Medición de los trastornos crónicos en un mismo individuo como predictores de la mortalidad
Measurement of chronic conditions in a single person as a mortality predictor
a Agència de Salut Pública de Barcelona. Barcelona. España. Departament de Pediatria, Obstetrícia i Ginecologia, i Medicina Preventiva i Salut Pública. Universitat Autònoma de Barcelona. Barcelona. España.
b Agència de Salut Pública de Barcelona. Barcelona. España. Departament de Ciències Experimentals i la Salut. Universitat Pompeu Fabra. Barcelona. España.
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Este fenómeno se atribuye, por un lado, a la presencia de un número cada vez mayor de personas con edades por encima de los 64 años<span class="elsevierStyleSup">1</span> y, por otro, al aumento de las enfermedades crónicas que aparece con la edad.</p><p class="elsevierStylePara">Los trastornos crónicos se comportan de manera diferente según la edad de los individuos, en el sentido que se manifiesta más de un problema de salud en las personas más mayores, mientras que en individuos de mediana edad se presenta con frecuencia sólo uno<span class="elsevierStyleSup">2</span>. Sin embargo, la importancia del estudio de estos trastornos no sólo radica en la elevada prevalencia presente en las personas mayores, sino también en el impacto que éstos tienen en su salud y en la atención sanitaria que requieren. La presencia de trastornos crónicos de salud provoca un aumento del gasto sanitario, tanto en términos económicos y sociales como de la demanda de servicios de salud<span class="elsevierStyleSup">3</span>.</p><p class="elsevierStylePara">En investigación, tanto epidemiológica como de servicios sanitarios, la coexistencia de trastornos crónicos en una misma persona se asocia a diferentes resultados de salud como son la calidad de vida<span class="elsevierStyleSup">4</span>, la utilización de servicios sanitarios y la mortalidad<span class="elsevierStyleSup">5</span>. La medida de estos trastornos es importante en los estudios observacionales, ya que los investigadores se enfrentan con la decisión de incluir o no la morbilidad en el estudio<span class="elsevierStyleSup">6</span>. En unas ocasiones se opta por criterios de inclusión restrictivos con la finalidad de que el efecto de los múltiples trastornos crónicos no confunda los resultados. En otras, la decisión que se adopta es la eliminación de los pacientes con múltiples enfermedades crónicas. Cualquiera de ellas resulta en una pérdida de información que afecta, en menor o mayor medida, a la generalización de los resultados del estudio<span class="elsevierStyleSup">7</span>. Además, en los estudios de supervivencia es de suma importancia considerar el impacto de la presencia de trastornos crónicos, ya que afecta de forma distinta al riesgo de morir dependiendo del tipo, la duración y la gravedad de los trastornos crónicos coexistentes<span class="elsevierStyleSup">8</span>. A pesar del creciente interés en la investigación de la presencia de múltiples trastornos crónicos en una persona, distintos estudios han puesto de manifiesto la falta de consenso que hay tanto en la nomenclatura como en la forma en que se pueden medir<span class="elsevierStyleSup">9</span>, y tienen un efecto diferente sobre el riesgo de morir<span class="elsevierStyleSup">10</span> y sobre otros resultados de salud.</p><p class="elsevierStylePara">Este trabajo pretende ser una revisión narrativa<span class="elsevierStyleSup">11</span> en la que se trata de reunir, analizar, sintetizar y discutir de manera crítica el conocimiento disponible del efecto de la morbilidad sobre el riesgo de morir. Así, los objetivos de este trabajo se centran en revisar las distintas medidas de la presencia de múltiples trastornos crónicos en una misma persona sobre su riesgo de morir que se han utilizado en diferentes estudios de la morbilidad, al mismo tiempo que mostrar un ejemplo de su aplicación.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"> Métodos</span></p><p class="elsevierStylePara">En este trabajo se ilustra la estimación de cada medida de morbilidad (multimorbilidad, comorbilidad e índice de comorbilidad) mediante datos de la cohorte de seguimiento de la encuesta de salud de Cataluña de 1994 a 1998 (COHESCA). Las principales características de la cohorte se muestran en el anexo 1.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">La encuesta incluyó información autodeclarada acerca de la presencia de los siguientes 16 trastornos crónicos (según el orden en que se recogen en la encuesta): hipertensión, enfermedades del corazón, varices, artrosis, alergias, asma, bronquitis, diabetes, úlcera péptica, molestias urinarias, colesterol elevado, cataratas, alteraciones de la piel, estreñimiento, depresión y embolia<span class="elsevierStyleSup">12</span>.</p><p class="elsevierStylePara">El seguimiento de 5 años se estableció a través de la conexión informática con el Registro de Mortalidad de Cataluña. A partir de la creación de la cohorte se estimaron los riesgos relativos (RR) de morir según las diferentes medidas de morbilidad<span class="elsevierStyleSup">13</span>. Todo el análisis se realizó en el grupo de población de 40 a 84 años, se estratificó por sexos y se aplicó la ponderación derivada de la estratificación del diseño muestral. Los modelos de regresión se ajustaron por edad, variables demográficas, de estilos de vida y salud autopercibida.</p><p class="elsevierStylePara">Los pasos realizados en el cálculo de cada una de las medidas se detallan a continuación.</p><p class="elsevierStylePara"> Multimorbilidad</p><p class="elsevierStylePara">Para el análisis descriptivo se calculó el valor del sumatorio de los trastornos crónicos declarados con el objetivo de obtener la distribución individual de trastornos crónicos. Además, se calcularon las prevalencias crudas del número de trastornos crónicos como la proporción de individuos con un número determinado de trastornos partido por el total de la población de estudio. La prevalencia generó una nueva variable que en el estudio se categorizó en 6 grupos (1, 2, 3, 4 y 5 o más trastornos crónicos).</p><p class="elsevierStylePara">Para estimar los RR de morir y sus intervalos de confianza (IC) del 95%, se ajustaron modelos de regresión logística en cada categoría de la prevalencia de trastornos crónicos.</p><p class="elsevierStylePara"> Comorbilidad</p><p class="elsevierStylePara">Se seleccionó la embolia como enfermedad índice. Para el análisis descriptivo se obtuvo la distribución del número de trastornos crónicos presentes en cada individuo adicionalmente a la presencia de la enfermedad índice seleccionada. También se calcularon las prevalencias crudas del número de trastornos crónicos presentes en los pacientes con diagnóstico de embolia, como la proporción de individuos con un número determinado de trastornos partido por el total de individuos diagnosticados de embolia.</p><p class="elsevierStylePara">Con el objetivo de seleccionar las enfermedades más relacionadas con la embolia se ajustaron modelos de regresión logística. Las enfermedades seleccionadas fueron: hipertensión, enfermedad cardíaca, diabetes y depresión. Se codificó una nueva variable que representaba la presencia de al menos 1 de las 4 enfermedades seleccionadas.</p><p class="elsevierStylePara">Se ajustaron modelos de regresión logística para estimar los RR de morir y sus IC del 95% de tener diagnóstico de embolia y al menos 1 de las 4 enfermedades seleccionadas.</p><p class="elsevierStylePara">Índice de comorbilidad</p><p class="elsevierStylePara">Se obtuvo el valor del índice de comorbilidad para cada individuo a partir del sumatorio de todos los trastornos crónicos declarados multiplicado por el peso correspondiente a cada RR de morir de cada uno de los trastornos crónicos. Esta nueva variable se categorizó en 4 grupos (puntuación 0, 1-2, 3-4 y 5 o más). Para la obtención de los pesos se calcularon los RR de morir de cada trastorno crónico ajustado por el resto de trastornos crónicos mediante un modelo de riesgos proporcionales de Cox.</p><p class="elsevierStylePara">Se ajustaron modelos de regresión logística para estimar los RR de morir y sus IC del 95% para cada categoría del índice de comorbilidad.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"> Resultados</span></p><p class="elsevierStylePara"> Multimorbilidad</p><p class="elsevierStylePara">Una de las formas más sencillas de medir los trastornos crónicos es la multimorbilidad, entendida como la ocurrencia simultánea de múltiples trastornos crónicos en la misma persona sin tener en cuenta ni un orden jerárquico entre ellos ni su gravedad<span class="elsevierStyleSup">14</span>. Es, en definitiva, el número absoluto de trastornos. Así, por ejemplo, si interesa conocer el impacto global de la presencia de enfermedad sobre la salud de una población determinada, esta medida sería la más adecuada.</p><p class="elsevierStylePara">Los estudios que utilizan la multimorbilidad no son excesivamente abundantes y en la mayoría se utiliza como medida de la multimorbilidad la prevalencia de trastornos crónicos habitualmente en población general y en estudios trasversales<span class="elsevierStyleSup">15,16</span>, y más recientemente en atención primaria<span class="elsevierStyleSup">17</span>.</p><p class="elsevierStylePara">En relación con el tipo de análisis que es posible realizar acerca de la multimorbilidad, se dispone de las diferentes medidas de frecuencia de enfermedad estratificadas por edad, por sexo o por otras variables de interés: tanto las tasas de incidencia y de prevalencia que dan información acerca de la coexistencia de problemas de salud como la utilización del número medio de trastornos crónicos presentes, o la proporción de la población con un número determinado de trastornos. Además, es posible estimar la probabilidad de presentar un determinado número de trastornos crónicos o bien obtener los RR u <span class="elsevierStyleItalic">odds ratios</span> (OR) (y sus correspondientes IC del 95%) de diferentes medidas de resultado, dada la presencia de determinado número de trastornos crónicos o por cada incremento en el número de trastornos crónicos presentes en un individuo. Así, en el caso de considerar la mortalidad como variable resultado, el riesgo de morir no siempre guarda relación directa con el número de trastornos crónicos, es decir, no un mayor número de trastornos crónicos representa un mayor riesgo de morir<span class="elsevierStyleSup">8</span>, puesto que en la multimorbilidad no se considera la gravedad del trastorno crónico.</p><p class="elsevierStylePara">En los datos de la COHESCA, la distribución del número de trastornos crónicos autodeclarados se muestran en la figura 1, de forma que el 26,3% de los hombres y el 17,2% de las mujeres tienen sólo un trastorno crónico. Este porcentaje disminuye en los hombres a medida que se incrementa el número de trastornos crónicos, mientras que entre las mujeres el porcentaje de 2 y 3 trastornos crónicos es superior a presentar uno solo (el 20,3 y el 19,5%, respectivamente).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Figura 1. Distribución del número de trastornos crónicos en hombres y mujeres. Multimorbilidad (40-84 años). COHESCA, 1994-1998.</span></p><p class="elsevierStylePara">Respecto al efecto del número de trastornos crónicos sobre la mortalidad, los datos del ejemplo, tanto en hombres como en mujeres, no muestran un incremento significativo de los RR de morir a medida que aumenta el número de trastornos crónicos (tabla 1).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab03.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"> Comorbilidad</p><p class="elsevierStylePara">Otra de las medidas de los trastornos crónicos es la comorbilidad, que se ha definido como la coocurrencia de enfermedades crónicas en individuos con una enfermedad considerada índice<span class="elsevierStyleSup">14</span>. Hay diversas aplicaciones de este tipo de medida. En primer lugar, en el análisis de las causas múltiples de muerte donde a partir de establecer una causa de muerte índice se miden las causas de muerte acompañantes<span class="elsevierStyleSup">18,19</span>. También, para caracterizar la comorbilidad que aparece en enfermedades como las enfermedades mentales<span class="elsevierStyleSup">20</span>, las enfermedades cardiovasculares<span class="elsevierStyleSup">21</span> y el cáncer<span class="elsevierStyleSup">22,23</span> y los diferentes resultados de salud: tratamiento, hospitalización y supervivencia.</p><p class="elsevierStylePara">Un ejemplo de utilización de este tipo de medida podría ser el estudio del efecto de la presencia de distintas enfermedades, como la hipertensión o la hipercolesterolemia, sobre la supervivencia de los pacientes con diagnóstico de embolia.</p><p class="elsevierStylePara">Para la comorbilidad, las diferentes medidas de frecuencia se considerarán adicionalmente a la enfer-medad índice seleccionada, es decir, la prevalencia de presentar 1, 2, o 3 trastornos crónicos en un paciente ya diagnosticado de una enfermedad índice seleccionada. De igual forma que en la multimorbilidad, para la comorbilidad también es posible estimar la probabilidad de presentar un determinado número de trastornos crónicos teniendo en cuenta que será sólo en los individuos diagnosticados de la enfermedad índice en cuestión. Lo mismo se debe tener en consideración al obtener los RR u OR (y sus correspondientes IC del 95%) de diferentes medidas de resultado de salud, dada la presencia de determinado número de trastornos crónicos o por cada incremento en el número de trastornos crónicos presentes en un individuo ya diagnosticado de la enfermedad índice. Por ello, la investigación en esta área se centra en la identificación de trastornos crónicos que son particularmente relevantes para una enfermedad índice determinada<span class="elsevierStyleSup">8</span>.</p><p class="elsevierStylePara">En el ejemplo de la COHESCA, la distribución del número de trastornos crónicos autodeclarados cuando un individuo tiene ya un diagnóstico de embolia se muestran en la figura 2. En ella se puede ver que, tanto en hombres como en mujeres, los mayores porcentajes se registran cuando se declaran 3 y 4 trastornos crónicos. Sin embargo, de manera global, las mujeres tienden a declarar un mayor número de trastornos crónicos asociados a la enfermedad índice.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab04.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Figura 2. Distribución del número de trastornos crónicos en hombres y mujeres con diagnóstico de embolia. Comorbilidad (40-84 años). COHESCA, 1994-1998.</span></p><p class="elsevierStylePara">En los datos del ejemplo, el RR de morir cuando alguien es diagnosticado de embolia ajustado por edad y por al menos 1 de las 4 enfermedades coexistentes es de 2,79 (IC del 95%, 1,51-5,17) para los hombres y de 2,6 (IC del 95%, 1,3-5,2) en las mujeres. Por cada enfermedad adicional el RR es 1,1 en los hombres y 1,2 en las mujeres (tabla 2).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab05.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Índice de comorbilidad</p><p class="elsevierStylePara">En tercer lugar, los trastornos crónicos se pueden medir como un índice de comorbilidad considerando el número de estos trastornos presentes en un solo individuo junto con su gravedad, además de otras variables que también influyen, como la edad. Estos índices de comorbilidad son buenos predictores del riesgo de morir, ya que además de tener en cuenta la cantidad de trastornos crónicos que presenta un individuo, también incluyen los pesos derivados del cálculo del riesgo de morir de cada trastorno crónico<span class="elsevierStyleSup">7,24</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Uno de los más ampliamente utilizados es el índice de comorbilidad propuesto por Charlson et al<span class="elsevierStyleSup">7</span> en 1987, los cuales desarrollaron y validaron un índice ponderado con el objetivo de predecir la mortalidad al primer año de una cohorte de enfermos hospitalizados en una unidad médica. Entre los individuos de este estudio, el riesgo de morir aumentaba en igual medida ante un incremento de una década de edad que ante una unidad en la puntuación del índice de comorbilidad.</p><p class="elsevierStylePara">En los datos del ejemplo, se observa un RR de morir de 1,0 (0,7-1,4) en los hombres con una puntuación del índice de 1-2 respecto a los que tenían una puntuación de 0; en la categoría de puntuación de 3-4 el RR fue de 1,5 (1,0-2,3) y aumentó hasta a 2,8 (1,5-5,2) cuando la puntuación fue ≥ 5. En mujeres los RR de morir fueron 0,8 (0,6-1,3), 1,8 (1,1-2,8) y 2,6 (1,5-4,7), respectivamente. En ambos sexos hay una tendencia creciente del riesgo de morir con relación al incremento de la puntuación del índice de comorbilidad<span class="elsevierStyleSup">13</span> (tabla 3).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab06.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Diferentes autores han realizado estudios con distintos tipos de adaptaciones del índice de comorbilidad de Charlson, ya sea con diferentes métodos de obtención, diferentes tipos de variables de ajuste o incluso aplicándolos a poblaciones distintas<span class="elsevierStyleSup">2,7,24,25</span>. Sin embargo, en todos ellos se demuestra un incremento de la mortalidad con relación al aumento de valor de los índices de comorbilidad, a pesar de que se detecta variabilidad en esta predicción según el método utilizado<span class="elsevierStyleSup">26</span> (tabla 4).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="138v20nSupl.3-13101086tab07.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Deyo et al<span class="elsevierStyleSup">27</span> realizaron una adaptación del índice de Charlson asignando códigos del CIE-9-MC (Clasificación Internacional de Enfermedades-versión 9-Modificación Clínica) a 17 de las enfermedades seleccionadas por Charlson. Aplicaron el índice obtenido a una población de personas mayores de 65 años sometidas a cirugía de columna lumbar, y observaron asociaciones directas significativas con diferentes medidas de resultado como las complicaciones hospitalarias, la estancia hospitalaria o la mortalidad postoperatoria en el primer año.</p><p class="elsevierStylePara">La adaptación Dartmouth-Manitoba del índice de Charlson fue realizada por Romano et al<span class="elsevierStyleSup">28</span> para usarse en bases de datos administrativas. Utilizando la codificación del CIE-9-MC, redujeron el número de diagnósticos seleccionados hasta 16 a través de una aproximación conceptual a las enfermedades seleccionadas por Charlson. Aplicándolo a una población de pacientes quirúrgicos, se observó una relación directa con la mortalidad en el primer año.</p><p class="elsevierStylePara">El índice construido por Ghali et al<span class="elsevierStyleSup">29</span> se basó en la selección de los diagnósticos que mejor predicción hacían de la mortalidad entre pacientes de cirugía de <span class="elsevierStyleItalic">bypass</span> coronario. Esta adaptación mostró una mejor predicción de la mortalidad al alta que el índice de Charlson en esta población específica de pacientes. La adaptación del índice de Charlson realizada por D'Hoore et al<span class="elsevierStyleSup">24</span> utilizó sólo los 3 primeros dígitos de la CIE-9-MC. Este índice se usó para evaluar la mortalidad hospitalaria de una población de pacientes con enfermedad cardíaca isquémica, y mostró una buena capacidad predictiva. Tanto el índice de Elixhauser et al<span class="elsevierStyleSup">30</span>, el índice de Holman et al<span class="elsevierStyleSup">31</span>, como el Cumulative Illness Rating Scale de Katz et al<span class="elsevierStyleSup">32</span>, son una alternativa al índice de Charlson para estimar la mortalidad hospitalaria. El índice de Elixhauser incluyó 30 categorías de trastornos crónicos identificadas a partir de la CIE-9-MC y se aplicó sobre una base de datos administrativa que incluía a pacientes ingresados en hospitales de agudos para estimar la mortalidad y la estancia hospitalaria. El índice de Holman se basó en 102 categorías de trastornos crónicos asociados a un mayor riesgo de morir o de readmisión identificadas también a partir de la CIE-9-MC. Con este índice se valoró la mortalidad al primer año, la readmisión a los 30 días y la estancia hospitalaria en una cohorte de base poblacional.</p><p class="elsevierStylePara">Otros autores proponen la construcción del índice de comorbilidad a partir de la información autodeclarada en cuestionarios<span class="elsevierStyleSup">13,33</span> o basándose en otras varia-bles. Meng et al<span class="elsevierStyleSup">34</span> construyeron un índice basado en la asignación de pesos obtenidos del riesgo de morir por los diferentes estilos de vida y no en el riesgo de morir por diferentes trastornos crónicos. Este método es útil para la identificación de poblaciones con distintos niveles de riesgo, ya que el índice refleja directamente el impacto de los distintos estilos de vida sobre la salud, por lo que permite la traducción a estrategias de prevención. Hay otras adaptaciones, como la de Fleming et al<span class="elsevierStyleSup">35</span> aplicada en enfermas de cáncer de mama en el que se tiene en cuenta la enfermedad primaria así como el patrón adicional de enfermedades con las que interactúa.</p><p class="elsevierStylePara">Finalmente, el Chronic Diseases Score<span class="elsevierStyleSup">36</span> utiliza información de dispensación farmacéutica prescrita durante 1 año para clasificar a los pacientes en distintos grupos de enfermedades crónicas, basándose en el criterio establecido por un grupo interdisciplinario de investigadores y médicos expertos. Este índice muestra una diferencia de 5 veces más probabilidad de morir entre la categoría de mayor y la de menor puntuación.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"> Discusión</span></p><p class="elsevierStylePara">La revisión realizada de los distintos trabajos publicados ha puesto de manifiesto la existencia de 3 medidas de la presencia y gravedad de los trastornos crónicos. En los últimos años, varios trabajos de revisión han analizado la importancia de la morbilidad en los distintos tipos de investigación<span class="elsevierStyleSup">3,6,10,14,25</span>. En la investigación etiológica, la morbilidad se puede considerar tanto la causa como la consecuencia de una determinada enfermedad o incluso tener en común los mismos factores de riesgo. Por otro lado, en estudios de proceso diagnóstico, la morbilidad puede interferir en la relación entre prueba en estudio y la enfermedad en cuestión. Finalmente, en estudios de pronóstico la morbilidad puede actuar como variable de inclusión o incluso como variable modificadora del efecto.</p><p class="elsevierStylePara">En definitiva, hay distintas razones que apoyan la inclusión de la presencia de trastornos crónicos en los estudios de seguimiento. En primer lugar, con el objetivo de controlar el efecto confusor y así mejorar la validez interna de estos estudios. En segundo lugar, para detectar posibles modificaciones sobre el riesgo de morir. En tercer lugar, con la finalidad de utilizarlos como medida resumen mejorando así la eficiencia estadística. Por último, la morbilidad tiene un papel clave como medida predictora del riesgo de morir así como de otras medidas de impacto<span class="elsevierStyleSup">6</span>.</p><p class="elsevierStylePara">La elección de 1 de estas 3 medidas como un indicador útil de la presencia de trastornos cónicos, en el mismo individuo, es una importante decisión que dependerá de diferentes aspectos como son los objetivos planteados en cada estudio así como el diseño del estudio en sí mismo. En cuanto a los objetivos de estudio planteados, el enfoque de la multimorbilidad puede ser el más adecuado si el interés básicamente reside en medir el impacto de distintas condiciones crónicas sobre la salud de manera global o si se centra en medir el patrón global de enfermedad de un individuo o de una población. En cambio, centrarse en una medida como la comorbilidad proporcionará una información más precisa si el objetivo principal es la valoración del impacto de varios trastornos crónicos sobre individuos ya diagnosticados de una determinada enfermedad.</p><p class="elsevierStylePara">Con relación a la elección de una de estas medidas en función del diseño del estudio, la multimorbilidad sería más sencilla si la investigación se realiza sobre una base poblacional. Sin embargo, si el estudio se lleva a cabo sobre población hospitalaria o sobre un grupo seleccionado de pacientes con una determinada enfermedad índice, la comorbilidad sería la mejor elección<span class="elsevierStyleSup">14</span>. Por último, la construcción de un índice de comorbilidad sería más conveniente si, además del número de condiciones crónicas presentes en un determinado individuo, nos interesara también su gravedad.</p><p class="elsevierStylePara">Con relación a la elección de una medida en función de la fuente de datos disponible, la comorbilidad sería la mejor opción si se tuviera acceso a la información contenida en la historia clínica u otra documentación detallada del paciente donde los diagnósticos constaran de manera precisa. En cambio, tanto la multimorbilidad como el índice de comorbilidad, serían una buena opción cuando el estudio recoja información de un elevado número de enfermedades, ya sea por entrevista o por revisión de información clínica<span class="elsevierStyleSup">10,25</span>. De la misma manera que la población de estudio o la fuente de obtención de la información determinará la elección de una medida de morbilidad, la variable resultado de interés también condicionará esta decisión. Cuando la principal variable de resultado sea la mortalidad (y cuando la morbilidad se considere como una potencial variable confusora), el índice de comorbilidad (en concreto el de Charlson) y sus adaptaciones son las medidas más validadas. Por ejemplo, en el proceso de obtención del índice de Charlson los pesos utilizados se obtuvieron de la estimación de los RR de morir. Además, en un estudio de mortalidad, el efecto de determinadas combinaciones de enfermedades sobre el riesgo de morir se ha mostrado, en unos casos, aditivo y, en otros, sinérgico. Sin embargo, si la variable resultado no fuera la mortalidad sino la discapacidad, el valor de los pesos asignados a determinadas enfermedades como la embolia o artrosis podrían ser bastante distintos<span class="elsevierStyleSup">6</span>.</p><p class="elsevierStylePara">La no existencia de un <span class="elsevierStyleItalic">gold standard</span> para la medida de la morbilidad hace necesario el uso de las otras medidas de morbilidad para la comparación. La decisión de qué medida puede ser la mejor dependerá de la validez y de la capacidad predictiva. En cuanto a la validez, aunque es difícil definir un punto de corte, un coeficiente de correlación alrededor de un valor de 0,40 se considera como moderado y aquellos con valores ≥ 0,75 se consideran como de alta validez. Con relación a la capacidad predictiva, la valoración de estas medidas se basa en cómo los RR o las OR mejoran de forma estadísticamente significativa al incluir en el análisis la medida de morbilidad en estudio<span class="elsevierStyleSup">6</span>. Otra medida de la capacidad predictiva sería la valoración del área bajo la curva (AUC), que consiste en el equivalente a una medida de la discriminación entre el resultado actual y la predicción realizada. El AUC puede tomar valores entre 0 y 1, donde 1 indica una perfecta predicción y 0,5 poca capacidad discriminativa<span class="elsevierStyleSup">25</span>. Tal y como sugieren Perkins et al<span class="elsevierStyleSup">3</span>, hay pocas variaciones de la validez y de la capacidad predictiva de la mortalidad de las diferentes medidas de morbilidad; sin embargo, el investigador debe ser consciente del objetivo inicial de la medida de trastornos crónicos utilizada y del efecto que pueden tener cambios en la fuente de los datos o en la población de estudio sobre la que se aplica.</p><p class="elsevierStylePara">Finalmente, en nuestra opinión, usar un índice de comorbilidad es una de las mejores opciones ya que comporta una serie de ventajas, como la mejora de la eficiencia estadística del análisis por la disminución del número de modelos necesarios, el uso de un instrumento validado que simplifica el proceso de selección de variables y la mejor comparabilidad con otros estudios. Además, tal como Charlson et al remarcan, la validez de un índice de comorbilidad desarrollado para estimar el riesgo de morir mejora en estudios de corto período de seguimiento como el estudio del que se presentan algunos resultados en este trabajo<span class="elsevierStyleSup">8,25</span>.</p><p class="elsevierStylePara">En conclusión, la presencia de múltiples trastornos crónicos en la misma persona se puede estudiar de distintas formas tal como se ha mostrado en diferentes estudios. Así, la morbilidad puede expresarse como multimorbilidad, comorbilidad o como un índice de comorbilidad, y deben ser los investigadores los que seleccionen la mejor opción dependiendo de los objetivos planteados y del diseño del estudio en sí mismo.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"> Agradecimientos</span></p><p class="elsevierStylePara">Este estudio se ha podido realizar en parte gracias a la subvención del Fondo de Investigación Sanitaria (FIS 98/0053-01) del Ministerio de Sanidad y Consumo español.</p><p class="elsevierStylePara">Este trabajo forma parte de la tesis en el Programa de Doctorado en Salud Pública de la Universidad Autónoma de Barcelona de Cristina Rius.</p><hr></hr><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic"> Correspondencia:</span></p><p class="elsevierStylePara">Cristina Rius.</p><p class="elsevierStylePara"> Agència de Salut Pública de Barcelona.<br></br> Plaça Lesseps, 1. 08023 Barcelona. España.</p><p class="elsevierStylePara">Correo electrónico: <a href="mailto:crius@aspb.es" class="elsevierStyleCrossRefs"> crius@aspb.es</a></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic"> Recibido:</span> 6 de octubre de 2005. <span class="elsevierStyleItalic">Aceptado:</span> 12 de enero de 2006.</p>" "pdfFichero" => "138v20nSupl.3a13101086pdf001.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec211884" "palabras" => array:4 [ 0 => "Multimorbilidad" 1 => "Comorbilidad" 2 => "Índice de comorbilidad" 3 => "Mortalidad" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec211885" "palabras" => array:4 [ 0 => "Multi-morbidity" 1 => "Co-morbidity" 2 => "Co-morbidity index" 3 => "Mortality" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:1 [ "resumen" => "La presencia de múltiples trastornos crónicos en una misma persona se está definiendo como un problema de salud pública cada vez más relevante, tanto por el incremento del grupo de personas mayores como por el aumento de la presencia de trastornos crónicos que aparecen con la edad. El objetivo principal de este trabajo es revisar las distintas medidas de los trastornos crónicos que se han utilizado en diferentes estudios de morbilidad existentes, al mismo tiempo que mostrar un ejemplo de su aplicación. Se presentan la definición y las características de las distintas medidas, sus ventajas y limitaciones, y las opciones para su análisis, así como un ejemplo de su obtención con datos de nuestro ámbito. La presencia de múltiples trastornos crónicos en la misma persona se puede estudiar de distintas formas. Así, la morbilidad puede expresarse como multimorbilidad, comorbilidad o como un índice de comorbilidad y deben ser los investigadores los que seleccionen la mejor opción, dependiendo de los objetivos planteados en la investigación, del diseño del estudio en sí mismo, de la fuente de obtención de la información y de la variable de resultado de salud que se estudie." ] "en" => array:1 [ "resumen" => "The presence of multiple chronic diseases in a single individual has become an increasing public health problem for two reasons: population aging and the growing prevalence of chro-nic conditions in the elderly. This article aims to review the various measures of chronic conditions used in different morbidity studies and to provide an example of their application. We present definitions and characteristics of distinct morbidity measures, as well as their advantages and disadvantages, and provide an example of their calculation using real data. The presence of multiple chronic diseases in a single individual can be measured in multiple ways. Thus, morbidity can be expressed as multi-morbidity, co-morbidity, or as a co-morbidity index. Researchers have to select the best option according to the research objectives, study design, information resources, and the main outcome variable selected. 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Información del artículo
ISSN: 02139111Idioma original: Español
Datos actualizados diariamente
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|---|---|---|---|
| 2024 Noviembre | 5 | 2 | 7 |
| 2024 Octubre | 94 | 41 | 135 |
| 2024 Septiembre | 87 | 14 | 101 |
| 2024 Agosto | 101 | 25 | 126 |
| 2024 Julio | 83 | 26 | 109 |
| 2024 Junio | 80 | 17 | 97 |
| 2024 Mayo | 96 | 28 | 124 |
| 2024 Abril | 78 | 31 | 109 |
| 2024 Marzo | 64 | 19 | 83 |
| 2024 Febrero | 68 | 41 | 109 |
| 2024 Enero | 79 | 27 | 106 |
| 2023 Diciembre | 40 | 15 | 55 |
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| 2023 Marzo | 144 | 44 | 188 |
| 2023 Febrero | 77 | 49 | 126 |
| 2023 Enero | 70 | 31 | 101 |
| 2022 Diciembre | 78 | 33 | 111 |
| 2022 Noviembre | 105 | 74 | 179 |
| 2022 Octubre | 70 | 64 | 134 |
| 2022 Septiembre | 65 | 70 | 135 |
| 2022 Agosto | 63 | 73 | 136 |
| 2022 Julio | 61 | 60 | 121 |
| 2022 Junio | 61 | 44 | 105 |
| 2022 Mayo | 55 | 62 | 117 |
| 2022 Abril | 54 | 63 | 117 |
| 2022 Marzo | 98 | 66 | 164 |
| 2022 Febrero | 61 | 55 | 116 |
| 2022 Enero | 99 | 41 | 140 |
| 2021 Diciembre | 97 | 50 | 147 |
| 2021 Noviembre | 80 | 69 | 149 |
| 2021 Octubre | 146 | 80 | 226 |
| 2021 Septiembre | 81 | 53 | 134 |
| 2021 Agosto | 93 | 49 | 142 |
| 2021 Julio | 78 | 42 | 120 |
| 2021 Junio | 84 | 50 | 134 |
| 2021 Mayo | 115 | 75 | 190 |
| 2021 Abril | 342 | 121 | 463 |
| 2021 Marzo | 122 | 58 | 180 |
| 2021 Febrero | 69 | 37 | 106 |
| 2021 Enero | 71 | 31 | 102 |
| 2020 Diciembre | 58 | 42 | 100 |
| 2020 Noviembre | 69 | 23 | 92 |
| 2020 Octubre | 63 | 40 | 103 |
| 2020 Septiembre | 56 | 35 | 91 |
| 2020 Agosto | 56 | 27 | 83 |
| 2020 Julio | 65 | 25 | 90 |
| 2020 Junio | 68 | 32 | 100 |
| 2020 Mayo | 86 | 18 | 104 |
| 2020 Abril | 81 | 24 | 105 |
| 2020 Marzo | 75 | 17 | 92 |
| 2020 Febrero | 126 | 32 | 158 |
| 2020 Enero | 55 | 18 | 73 |
| 2019 Diciembre | 81 | 31 | 112 |
| 2019 Noviembre | 72 | 17 | 89 |
| 2019 Octubre | 60 | 31 | 91 |
| 2019 Septiembre | 23 | 15 | 38 |
| 2019 Agosto | 27 | 11 | 38 |
| 2019 Julio | 33 | 10 | 43 |
| 2019 Junio | 45 | 32 | 77 |
| 2019 Mayo | 56 | 24 | 80 |
| 2019 Abril | 147 | 25 | 172 |
| 2019 Marzo | 25 | 16 | 41 |
| 2019 Febrero | 40 | 22 | 62 |
| 2019 Enero | 23 | 11 | 34 |
| 2018 Diciembre | 21 | 10 | 31 |
| 2018 Noviembre | 43 | 32 | 75 |
| 2018 Octubre | 56 | 33 | 89 |
| 2018 Septiembre | 34 | 12 | 46 |
| 2018 Agosto | 30 | 9 | 39 |
| 2018 Julio | 28 | 6 | 34 |
| 2018 Junio | 38 | 8 | 46 |
| 2018 Mayo | 36 | 5 | 41 |
| 2018 Abril | 25 | 10 | 35 |
| 2018 Marzo | 12 | 4 | 16 |
| 2018 Febrero | 22 | 4 | 26 |
| 2018 Enero | 24 | 4 | 28 |
| 2017 Diciembre | 31 | 4 | 35 |
| 2017 Noviembre | 35 | 8 | 43 |
| 2017 Octubre | 29 | 11 | 40 |
| 2017 Septiembre | 22 | 9 | 31 |
| 2017 Agosto | 9 | 6 | 15 |
| 2017 Julio | 15 | 5 | 20 |
| 2017 Junio | 21 | 8 | 29 |
| 2017 Mayo | 19 | 8 | 27 |
| 2017 Abril | 22 | 6 | 28 |
| 2017 Marzo | 23 | 35 | 58 |
| 2017 Febrero | 15 | 1 | 16 |
| 2017 Enero | 20 | 2 | 22 |
| 2016 Diciembre | 34 | 6 | 40 |
| 2016 Noviembre | 27 | 11 | 38 |
| 2016 Octubre | 17 | 24 | 41 |
| 2016 Septiembre | 32 | 13 | 45 |
| 2016 Agosto | 43 | 7 | 50 |
| 2016 Julio | 22 | 5 | 27 |
| 2015 Agosto | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Mayo | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Marzo | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Febrero | 1 | 0 | 1 |
| 2015 Enero | 2 | 0 | 2 |
| 2014 Diciembre | 4 | 0 | 4 |
| 2014 Noviembre | 3 | 0 | 3 |
| 2014 Octubre | 2 | 0 | 2 |
| 2014 Septiembre | 5 | 0 | 5 |
| 2014 Agosto | 7 | 0 | 7 |
| 2014 Julio | 7 | 0 | 7 |
| 2014 Junio | 5 | 0 | 5 |
| 2014 Mayo | 5 | 0 | 5 |
| 2014 Abril | 2 | 0 | 2 |
| 2014 Marzo | 4 | 0 | 4 |
| 2014 Febrero | 10 | 1 | 11 |
| 2014 Enero | 5 | 1 | 6 |
| 2013 Diciembre | 6 | 1 | 7 |
| 2013 Noviembre | 21 | 2 | 23 |
| 2013 Octubre | 30 | 2 | 32 |
| 2013 Septiembre | 10 | 1 | 11 |
| 2013 Agosto | 22 | 3 | 25 |
| 2013 Julio | 24 | 2 | 26 |
| 2006 Diciembre | 2124 | 0 | 2124 |
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