Review GLOBAL PREVALENCE OF NON-COMMUNICABLE DISEASES MORBIDITY AND COMORBIDITY AMONG ELDERLY INDIVIDUALS: A SYSTEMATIC REVIEW OF OBSERVATIONAL STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was carried out to assess prevalence of noncommunicable disease morbidity and comorbidity in relationship to socioeconomic, behavioural health and environmental risk factors for among elderly people globally. Observational studies were culled from public databases, such as PubMed, SCOPUS, Science Direct, and Google Scholar from January 2015 to December 2020, and a Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale tool and PRISMA 2009 checklist were used to assess risk of bias in selected material. Analysis was performed using a weighted mean of morbidity prevalence and disease subgroup together with an R program for data analysis. Among 16 eligible studies and 14 cross-sectional studies weighted mean of morbidity and comorbidity prevalence was 75.1 and 60.6% respectively. NCDs constituted mainly coronary heart disease, diabetes mellitus, hypercholesterolemia, hypertension, and stroke, with hypertension having the highest prevalence among all subjects (62.2%), both females (65.9%) and males (65.4%). In the elderly population individual and behavioural risk factors were the main categories related to morbidity, with behavioral risk factors contributing to comorbidities. In conclusion, morbidity and comorbidity prevalence are high among the elderly population worldwide. Diabetes mellitus and hypertension are the most common illnesses. Age, socioeconomic status, environmental settings and behavioral risk factors influenced comorbidity occurrence.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».