Prevalence of Multiple Chronic Conditions Among Adults in the All of Us Research Program: Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The growing prevalence of multiple chronic conditions (MCC) has significant impacts on health care systems and quality of life. Understanding the prevalence of MCC throughout adulthood offers valuable insights into the evolving burden of chronic diseases and provides strategies for more effective health care outcomes. Objective: This study estimated the prevalence and combinations of MCC among adult participants enrolled in the All of Us (AoU) Research Program, especially studying the variations across age categories. Methods: We conducted an exploratory analysis using electronic health record (EHR) data from adult participants (N=242,828) in the version 7 Controlled Tier AoU Research Program data release. Data analysis was conducted using Python in a Jupyter notebook environment within the AoU Researcher Workbench. Descriptive statistics included condition frequencies, the number of chronic conditions per participant, and prevalence according to age categories. The presence of a chronic condition was determined by documentation of one or more ICD-10 (International Statistical Classification of Diseases, Tenth Revision) codes for the respective condition. Age categories were established and aligned with diagnosis dates and stages of adulthood (early adulthood: 18-39 years; middle adulthood: 40-49 years; late middle adulthood: 50-64 years; late adulthood: 65-74 years; advanced old age: 75-89 years). Results: Our findings demonstrated that approximately 76% (n=183,753) of AoU participants were diagnosed with MCC, with over 40% (n=98,885) having 6 or more conditions and prevalence increasing with age (from 33.78% in early adulthood to 68.04% in advanced old age). The most frequently occurring MCC combinations varied by age category. Participants aged 18-39 years primarily presented mental health-related MCC combinations (eg, anxiety and depressive disorders; n=845), whereas those aged 40-64 years frequently had combinations of physical conditions such as fibromyalgia, chronic pain, fatigue, and arthritis (204 in middle adulthood and 457 in late middle adulthood). In late adulthood and advanced old age, hyperlipidemia and hypertension were the most commonly occurring MCC combinations (n=200 and n=59, respectively). Conclusions: We report notable prevalence of MCC throughout adulthood and variability in MCC combinations by age category in AoU participants. The significant prevalence of MCC underscores a considerable public health challenge, revealed by distinct condition combinations that shift across different life stages. Early adulthood is characterized predominantly by mental health conditions, transitioning to cardiometabolic and physical health conditions in middle, late, and advanced ages. These findings highlight the need for targeted, innovative care modalities and population health initiatives to address the burden of MCC throughout adulthood.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».