A Comprehensive Youth Diabetes Epidemiological Data Set and Web Portal: Resource Development and Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background The prevalence of type 2 diabetes mellitus (DM) and pre–diabetes mellitus (pre-DM) has been increasing among youth in recent decades in the United States, prompting an urgent need for understanding and identifying their associated risk factors. Such efforts, however, have been hindered by the lack of easily accessible youth pre-DM/DM data. Objective We aimed to first build a high-quality, comprehensive epidemiological data set focused on youth pre-DM/DM. Subsequently, we aimed to make these data accessible by creating a user-friendly web portal to share them and the corresponding codes. Through this, we hope to address this significant gap and facilitate youth pre-DM/DM research. Methods Building on data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) from 1999 to 2018, we cleaned and harmonized hundreds of variables relevant to pre-DM/DM (fasting plasma glucose level ≥100 mg/dL or glycated hemoglobin ≥5.7%) for youth aged 12-19 years (N=15,149). We identified individual factors associated with pre-DM/DM risk using bivariate statistical analyses and predicted pre-DM/DM status using our Ensemble Integration (EI) framework for multidomain machine learning. We then developed a user-friendly web portal named Prediabetes/diabetes in youth Online Dashboard (POND) to share the data and codes. Results We extracted 95 variables potentially relevant to pre-DM/DM risk organized into 4 domains (sociodemographic, health status, diet, and other lifestyle behaviors). The bivariate analyses identified 27 significant correlates of pre-DM/DM (P<.001, Bonferroni adjusted), including race or ethnicity, health insurance, BMI, added sugar intake, and screen time. Among these factors, 16 factors were also identified based on the EI methodology (Fisher P of overlap=7.06×10-6). In addition to those, the EI approach identified 11 additional predictive variables, including some known (eg, meat and fruit intake and family income) and less recognized factors (eg, number of rooms in homes). The factors identified in both analyses spanned across all 4 of the domains mentioned. These data and results, as well as other exploratory tools, can be accessed on POND. Conclusions Using NHANES data, we built one of the largest public epidemiological data sets for studying youth pre-DM/DM and identified potential risk factors using complementary analytical approaches. Our results align with the multifactorial nature of pre-DM/DM with correlates across several domains. Also, our data-sharing platform, POND, facilitates a wide range of applications to inform future youth pre-DM/DM studies.
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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».