Multimorbidity in Canadians living in the community
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the mean number of chronic diseases in Canadians aged 45 to 85 years who are living in the community, and to characterize the association of multimorbidity with age, sex, and social position. Design An analysis of data from the Canadian Longitudinal Study on Aging. The number of self-reported chronic diseases was summed, and then the mean number of chronic health problems was standardized to the 2011 Canadian population. Analyses were conducted stratified on sex, age, individual income, household income, and education level. Setting Canada. Participants A total of 21 241 community-living Canadians aged 45 to 85 years. Main outcome measures Overall, 31 chronic diseases (self-reported from a list) were considered, as were risk factors that were not mental health conditions or acute in nature. Age, sex, education, and household and individual incomes were also self-reported. Results Multimorbidity was common, and the mean number of chronic illnesses was 3.1. Women had a higher number of chronic illnesses than men. Those with lower income and less education had more chronic conditions. The number of chronic conditions was strongly associated with age. The mean number of conditions was 2.1 in those aged 45 to 54; 2.9 in those 55 to 64; 3.8 in those aged 65 to 74, and 4.8 in those aged 75 and older (P < .05, ANOVA [analysis of variance]). Conclusion Multimorbidity is common in the Canadian population and is strongly related to age.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».