Examining existing strategies to prevent multimorbidity – a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multimorbidity has been acknowledged as the “defining challenge” for health systems around the world, but current research and policy are primarily focused on the management of multimorbidity after it occurs or the prevention of adverse events in those individuals who are already living with multimorbidity. There is still a significant need to develop and establish effective and equitable primary prevention strategies in order to avoid the occurrence of multimorbidity across populations. This scoping review aims to identify existing strategies, programs and policies that are focused on the prevention of multimorbidity across various settings and countries around the world. To identify relevant publications, two databases will be searched: PubMed and Embase. The search strategies will be adjusted for each database and will include variations of the keywords multimorbidity, prevention and strategy. This review will specifically include publications that are original research, focused on multimorbidity and published in English. However, there will be no restrictions on the location of the research or the age of the target sample or population. For the full text screening phase, more specific criteria will apply and information will be extracted from the final set of retained studies. This information will be summarized and will include key factors such as study design, study setting, type of prevention programs, scope of programs (e.g. national, regional, local, etc.) and target population (e.g. age groups, socioeconomic groups, etc.). This scoping review will describe existing prevention programs and highlight areas of gaps and opportunities in the prevention of multimorbidity.
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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 | 0,039 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».