Associating modifiable lifestyle factors with multimorbidity in community dwelling individuals from mainland China
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Lifestyle factors have been well-established as essential targets for fighting individual chronic diseases, but little research has concentrated on multimorbidity from the perspective of multiple lifestyle factors in the Chinese population. Thus, this study aimed to explore the associations of lifestyle factors with the occurrence of multimorbidity. METHODS AND RESULTS: Cross-sectional data retrieved from the China Health and Retirement Longitudinal Study were used for analysis. Multimorbidity was calculated on a simple count of self-reported chronic conditions. Lifestyle factors included sleep duration, physical activity, alcohol intake, smoking status, and body mass index. Logistic regression analysis was used to examine the independent and accumulating effects of lifestyle factors on multimorbidity. Latent class analysis was performed to explore the lifestyle patterns. Six thousand, five hundred, and ninety-one valid subjects were included for analysis. Overall, the community dweller's median number of chronic conditions was 1 (range 1-11) and median number of high-risk lifestyle factors was 2 (range 0-5). All lifestyle factors were associated with the occurrence of multimorbidity but varied between genders. We also identified that participants who accumulated more unhealthy lifestyle factors having a higher likelihood of multimorbidity. 'Physical activity and weight', 'smoke and drink', and 'sleep and weight' dominated high-risk lifestyles were the most common lifestyle patterns. CONCLUSION: This study revealed the associations of unhealthy lifestyle factors and their accumulating effect with multimorbidity in Chinese community dwellers. Three common lifestyle patterns indicated that a holistic approach focused on engaging and changing multiple modifiable lifestyle behaviours within an individual might be more effective in managing multimorbidity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».