Documenting Cardiovascular-Kidney-Metabolic Risk and Disease Within an Aboriginal Cohort
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Aboriginal and Torres Strait Islander people experience high burden of cardiovascular, kidney and metabolic conditions, often manifesting in multimorbidity and contributing to over one third of life expectancy differentials. This article explores cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) health within an Aboriginal cohort by documenting the burden of early risk, disease and factors associated with disease progression. METHODS: A prospective longitudinal cohort of 601 Aboriginal people living in Central Australia spanning 2008-2016 was utilised. Research was driven by and based on community priorities and partnerships. Baseline data included questionnaires, clinical assessments and primary health care data; follow-up outcomes were derived from primary care clinical review, administrative hospitalisation and mortality datasets. RESULTS: Four percent of participants (mean: 41.3 years; 47% female) had no CKM risk factors (Stage 1 CKM Syndrome or greater) at baseline, 54.6% had established cardiovascular disease, chronic kidney disease, and/or diabetes mellitus. Greater presence of CKM disease and co/multimorbidity was associated with greater socioeconomic disadvantage. After adjusting for age, participants with co/multimorbidity were more likely to die during follow-up (hazard ratio [95% confidence interval]: 2.2 [1.1-4.3]) than participants without clinical disease at baseline. During a mean follow-up period of 6.8 years, 30.4% of participants living with no clinical disease at baseline developed at least one CKM condition, and 25% progressed to co/multimorbidity. CONCLUSIONS: This study reveals a higher prevalence of cardiovascular, kidney, and metabolic risk and disease than previously reported and compared to non-Indigenous counterparts. The health sector must recalibrate disease prevention, move beyond single-organ management and implement interdisciplinary care coordination to prevent expansion of inequities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».