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Integrating dynamic nomogram and machine learning for personalized disability prediction in elderly cardiometabolic multimorbidity: routine blood markers and mental health

Este estudio utiliza datos de CHARLS para desarrollar un nomograma dinámico y modelos de aprendizaje automático que demuestran que la depresión es un predictor dominante de la discapacidad en pacientes ancianos con multimorbilidad cardiometabólica, mientras que los marcadores sanguíneos de rutina proporcionan una estratificación de riesgo significativa y el riesgo de discapacidad se estanca después de tres enfermedades crónicas concurrentes.

Autores originales: Xiaojin Huang, Shuo Yang, Lianqing Ma, Tonghui Song, Jiaqi Li, Xingyu Zhang, Haowen Xue, Shuchang Cao, Wenbo Yan, Sihang Zhang, Shuqin Sun

Publicado 2026-08-03
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Autores originales: Xiaojin Huang, Shuo Yang, Lianqing Ma, Tonghui Song, Jiaqi Li, Xingyu Zhang, Haowen Xue, Shuchang Cao, Wenbo Yan, Sihang Zhang, Shuqin Sun

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

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