Enhancing dementia risk prediction with heart rate and machine learning in the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAccurate and accessible risk assessment tools are essential for effective dementia management. The Cardiovascular Risk Factors, Aging, and Incidence of Dementia (CAIDE) model is the widely used tool to assess mid-life dementia risk.ObjectiveTo determine whether adding resting heart rate (RHR), a simple, readily measurable, non-invasive vital sign, improves dementia risk prediction within the CAIDE model using machine learning methods.MethodsData from 27,768 participants of comprehensive cohort in the Canadian Longitudinal Study on Aging were analyzed to predict 3-year dementia risk. Predictive models were developed using random forest and support vector machine algorithms. Performance was assessed using key metrics, including area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, Matthew's correlation coefficient (MCC), and Brier score. Internal cross-validation was used to ensure model robustness.ResultsAmong the 18,013 participants with complete data for analysis, 516 (2.86%) exhibited dementia. Incorporating RHR into the CAIDE model led to a significant improvement in predictive accuracy. Random forest models with RHR achieved an AUC of 0.67 and an MCC of 0.32 in training data, compared to 0.65 and 0.29 in the test data. Similarly, support vector machines demonstrated a 2-3% increase in both AUC and MCC with the inclusion of RHR.ConclusionsIncorporating RHR modestly but significantly improves the predictive performance of the CAIDE model using machine learning methods. This approach may support earlier identification of at-risk individuals using non-invasive, routinely available data, representing a step toward scalable and practical dementia risk screening in clinical and community settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».