Multimorbidity, ageing and mortality: normative data and cohort study in an American population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the percentile distribution of multimorbidity across age by sex, race and ethnicity, and to demonstrate the utility of multimorbidity percentiles to predict mortality. DESIGN: Population-based descriptive study and cohort study. SETTING: Olmsted County, Minnesota (USA). PARTICIPANTS: We used the medical records-linkage system of the Rochester Epidemiology Project (REP; http://www.rochesterproject.org) to identify all residents of Olmsted County, Minnesota who reached one or more birthdays between 1 January 2005 and 31 December 2014 (10 years). METHODS: For each person, we obtained the count of chronic conditions (out of 20 conditions) present on each birthday by extracting all of the diagnostic codes received in the 5 years before the index birthday from the electronic indexes of the REP. To compare each person's count to peers of same age, the counts were transformed into percentiles of the total population and displayed graphically across age by sex, race and ethnicity. In addition, quintiles 1, 2, 4 and 5 were compared with quintile 3 (reference) to predict the risk of death at 1 year, 5 years and through end of follow-up using time-to-event analyses. Follow-up was passive using the REP. RESULTS: We identified 238 010 persons who experienced a total of 1 458 094 birthdays during the study period (median of 6 birthdays per person; IQR 3-10). The percentiles of multimorbidity across age did not vary noticeably by sex, race or ethnicity. In general, there was an increased risk of mortality at 1 and 5 years for quintiles 4 and 5 of multimorbidity. The risk of mortality for quintile 5 was greater for younger age groups and for women. CONCLUSIONS: The assignment of multimorbidity percentiles to persons in a population may be a simple and intuitive tool to assess relative health status, and to predict short-term mortality, especially in younger persons and in women.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».