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China
RAE de Hong Kong (China)
La diabetes es un trastorno metabólico importante que no solo afecta la salud general, sino que también influye significativamente en los niveles de actividad física, el rendimiento atlético y la recuperación del ejercicio. La detección temprana y precisa de la diabetes es crucial para prevenir complicaciones, optimizar la función metabólica y mejorar la participación en la actividad física y el deporte. Este estudio explora el impacto de los hábitos alimentarios y los factores de estrés en el riesgo de diabetes utilizando modelos de aprendizaje automático interpretables, con un enfoque en sus implicaciones para la ciencia del deporte, la rehabilitación y el manejo de la salud metabólica. Métodos: Los modelos de aprendizaje automático se desarrollaron utilizando datos de ingesta dietética combinados con indicadores de estrés positivos y negativos para mejorar la precisión predictiva para la detección de diabetes. Se realizaron análisis comparativos para evaluar el impacto relativo de la dieta y el estrés en el riesgo de diabetes, con énfasis en la eficiencia metabólica, la regulación energética y la resistencia física. Se aplicaron Random Forest y otros enfoques de aprendizaje automático interpretables para garantizar la transparencia en el proceso de predicción, lo que permitió a los médicos, científicos deportivos y profesionales de la salud obtener información útil de los resultados. Resultados: La inclusión de características relacionadas con el estrés mejoró significativamente la precisión y la generalización del modelo, destacando la interacción entre el estrés psicológico, la función metabólica y el rendimiento físico. Contrariamente a las suposiciones tradicionales, el estrés positivo exhibió una influencia más fuerte en el riesgo de diabetes que el estrés negativo, lo que sugiere que la resiliencia psicológica y las respuestas adaptativas al estrés juegan un papel crucial en la adaptación metabólica y la salud física. Además, los factores dietéticos, en particular la ingesta de carbohidratos, surgieron como el determinante más crítico del riesgo de diabetes, lo que refuerza la importancia de la regulación nutricional en el rendimiento deportivo y la optimización metabólica. El modelo de aprendizaje automático propuesto logró una precisión superior al 99%, lo que demuestra su potencial como una herramienta confiable para la detección temprana de la diabetes, la intervención personalizada y la gestión de la salud deportiva. Conclusiones: Este estudio proporciona información valiosa sobre el papel de la dieta y el estrés en el riesgo de diabetes y sus implicaciones para la actividad física, la participación deportiva y el rendimiento atlético. Los hallazgos resaltan la necesidad de intervenciones integradas en el estilo de vida que combinen la optimización nutricional, el manejo del estrés y los programas de ejercicio estructurados para mejorar la resiliencia metabólica y la resistencia atlética. Al aprovechar el aprendizaje automático interpretable, los profesionales de la salud y los científicos deportivos pueden desarrollar estrategias personalizadas para la prevención de la diabetes, el acondicionamiento físico y la mejora del rendimiento. Las investigaciones futuras deben explorar el impacto a largo plazo de las interacciones dieta-estrés en el rendimiento deportivo y la recuperación en poblaciones diabéticas y prediabéticas.
Diabetes is a major metabolic disorder that not only affects overall health but also significantly influences physical activity levels, athletic performance, and exercise recovery. Early and accurate detection of diabetes is crucial for preventing complications, optimizing metabolic function, and enhancing participation in physical activity and sports. This study explores the impact of dietary habits and stress factors on diabetes risk using interpretable machine learning models, with a focus ontheir implications for sports science, rehabilitation, and metabolic health management.Methods:Machine learning models were developed using dietary intake data combined with positive and negative stress indicators to enhance predictive accuracy for diabetes detection. Comparative analyses were conducted to evaluate the relative impact of diet and stress on diabetes risk, with an emphasis on metabolic efficiency, energy regulation, and physical endurance. Random Forest and other interpretable machine learning approaches were applied to ensure transparency in the prediction process, enabling clinicians, sports scientists, and health practitioners to derive actionable insights from the results.Results:The inclusion of stress-related features significantly improved model accuracy and generalizability, highlighting the interplay between psychological stress, metabolic function, and physical performance. Contrary to traditional assumptions, positive stress exhibited a stronger influence on diabetes risk than negative stress, suggesting that psychological resilience and adaptive stress responses play a crucial role in metabolic adaptation and physical health. Additionally, dietaryfactors, particularly carbohydrate intake, emerged as the most critical determinant of diabetes risk, reinforcing the importance of nutritional regulation in sports performance and metabolic optimization. The proposed machine learning model achieved an accuracy exceeding 99%, demonstrating its potential as a reliable tool for early diabetes detection, personalized intervention, and sports health management.Conclusions:This study provides valuable insights into the role of diet and stress in diabetes risk and their implications for physical activity, sports participation, and athletic performance. The findings highlight the need for integrated lifestyle interventions that combine nutritional optimization, stress management, and structured exercise programsto enhance metabolic resilience and athletic endurance. By leveraging interpretable machine learning, healthcare professionals and sports scientists can develop personalized strategies for diabetes prevention, physical conditioning, and performance enhancement. Future research should explore the long-term impact of diet-stress interactions on sports performance and recovery in diabetic and prediabetic populations
