开发和验证一种风险评分工具,用于预测社区老年人中可逆性认知脆弱的事件:一项前性队列研究

科学领域:

• 老年学是指老年学的学科.
• 认知健康 认知健康
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 可逆性认知虚弱 (RCF) 是旨在预防老年人认知衰退和依赖的干预措施的理想目标.
• 开发事件RCF的准确预测模型对于及时有效的医疗保健策略至关重要.

研究的目的:

• 在老年人中开发和验证发生可逆认知虚弱 (RCF) 的预测模型.
• 确定RCF的关键预测因素,以促进早期风险评估.

主要方法:

• 作为一个训练集,利用了来自中国健康与退休长度研究 (2011-2013) 的1230名老年人 (≥60岁) 的数据.
• 采用修改后的Poisson回归和机器学习算法 (eXtreme梯度提升,支持矢量机,随机森林) 进行模型开发.
• 内部使用交叉验证,外部使用时间验证集 (2013-2015) 验证模型.

主要成果:

• 在培训组中,RCF的发病率为27.4%,在外部验证组中为27.5%.
• 确定了13个关键预测因素,包括年龄,教育,社会接触,医疗保险,视力障碍,心脏病,药物类型,自我评估的健康,疼痛,孤独,自我治疗,睡眠和饮用水.
• 模型展示了可接受的歧视和校准,基于修改后的波桑回归开发了一个风险评分工具,以将个人分类为低风险,中风险和高风险组.

结论:

• 开发的风险工具可以帮助医疗保健提供者在2年时间内预测老年人中的RCF事件.
• 促进早期识别和干预的老年人高风险的发展RCF.
• 突出了预测模型在老年人群中管理认知健康的临床实用性.