Prevalence and patterns of chronic disease multimorbidity and associated determinants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multimorbidity is increasingly recognized as a key issue in the prevention and management of chronic diseases. We examined the prevalence and correlates of chronic disease multimorbidity in the general adult Canadian population in relation to age and other key determinants. METHODS: We extracted data from the Canadian Community Health Survey 2011/12 on 105 416 Canadian adults. We analysed the data according to the number of multimorbidities (defined as 2+ or 3+ diseases from a list of 9) and examined the determinants of multimorbidity using regression analyses. RESULTS: Our findings show that 12.9% of Canadians report 2+ chronic diseases and 3.9% report 3+ chronic diseases. Those reporting 3 or more chronic diseases were more likely to be female, older, living in the lowest income quintile and to have not completed high school. In the overall population, social deprivation is associated with a 3.7 odds of multimorbidity, but when examined across age groups, the odds of multimorbidity were notably higher in middle age, 7.5 for those aged 35 to 49 years and 5.4 for those aged 50 to 64 years. DISCUSSION: As the proportion of Canadians living with multiple chronic diseases increases, we need to assess chronic disease from a holistic perspective that captures multimorbidity and upstream factors, to facilitate broader and more context-appropriate associations with healthy living, quality of life, health care costs and mortality. Special consideration should be given to the role that social deprivation plays in the development of multimorbidity. Canadians living in the lowest socioeconomic group are not only more likely to develop multimorbidity, but the onset of multimorbidity is also likely to be significantly earlier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».