Resumen de Patrons de multimorbiditat en gent gran: estudi de cohorts prospectiu amb anàlisi de clústers

Marina Guisado Clavero, Albert Roso Llorach, Tomàs López Jimenez, Mariona Pons i Vigués, Quintí Foguet-Boreu, Concepción Violán

• español

  Antecedentes La multimorbilidad se define como la coexistència de ≥2 enfermedades crónicas, habitualment agrupadas en patrones de enfermedades. Sin embargo, estos patrones estan poco definidos. El objetivo de este estudio fue identificar los patrones de multimorbilidad en personas ≥65 años de Barcelona y su variabilidad durante un periodo de seis años.

  Métodos Estudio de cohorte con análisis transversal del 2009 al 2014, con información de la historia clínica electrónica de 50 Centros de atención primaria de Barcelona. Los pacientes seleccionados presentaban multimorbilidad (≥2 enfermedades crónicas) y tenían ≥65 años al 2009. Se seleccionaron enfermedades crónicas siguiendo los criterios O’Halloran con el código CIAP-2. Los patrones de multimorbilidad se identificaron mediante dos pasos: 1) análisis de correspondencias múltiples y 2) agrupación con k-means. El análisis se estratificó por sexo y grupo de edad (65-79 y ≥80 años) a comienzos del periodo de estudio.

  Resultados La muestra en 2009 consistió en 190.108 pacientes con multimorbilidad (59,8% eran mujeres) ARTICLE ORIGINAL BUTLLETÍ I http://www.butlleti.cat/ca/Vol39/iss3/4 2 con una edad media de 71,8 años en el grupo 65-79 años y 84,2 años para los ≥80 años (desviación estándar 4,3 y 3,5) y la mediana de enfermedades crónicas fue de 7 (rango intercuartílico 5-10). Se obtuvieron seis grupos de patrones de multimorbilidad (1 no específico y 5 específicos) para cada estrato, siendo nombrados los patrones específicos: Músculo-esquelético, Endocrino-metabólico, Digestivos/Digestivo-respiratorio, Neuro-psiquiátrico y Cardiovascular. Un mínimo de 42,5% de la muestra permaneció en el mismo patrón al final del estudio, reflejando la estabilidad de estos patrones.

  Conclusiones Se identificaron seis patrones de multimorbilidad por cada estrato. Los patrones de multimorbilidad obtenidos tuvieron características similares a lo largo del periodo de estudio.

• català

  Antecedents La multimorbiditat es defineix com la coexistència de ≥2 malalties cròniques, habitualment agrupades en patrons de malalties. No obstant, aquests patrons estan poc definits. L’objectiu d’aquest estudi va ser identificar els patrons de multimorbiditat en persones ≥65 anys de Barcelona i la seva variabilitat al llarg d’un període de sis anys.

  Mètodes Estudi de cohort amb anàlisi transversal del 2009 al 2014, amb informació de la història clínica electrònica de 50 centres d’atenció primària de Barcelona.

  Els pacients seleccionats presentaven multimorbiditat (≥2 malalties cròniques) i tenien ≥65 anys al 2009. Es van seleccionar malalties cròniques seguint els criteris O’Halloran amb el codi CIAP2. Els patrons de multimorbiditat es van identificar mitjançant dos passos: 1) anàlisi de correspondències múltiples i 2) agrupació amb k-means. L’anàlisi es va estratificar per sexe i grup d’edat (65-79 i ≥80 anys) al començament del període d’estudi.

  Resultats La mostra al 2009 va consistir en 190.108 pacients amb multimorbiditat (59,8% eren dones) amb una edat mitjana de 71,8 anys al grup 65-79 anys i 84,2 anys als ≥80 anys (desviació estàndard 4,3 i 3,5) i la mediana de malalties cròniques va ser de 7 (rang interquartílic 5-10). Es van obtenir sis grups de patrons de multimorbiditat (1 no específic i 5 específics) per a cada estrat, sent els patrons específics: Múscul-esquelètic, Endocrí-metabòlic, Digestius/Digestiu-respiratori, Neuro-psiquiàtric i Cardiovascular. Un mínim de 42,5% de la mostra va romandre en el mateix patró al final de l’estudi, el que reflecteix l’estabilitat d’aquests patrons.

  Conclusions Es van identificar sis patrons de multimorbiditat per cada estrat. Els patrons de multimorbiditat obtinguts van tenir característiques similars al llarg del període d’estudi.

• English

  Background Multimorbidity is defined as the coexistence of ≥2 chronic diseases, and its combination can build patterns. However, multimorbidity patterns are scarcely defined. The aim of this study was to identify multimorbidity patterns in people older than 65 years and their variability over a 6-year period.

  Methods A cohort study with yearly cross-sectional analysis from 2009 and 2014 of electronic health records from 50 primary health care centres in Barcelona. Selected patients had multimorbidity and were 65 years of age or older in 2009. Diagnoses were extracted using O’Halloran criteria for chronic diseases using ICPC-2 (International Classification of Primary Care, second edition). Multimorbidity patterns were identified using two steps: 1) multiple correspondence analysis and 2) k-means clustering. Analysis was stratified by sex and age group (65–79 and ≥80 years) at the beginning of the study period.

  Results Analysis of 2009 electronic health records from 190,108 patients with multimorbidity (59.8% women) found a mean age of 71.8 for the 65-79 age group and 84.16 years for those over 80 (Standard Deviation 4.35 and 3.46); and the median number of chronic diseases was 7 (Interquartile range 5-10).

  It was obtained six clusters of multimorbidity patterns (1nonspecific and 5 specifics) in each group, being the specific ones: Musculoskeletal, Endocrine-metabolic, Digestive/ Digestive-respiratory, Neuropsychiatric, and Cardiovascular patterns. A minimum of 42.5% of the sample remained in the same pattern at the end of the study, reflecting the stability of these patterns.

  Conclusions It was identified six multimorbidity patterns per each group.

  The multimorbidity patterns obtained had similar characteristics throughout the study period.