The area under the curve (AUC) was

The area under the curve (AUC) was 0.664 (95% CI = 0.531 - 0.798) for BMI (Figure ​(Figure2A),2A), and 0.726 (95% CI = 0.609 - 0.843) for MAC (Figure ​(Figure2B).2B). High level of BMI and MAC were shown to be the appropriate predictors for better nutritional status (P < 0.05). BMI with a threshold value of 21.19 kg/m2 provided 85.7% sensitivity and 52.8% specificity for the prediction of malnutrition. MAC with a threshold value of 25.05 cm provided 85.7% sensitivity and 41.5% specificity for the prediction of malnutrition.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) เป็น 0.664 (95% CI = 0.531-0.798) สําหรับดัชนีมวลกาย (รูป (figure2a) 2a) และ 0.726 (95% CI = 0.609-0.843) สำหรับ mac (รูป (figure2b) .2 ข) ระดับสูงของดัชนีมวลกายและแม็คได้รับการแสดงที่จะมีการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับภาวะโภชนาการที่ดีขึ้น (p <0.05) ดัชนีมวลกายด้วยค่าเกณฑ์ของ 21.19 kg/m2 ให้ความไว 85.7% และ 528% ความจำเพาะในการทำนายของการขาดสารอาหาร แม็คด้วยค่าเกณฑ์ของ 25.05 ซม. ให้ความไว 85.7% และ 41.5% ความจำเพาะในการทำนายของการขาดสารอาหาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) ถูก 0.664 (95% CI = 0.531 - 0.798) BMI (รูป (Figure2A), 2A), และ 0.726 (95% CI = 0.609 - 0.843) สำหรับ MAC (รูป (Figure2B) 1.2 b) ระดับสูงของ BMI และ MAC ได้แสดงเป็น predictors ที่เหมาะสมสำหรับดีโภชนาการ (P < 0.05) BMI มีค่าขีดจำกัดความไว 21.19 kg/m2 ให้ 85.7% และ 52specificity 8% การคาดเดาของขาดสารอาหาร MAC มีค่าขีดจำกัดของ 25.05 ซม.ให้ 85.7% ความไวและ 41.5% specificity การทำนายของการขาดสารอาหาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บริเวณใต้ความโค้งมน( auc )เป็น 0.664 ( 95% CI = 0.531 - 0.798 )สำหรับค่าดัชนีมวลกาย(รูปที่ ​ (รูปที่ 2 ) 2 )และ 0.726 ( 95% CI = 0.609 - 0.843 )สำหรับ Mac (รูปที่ ​ (รูปที่ 2 B ) 2 B ) ระดับสูงของค่าดัชนีมวลกายและ Mac ได้แสดงไว้เพื่อเป็นปัจจัยทำนายที่เหมาะสมสำหรับสถานะทาง โภชนาการ ดีกว่า( P < 0.05 ) ค่าดัชนีมวลกายพร้อมด้วยค่าเกณฑ์ขั้นต่ำของ 21.19 กก./ m 2 จัดให้บริการระดับความไว 85.7% และ 52 .Mainstream )เพียงเท่านั้น 8% สำหรับการคาดการณ์การขาดอาหาร. Mac ที่มีมูลค่าขั้นต่ำของ 25.05 ซม.จัดให้บริการระดับความไว 85.7% และพวกเขาถกเถียง 41.5% สำหรับการคาดการณ์การขาดอาหาร