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Enregistrement W1749785499 · doi:10.24095/hpcdp.34.4.05

Multimorbidity disease clusters in Aboriginal and non-Aboriginal Caucasian populations in Canada

2014· article· en· W1749785499 sur OpenAlexafffundvenueabout
John Paul Kuwornu, LM Lix, Shahin Shooshtari

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesManitoba Health Research Council
Mots-clésDemographyMedicineCluster (spacecraft)PopulationChronic diseaseDiseaseLatent class modelCommunity healthMultimorbidityEthnic groupGerontologyPublic healthEnvironmental healthFamily medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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