Changes in the prevalence of chronic disease and the association with disability in the older Dutch population between 1987 and 2001
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: most studies of older populations in developed countries show a decrease in the prevalence of disabilities, and an increase in chronic diseases over the past decades. Data in the Netherlands, however, mostly show an increase in the prevalence of chronic diseases and mixed results with regard to the prevalence of disability. This study aims at comparing changes in the prevalence, as well as the association between chronic diseases and disability between 1987 and 2001 in the older Dutch population using data representative of the general population. Most studies, so far, have only dealt with self-reported diseases, but in this study, we will use both self-reported and GP-registered diseases. STUDY DESIGN: data from the first (1987) and second (2001) Dutch National Survey of General Practice were used. In 1987, 103 general practices, compared to 104 in 2001, participated. Approximately 5% of the listed persons aged 18 years and over was asked to participate in an extensive health interview survey. An all-age random sample was drawn by the researchers from the patients listed in the participating practices (in 1987 n = 2, 708; in 2001 n = 3, 474). Both surveys are community based, with an age range between 55 and 97 years. Data on chronic diseases were based on GP registries and self-report. RESULTS: the prevalence of disability and of asthma/COPD, cardiac disease, stroke, and osteoarthritis decreased between 1987 and 2001, while the prevalence of diabetes increased. Changes were largely similar for GP-registered and self-reported diseases. Cardiac disease, asthma/COPD, and depression led to less disability, whereas low back pain and osteoarthritis led to more disability. CONCLUSIONS: in general, there were reductions in GP-registered chronic diseases as well as in self-reported diseases and disability. Results suggest that the disabling impact of fatal diseases decreased, while the impact of non-fatal diseases increased.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».