Association of latent class analysis-derived multimorbidity clusters with adverse health outcomes in patients with multiple long-term conditions: comparative results across three UK cohorts

医学 多发病率 潜在类模型 期限(时间) 联想(心理学) 人口学 共病 环境卫生 老年学 统计 内科学 量子力学 认识论 物理 哲学 社会学 数学
作者
Stefanie J. Krauth,Lewis Steell,Sayem Ahmed,Emma McIntosh,Grace Dibben,Peter Hanlon,Jim Lewsey,Barbara I. Nicholl,David McAllister,Susan M. Smith,Rachael A. Evans,Zahira Ahmed,Sarah Dean,Colin Greaves,Shaun Barber,Patrick Doherty,Nikki Gardiner,Tracy Ibbotson,Kate Jolly,Paula Ormandy,Sharon Simpson,Rod S Taylor,Sally Singh,Frances S Mair,Bhautesh Jani
出处
期刊:EClinicalMedicine [Elsevier BV]
卷期号:74: 102703-102703
标识
DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102703
摘要

Background It remains unclear how to meaningfully classify people living with multimorbidity (multiple long-term conditions (MLTCs)), beyond counting the number of conditions.This paper aims to identify clusters of MLTCs in different age groups and associated risks of adverse health outcomes and service use.

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