Designing a machine learning model for predicting cardiovascular events using the triglyceride-glucose index: a cohort study - PubMed
3 months ago
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- 心血管疾病（CVD）是发展中国家的首要死亡原因。
- 早期识别高风险CVD患者可降低死亡率。
- 该研究通过机器学习探讨甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数预测CVD事件的有效性。
- 采用MASHAD队列数据，对患者进行了超过十年的随访监测。
- 评估了包括MLP和AdaBoost分类器在内的11种机器学习模型。
- CVD事件发生率为10.9%，参与者平均年龄48.08岁，女性占60%。
- 平均TyG指数为8.59±0.66。
- MLP和AdaBoost模型预测准确率最高（ROC-AUC分数分别为0.77和0.766）。
- TyG指数在MLP和AdaBoost模型中位列第四重要预测因子。
- 整合TyG指数可提升CVD风险预测精度，尤其在发展中国家具有应用价值。