Chronic Disease Multimorbidity Among the Canadian Population: Prevalence and Associated Lifestyle Factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Rationale With the increasing prevalence of most chronic diseases, multimorbidity is becoming an important public health concern in the Canadian population. The purpose of this study was to estimate the prevalence of multimorbidity in the general population based on 14 major chronic diseases and examine associations with lifestyle/behavioral factors.Methods: The data source was the 2015-2016 Canadian Community Health Survey (CCHS). The CCHS is a cross sectional, complex multi-stage survey based on information collected from 109,659 participants aged 12+, covering all provinces and territories. Multimorbidity was measured by counting the co-occurrence of two or more chronic diseases within a person. Multiple logistic regression was the primary analysis. Results: The prevalence of multimorbidity was 33%. Adjusting for sociodemographic variables, there was an increased odds of multimorbidity for those having a sedentary lifestyle (OR=1.06; CI:1.01-1.11) and being obese (OR=1.37;CI:1.32-1.43) or overweight (OR=2.65; CI: 2.54-2.76). . There were also significant interaction effects on multimorbidity,between sex and smoking, and immigration status and alcohol intake..Conclusion and Implications: Given the high prevalence of multimorbidity among the general Canadian population, policy makers and service providers should give more attention to the behavioral/lifestyle factors which significantly predicted multimorbidity. Policy and program efforts that promote a healthy lifestyle should be a priority.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».