Multimorbidity in persons with non-traumatic spinal cord injury and its impact on healthcare utilization and health outcomes
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cross-sectional survey in Canada. OBJECTIVES: To explore multimorbidity (the coexistence of two/more health conditions) in persons with non-traumatic spinal cord injury (NTSCI) and evaluate its impact on healthcare utilization (HCU) and health outcomes. SETTING: Community-dwelling persons. METHODS: Data from the Spinal Cord Injury Community Survey (SCICS) was used. A multimorbidity index (MMI) consisting of 30 secondary health conditions (SHCs), the 7-item HCU questionnaire, the Short Form-12 (SF-12), Life Satisfaction-11 first question, and single-item Quality of Life (QoL) measure were administered. Additionally, participants were grouped as "felt needed healthcare was received" (Group 1, n = 322) or "felt needed healthcare was not received" (Group 2, n = 89) using the HCU question. Associations among these variables were assessed using multivariable analysis. RESULTS: 408 of 412 (99%) participants with NTSCI reported multimorbidity. Constipation, spasticity, and fatigue were the most prevalent self-reported SHCs. Group 1 had a higher MMI score compared to Group 2 (p < 0.001). A higher MMI score correlated with the feeling of not receiving needed care (OR 1.4, 95% CI 1.08-1.21), lower SF-12 (physical/mental component summary scores), being unsatisfied with life, and lower QoL (all p < 0.001). Additionally, Group 1 had more females (p < 0.001), non-Caucasians (p = 0.034), and lower personal annual income (p = 0.025). CONCLUSIONS: Persons with NTSCI have multimorbidity, and the MMI score was associated with increased HCU and worse health outcomes. This work emphasizes the critical need for improved healthcare and monitoring. Future work determining specific thresholds for the MMI could be helpful for triage screening to identify persons at higher risk of poor outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».