糖尿病の高齢者の脆弱性に関する機械学習ベースの予測モデルの開発と検証:遡及的なコホート研究のための研究プロトコル

科学分野:

• ゲロントロジー
• 糖尿病 の 治療
• コンピューター医学

背景:

• 糖尿病の高齢者では骨が弱くなり,不良な健康リスクが増加します.
• 早期に脆弱性を発見することは この集団の間に間に合った介入に不可欠です
• 現在,糖尿病の高齢者の脆弱性に関する特定の予測モデルは存在しない.

研究 の 目的:

• 脆弱性の予測モデルを開発し検証する
• 糖尿病の高齢者の弱さの予測要因を特定するためです
• 脆弱性評価のための電子リスク計算機を作成します.

主な方法:

• 中国保健・退職長期研究 (CHARLS) (2011-2020年) のデータを活用した.
• フライドの脆弱性現象を用いて 脆弱性を評価した
• 8つの機械学習モデルを開発し,ROC曲線とクロス検証で評価しました.
• 体系的なレビューと専門家との協議を通じて予測要因を特定した.

主要な成果:

• 8つの機械学習モデルが 脆弱性を予測するために開発されました
• モデル性能は確立されたメトリックを使用して厳格に評価されました.
• 最適なモデルは電子リスク計算機として展開されます.

結論:

• 糖尿病の高齢者の弱さを予測する検証されたモデルが開発されました.
• このツールは早期発見と介入に役立ちます.
• この発見は,この集団の健康状態の改善に寄与します.