Epidemiology of physical–mental multimorbidity and its impact among Aboriginal and Torres Strait Islander in Australia: a cross-sectional analysis of a nationally representative sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to examine the differences in multimorbidity between Aboriginal and Torres Strait Islander people and non-Indigenous Australians, and the effect of multimorbidity on health service use and work productivity. SETTING: Cross-sectional sample of the Household, Income and Labour Dynamics in Australia wave 17. PARTICIPANTS: A nationally representative sample of 16 749 respondents aged 18 years and above. OUTCOME MEASURES: Multimorbidity prevalence and pattern, self-reported health, health service use and employment productivity by Indigenous status. RESULTS: Aboriginal respondents reported a higher prevalence of multimorbidity (24.2%) compared with non-Indigenous Australians (20.7%), and the prevalence of mental-physical multimorbidity was almost twice as high (16.1% vs 8.1%). Multimorbidity pattern varies significantly among the Aboriginal and non-Indigenous Australians. Multimorbidity was associated with higher health service use (any overnight admission: adjusted OR=1.52, 95% CI=1.46 to 1.58), reduced employment productivity (days of sick leave: coefficient=0.25, 95% CI=0.19 to 0.31) and lower perceived health status (SF6D score: coefficient=-0.04, 95% CI=-0.05 to -0.04). These associations were found to be comparable in both Aboriginal and non-Indigenous populations. CONCLUSIONS: Multimorbidity prevalence was significantly greater among Aboriginal and Torres Strait Islanders compared with the non-Indigenous population, especially mental-physical multimorbidity. Strategies are required for better prevention and management of multimorbidity for the aboriginal population to reduce health inequalities in Australia.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».