抓紧收藏｜不想做实验来抄作业，2个月接收

湖北医学院CHARLS数据库+6种机器学习模型预测老年人致残风险 今天分享一篇来自湖北医学院的5分+文章，该研究巧妙地运用了两大先进工具：CHARLS数据库与机器学习算法。我们鼓励大家关注这一本土数据库，其强大的功能不仅限于独立研究，更能与其他公共数据库相结合，开展跨种族研究，这一策略在多篇高水平论文中均有体现。然而，本文的主要关注点在于中国老年人的致残风险预测。在深入探索这一主题之前，我们先对CHARLS数据库进行简要介绍。对于对此数据库感兴趣的读者，我们推荐您访问其官方网站，以获取更为详尽的信息。 中国健康与养老追踪调查（CHARLS）是一项旨在收集中国45岁及以上中老年人家庭与个人微观数据的研究项目。该项目旨在通过高质量的数据分析，深入探讨我国人口老龄化问题，并为跨学科研究提供重要支撑。自2011年起，CHARLS在全国范围内开展了基线调查，覆盖了150个县级单位和450个村级单位，涉及约1万户家庭和1.7万名受访者。这些样本将每两到三年追踪一次，并在调查结束一年后向学术界公开。值得注意的是，CHARLS第五期（2020）全国追访数据已于2023年11月16日正式公开发布，为研究者提供了最新的数据资源。对于对此领域感兴趣的研究人员，建议尽快利用这些数据资源展开相关研究。