Socioeconomic gradient in mortality of working age and older adults with multiple long-term conditions in England and Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is currently mixed evidence on the influence of long-term conditions and deprivation on mortality. We aimed to explore whether number of long-term conditions contribute to socioeconomic inequalities in mortality, whether the influence of number of conditions on mortality is consistent across socioeconomic groups and whether these associations vary by working age (18-64 years) and older adults (65 + years). We provide a cross-jurisdiction comparison between England and Ontario, by replicating the analysis using comparable representative datasets. METHODS: Participants were randomly selected from Clinical Practice Research Datalink in England and health administrative data in Ontario. They were followed from 1 January 2015 to 31 December 2019 or death or deregistration. Number of conditions was counted at baseline. Deprivation was measured according to the participant's area of residence. Cox regression models were used to estimate hazards of mortality by number of conditions, deprivation and their interaction, with adjustment for age and sex and stratified between working age and older adults in England (N = 599,487) and Ontario (N = 594,546). FINDINGS: There is a deprivation gradient in mortality between those living in the most deprived areas compared to the least deprived areas in England and Ontario. Number of conditions at baseline was associated with increasing mortality. The association was stronger in working age compared with older adults respectively in England (HR = 1.60, 95% CI 1.56,1.64 and HR = 1.26, 95% CI 1.25,1.27) and Ontario (HR = 1.69, 95% CI 1.66,1.72 and HR = 1.39, 95% CI 1.38,1.40). Number of conditions moderated the socioeconomic gradient in mortality: a shallower gradient was seen for persons with more long-term conditions. CONCLUSIONS: Number of conditions contributes to higher mortality rate and socioeconomic inequalities in mortality in England and Ontario. Current health care systems are fragmented and do not compensate for socioeconomic disadvantages, contributing to poor outcomes particularly for those managing multiple long-term conditions. Further work should identify how health systems can better support patients and clinicians who are working to prevent the development and improve the management of multiple long-term conditions, especially for individuals living in socioeconomically deprived areas.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».