预测老年抑郁症:将生命周期数据与机器学习相结合.
Carlotta Montorsi1, Alessio Fusco2, Philippe Van Kerm3
1Department of Living Conditions, Luxembourg Institute of Socio-Economic Research (LISER), 11, Porte des Sciences L-4366, Esch-sur-Alzette, Luxembourg; Department of Social Sciences, University of Luxembourg, Esch-sur-Alzette, Luxembourg; Insubria University, Department of Economics, 71, via Monte Generoso 21100, Varese, Italy.
预测晚年抑郁风险包括使用机器学习分析生命过程轨迹和童年因素. 关键预测因素包括年龄,健康,教育和生活不稳定,为预防性护理提供了洞察力.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 计算社会科学 计算社会科学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 全球人口老龄化需要积极的战略来解决与年龄相关的健康问题,如晚年抑郁症.
- 了解老年人抑郁症的多因素决定因素对于有效的医疗保健规划和降低成本至关重要.
研究的目的:
- 开发和比较用于预测老年抑郁症风险的机器学习算法.
- 确定导致晚年抑郁症的关键生命过程因素和童年状况.
主要方法:
- 使用了欧洲健康,老龄化和退休调查 (SHARE) 数据集.
- 实施和评估了六个监督机器学习算法,重点是用于生命历程表示的序列数据.
- 采用沙普利增量解释 (SHAP) 用于模式识别.
主要成果:
- 机器学习模型在不同算法中展示了可比的预测能力.
- 使用通过序列数据的半结构化生命历程表示实现了最高的预测性能.
- 确定年龄,健康状况,童年状况和低教育程度作为主要预测因素.
- 发现了与生命过程不稳定性和牙科护理利用率低相关的新型预测模式.
结论:
- 机器学习,特别是使用序列数据,可以有效预测晚年抑郁风险.
- 生活过程的不稳定性和减少牙科护理的机会是显著的,以前被低估的,老年人抑郁症的危险因素.
- 研究结果可以为针对老龄人口的有针对性的干预和公共卫生政策提供信息.
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