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Enregistrement W4406418838 · doi:10.1371/journal.pone.0312873

The co-occurrence of multimorbidity and polypharmacy among middle-aged and older adults in Canada: A cross-sectional study using the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) and the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN)

2025· article· en· W4406418838 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn Nicholson, Jennifer Salerno, Sayem Borhan, Benoît Cossette, Dale Guenter, Meredith Vanstone, John Queenan, Michelle Greiver, Michelle Howard, Amanda Terry, Tyler Williamson, Lauren E. Griffith, Martin Fortin, Saverio Stranges, Dee Mangin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversité de SherbrookeQueen's UniversityUniversity of CalgaryImpactWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Institute for Military and Veteran Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésPolypharmacyMultimorbidityCross-sectional studyGerontologyPrimary careMedicineDemographyGeriatricsComorbidityFamily medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an increasing prevalence of multiple conditions (multimorbidity) and multiple medications (polypharmacy) across many populations. Previous literature has focused on the prevalence and impact of these health states separately, but there is a need to better understand their co-occurrence. METHODS AND FINDINGS: This study reported on multimorbidity and polypharmacy among middle-aged and older adults in two national datasets: the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) and the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN). Using consistent methodology, we conducted a cross-sectional analysis of CLSA participants and CPCSSN patients aged 45 to 85 years as of 2015. When multimorbidity was defined as two or more conditions, the prevalence was 66.7% and 52.0% in the CLSA and CPCSSN cohorts, respectively. The prevalence of polypharmacy was 14.9% in the CLSA cohort and 22.6% in the CPCSSN cohort when defined as five or more medications. Using the same cut-points, the co-occurrence of multimorbidity and polypharmacy was similar between the two cohorts (CLSA: 14.3%; CPCSSN: 13.5%). Approximately 20% of older adults (65 to 85 years) were living with both multimorbidity and polypharmacy (CLSA: 21.4%; CPCSSN: 18.3%), as compared to almost 10% of middle-aged adults (45 to 64 years) living with this co-occurrence (CLSA: 9.2%; CPCSSN: 9.9%). Across both cohorts and age groups, females had consistently higher estimates of multimorbidity, polypharmacy and the co-occurrence of multimorbidity and polypharmacy. CONCLUSIONS: This study found that multimorbidity and polypharmacy are not interchangeable in understanding population health needs. Approximately one in five older adults in the CLSA and CPCSSN cohorts were living with both multimorbidity and polypharmacy, double the proportion in the younger cohorts. This has implications for future research, as well as health policy and clinical practice, that aim to reduce the occurrence and impact of multimorbidity and unnecessary polypharmacy to enhance the well-being of aging populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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