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Enregistrement W3022262935 · doi:10.1136/bmjopen-2019-033866

Eleven-year multimorbidity burden among 637 255 people with and without type 2 diabetes: a population-based study using primary care and linked hospitalisation data

2020· article· en· W3022262935 sur OpenAlexaff
Salwa S. Zghebi, Douglas Steinke, Martin K. Rutter, Darren M. Ashcroft

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesDiabetes UK
Mots-clésMedicineComorbidityType 2 diabetesOddsPopulationOdds ratioCohort studyCohortLogistic regressionGerontologyDemographyDiabetes mellitusInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare the patterns of 18 physical and mental health comorbidities between people with recently diagnosed type 2 diabetes (T2D) and people without diabetes and how these change by age, gender and deprivation over time between 2004 and 2014. Also, to develop a metric to identify most prevalent comorbidities in people with T2D. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Primary and secondary care, England, UK. PARTICIPANTS: 108 588 people with T2D and 528 667 comparators registered in 391 English general practices. Each patient with T2D aged ≥16 years between January 2004 and December 2014 registered in Clinical Practice Research Datalink GOLD practices was matched to up to five comparators without diabetes on age, gender and general practice. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Prevalence of 18 physical and mental health comorbidities in people with T2D and comparators categorised by age, gender and deprivation. Odds for association between T2D diagnosis and comorbidities versus comparators. A metric for comorbidities with prevalence of ≥5% and/or odds ≥2 in patients with T2D. RESULTS: Overall, 77% of patients with T2D had ≥1 comorbidity and all comorbidities were more prevalent in patients with T2D than in comparators. Across both groups, prevalence rates were higher in older people, women and those most socially deprived. Conditional logistic regression models fitted to estimate (OR, 95% CI) for association between T2D diagnosis and comorbidities showed that T2D diagnosis was significantly associated with higher odds for all conditions including myocardial infarction (OR 2.13, 95% CI 1.85 to 2.46); heart failure (OR 2.12, 1.84 to 2.43); depression (OR 1.75, 1.62 to 1.89), but non-significant for cancer (OR 1.12, 0.98 to 1.28). In addition to cardiovascular disease, the metric identified osteoarthritis, hypothyroidism, anxiety, schizophrenia and respiratory conditions as highly prevalent comorbidities in people with T2D. CONCLUSIONS: T2D diagnosis is associated with higher likelihood of experiencing other physical and mental illnesses. People with T2D are twice as likely to have cardiovascular disease as the general population. The findings highlight highly prevalent and under-reported comorbidities in people with T2D. These findings can inform future research and clinical guidelines and can have important implications on healthcare resource allocation and highlight the need for more holistic clinical care for people with recently diagnosed T2D.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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