真不错！基于中国两大公共数据库构建预测模型，分别进行训练与验证！
2023年1月，宁夏医科大学在《Asian journal of psychiatry》发表了题为：A predictive model for the risk of cognitive impairment in community middle-aged and older adults（Q1,，IF=13.890）的研究论文。
该研究旨在开发和验证社区中老年人认知障碍的预测模型。开发了一个使用年龄、性别、教育、居住、运动、午睡和抑郁的预测模型来帮助衡量中老年人的认知障碍风险。
摘要与主要结果
一、摘要背景识别认知障碍高风险个体对于治疗和预防策略至关重要。我们旨在开发和验证用于评估认知障碍风险的预测模型。方法使用来自中国家庭追踪调查（CFPS）和中国健康养老追踪调查（CHARLS）的数据进行预测模型的开发、内部验证和外部验证。结果共有14，265名受试者被选中进行模型开发。训练集、内部验证集和外部验证集的曲线下面积 （AUC） 分别为 0.775、0.920 和 0.727。结论该模型可用于识别45岁及以上认知障碍高风险的中老年人。
二、研究结果1. 人群分布：训练集和验证集的总体特征如下表所示
2. LASSO 预测因子的选择过程：最终模型中包括七个预测变量：年龄、性别、居住地、教育、运动、午睡和抑郁
3.曲线下面积（AUC）:开发、内部验证和外部验证数据的AUC分别为0.775、0.920和0.727
4.列线图：列线图表明，年龄对认知障碍的预测贡献最大，其次是教育和抑郁症。
设计与统计学方法
一、研究设计
这是一项进行了开发、内部验证和外部验证的预测模型
开发：2016年中国家庭追踪调查（CFPS）数据库中≥45岁的人
内部验证:2014年中国家庭追踪调查（CFPS）数据库中≥45岁的人
外部验证: 2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库中≥45岁的人
二、统计方法
详情请点击下方：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650404082&idx=1&sn=109f1874c7e2314dc4afc7a8d841a95b&chksm=8351895ab426004c2e2b91dc710bfbd1947cc8a1da1df76841bdb68e190eab729d9b8b13b4d0&token=946767642&lang=zh_CN#rd
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