Development and validation of a prediction model for long-term cognitive frailty risk in stroke patients based on CHARLS data - PubMed
2 months ago
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- 研究利用CHARLS数据开发机器学习模型，预测脑卒中患者长期认知衰弱风险。
- XGBoost与随机森林模型表现出最佳性能（AUC分别为0.810和0.795）。
- 确定了关键预测因素：年龄、教育水平、营养状况、体育锻炼及工具性日常生活活动能力。
- SHAP值分析突显年龄与教育水平为最主要影响因素。
- 该模型旨在应用于基层医疗早期筛查及针对性干预。