A Systematic Review of Prevalence Studies on Multimorbidity: Toward a More Uniform Methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We sought to identify and compare studies reporting the prevalence of multimorbidity and to suggest methodologic aspects to be considered in the conduct of such studies. METHODS: We searched the literature for English- and French-language articles published between 1980 and September 2010 that described the prevalence of multimorbidity in the general population, in primary care, or both. We assessed quality of included studies with a modified version of the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology checklist. Results of individual prevalence studies were adjusted so that they could be compared graphically. RESULTS: The final sample included 21 articles: 8 described studies conducted in primary care, 12 in the general population, and 1 in both. All articles were of good quality. The largest differences in prevalence of multimorbidity were observed at age 75 in both primary care (with prevalence ranging from 3.5% to 98.5% across studies) and the general population (with prevalence ranging from 13.1% to 71.8% across studies). Apart from differences in geographic settings, we identified differences in recruitment method and sample size (primary care: 980-60,857 patients; general population: 1,099-316,928 individuals), data collection, and the operational definition of multimorbidity used, including the number of diagnoses considered (primary care: 5 to all; general population: 7 to all). This last aspect seemed to be the most important factor in estimating prevalence. CONCLUSIONS: Marked variation exists among studies of the prevalence of multimorbidity with respect to both methodology and findings. When undertaking such studies, investigators should carefully consider the specific diagnoses included and their number, as well as the operational definition of multimorbidity.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle