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基于人工智能逻辑的老年人跌倒预测研究:下肢功能、日常生活活动能力与跌倒的关联路径
1
作者
史冀鹏
韩雪娇
+4 位作者
徐红旗
朱天瑞
卫金鹏
权赫龙
林修竹
《首都体育学院学报》
北大核心
2026年第2期149-160,192,共13页
目的:基于人工智能逻辑构建老年人跌倒预测模型,系统探究下肢功能、日常生活活动能力(ADL)与跌倒之间的关联机制。方法:依托中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据库,选取其中7693位60岁以上老年人作为调查对象;采取双重建模策略(第1次建...
目的:基于人工智能逻辑构建老年人跌倒预测模型,系统探究下肢功能、日常生活活动能力(ADL)与跌倒之间的关联机制。方法:依托中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据库,选取其中7693位60岁以上老年人作为调查对象;采取双重建模策略(第1次建模严格控制共线性问题,第2次建模依据理论框架增加变量)系统比较6种机器学习模型的预测性能,并使用沙普利加性解释(SHAP)方法量化各个特征变量对预测模型的贡献度;之后进一步通过中介效应分析,探究日常生活活动能力在下肢功能与跌倒关联时的中介作用。结果:1)双重建模比较结果显示,基于方差膨胀因子筛选变量的建模方案预测性能更优,其中梯度提升树模型的性能最佳(曲线下面积=0.677,95%置信区间为[0.643,0.711]);2)沙普利加性解释对特征重要性的分析结果表明,日常生活活动能力是影响跌倒的关键变量;3)中介效应分析结果显示,下肢功能对跌倒并无显著直接效应,而是以日常生活活动能力为中介变量,通过间接路径对跌倒产生影响。结论:1)采取机器学习与双重建模策略构建老年人跌倒预测模型,经检验,梯度提升树模型的校准性能最佳;2)沙普利加性解释分析及中介效应检验结果显示,日常生活活动能力是预测跌倒的关键变量,且下肢功能经由日常生活活动能力间接影响跌倒,从而为老年人跌倒的预防干预提供了理论依据。
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关键词
人工智能逻辑
机器学习
老年人
跌倒预测
下肢功能
日常生活活动能力
中介效应分析
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题名
基于人工智能逻辑的老年人跌倒预测研究:下肢功能、日常生活活动能力与跌倒的关联路径
1
作者
史冀鹏
韩雪娇
徐红旗
朱天瑞
卫金鹏
权赫龙
林修竹
机构
东北师范大学运动能力测评与提升研究中心
出处
《首都体育学院学报》
北大核心
2026年第2期149-160,192,共13页
基金
国家社会科学基金项目(25BTY055)。
文摘
目的:基于人工智能逻辑构建老年人跌倒预测模型,系统探究下肢功能、日常生活活动能力(ADL)与跌倒之间的关联机制。方法:依托中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据库,选取其中7693位60岁以上老年人作为调查对象;采取双重建模策略(第1次建模严格控制共线性问题,第2次建模依据理论框架增加变量)系统比较6种机器学习模型的预测性能,并使用沙普利加性解释(SHAP)方法量化各个特征变量对预测模型的贡献度;之后进一步通过中介效应分析,探究日常生活活动能力在下肢功能与跌倒关联时的中介作用。结果:1)双重建模比较结果显示,基于方差膨胀因子筛选变量的建模方案预测性能更优,其中梯度提升树模型的性能最佳(曲线下面积=0.677,95%置信区间为[0.643,0.711]);2)沙普利加性解释对特征重要性的分析结果表明,日常生活活动能力是影响跌倒的关键变量;3)中介效应分析结果显示,下肢功能对跌倒并无显著直接效应,而是以日常生活活动能力为中介变量,通过间接路径对跌倒产生影响。结论:1)采取机器学习与双重建模策略构建老年人跌倒预测模型,经检验,梯度提升树模型的校准性能最佳;2)沙普利加性解释分析及中介效应检验结果显示,日常生活活动能力是预测跌倒的关键变量,且下肢功能经由日常生活活动能力间接影响跌倒,从而为老年人跌倒的预防干预提供了理论依据。
关键词
人工智能逻辑
机器学习
老年人
跌倒预测
下肢功能
日常生活活动能力
中介效应分析
Keywords
artificial intelligence
machine learning
elder adults
fall prediction
lowerlimb function
activities of daily living
mediation analysis
分类号
G804 [文化科学—运动人体科学]
N32 [自然科学总论]
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1
基于人工智能逻辑的老年人跌倒预测研究:下肢功能、日常生活活动能力与跌倒的关联路径
史冀鹏
韩雪娇
徐红旗
朱天瑞
卫金鹏
权赫龙
林修竹
《首都体育学院学报》
北大核心
2026
0
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