Risicovoorspelling en de intelligente beoordeling ervan voor cognitieve stoornissen bij thuiswonende ouderen

Cognitieve stoornissen zijn een van de belangrijkste vroege tekenen van dementie, en het is ook een sleutelfase voor de preventie van dementie in de gemeenschap. Nauwkeurige en gemakkelijke voorspelling van cognitieve stoornissen kan de gemeenschap helpen om de hoogrisicopopulatie van dementie te identificeren en te beheren. Eerdere studies hadden verschillende voorspellende modellen voor dementie ontwikkeld, maar dergelijke modellen zijn mogelijk niet geschikt voor het voorspellen van cognitieve stoornissen. Gebaseerd op de nationale representatieve follow-upgegevens van de Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), heeft dit project tot doel een kort voorspellingsalgoritme voor cognitieve stoornissen te ontwikkelen en te valideren bij thuiswonende ouderen, met behulp van machinale leermethoden (zoals Logistic regression, Naïve Bayes-model, Extreme Gradient Boosting Tree enzovoort). Ten slotte zal op basis van het geconstrueerde model een gebruiksvriendelijke online intelligente beoordelingstool worden ontwikkeld voor het voorspellen van het risico op cognitieve stoornissen. De huisartsen, maatschappelijk werkers en ouderen zouden worden uitgenodigd om de tool te gebruiken en we zullen de tool herzien op basis van hun suggesties en opmerkingen. Dit project zal naar verwachting een wetenschappelijke basis en technische ondersteuning bieden voor de preventie van dementie in de gemeenschap, en zal ook nuttig zijn voor ouderen om hun cognitieve gezondheid gemakkelijk te begrijpen.