Regional Patterns of Multimorbidity and Hospitalization in Saskatchewan’s Aging Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multimorbidity (the co-occurrence of two or more chronic conditions) is increasingly common among older adults and contributes to diminished well-being and greater healthcare use. While national data highlight regional variation, few studies have examined how multimorbidity is patterned within provinces like Saskatchewan or how it relates to access and acute care use. Objective: To describe sociodemographic and geographic patterns of multimorbidity among older adults in Saskatchewan and examine its association with healthcare access, unmet needs, and recent emergency department (ED) visits and hospitalizations. Methods: We conducted a secondary analysis of a population-based telephone survey of 1,093 adults aged 65+ across Saskatchewan. Respondents were categorized by chronic disease burden (none, one, or multimorbidity). Descriptive statistics and postal code–level mapping explored health status, access, and utilization. Results: Multimorbidity (10.6%) was more prevalent among older adults aged 75+, Indigenous respondents, and those with lower education. It was associated with poorer self-rated health, greater unmet needs, and higher ED visits (20.7%) and hospitalizations (12.1%) compared to those without chronic conditions. Northern regions had proportionally higher multimorbidity, despite smaller populations. Conclusions: Findings highlight social and spatial disparities in chronic disease burden and underscore the need for equity-focused strategies in Saskatchewan’s rural and northern communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».