Measuring Multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adults have a higher prevalence of multimorbidity-or having multiple chronic health conditions-than having a single condition in isolation. Researchers, health care providers, and health policymakers find it challenging to decide upon the most appropriate assessment tool from the many available multimorbidity measures. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe a broad range of instruments and data sources available to assess multimorbidity and offer guidance about selecting appropriate measures. DESIGN: Instruments were reviewed and guidance developed during a special expert workshop sponsored by the National Institutes of Health on September 25-26, 2018. RESULTS: Workshop participants identified 4 common purposes for multimorbidity measurement as well as the advantages and disadvantages of 5 major data sources: medical records/clinical assessments, administrative claims, public health surveys, patient reports, and electronic health records. Participants surveyed 15 instruments and 2 public health data systems and described characteristics of the measures, validity, and other features that inform tool selection. Guidance on instrument selection includes recommendations to match the purpose of multimorbidity measurement to the measurement approach and instrument, review available data sources, and consider contextual and other related constructs to enhance the overall measurement of multimorbidity. CONCLUSIONS: The accuracy of multimorbidity measurement can be enhanced with appropriate measurement selection, combining data sources and special considerations for fully capturing multimorbidity burden in underrepresented racial/ethnic populations, children, individuals with multiple Adverse Childhood Events and older adults experiencing functional limitations, and other geriatric syndromes. The increased availability of comprehensive electronic health record systems offers new opportunities not available through other data sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».