The lifetime accumulation of multimorbidity and its influence on dementia risk: a UK Biobank study
Notice bibliographique
Résumé
The number of people living with dementia worldwide is projected to reach 150 million by 2050, making prevention a crucial priority for health services. The co-occurrence of two or more chronic health conditions, termed multimorbidity, occurs in up to 80% of dementia patients, making multimorbidity an important risk factor for dementia. However, we lack an understanding of the specific health conditions, and their age of onset, that drive the link between multimorbidity and dementia. Using data from 282 712 participants of the UK Biobank, we defined the sequential patterns of accumulation of 46 chronic conditions over the life course. By grouping individuals based on their life history of chronic illness, we show here that the risk of incident dementia can be stratified by both the type and timing of their accumulated chronic conditions. We identified several distinct clusters of multimorbidity throughout the lifespan (cardiometabolic, mental health, neurovascular, peripheral vascular, eye diseases and low/no multimorbidity). We observed that the odds of developing dementia varied based on when these comorbidities were diagnosed. Until midlife (age 55), the accumulation of cardiometabolic conditions, such as coronary heart disease, atrial fibrillation, and diabetes, was most strongly associated with dementia risk. However, from 55 to 70 years, the accumulation of mental health conditions, such as anxiety and depression, as well as neurovascular conditions, such as stroke and transient ischaemic attack, was associated with an over 2-fold increase in dementia risk compared with low multimorbidity. Importantly, individuals who continuously and sequentially accumulate cardiometabolic, mental health, and neurovascular conditions were at greatest risk. The age-dependent role of multimorbidity in predicting dementia risk could be used for early stratification of individuals into high- and low-risk groups and could inform targeted prevention strategies based on a person's prior history of chronic disease.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».