Diet-related chronic disease in the northeastern United States: a model-based clustering approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity and diabetes are global public health concerns. Studies indicate a relationship between socioeconomic, demographic and environmental variables and the spatial patterns of diet-related chronic disease. In this paper, we propose a methodology using model-based clustering and variable selection to predict rates of obesity and diabetes. We test this method through an application in the northeastern United States. METHODS: We use model-based clustering, an unsupervised learning approach, to find latent clusters of similar US counties based on a set of socioeconomic, demographic, and environmental variables chosen through the process of variable selection. We then use Analysis of Variance and Post-hoc Tukey comparisons to examine differences in rates of obesity and diabetes for the clusters from the resulting clustering solution. RESULTS: We find access to supermarkets, median household income, population density and socioeconomic status to be important in clustering the counties of two northeastern states. The results of the cluster analysis can be used to identify two sets of counties with significantly lower rates of diet-related chronic disease than those observed in the other identified clusters. These relatively healthy clusters are distinguished by the large central and large fringe metropolitan areas contained in their component counties. However, the relationship of socio-demographic factors and diet-related chronic disease is more complicated than previous research would suggest. Additionally, we find evidence of low food access in two clusters of counties adjacent to large central and fringe metropolitan areas. While food access has previously been seen as a problem of inner-city or remote rural areas, this study offers preliminary evidence of declining food access in suburban areas. CONCLUSIONS: Model-based clustering with variable selection offers a new approach to the analysis of socioeconomic, demographic, and environmental data for diet-related chronic disease prediction. In a test application to two northeastern states, this method allows us to identify two sets of metropolitan counties with significantly lower diet-related chronic disease rates than those observed in most rural and suburban areas. Our method could be applied to larger geographic areas or other countries with comparable data sets, offering a promising method for researchers interested in the global increase in diet-related chronic disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».