#37. Paper: Predição de Risco de Queda em Idosos Chineses
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#37. Paper: Predição de Risco de Queda em Idosos Chineses
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O artigo descreve um estudo retrospectivo realizado em comunidades chinesas para desenvolver e avaliar modelos avançados de aprendizado de máquina para prever o risco de quedas em idosos. Os pesquisadores coletaram dados de 977 idosos em Wuhan, utilizando questionários e avaliações funcionais para identificar 25 potenciais fatores de risco. O estudo comparou a eficácia de seis modelos de aprendizado de máquina, com o algoritmo CatBoost apresentando o melhor desempenho preditivo, alcançando o AUC mais alto (0.8719). A análise SHAP identificou o histórico de quedas, comorbidades e polifarmácia como os fatores de risco mais críticos, fornecendo uma base científica para intervenções clínicas e estratégias de prevenção de quedas na comunidade. O modelo visa aprimorar a avaliação precoce e a intervenção direcionada para reduzir a incidência de quedas nessa população vulnerável.
https://www.frontiersin.org/journals/public-health/articles/10.3389/fpubh.2025.1628493/full