Gaussian Model to Predict the Risk of Developing Type 2 Diabetes Mellitus in Mexican Population Taking as a Reference Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
In this research work, an ordinal Gaussian model is constructed, whose objective is to predict the degree of risk of contracting type 2 diabetes mellitus (2DM), taking as reference the risk factors in the Mexican population. It is estimated that the Mexican population has a hereditary susceptibility to develop 2DM, however, the probability increases depending on risk factors; area of residence, background of parents with 2DM, tobacco consumption, alcohol consumption, physical inactivity, body mass index (BMI), and type of feeding, which, despite positively intervening in the appearance of 2DM, they can be modified to obtain the inversely proportional effect. However, the social, economic and political context are important components for the population. Risk factors, as explanatory elements of the prevalence of 2DM, are of the utmost importance to delay or control their early development, as some are factors that can be muffled. For the development of this model, the information published in the National Health and Nutrition Survey (ENSANUT) of 2012 was taken, based on the adult population 20 years of age or older. Among the most outstanding results is the higher prevalence of risk that women have with respect to men, and the fact that age is a fundamental basis for contracting type 2 diabetes mellitus.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».