Descripción del proyecto
El aprendizaje automático identifica los factores de riesgo de la diabetes
La diabetes afecta a millones de personas en todo el mundo y la incapacidad de controlar eficazmente los niveles de glucosa en sangre conduce a diversas comorbilidades, como la obesidad y las enfermedades cardiovasculares. Por lo tanto, es importante comprender las características de los pacientes y desarrollar intervenciones sanitarias que favorezcan unos cambios positivos en los comportamientos que afectan a la salud. Para lograrlo, el proyecto financiado con fondos europeos CASCARA empleará un enfoque multiparamétrico con aprendizaje automático para identificar características concretas que puedan predecir cómo responden los pacientes al diagnóstico de diabetes. Los investigadores utilizarán datos observacionales para determinar el impacto del género y el estatus socioeconómico y demográfico en la adopción de un estilo de vida saludable que implique una dieta equilibrada y actividad física.
Objetivo
Diabetes causes a large and unevenly distributed health and economic burden within the population living with diabetes. Improved health behaviours have the potential to avert a large share of morbidity and mortality attributable to diabetes. However, adherence to recommended self-management remains challenging for many patients. This may (at least partly) explain the large overall disease burden in people with diabetes, as well as how that burden is distributed among patients. A better understanding of the patient and community level characteristics that affect behaviour change can inform more personalised, more effective health interventions that stimulate positive health behaviour changes, in turn reducing the overall burden associated with diabetes.
CASCARA aims to provide novel and much needed evidence on characteristics predictive of (1) health behaviour change subsequent to a diabetes diagnosis and (2) of the resulting changes in diabetes complication risk factors. To achieve this, I will use causal econometric and epidemiologic methods as well as machine learning (ML) and causal mediation analysis. The commonly recommended behaviour changes I focus on comprise: improving diet, increasing physical activity, reducing smoking and alcohol consumption. In particular, CASCARA will address the following research objectives using longitudinal observational data from continental Europe, the UK and the US:
1. Investigate the effect of a diabetes diagnosis on health behaviours and potential heterogeneities across gender and socioeconomic status
2. Use of ML to identify potentially unanticipated socioeconomic, demographic and clinical characteristics affecting health behaviour change, for a more detailed understanding of its potential drivers
3. Use causal mediation analysis to identify the impact of different health behaviour changes on risk factors for diabetes complications (body mass index, hypertension status and blood glucose levels) post-diabetes diagnosis.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias sociales sociología demografía mortalidad
- ciencias médicas y de la salud medicina clínica endocrinología diabetes
- ciencias médicas y de la salud ciencias de la salud nutrición
- ciencias naturales ciencias químicas química orgánica alcoholes
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.4. - SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-WF-2018-2020
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
4366 Esch Sur Alzette
Luxemburgo
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.