Machine Learning-Based Risk Prediction Model for Sleep Disorders in Middle-Aged and Older Adults at High Altitudes
Questo studio ha sviluppato e validato un modello di apprendimento automatico basato su Random Forest utilizzando i dati di 673 partecipanti a Xining, in Cina, il quale ha dimostrato una prestazione superiore nel predire i rischi di disturbi del sonno tra gli adulti di mezza età e anziani in regioni ad alta quota, identificando il genere, le comorbidità, l'ansia e la depressione come predittori chiave.