Computational algorithm based on health and lifestyle traits to categorize lifemetabotypes in the NUTRiMDEA cohort
Notice bibliographique
Résumé
Classifying individuals based on metabotypes and lifestyle phenotypes using exploratory factor analyses, cluster definition, and machine-learning algorithms is promising for precision chronic disease prevention and management. This study analyzed data from the NUTRiMDEA online cohort (baseline: n = 17332 and 62 questions) to develop a clustering tool based on 32 accessible questions using machine-learning strategies. Participants ranged from 18 to over 70 years old, with 64.1% female and 35.5% male. Five clusters were identified, combining metabolic, lifestyle, and personal data: Cluster 1 ("Westernized Millennial", n = 967) included healthy young individuals with fair lifestyle habits; Cluster 2 ("Healthy", n = 10616) consisted of healthy adults; Cluster 3 ("Mediterranean Young Adult", n = 2013) represented healthy young adults with a healthy lifestyle and showed the highest adherence to the Mediterranean diet; Cluster 4 ("Pre-morbid", n = 600) was characterized by healthy adults with declined mood; Cluster 5 ("Pro-morbid", n = 312) comprised older individuals (47% >55 years) with poorer lifestyle habits, worse health, and a lower health-related quality of life. A computational algorithm was elicited, which allowed quick cluster assignment based on responses ("lifemetabotypes"). This machine-learning approach facilitates personalized interventions and precision lifestyle recommendations, supporting online methods for targeted health maintenance and chronic disease prevention.
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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».