Prevalence of multimorbidity and its impact on survival in people with motor neuron disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: This study was undertaken to determine the prevalence of multimorbidity in people with motor neuron disease (MND) and to identify whether specific patterns of multimorbidity impact survival beyond age alone. METHODS: We performed a retrospective analysis of the Scottish national MND register from 1 January 2015 to 29 October 2019. People with amyotrophic lateral sclerosis, primary lateral sclerosis, progressive muscular atrophy, or progressive bulbar palsy were included. We fitted latent class regression models incorporating comorbidities (class indicators), age, sex, and bulbar onset (covariates), and survival (distal outcome) with multimorbidity as a hypothesised latent variable. We also investigated the association between the Charlson Comorbidity Index and survival in Cox regression and compared its discrimination and calibration to age alone. RESULTS: A total of 937 people with MND were identified (median age = 67 years, 60.2% male); 64.8% (n = 515) had two or more comorbidities. We identified a subpopulation with high prevalence of cardiovascular disease, but when accounting for the relationship between age and individual comorbidities, there was no difference in survival. Both Charlson Comorbidity Index (hazard ratio [HR] per unit increase = 1.11, 95% confidence interval [CI] = 1.07-1.15, p < 0.0001) and age (HR per year increase = 1.04, 95% CI = 1.03-1.05, p < 0.0001) were significantly associated with survival, but discrimination was higher for age compared to Charlson Comorbidity Index (C-index = 0.63 vs. 0.59). CONCLUSIONS: Multimorbidity is common in MND, necessitating holistic interdisciplinary management, but age is the dominant predictor of prognosis in people with MND. Excluding people with MND and multimorbidity from trial participation may do little to homogenise the cohort in terms of survival potential and could harm generalisability.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».