超越通用阈值：基于12年NHANES数据使用机器学习和可解释人工智能进行年龄特异性心血管代谢筛查
基于12年NHANES数据，利用机器学习和可解释人工智能预测不同年龄人群的胰岛素抵抗，揭示年龄特异性心血管代谢筛查阈值和风险因素。
基本信息
资源简介
超越通用阈值：基于12年NHANES数据使用机器学习和可解释人工智能进行年龄特异性心血管代谢筛查
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data and Code for: Beyond the universal threshold: A machine learning and Explainable AI approach to age-specific cardiometabolic screening using 12-year NHANES data》。源站首次发布：2026-04-06。
【数据内容】
源站原始描述：Title: Beyond the universal threshold: A machine learning and Explainable AI approach to age-specific cardiometabolic screening using 12-year NHANES data. This article is a large-scale epidemiological study at the intersection of clinical endocrinology and medical informatics that proposes a fundamental revision of cardiometabolic screening approaches. Methodology and Data: The research is based on a representative 12-year US cohort from the NHANES database (2011–2023, N = 13,569 patients)…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.75 MB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.19436424。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/19436424
使用许可：cc-by-4.0。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19436424
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数据集大小约 10.0 MB。
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