基于机器学习的主观认知下降老年人认知功能状况的影响因素分析

作者：刘海虹; 张小雷; 薛茹; 陶佳雨; 李晓敏; 李峰; 刘海宁^*

来源：护理学报, 2023, 30(23): 57-62.

DOI：10.16460/j.issn1008-9969.2023.23.057

• 主观认知下降
• 老年人
• 机器学习
• 认知功能

目的 通过比较主观认知下降老年人认知功能的3种机器学习预测模型，探索其影响因素，为其预防和干预提供依据。方法 利用2018年中国健康与养老追踪调查数据库相关条目，筛选出2 969名主观认知下降老年人，运用Lasso回归、支持向量回归、随机森林回归3种机器学习方法构建认知功能预测模型，并依据最优预测模型提取影响因素。结果 随机森林预测模型的准确度最高（R2=0.864,MAE=1.988,MSE=5.879），主观认知下降老年人认知功能的影响因素按重要性排序依次为：身体功能障碍、年龄、抑郁总分、自评健康、教育程度、娱乐总分、整洁度、午睡时间、IADL总分、是否有宽带。结论 随机森林构建的主观认知下降老年人认知功能预测模型，预测效能优于Lasso回归和支持向量回归构建的预测模型。临床结合老年人具体情况及危险因素，从学习、娱乐、日常活动、午睡时间和网络使用等影响因素制定个性化和多维度的干预方案，预防主观认知下降老年人的认知功能下降。

• 单位
  北京师范大学; 承德医学院