Integrating dynamic nomogram and machine learning for personalized disability prediction in elderly cardiometabolic multimorbidity: routine blood markers and mental health
Cette étude utilise les données de la CHARLS pour développer un nomogramme dynamique et des modèles d'apprentissage automatique démontrant que la dépression est un prédicteur dominant de l'incapacité chez les patients âgés présentant une multimorbidité cardiométabolique, tandis que les marqueurs sanguins de routine fournissent une stratification du risque significative et que le risque d'incapacité plafonne après trois maladies chroniques concomitantes.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
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