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心血管病危险因素的风险特征分析及疾病预测模型研究

在优化的CVD风险预测模型中，仅纳入年龄、SBP、DBP、WC和PEF这5个变量的AUC达到0.867，即可较准确地预测CVD发生的风险。结论LightGBM机器学习算法是最优拟 ...

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