检查中国老年人残疾的个人和情境预测因素:一种机器学习方法
Yafei Wu1, Zirong Ye2, Zongjie Wang2
1School of Public Health, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China; Key Laboratory of Health Technology Assessment of Fujian Province, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China; School of Nursing, Faculty of Health and Social Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China.
International journal of medical informatics
|July 28, 2024
概括
中国老年人的残疾是由个人因素预测的,例如步行速度和空气质量等上下文因素. 预防策略必须解决这些多层次的决定因素,以进行有效的干预.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 公共卫生 公共卫生
- 环境健康 环境健康
背景情况:
- 对老年人残疾决定因素的理解,特别是上下文因素,仍然有限.
- 社会生态框架为研究多因素对残疾的影响提供了一个结构.
研究的目的:
- 确定中国老年人中残疾的主要预测因素.
- 以社会生态的角度探索影响残疾发病的个人和背景因素.
主要方法:
- 利用了中国健康与退休长度研究 (N=1816,65岁以上) 的数据.
- 评估了44个个人,行为,人际,社区和政策层面的预测因素.
- 采用随机森林 (变量重要性测量) 和夏普利添加式扩展 (SHAP) 进行预测因子识别,以及多层次后勤回归.
主要成果:
- 28.52%的参与者在2年内发展为残疾;关键预测因素包括步行速度,年龄和呼吸流量峰值.
- 湿度,PM2.5,温度和NDVI等环境因素显示出预测价值.
- 确定了个别的风险因素:男性性别,关节炎,视力障碍,运动能力下降,缺乏社交活动,握力较低,腰围较大.
结论:
- 预防残疾需要一个多层次的方法,整合个人和背景因素.
- 需要进一步的研究来验证语境特征在残疾预测中的作用.
