Multimorbidity patterns and mental health in late life: a systematic review of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Several chronic disease combinations (i.e., multimorbidity [MM] patterns) have been linked to poor mental health. This systematic review aimed to synthesize evidence on the longitudinal association between MM patterns and several mental health conditions in later life, including depression, anxiety, suicidality, cognitive decline, and dementia. METHODS: Following PRISMA guidelines (PROSPERO: CRD42024537617), we included longitudinal studies of middle-to-older individuals (45 +) that examined baseline MM patterns and the incidence or trajectories of depression, anxiety, dementia, cognitive decline, or suicidality. The search was conducted in MEDLINE and Web of Science from inception to March 2024, and involved independent screening and quality assessment using a modified Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: From 13,771 retrieved records, 17 studies were included, ranging from 1209 to 447,888 participants. Fourteen studies were population-based, with follow-ups between 2 and 16 years. Most studies investigated depression (n = 7) and dementia/cognitive decline (n = 9). MM pattern definitions varied, most often relying on data-driven methods (e.g., latent class analysis) and encompassing different numbers and types of diseases. Methodological quality was high across studies. MM patterns featuring cardiometabolic diseases were associated with higher risk of depression, anxiety, cognitive decline, and dementia. Patterns characterized by musculoskeletal, gastrointestinal, and pain-related conditions also showed associations with depression and anxiety. Two studies examined suicidality, with greater multimorbidity burden linked to increased suicidal ideation. CONCLUSION: MM patterns linked to higher clinical complexity present poorer mental health trajectories. Validation of MM patterns within and across populations is key for identifying older adults with complex health profiles who may benefit from targeted care strategies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».