Identification of multimorbidity patterns in older adults receiving long-term care in Canada, Italy, Finland and New Zealand: results from the ICARE4OLD project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults receiving home care (HC) services and living in long-term care homes (LTC) experience high levels of multimorbidity. In this project - called iCARE4OLD, we aimed first to identify and compare subgroups of care dependent individuals sharing the same patterns of chronic diseases. For these subgroups, we will identify care paths and try to make integration of services and continuity of care possible. Settings and participants: We studied 102,000 individuals 60+ years receiving HC services or living in LTC homes in Canada, Italy, Finland and New Zealand. Methods: This is a cross-sectional study including the baseline interRAI HC and LTCF assessments of older people in the period of 2014 until 2018. The project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under Grant Agreement number 965341 and from the New Frontiers Research Fund, grant number NFRFG-2020-00500. Latent Class Analysis (LCA) was used to classify individuals according to their underlying diseases patterns starting from a list of 19 conditions. Results: Mean age of the sample was 80 years (65% females). After assessing several fit parameters, a 5-class solution was chosen as the best model for both HC and LTC. The following 5 disease patterns were identified in all countries: (1) Alzheimer/dementia; (2) psychiatric diseases; (3) cardio-pulmonary diseases; (4) stroke/hemiplegia; (5) other dementias. The distribution of sociodemographic, clinical and functional characteristics varied across the different multimorbidity patterns, with the cardio-pulmonary disease and the stroke/hemiplegia patterns showing the highest complexity and impairment. Results: Our results show that, by using a common assessment tool, it is possible to identify homogeneous morbidity patterns in older patients receiving long-term care. These may be useful to compare health status in care-dependent individuals across different settings and countries, as well as to predict health trajectories and care needs. Discussion: By applying this methodology to whole populations, care paths can be drawn for home care and residential care clients in a more evidence-based way. The goals would be to use these algorithms to design more integrated care plans for older persons, so that clients and their families are better served, and policy makers can finance the right services and offer targeted care.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».