Comorbidity versus multimorbidity: Why it matters
Notice bibliographique
Résumé
The 'Journal of Comorbidity' is changing its name to the 'Journal of Multimorbidity and Comorbidity'.This may seem redundant, as many see 'comorbidity' and 'multimorbidity' as interchangeable terms.We believe it is important to highlight the distinction given the differences in how healthcare systems view patients with multiple chronic conditions (MCCs), and the important differences that arise in research and intervention development for these patients.In 1970, Feinstein first coined the term 'comorbidity' to describe 'Any distinct additional entity that has existed or may occur during the clinical course of a patient who has the index disease under study'. 1 From 1976, 2,3 the term 'multimorbidity' was increasingly used by health researchers to describe patients with MCCs.Due to the growing ambiguity around the use of the terms comorbidity and multimorbidity, in 1996 van den Akker et al. suggested clear definitions for both terms.4 They suggested that comorbidity be defined according to Feinstein's original definition and multimorbidity be defined as 'the cooccurrence of multiple chronic or acute diseases and medical conditions within one person'.4 In 2010, Boyd and Fortin provided a simpler definition of multimorbidity: 'the co-existence of two or more chronic conditions, where one is not necessarily more central than the others'.5
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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 | 0,023 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,012 |
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 ».