Prevalence and risk factors of the most common multimorbidity among Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of persons living with multimorbidity-defined as the co-occurrence of at least two chronic conditions in the same individual-is growing globally, especially in developed countries. Traditionally, this increase has been attributed to a growing aging population, sedentary lifestyle, obesity, low socioeconomic status, and individual genetic susceptibility. OBJECTIVE: To investigate the prevalence and associated risk factors of the most common multimorbidity (MCM) among Canadian middle-aged and older adults. METHOD: Relevant data on all 30,097 middle-aged and older Canadian adults (aged 45 to 85 years) from the Canadian Longitudinal Study on Aging were used for this study. To identify the specific sociodemographic risk factors associated with the MCM, we used survey-specific logistic regression. FINDINGS: Overall, co-occurrence of osteoarthritis and hypertension was identified as the MCM among Canadian adults aged 45+ with an estimated prevalence of 16.5%. The results from multivariate analysis showed that seven factors were significantly associated with increased odds of the MCM, which included increasing age, being retired from work (retired vs not retired), poorer rating of perceived health, (very good, good, poor vs excellent), increasing problems with sleep quality (satisfied, dissatisfied vs neutral), and abnormal body-mass index (underweight, overweight, obese vs normal). Also, residents in other urban centres had significantly lower odds than those in urban core. Persons living in Atlantic Canada, Ontario and Quebec were at increased odds of having the MCM compared to those in British Columbia. The odds of the MCM associated with increasing age was significantly higher among Females (OR = 1.12, 95% CI = 1.11-1.13) than Males (OR = 1.08, 95% CI = 1.07-1.10). CONCLUSION: Multimorbidity is a common feature among Canadian adults. The identification of the most prevalent patterns and associated risk factors in this study provides fresh insights into the etiology, progression, and possible prevention of the MCM among Canadian adults.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».