Calibrated Risk Stratification Model for Impaired Fasting Glycemia in the Ugandan Population: A Nested Cross-Validation and Threshold Optimization Approach
इस अध्ययन ने नेस्टेड क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके एक कैलिब्रेटेड LASSO-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और मान्य किया है, जो इम्पियर्ड फास्टिंग ग्लाइसीमिया के लिए युगांडा की जनसंख्या को निम्न, मध्यम और उच्च-जोखिम समूहों में प्रभावी ढंग से वर्गीकृत करता है, जिससे प्राथमिक चिकित्सा में मधुमेह रोकथाम के लिए संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने हेतु एक गैर-आक्रामक उपकरण प्राप्त होता है।