Associations between Multimorbidity Clusters and All-Cause Mortality, Quality of Life and Physical Function: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
<ns5:p>Background Multimorbidity, defined as the coexistence of two or more chronic health conditions in affected individuals, is recognised as a significant global public health concern. While previous research has identified common multimorbidity clusters, the relationships of these clusters with health outcomes is not well understood. Aim To systematically retrieve, synthesise, and appraise the available evidence on the association between multimorbidity clusters and mortality, quality of life (QoL), and physical function. Methods We will conduct a systematic search of PubMed, EMBASE, Web of Science, Ebsco APA PsyInfo and CINAHL from inception until April 2025. Eligible studies will include observational studies (e.g. cohort, cross-sectional or case control) investigating the association between multimorbidity clusters and all-cause mortality, QoL, or physical function in community- dwelling adult populations. Multimorbidity clustering will be defined as the non-random co-occurrence of chronic health conditions. Outcomes of interest include all-cause mortality, health-related quality of life (QoL) (i.e., self-perceived health status), and physical function (e.g., functional independence/physical performance)). Risk of bias will be evaluated using appropriate tools, e.g., the risk of bias in observational studies of exposures (ROBINS-E) tool. Findings will be synthesised narratively, and if feasible, a meta-analysis will be performed. Given the anticipated heterogeneity of multimorbidity clusters, a robust methodological framework, informed by existing multimorbidity literature and stakeholder engagement, will be applied to facilitate comparability across studies. Conclusion This review will lay out and summarise current evidence on the association between different multimorbidity clusters and key health outcomes, including all-cause mortality, QoL, and physical function. It will address methodological approaches used to investigate the multimorbidity-health outcomes associations of interest and summarise current evidence. The findings will enhance our understanding of the unique burden imposed by different clusters of chronic conditions and may inform improvements in healthcare policy, the delivery of health services and patient care. Prospero Registration Number: CRD420251014288 (Date of Registration: 25 Jun 2025 13:08 UTC version 1.0 published).</ns5:p>
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».