Towards Increased Visibility of Multimorbidity Research
Notice bibliographique
Résumé
The number of people living with comorbidity, multimorbidity, or multiple chronic conditions, hereafter referred to as “multimorbidity” (see Box 1) [1,2], has become the norm rather than the exception in healthcare. In developed countries, approximately one in four adults have at least two chronic conditions [3,4], and over half of older adults have three or more [5]. Although the prevalence of multimorbidity increases with age, many studies have reported high rates of multimorbidity even among younger adults [6].\n\nMultimorbidity negatively impacts patient outcomes, including physical and psychological functioning, quality of life, and life expectancy [7,8]. It also complicates treatment and increases healthcare utilization and costs [9–11]. Despite representing a large – and growing – proportion of adults seen in primary care today, there is a major gap in our understanding of how best to address, meet, and satisfy the complex care needs of patients with multimorbidity [11]. The traditional single-disease model of care does not work for them, and multimorbidity should definitively not be considered as the simple juxtaposition of independent conditions [12,13].\n\nFortunately though, interest in multimorbidity is growing worldwide, and has become a healthcare and research priority [14,15]. An international community interested in multimorbidity research has recently emerged and become organized through different activities, such as the creation of the Journal of Comorbidity, a weblog that hosts and supports the exchanges from the International Research Community on Multimorbidity [16], the organization of an international forum [17] at the North American Primary Care Research Group (NAPCRG) congress, and the publication of an “ABC of Multimorbidity” [1]. \n\nJournal of Comorbidity 2016;6(2):42–45\n\n
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».