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Enregistrement W7133034533

The Relationship between Multimorbidity and Incident Dementia in Ontario

2022· dissertation· W7133034533 sur OpenAlexaffabout
Lauren Tessier

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaComorbidityMultimorbidityDiabetes mellitusDiseaseRisk factorChronic conditionEpidemiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been suggested that dementia is currently the greatest global challenge for health and social care. Given projected increases in prevalence, coupled with a lack of effective treatment, the primary prevention of dementia is being recognized for its potential role in reducing future disease burden. However, for preventive strategies to ultimately be tailored to individuals, there are gaps in our understanding of dementia that must first be addressed. In this context, this thesis examines three research questions related to the risk of incident dementia using linked provincial health administrative data: 1. Are all risk factors equal in how they contribute to dementia risk and how do the effects of multiple chronic conditions compare to the effects of chronic conditions considered as risk conditions for dementia? (Study 1) 2. When the role of time is appropriately accounted for, is there evidence of synergistic and dose-response effects of diabetes and hypertension and what role does medical comorbidity play? (Study 2) 3. Is there evidence of sex differences in the associations of diabetes, hypertension, and medical comorbidity with dementia? (Study 3) Study 1 confirmed a dose-response relationship between increased risk factor exposure and an increasing risk of dementia. However, it also shed light on the unequal contribution of risk factors to risk and highlighted a strong association between multimorbidity and dementia. Study 2 revealed evidence of a dose-response relationship between diabetes duration and risk of dementia. Hypertension was only associated with dementia in the presence of diabetes. Strong cumulative effects were found for medical comorbidity (i.e., number of chronic conditions other than diabetes and hypertension). There was also evidence that risk condition combination (i.e., the presence of diabetes and/or hypertension) and medical comorbidity each modified the association of the other with dementia. Study 3 did not find evidence of sex differences in the associations of risk condition combination and medical comorbidity with dementia. The thesis aimed to capture a slice of the nuances in health status that may contribute to heterogeneity in dementia risk. The results underscore that a holistic, lifecourse approach is required for understanding dementia risk and its prevention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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