Generational Multimorbidity Disease Clusters for British Cohorts Born 1921 – 1960
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study is the first step in our understanding of the uniqueness and stability of multmorbdity disease patterns for different generations. The unique historical context that each generation has been exposed to is thought to have systemic health impacts and differences in epidemiological make-up (Clouston et al. 2021). Literature suggests that multimorbidity disease patterns, are similar across countries (Hernandez et al, 2021 – in press) and observational points, and that migration into complex disease clusters is more common as people age (Cassell et al, 2018, Kingston et al. 2018). Most commonly reported are Cardiovascular and Metabolic disease clusters which lead to lower quality of life, mortality and morbidity (Kudesia, 2021). We asked: Do multimorbidity disease patterns differ for unique generations? Using the ELSA, the disease clusters of three cohorts were examined; an older cohort, born 1921-1930, a middle cohort born 1931-1940 a younger cohort born 1941-1950 and the ”newest” cohort, born 1951-1960. Self-reported dementia and memory problems lead a specific cluster for the middle cohort, those born in 1931-1940, but not for the other cohorts. While disease patterns were different between sex for other clusters, the disease cluster of dementia and memory problems held similar disease patterns for males and females, with a prevalence of 3%. The dementia/memory problem cluster loaded with cardio/metabolic diseases. This suggests that complex multimorbidity for the British 1931-1940 cohort has had an impact related to dementia and memory problem diagnoses for this specific generation, for males and females alike.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».