Multimorbidity disease clusters in Aboriginal and non-Aboriginal Caucasian populations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patterns of multimorbidity, the co-occurrence of two or more chronic diseases, may not be constant across populations. Our study objectives were to compare prevalence estimates of multimorbidity in the Aboriginal population in Canada and a matched non-Aboriginal Caucasian population and identify the chronic diseases that cluster in these groups. METHODS: We used data from the 2005 Canadian Community Health Survey (CCHS) to identify adult (≥ 18 years) respondents who self-identified as Aboriginal or non-Aboriginal Caucasian origin and reported having 2 or more of the 15 most prevalent chronic conditions measured in the CCHS. Aboriginal respondents who met these criteria were matched on sex and age to non-Aboriginal Caucasian respondents. Analyses were stratified by age (18-54 years and ≥ 55 years). Prevalence was estimated using survey weights. Latent class analysis (LCA) was used to identify disease clusters. RESULTS: A total of 1642 Aboriginal respondents were matched to the same number of non-Aboriginal Caucasian respondents. Overall, 38.9% (95% CI: 36.5%-41.3%) of Aboriginal respondents had two or more chronic conditions compared to 30.7% (95% CI: 28.9%-32.6%) of non-Aboriginal respondents. Comparisons of LCA results revealed that three or four clusters provided the best fit to the data. There were similarities in the diseases that tended to co-occur amongst older groups in both populations, but differences existed between the populations amongst the younger groups. CONCLUSION: We found a small group of younger Aboriginal respondents who had complex co-occurring chronic diseases; these individuals may especially benefit from disease management programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».