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Dynamic Modeling of Non-Pharmacological Interventions for Type 2 Diabetes

Descrizione del progetto

Prevedere l'impatto dello stile di vita sul diabete

Nonostante le raccomandazioni dell'OMS di modificare lo stile di vita per affrontare il diabete, la sua diffusione è in continua ascesa, per cui risultano necessari studi di intervento completi che prendano in considerazione l'interazione di diversi fattori quali la dieta, il sonno e l'esercizio fisico. Finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto DyNPI-T2D si propone di condurre uno studio di intervento a lungo termine che coinvolga 200 soggetti affetti o meno da diabete. I ricercatori esamineranno diversi fattori legati allo stile di vita, registrando quotidianamente dati sanitari multimodali. Attraverso l’implementazione di un modello innovativo, DyNPI-T2D si propone di prevedere con precisione le traiettorie di salute, migliorando quella degli individui a rischio.

Obiettivo

The prevalence of type 2 diabetes (T2D) is projected to increase by 100 million within years. However, while lifestyle changes are recommended by the WHO to counter & mitigate diabetes, comprehensive intervention experiments that consider the interplay of different lifestyle factors are lacking, as are clinical tools to evaluate such interplay. The present project will address these outstanding issues through two major undertakings:
(1) A first long-term dynamic intervention experiment encompassing multiple lifestyle factors (diet, sleep & exercise) will be conducted in 200 subjects with & without T2D. The participants’ daily multimodal health data (biochemical markers, sleep, questionnaires, etc.) will be recorded, to form a high-resolution dynamic intervention database with unprecedented integrative & temporal resolution, which will be stored securely and made available for fellow scholars and the public to take advantage of.
(2) The project will, for the first time, use the concept “Order Parameters” from statistical physics to represent different health states treated as distinct “ordered statuses”. Thus, a novel multimodal model will be built to characterize the temporal evolution of health variables that the modelling pinpoints as being the most predictive longitudinal parameters. The project will thus enable personalized predictions for holistic health trajectory, by analyzing the general physical laws followed by the temporal evolution of model parameters, also in relevant T2D & healthy subgroups.
The two undertakings provide excellent quality control & risk assessment via six tailored work packages consisting of 32 milestones and 4 deliverables. This will provide an effective assessment tool for public health monitoring, at both the individual & policy level. More importantly, it will enable a paradigm shift from traditional group-level descriptive statistics, to precise quantitative assessment for longitudinal evaluation of key clinical health parameters.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinatore

UPPSALA UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE
€ 222 727,68
Indirizzo
VON KRAEMERS ALLE 4
751 05 Uppsala
Svezia
Regione
Östra Sverige Östra Mellansverige Uppsala län
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato