利用机器学习技术评估各国饮食习惯与 COVID-19 死亡人数的关系
机器学习
2024-02-21 v1 定量方法
摘要
COVID-19 疾病几乎影响了世界上的每个国家。大量的感染人数和国家之间不同的死亡率引发了许多关于使病毒在某些地方如此致命的关键点的假设。在本研究中，评估了 170 个国家的饮食习惯，以利用机器学习技术找出这些习惯与 COVID-19 引起的死亡率之间的相关性，该技术根据 23 种不同食物中脂肪、能量和蛋白质的不同分布以及以千克为单位的摄入量将国家分组。结果表明，肥胖和高脂肪消费出现在死亡率最高的国家，而死亡率较低的国家则有较高水平的谷物消费，伴随着较低的总平均千卡摄入量。
引用
@article{arxiv.2402.12558,
title = {Evaluation of Country Dietary Habits Using Machine Learning Techniques in Relation to Deaths from COVID-19},
author = {María Teresa García-Ordás and Natalia Arias and Carmen Benavides and Oscar García-Olalla and José Alberto Benítez-Andrades},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.12558},
year = {2024}
}