Prediction of insulin resistance by statistical tool mars

Abstract

Son zamanlarda, artan obezite yaygınlığını takiben, tip-2 diyabet görülme sıklığı dikkate değer bir biçimde artmıştır. Diyabet, artan kalp krizi, böbrek yetmezliği ve sonradan oluşan körlük riskinin eşlik ettiği ciddi bir hastalıktır. Beslenme alışkanlığı tip 2 diyabet ile oldukça ilgilidir. Biz, besinsel protein ve glisemik index içeriklerinin, kilo değişiminin ve/veya seçtiğimiz diğer öngörücü değişkenlerin insülin direnci değişimine nasıl etki ettiğini gözlemlemeyi amaçladık. Klinik bir veri setine önce çoklu linear regresyon, sonra da MARS'ı uyguladık. Ayarları iyileştirerek, en uygun modeli seçtik. Bu model problemimiz için iyi bir tahmin oluşturdu.Sonuçlarımıza göre, kilo değişimi insulin direnci değişimiyle güçlü bir şekilde ilişki gösteriyor. Ayrıca, kilo değişimi ve temel insulin direnci değeri birbiriyle yüksek derecede etkileşimli. Bunlar, beraber, model performansı üzerinde güçlü bir etki gösteriyor. Benzer şekilde, kilo değişimi ve besinsel protein miktarının da bir etkileşimini gözlemledik. Kilo değişimi ve besinsel protein birlikte insülin direnci değişimiyle ilişki göstermekte. Besinsel glisemik indeks ve insülin direnci değişimi arasında bir ilişki saptayamadık.

Recently, following the rise in obesity prevalence, the incidence of type 2 diabetes rose remarkably. Diabetes is a serious disorder, accompanied by increased risk of developing heart disease, kidney failure, and new cases of blindness. Dietary habits are strongly related to type 2 diabetes. We sought to observe how dietary protein and glycemic index patterns, weight change and/or other predictors we selected relate to insulin resistance change. First, we applied multiple linear regression, and then statistical tool Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) to a clinical data set. Refining the settings, we selected an optimal model. It constituted a good prediction for our problem. According to our results, weight change strongly relates to insulin resistance change. Moreover, weight change and baseline insulin resistance are highly interacting with each other. Together, they have a strong effect on the model performance. Similarly, we observed an interaction between weight change and dietary protein content. Weight change and dietary protein jointly relate to insulin resistance change. Yet we could not detect any relationship between dietary glycemic index and insulin resistance change. The thesis ends with a conclusion and an outlook to future studies.