评估机器学习模型在早期慢性肾病预测中的可靠性：数据泄漏与预测因子稳定性的系统综述

该系统综述筛选了19项采用可解释机器学习进行慢性肾病预测的研究，并提出信息泄漏分类与量化评分框架。高泄漏研究平均准确率为95.48%，无泄漏研究为80.2%；跨研究特征分析还发现，超过80%的预测因子缺乏稳定复现性，说明部分性能提升可能源于方法学缺陷。