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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».