Wer schafft es, im Alter eine gute Lebensqualität aufrechtzuerhalten?
– Ein Vergleich von Vorhersagemodellen unter Verwendung von Machine Learning Algorithmen und individuellen Wachstumsmodellen
Zusammenfassung
Im Hintergrund der aktuellen demographischen Entwicklung ist „erfolgreiches Altern“ und die Aufrechterhaltung der Lebensqualität im Alter eines der wichtigsten Gebiete der Alternsforschung.
Ziel dieser Studie ist die Identifizierung von Prädiktoren von Lebensqualität anhand von Daten der ESTHER-Studie, einer populationsbasierten Studie in der älteren Bevölkerung des Saarlandes. Mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen und Wachstumsmodellen soll die Lebensqualität über einen Zeitraum von 20 Jahren vorhergesagt werden.
Die Studie wird durchgeführt von Dr. C. Paul, unter der Leitung von Prof. B. Wild.
In Zusammenarbeit mit Prof. Hermann Brenner und PD Dr. Ben Schöttker vom DKFZ (Abteilung Klinische Epidemiologie und Alternsforschung).
Projektleitung
Kooperationspartner: DKFZ, Prof. Hermann Brenner und PD Dr. Ben Schöttker (Abteilung Klinische Epidemiologie und Alternsforschung)
Gefördert von: AI Health Innovation Cluster - Teil der Heidelberg Mannheim Health & Life Science Alliance gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg (2024)