20-year trends in multimorbidity by race/ethnicity among hospitalized patient populations in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The challenges presented by multimorbidity continue to rise in the United States. Little is known about how the relative contribution of individual chronic conditions to multimorbidity has changed over time, and how this varies by race/ethnicity. The objective of this study was to describe trends in multimorbidity by race/ethnicity, as well as to determine the differential contribution of individual chronic conditions to multimorbidity in hospitalized populations over a 20-year period within the United States. METHODS: This is a serial cross-sectional study using the Nationwide Inpatient Sample (NIS) from 1993 to 2012. We identified all hospitalized patients aged ≥ 18 years old with available data on race/ethnicity. Multimorbidity was defined as the presence of 3 or more conditions based on the Elixhauser comorbidity index. The relative change in the proportion of hospitalized patients with multimorbidity, overall and by race/ethnicity (Black, White, Hispanic, Asian/Pacific Islander, Native American) were tabulated and presented graphically. Population attributable fractions were estimated from modified Poisson regression models adjusted for sex, age, and insurance type. These fractions were used to describe the relative contribution of individual chronic conditions to multimorbidity over time and across racial/ethnic groups. RESULTS: There were 123,613,970 hospitalizations captured within the NIS between 1993 and 2012. The prevalence of multimorbidity increased in all race/ethnic groups over the 20-year period, most notably among White, Black, and Native American populations (+ 29.4%, + 29.7%, and + 32.0%, respectively). In both 1993 and 2012, Black hospitalized patients had a higher prevalence of multimorbidity (25.1% and 54.8%, respectively) compared to all other race/ethnic groups. Native American populations exhibited the largest overall increase in multimorbidity (+ 32.0%). Furthermore, the contribution of metabolic diseases to multimorbidity increased, particularly among Hispanic patients who had the highest population attributable fraction values for diabetes without complications (15.0%), diabetes with complications (5.1%), and obesity (5.8%). CONCLUSIONS: From 1993 to 2012, the secular increases in the prevalence of multimorbidity as well as changes in the differential contribution of individual chronic conditions has varied substantially by race/ethnicity. These findings further elucidate the racial/ethnic gaps prevalent in multimorbidity within the United States. PRIOR PRESENTATIONS: Preliminary finding of this study were presented at the Society of General Internal Medicine (SGIM) Annual Conference, Washington, DC, April 21, 2017.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».