Les impacts de la multimorbidité et des troubles mentaux sur les admissions à l'urgence
Bibliographic record
Abstract
La multimorbidité, ou cooccurrence de maladies chroniques, est une problématique croissante dans les pays industrialisés. Elle est associée à l’utilisation accrue des soins de santé, incluant les admissions fréquentes à l’urgence. Les troubles mentaux affectent jusqu’à 30 % des patients multimorbides et pourraient exacerber les maladies physiques. Ils sont associés indépendamment aux admissions fréquentes à l’urgence. Cependant, aucune étude n’a examiné leur impact combiné, qui pourrait différer de l’addition de leurs impacts indépendants. Cette différence réfère aux contextes d’interaction ou d’effet modifiant. Nous avons réalisé une étude de cohorte populationnelle à l’aide de données administratives afin de déterminer si les troubles mentaux modifient l’impact de la multimorbidité sur les admissions fréquentes à l’urgence. Nos objectifs primaires étaient de mesurer l’interaction absolue (échelle additive), en termes des nombres d’admissions populationnels, et l’effet modifiant relatif (échelle multiplicative), en termes du risque individuel Sur l’échelle additive, la multimorbidité physique et les troubles mentaux interagissent positivement, menant à plus d’admissions que prévu en additionnant leurs effets indépendants. Entre 0 et ≥4 maladies physiques, la proportion d’utilisateurs fréquents de l’urgence augmente plus chez ceux avec des troubles mentaux graves (16,2 %) qu’avec troubles courants (15,3 %) ou sans troubles mentaux (11,4 %). Sur l’échelle multiplicative, l’effet de la multimorbidité est relativement moins important pour les personnes ayant des troubles mentaux, dû à leurs admissions considérablement plus fréquentes, même sans multimorbidité physique. Pour les personnes sans troubles mentaux, la cote d’admissions fréquentes à l’urgence en présence de ≥4 maladies physiques est 6,20 (6,08 ; 6,35) fois la cote de celles sans maladies physiques. En présence des troubles mentaux courants et graves, les rapports de cotes sont de 4,75 (4,60 ; 4,90) et 3,37 (3,18 ; 3,57). Des recherches supplémentaires s’imposent pour mieux traiter les troubles mentaux, particulièrement chez les personnes multimorbides.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".