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Enregistrement W3135918978 · doi:10.1111/jgs.17096

Examining early and late onset of multimorbidity in the Canadian Longitudinal Study on Aging

2021· article· en· W3135918978 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn Nicholson, Lauren E. Griffith, Nazmul Sohel, Parminder Raina

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMultimorbidityLongitudinal studyGerontologyMental healthComorbidityOddsCross-sectional studyMultiple Chronic ConditionsOdds ratioChronic conditionDemographyChronic diseasePsychiatryLogistic regressionDiseaseFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: The study objective was to understand characteristics and health outcomes of multimorbidity, distinguishing between multimorbidity onset in earlier and later phases of life among community-dwelling older adults in Canada. DESIGN: A cross-sectional analysis was conducted using baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). SETTING AND PARTICIPANTS: This analysis included 11,161 older adults who were between the ages of 65 and 85 years at baseline and who were living in community-based settings. MEASUREMENTS: Multimorbidity was defined using two cutpoints: two or more chronic conditions (MM2+) and three or more chronic conditions (MM3+). After calculating the age of diagnosis for eligible participants, "early multimorbidity" was defined as multiple chronic conditions diagnosed before 45 years of age, while "late multimorbidity" was defined as multiple chronic conditions diagnosed at or after 45 years of age. The five health outcomes explored were physical disability, social limitation, frailty level, perceived general health status, and perceived mental health status. RESULTS: Overall, the prevalence of MM2+ was 75.3% (95% CI: 74.3, 76.1) and the prevalence of MM3+ was 47.0% (95% CI: 46.0, 48.0). The majority of participants (both females and males) living with multimorbidity were categorized with late multimorbidity. Participants with early multimorbidity or both early and late multimorbidity had increased odds of physical disability, social limitation, increased frailty level, and negative perceived general and mental health. These patterns were detected for both MM2+ and MM3+. CONCLUSION: This study examined the impact of the timing of multimorbidity onset on five health outcomes. Our findings highlight the importance of clinical and public health interventions to prevent and manage the causes and consequences of multimorbidity, with particular focus on age of onset. Future longitudinal research should be done to further articulate the relationships between multimorbidity and these health outcomes over time.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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