Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Uncovering and understanding differences in health behaviours in people with diabetes

Opis projektu

Identyfikacja czynników ryzyka cukrzycy z użyciem uczenia maszynowego

Na cukrzycę chorują miliony ludzi na całym świecie, a nieskuteczne kontrolowanie glikemii jest przyczyną wielu chorób współistniejących, takich jak otyłość czy choroby układu sercowo-naczyniowego. Dlatego tak ważne jest poznanie cech osobniczych tej choroby i opracowanie procedur leczniczych, które przyczynią się do wdrożenia prozdrowotnych zmian w zachowaniu. W związku z tym wyzwaniem zespół finansowanego ze środków UE projektu CASCARA obierze wieloparametrowe, oparte na uczeniu maszynowym podejście do identyfikowania określonych cech choroby i przewidywania odpowiedzi pacjenta na diagnozę cukrzycy. Badacze wykorzystają dane obserwacyjne, aby ocenić wpływ płci i statusu społeczno-ekonomicznego oraz demograficznego na przyjmowanie zdrowego stylu życia obejmującego zbilansowaną dietę i aktywność fizyczną.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-WF-2018-2020

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

LISER - LUXEMBOURG INSTITUTE OF SOCIO-ECONOMIC RESEARCH
Wkład UE netto
€ 178 320,00
Adres
11 PORTE DES SCIENCES CAMPUS BLEVAL
4366 Esch Sur Alzette
Luksemburg
MŚP
Tak
Region
Luxembourg Luxembourg Luxembourg
Rodzaj działalności
Research Organisations
Linki
Koszt całkowity
€ 178 320,00