Multimorbidity and Complexity Among Patients with Cancer in Ontario: A Retrospective Cohort Study Exploring the Clustering of 17 Chronic Conditions with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multimorbidity is a concern for people living with cancer, as over 90% have at least one other condition. Multimorbidity complicates care coming from multiple providers who work within separate, siloed systems. Information describing high-risk and high-cost disease combinations has potential to improve the experience, outcome, and overall cost of care by informing comprehensive care management frameworks. This study aimed to identify disease combinations among people with cancer and other conditions, and to assess the health burden associated with those combinations to help healthcare providers more effectively prioritize and coordinate care. METHODS: We used a population-based retrospective cohort design including adults with a cancer diagnosis between March-2003 and April-2013, followed-up until March 2018. We used observed disease combinations defined by level of multimorbidity and partitive (k-means) clusters, ie groupings of similar diseases based on the prevalence of each condition. We assessed disease combination-associated health burden through health service utilization, including emergency department visits, primary care visits and hospital admissions during the follow-up period. RESULTS: 549,248 adults were included in the study. Anxiety, diabetes mellitus, hypertension, and osteoarthritis co-occurred with cancer 1.1 to 5.3 times more often than expected by chance. Disease combinations varied by cancer type and age but were similar between sexes. The largest partitive cluster included cancer and anxiety, with at least 25% of individuals also having osteoarthritis. Cancer also tended to co-occur with hypertension (8.0%) or osteoarthritis (6.2%). There were differences between clusters in healthcare utilization, regardless of the number of disease combinations or clustering approach used. CONCLUSION: Researchers, clinicians, policymakers, and other stakeholders can use the clustering information presented here to improve the healthcare system for people with cancer multimorbidity by developing cluster-specific care management and clinical guidelines for common disease combinations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».