Prevalence and determinants of multimorbidity in the Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
Multimorbidity, which is defined as having at least two or more chronic diseases concurrently, has been a rising public health issue in recent years in Canada and worldwide. The increasing prevalence of multimorbidity has posed a burden on the current health care system and quality of life for the Canadian population. There is a lack of up-to-date research on determinants of multimorbidity in the Canadian population, which is necessary to better understand and prevent multimorbidity. This study aims to determine the prevalence and risk factors of multimorbidity in the middle-aged and older Canadian adult population. Multivariable logistic regression analyses incorporating survey weights and biologically plausible interactions were conducted to examine the determinants of multimorbidity using data from the 2017/2018 Canadian Community Health Survey (CCHS). Of the 113,290 CCHS participants, 82,508 subjects who were aged 35 years and above were included in the study. The prevalence of multimorbidity was 22.20% (95% CI: 21.74%, 22.67%) and was greater for females. Multimorbidity was more likely in subjects who were obese, abstaining from alcohol, inactive, had a lower education level, widowed, divorced, or separated and was less likely among subjects living in Quebec. The protective effect of household income on multimorbidity decreased with age. Current smokers who reported extreme stress were more likely to have multimorbidity. Multimorbidity is associated with various determinants that need to be considered in chronic disease control and prevention. These results suggest that future research should focus not only on these determinants but also on the relationships between them. A future longitudinal study is required to provide causal evidence for the study findings.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».