Notice bibliographique
Résumé
Multimorbidity is common. The gaps in multimorbidity research are in the measurement of the prevalence, the levels of multimorbidity and its associated outcomes.\nThis thesis aimed to provide a uniform definition for multimorbidity, identify instruments for measuring the level of multimorbidity, and describe patient-reported outcomes for different levels of multimorbidity.\nThree studies were conducted. The first determined the prevalence rates of multimorbidity and explored whether there were differences among the different age, gender and ethnic groups in the primary care population. Common dyads and triads of conditions were described. The systematic review updated the list of instruments for measuring the level of multimorbidity for community-dwelling adults. The third study determined the association of different levels of multimorbidity with depression, anxiety and quality of life. The agreement between patients’ self-reported conditions and conditions recorded in their electronic medical records (EMR) were reported.\nIncreasing age was associated with a higher prevalence of multimorbidity. The commonest dyad was hyperlipidaemia/hypertension, and triad was hyperlipidaemia/hypertension/diabetes. Disease count and weighted indices were the most commonly used instruments for measuring the level of multimorbidity. Self-reported disease count was positively associated with depression and anxiety, and negatively associated with quality of life. Stroke was the only condition that showed substantial agreement between patients’ self-reported medical conditions and the EMR.\nWe identified a practical definition of multimorbidity in the Singapore primary care population, described the commonly used instruments for measuring the level of multimorbidity, and reported the disparity of multimorbidity outcomes between patients’ self-reported chronic conditions and EMR.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».