Sirvi Autor "Saavaste, Johann" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Isheemiliste südamehaiguste markerite leidmine Tartu Ülikooli Eesti Geenivaramu metaboloomika andmetele geneetilist algoritmi rakendades
(2023) Saavaste, Johann; Kronberg, Jaanika, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Metaboloomika teadusharu uurib organismi ainevahetuse vahe- ja lõppsaadustena tekkinud väikesi molekule ehk metaboliite. Metaboliidi kontsentratsiooni kõrvalekalded võivad olla indikaatoriks haiguse tekkele. Igal aastal sureb maailmas enim inimesi isheemiliste südamehaiguste tagajärjel. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärk on leida metaboliite, mis sobiksid isheemilisi südametõbesid kirjeldavateks markeriteks. Töös leitakse geneetilise algoritmiga kõige suurema seosega metaboliidid. Hinnatakse 2 logistilist regressioonimudelit, mille tunnustena võeti arvesse väljavalitud metaboliidid, sugu, vanus, kehamassiindeks ning elupaik.
Varasema tervishoiuteenuste kasutamise mõju enesehinnangulisele tervisele Eestis
(Tartu Ülikool, 2025) Saavaste, Johann; Reile, Rainer, juhendaja; Kolde, Raivo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Self-rated health is a health status indicator widely used in public health surveys, where response options are commonly scaled from very good to very bad. Although earlier studies have demonstrated causal relationships between self-rated health and subsequent morbidity, academic literature is relatively scarce on the inverse association of morbidity predicting self-rated health. The aim of the master's thesis is to study whether an individual's healthcare use predicts their self-rated health, and to analyse which parameters in medical bills data contribute to it. Previously collected survey and registry data from 2021 Estonian National Mental Health Study, and ordered probit regression are used in this study. The results showed that healthcare received up to a year before assessment have a negative effect on self-rated health. Amongst 15 analysed health conditions, depression and anxiety disorders decrease the probability of reporting higher ranks of self-rated health the most. These results demonstrate that past healthcare service use can predict individual subjective health.