Ce tutoriel parcourt un flux de travail typique avec synthdiet :
- générer un patient synthétique,
- lui attacher une maladie,
- lui appliquer un régime,
- simuler 12 semaines,
- évaluer le résultat.
pip install synthdietfrom synthdiet import (
Anthropometrics, Demographics, Lifestyle, Patient, Sex,
)
from synthdiet.diseases import Type2Diabetes
from synthdiet.patients.lifestyle import ActivityLevel
patient = Patient(
demographics=Demographics(age=57, sex=Sex.MALE, country="FR"),
anthropometrics=Anthropometrics(height_cm=176, weight_kg=98, waist_cm=108),
lifestyle=Lifestyle(activity_level=ActivityLevel.LIGHT),
)
patient.add_disease(Type2Diabetes(severity="moderate"))
print(patient.summary())from synthdiet import mediterranean_diet
diet = mediterranean_diet(daily_energy_kcal=1800)
print(diet.summary())8 régimes prédéfinis : méditerranéen, DASH, cétogène, FODMAP pauvre, rénal pauvre en sodium, diabétique, vegan, standard.
Le simulateur par défaut applique une règle simple de balance énergétique (7700 kcal/kg). Pour des projections plus réalistes à long terme, activez le modèle de Hall :
from synthdiet import DietSimulator
sim = DietSimulator(adherence=0.85, engine="hall_2011")
result = sim.run(patient, diet, duration_weeks=24)
print(f"Variation pondérale à 24 semaines : {result.weight_change_kg:+.2f} kg")from synthdiet import evaluate_simulation, format_evaluation_report
evaluation = evaluate_simulation(result)
print(format_evaluation_report(evaluation))warnings = sim.check_diet_against_constraints(patient, diet)
for w in warnings:
print("Avertissement :", w)- 02_rct — exécuter un ECR multibras.
- 03_causal — analyses contrefactuelles et ATE.
- 04_case_studies — cas cliniques intégrés.