論文の概要: Gender-Based Comparative Study of Type 2 Diabetes Risk Factors in
Kolkata, India: A Machine Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10731v1
- Date: Sun, 15 Oct 2023 03:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:57:30.782741
- Title: Gender-Based Comparative Study of Type 2 Diabetes Risk Factors in
Kolkata, India: A Machine Learning Approach
- Title（参考訳）: インド・コルカタにおける2型糖尿病危険因子のジェンダーベース比較研究 : 機械学習によるアプローチ
- Authors: Rahul Jain, Anoushka Saha, Gourav Daga, Durba Bhattacharya, Madhura
Das Gupta, Sourav Chowdhury, Suparna Roychowdhury
- Abstract要約: 本研究は,インド・西ベンガル州コルカタの男性と女性における2型糖尿病のリスクに,年齢,ライフスタイル,BMI,ウェイストの差があるかどうかを学習することを目的とした。
糖尿病のリスクを予測するために、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターといったさまざまな機械学習モデルが使用された。
以上の結果より, 男女ともに糖尿病の発症リスクが有意に上昇していることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.645867000434462
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Type 2 diabetes mellitus represents a prevalent and widespread global health
concern, necessitating a comprehensive assessment of its risk factors. This
study aimed towards learning whether there is any differential impact of age,
Lifestyle, BMI and Waist to height ratio on the risk of Type 2 diabetes
mellitus in males and females in Kolkata, West Bengal, India based on a sample
observed from the out-patient consultation department of Belle Vue Clinic in
Kolkata. Various machine learning models like Logistic Regression, Random
Forest, and Support Vector Classifier, were used to predict the risk of
diabetes, and performance was compared based on different predictors. Our
findings indicate a significant age-related increase in risk of diabetes for
both males and females. Although exercising and BMI was found to have
significant impact on the risk of Type 2 diabetes in males, in females both
turned out to be statistically insignificant. For both males and females,
predictive models based on WhtR demonstrated superior performance in risk
assessment compared to those based on BMI. This study sheds light on the
gender-specific differences in the risk factors for Type 2 diabetes, offering
valuable insights that can be used towards more targeted healthcare
interventions and public health strategies.
- Abstract（参考訳）: 2型糖尿病は世界的な健康上の問題であり、そのリスク要因を総合的に評価する必要がある。
本研究は,インド・西ベンガル州コルカタの男性および女性における2型糖尿病発症リスクに対する年齢,ライフスタイル,BMI,ウェイトの高さの差があるかどうかを,コルカタのベル・ヴュー診療所外来で調査した。
糖尿病のリスクを予測するために、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクター分類器などのさまざまな機械学習モデルが使用され、異なる予測器に基づいてパフォーマンスを比較した。
以上の結果から,男女ともに糖尿病の発症リスクが有意に増加することが示唆された。
運動とBMIは男性2型糖尿病のリスクに有意な影響が認められたが、女性2人とも統計的に重要でないことが判明した。
男女ともに,WhtRに基づく予測モデルは,BMIによる予測よりもリスク評価において優れた性能を示した。
本研究は,2型糖尿病のリスクファクターにおける性差を浮き彫りにして,より標的とした医療介入や公衆衛生戦略に活用できる有用な洞察を提供する。
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