Multimorbidity predicts functional decline in community-dwelling older adults: Prospective cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if multimorbidity is associated with functional status, and to assess if multimorbidity predicts declining functional status over a 5-year time frame, after accounting for baseline functional status and other potential confounding factors. DESIGN: Analysis of an existing population-based cohort study. SETTING: Manitoba. PARTICIPANTS: Community-dwelling adults aged 65 and older. MAIN OUTCOME MEASURES: Age, sex, education, and the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D) scores were recorded for each patient. Multimorbidity was measured using a simple tally of self-reported diseases. Function was measured using the Older Americans Resources and Services scale in 1991 to 1992 and again 5 years later. Good or excellent level of function was compared with level of disability (mild or moderate or higher). Cross-sectional and prospective analyses were conducted. RESULTS: In a cross-sectional analysis, multimorbidity predicted disability. The unadjusted odds ratio (OR) (95% CI) for disability was 1.45 (1.39 to 1.52) for each additional chronic illness. In models adjusting for age, sex, education, and MMSE and CES-D scores, the adjusted OR (95% CI) was 1.35 (1.29 to 1.42) for each additional chronic illness. Multimorbidity also predicted disability 5 years later. The unadjusted OR (95% CI) was 1.31 (1.24 to 1.38). In models adjusting for age, sex, education, and MMSE and CES-D scores in addition to baseline functional status, the adjusted OR (95% CI) was 1.15 (1.09 to 1.24). CONCLUSION: Multimorbidity predicts disability in cross-sectional and prospective analyses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».