Understanding changes in complex care needs over time: key research insights into multimorbidity trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Multimorbidity, the coexistence of multiple chronic diseases or conditions, poses a major challenge for health-care systems worldwide. Traditional research has largely relied on cross-sectional studies, offering limited insight into multimorbidity evolution over time. This Personal View advocates for a paradigm shift towards longitudinal approaches that capture multimorbidity trajectories. Tracking the sequence, pace, and severity of disease accumulation can enhance our understanding of underlying mechanisms, inform early interventions, and improve patient care. Drawing on expert discussions from an international workshop held in Bielefeld, Germany, in May, 2024, we outline key themes and findings to guide future research on the dynamic processes underlying multimorbidity trajectories. Specifically, we summarise previous work, examine the challenges and opportunities of existing data resources, and highlight priority areas for further investigation. Advancing this field will require the standardisation of longitudinal multimorbidity phenotypes, integration of health and social care processes, and testing the usefulness of trajectories for patient-relevant outcomes and risk stratification. Progress will also depend on methodological innovation, patient and public involvement, harmonisation of diverse data sources, and close interdisciplinary collaboration. Ultimately, a trajectory-based framework for multimorbidity research can enable more personalised, efficient, and equitable health-care strategies, improving outcomes in ageing populations.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».