Multimorbidity's research challenges and priorities from a clinical perspective: The case of ‘Mr Curran’
Notice bibliographique
Résumé
Older patients, suffering from numerous diseases and taking multiple medications are the rule rather than the exception in primary care. A manifold of medical conditions are often associated with poor outcomes, and their multiple medications raise additional risks of polypharmacy. Such patients account for most healthcare expenditures. Effective approaches are needed to manage such complex patients in primary care. This paper describes the results of a scoping exercise, including a two-day workshop with 17 professionals from six countries, experienced in general practice and primary care research as well as epidemiology, clinical pharmacology, gerontology and methodology. This was followed by a consensus process investigating the challenges and core questions for multimorbidity research in primary care from a clinical perspective and presents examples of the best research practice. Current approaches in measuring and clustering multimorbidity inform policy-makers and researchers, but research is needed to provide support in clinical decision making. Multimorbidity presents a complexity of conditions leading to individual patient's needs and demanding complex processes in clinical decision making. The identification of patterns presupposes the development of strategies on how to manage multimorbidity and polypharmacy. Interventions have to be complex and multifaceted, and their evaluation poses numerous methodological challenges in study design, outcome measurement and analysis. Overall, it can be seen that complexity is a main underlying theme. Moreover, flexible study designs, outcome parameters and evaluation strategies are needed to account for this complexity.
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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 | 0,039 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».