Multimorbidity and quality of life: longitudinal analysis of the European SHARE database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multimorbidity defined most commonly as co-existence of 2+ diseases is one of the major challenges of an ageing society. It is often accompanied with declining quality of life (QoL). The study aims to 1) assess the relationship between increasing number of diseases and QoL over time, 2) explore the differences between several European countries. Longitudinal data analysis performed on the relevant waves (2004 to 2017) of the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). Data were collected every two years among participants aged 50+. Health conditions were identified through an open-end questionnaire containing 17 prelisted conditions. QoL was evaluated by Control, Autonomy, Self-Realization and Pleasure questionnaire (CASP-12v). Maximum QoL score, describing the best state was 48; minimum, 12 points. Association between increasing number of diseases and QoL is being assessed with multilevel analysis accounting for time and clustering within household and country. Minimum follow-up is 2 time points. Confounding variables include age, sex, socio-economic status, social support and health care parameters. Preliminary findings show that 20 countries and 87,087 individuals participated in at least 2 waves; 80,041 answered CASP at least twice. Number of diseases when first reported was on average 1.65 (IQR=0,2) and increased to 1.88 (IQR=1,3) when last reported. Similarly, between first and last reported point QoL decreased on average by -0.32 (SD: ± 5.9); estimated by non-rescaled CASP scale. Greece showed the strongest decrease of -1.73 (SD: ± 6.36), while QoL increased in some countries, the most in Portugal for 0.76 (SD: ± 5.62). Our preliminary findings suggest high geographic variations in QoL, possibly driven by differential clustering of multimorbidity across Europe, design issues and other factors. This may underline the need for country-specific analysis and initiatives to address the growing burden of multimorbidity in our ageing populations. Key messages First longitudinal study to address this research questions across wide range of European countries using SHARE. Study accounts for large number of confounding factors owing to the abundance of collected information.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».