Developing a machine learning-based predictive model for depression risk in patients with cardiovascular diseases - PubMed
2 months ago
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- 本研究旨在开发基于机器学习的心血管疾病（CVD）患者抑郁风险预测模型
- 使用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，其中2020年数据用于训练/测试，2018年数据用于验证
- 评估了八种机器学习模型，其中AdaBoost算法表现出最优性能
- 抑郁风险的关键预测因子包括生活满意度、工具性日常生活活动能力（IADL）、睡眠时间和自评健康状况
- 该模型或有助于早期识别心血管疾病患者中的抑郁高风险人群