Putting a Population Health Lens to Multimorbidity in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Almost all Ontarians die with multimorbidity, and most accumulate more than five conditions over their lifetime.Our health system is still largely focused on specialties and treating one disease at a time -an approach that is incompatible with the healthcare needs of patients with multiple and often complex chronic conditions.This burden requires a health system that recognizes that patients will more likely live and die with multiple chronic conditions than not (i.e., multimorbidity management versus specialized care).There are important and meaningful differences in the types and numbers of conditions that patients die with.In particular, increases in the most preventable conditions are greater among the most deprived members of our society.To address the worrying trends seen here, chronic disease prevention -not only management -must be a priority, with a strong focus on health equity.Chronic disease prevention and a strong focus on equity are signatures of a population health approach.This work echoes calls for a stronger emphasis on population health in the health system. The IssueThe co-occurrence of multiple chronic conditions -known as multimorbidity -is now the typical trajectory for patients in a health system.In high-income countries, the burden of chronic diseases on healthcare systems is increasingly exacerbated by a growing proportion of the population having multiple chronic conditions (Fortin et al. 2012;McPhail 2016;Violan et al. 2014).For instance, in 2009, it was estimated that a quarter of Putting a Population Health Lens to Multimorbidity in Ontario ICES Report Laura Rosella and Kathy Kornas Percentage of decedents with degree of multimorbidity 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 5+ conditions 4 conditions 3 conditions 2 conditions No multimorbidity (0-1 condition) 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 5+ conditions 4 conditions 3 conditions 2 conditions No multimorbidity (0-1 condition) 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 5+ conditions 4 conditions 3 conditions 2 conditions No multimorbidity (0-1 condition) 1994 (N = 74,227) 2004 (N = 80,725) 2013 N = 91,312) 0% 20% 40% 6 0% 80% 1 00% Percentage of decedents with degree of multimorbidity 5+ conditions 4 conditions 3 conditions 2 conditions No multimorbidity (0-1 condition) 1994
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».