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

Questo studio utilizza i dati CHARLS per sviluppare un nomogramma dinamico e modelli di apprendimento automatico che dimostrano come la depressione sia un predittore dominante della disabilità nei pazienti anziani con multimorbilità cardiometabolica, mentre i marcatori ematici di routine forniscono una significativa stratificazione del rischio e il rischio di disabilità raggiunge un plateau dopo tre malattie croniche concomitanti.

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