The measurement of multimorbidity.
Notice bibliographique
Résumé
OVERVIEW: The presence of multiple concurrent medical conditions (also known as multimorbidity) is now a common phenomenon, hence the importance of its measurement. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to review the multimorbidity measures that have been published in the literature to date and that are available for use in future research studies. METHOD: Two main groups of measures of multimorbidity could be distinguished. The first group of measures is constituted by a simple count from various lists of chronic conditions. The second group of measures introduces a weighting for included chronic conditions thus creating a "weighted index" of multimorbidity. These groups are not mutually exclusive as the list of medical conditions in some weighted indices can be used as a list of conditions without weighting. This article includes a review of the multimorbidity literature to date that has reported these groups of measurements, showing the variety of existing measurements and highlighting their differences to provide an overview of the possibilities that are available to a researcher intending to measure multimorbidity. CONCLUSION: Finally, we outline some guidelines for the choice of a measurement of multimorbidity for research studies. We hope that this review of the existing literature will help inform the careful use of these tools by researchers moving forward. In addition to this review, it is advised that readers attempt to keep updated on the ever-increasing multimorbidity literature. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».