kognitivni upad, priklic besed, SHARE, napovedni model
Kraj izida:Maribor
Založnik:[A. Štante]
Leto izida:2021
PID:20.500.12556/DKUM-79124 Novo okno
UDK:159.95:159.922.63(043.2)
COBISS.SI-ID:68315395 Novo okno
Datum objave v DKUM:29.06.2021
Število ogledov:1378
Število prenosov:176
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FZV
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:10.05.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Predicting changes of cognitive abilities among older population
Opis:Introduction: In the population the share of people over 65 years old is increasing. Forecasts suggest that it will increase further by 2100. One of the problems that occurs among the elderly is a decline in cognitive abilities. Methods: We analyzed data from The Survey of Health, Aging and Retirement in Europe through waves 6 and 7. Two data sets were analyzed. In the first one was included data from the European Union, and in the second was included only data from Slovenia. The data analysis was performed in the programming language R. Using predictive models, we tried to predict changes in the variable "difference in the immediate recall of words between waves 6 and 7". We used three prediction models: Gradient boosting machine, multiple logistic regression, and Random Forest. In the obtained results we compared the value of the area under the curve. Results: In the European population, multiple logistic regression proved to be the best predictive model with AUC 0.698 (95% CI: 0.678-0.705). In the Slovenian population Gradient boosting machine proved to be the best with AUC 0.698 (95% CI: 0.663-0,760). Discussion and conclusion: It turned out that the input variable has been influenced by variables already detected in other studies. These are word recall at wave 6, age, and level of education. In the European population the influence of the variable self-assessment of computer skills is noticeable. Due to aging of Slovenian society, studies in the field of cognitive abilities in the elderly are important.
Ključne besede:aging, cognitive decline, recall, SHARE, predictive model


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici