A Systematic Review of the Patterns of Associative Multimorbidity in Asia
Notice bibliographique
Résumé
Patients with multimorbidity are commonly seen in primary care. An increasing number of multimorbidity patterns are being reported in the Western literature with a few from Asia. The main objective of this systematic review was to describe patterns of associative multimorbidity, defined as associations beyond chance or patterns of diseases, in the Asian population. We searched Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE (Ovid)), Excerpta Medica Database (EMBASE), Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Web of Science (Clarivate Analytics), and Scopus (Elsevier) databases from their inception to April 22, 2019 using medical subject headings, keywords in titles, abstracts, and text. We used the Modified Newcastle-Ottawa Scale for risk-of-bias assessment. Eight articles from China, India, Indonesia, and Japan met the inclusion criteria. Patterns of associative multimorbidity were reported as dyadic/triadic disease combinations or disease clusters. The most common multimorbidity pattern, "cardiovascular and metabolic diseases," was identified in six of eight articles. The other four multimorbidity patterns are comprised of "mental health problems," "degenerative diseases," pulmonary diseases," and "cancer diseases." The eight articles showed methodological heterogeneity in terms of the list of chronic diseases, ascertainment of multimorbidity, statistical methods, and study populations. This systematic review identified five common patterns of associative multimorbidity in Asia. "Cardiovascular and metabolic diseases" and "mental diseases" were two patterns that were similarly reported in the Western world. Alignment of the definition of multimorbidity and the statistical methodology are needed to identify the unique patterns of multimorbidity in Asia so that clinical practice guidelines on multimorbidity can be developed for the Asian population.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».