Musculoskeletal comorbidities in cardiovascular disease, diabetes and respiratory disease: the impact on activity limitations; a representative population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to quantify the contribution of comorbidity to activity limitations in populations with chronic cardiovascular disease, diabetes or respiratory disease (index conditions), with emphasis on musculoskeletal comorbidity (arthritis or back problems). METHODS: Analysis of the 2005 Canadian Community Health Survey 3.1 (age 20+ years, n = 115,915). Prevalence ratios for activity limitations in people with the index conditions and co-occurring musculoskeletal disease, adjusted for age, gender, and socioeconomic factors, were used to estimate population associated fractions (PAF). RESULTS: Comorbid arthritis and back problems significantly increased the risk of activity limitations across all index conditions with prevalence ratios of 1.60 and 1.46 for cardiovascular disease, 1.51 and 1.36 for diabetes, and 1.38 and 1.44 for respiratory disease for arthritis and back problems respectively. Arthritis and back problems accounted for at least 13% and 9% of activity limitations in the index populations. CONCLUSIONS: While chronic musculoskeletal conditions are not always considered priorities in chronic disease prevention, they account for a substantial proportion of activity restrictions seen in people with cardiovascular disease, diabetes and respiratory disease, with implications for prevention and control strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».