📄 medicine
Integrating dynamic nomogram and machine learning for personalized disability prediction in elderly cardiometabolic multimorbidity: routine blood markers and mental health
本研究は、CHARLSのデータを用いて動的なノモグラムおよび機械学習モデルを構築することにより、心血管代謝性マルチモービディティ（多疾患併存）を有する高齢患者において、うつ病が障害の主要な予測因子であること、日常的な血液マーカーが有意なリスク層別化を提供すること、そして障害リスクは3つの慢性疾患が併存した段階でプラトーに達することを明らかにしている。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
自分の分野の論文に埋もれていませんか？
研究キーワードに一致する最新の論文のダイジェストを毎日受け取りましょう——技術要約付き、あなたの言語で。