Abstract
The aim is to develop the methods for assessing the rate of human aging by metabolic parameters (metabolic age). Materials and methods. The study examined 120 subjects aged 40–80 years. All the people included in the study underwent the determination of plasma glucose concentration, lipid profile – total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, low-density lipoprotein, very low-density lipoprotein cholesterol and creatinine as well as the standard glucose tolerance test. Validation of the panel of indicators was carried out using regression and neural network analysis. Results. According to the study results, the standard error in determining the metabolic age using the multiple regression equation was 9.31 years, and using the neural network – 3.18 years. Conclusions. The methods that we have developed for assessing the rate of metabolic aging showed sufficient (regression analysis) and high (neural network analysis) accuracy and can be used to assess the risk of metabolic syndrome, cardiovascular disease, and type II diabetes. The implementation of the proposed methods would not only identify people at risk for pathology, but also assess the effectiveness of treatment, prevention and rehabilitation measures.
Highlights
A – концепція та дизайн дослідження; B – збір даних; C – аналіз та інтерпретація даних; D – написання статті; E – редагування статті; F – остаточне затвердження статті
Validation of the panel of indicators was carried out using regression and neural network analysis
The methods that we have developed for assessing the rate of metabolic aging showed sufficient and high accuracy and can be used to assess the risk of metabolic syndrome, cardiovascular disease, and type II diabetes
Summary
Оценка метаболического возраста человека с помощью регрессионного и нейросетевого анализа. Цель работы – разработка методов оценки темпа старения человека по метаболическим показателям (метаболический возраст). Разработанные способы оценки темпа метаболического старения имеют достаточную (регрессионный анализ) и высокую (нейросетевой анализ) точность и могут быть применены для определения риска развития метаболического синдрома, сердечно-сосудистой патологии и диабета 2 типа. Оцінювання метаболічного віку людини за допомогою регресійного та нейромережевого аналізу. Мета роботи – розроблення методів оцінювання темпу старіння людини за метаболічними показниками (метаболічний вік). Стандартна помилка визначення метаболічного віку за допомогою рівняння множинної регресії становила 9,31 року, а за допомогою нейронної мережі – 3,18 року. Методи оцінювання темпу метаболічного старіння, що розробили, мають достатню (регресійний аналіз) і високу (нейромережевий аналіз) точність, їх можна застосовувати для визначення ризику розвитку метаболічного синдрому, серцево-судинної патології та діабету 2 типу.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
