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Un nuovo studio condotto dai ricercatori dell’UCL ha identificato modelli nel modo in cui le condizioni di salute comuni si verificano insieme negli stessi individui, utilizzando i dati di 4 milioni di pazienti in Inghilterra.
Con l’avanzare dell’età, milioni di persone vivono con molteplici condizioni, a volte indicate come multimorbidità, e si prevede che la percentuale di persone colpite in questo modo aumenterà nei prossimi decenni. Tuttavia, l’istruzione e la formazione medica, l’assistenza sanitaria , le linee guida cliniche e la ricerca si sono evolute per concentrarsi su una malattia alla volta.
L’Accademia delle scienze mediche e il Chief Medical Officer (CMO) del Regno Unito hanno riconosciuto questo problema e hanno lanciato la sfida di indagare su quali malattie si verificano contemporaneamente negli stessi individui e perché.
Nel nuovo studio, pubblicato su The Lancet Digital Health , il team ha utilizzato i dati delle cartelle cliniche di routine per identificare sistematicamente modelli di raggruppamento di 308 condizioni di salute mentale e fisica comuni di uomini e donne di età diverse e con diverse etnie.
Alcuni modelli trovati includono: insufficienza cardiaca spesso concomitante con ipertensione, fibrillazione atriale , artrosi, angina stabile, infarto del miocardio, malattia renale cronica , diabete di tipo 2 e malattia polmonare ostruttiva cronica.
L’ipertensione era più fortemente associata a disturbi renali nei soggetti di età compresa tra 20 e 29 anni, ma con dislipidemia, obesità e diabete di tipo 2 nei soggetti di età pari o superiore a 40 anni.
Il cancro al seno è stato associato a diverse comorbidità in individui di diverse etnie, asma con diverse comorbidità tra i sessi e disturbo bipolare con diverse comorbidità in età più giovane rispetto a età più anziane.
I risultati, affermano i ricercatori, forniscono i dati e le risorse per aiutare a migliorare la pianificazione sanitaria e assistenziale per i pazienti in Inghilterra che vivono con più di una condizione.
Il coautore professor Aroon Hingorani (UCL Institute of Cardiovascular Science) ha dichiarato: “Le informazioni provenienti da gruppi etnici minoritari e dai giovani sono spesso mancate dagli studi sulla multimorbidità, ma utilizzando diverse cartelle cliniche elettroniche, presentiamo una prospettiva più inclusiva e rappresentativa di multimorbidità. Questa è un’area in cui le cartelle cliniche elettroniche del SSN e la scienza dei dati possono generare importanti intuizioni”.
Il professor Spiros Denaxas (UCL Institute of Health Informatics) ha dichiarato: “Milioni di persone convivono con più malattie, ma la nostra comprensione di come e quando queste si manifestano è limitata. Questo progetto di ricerca è il primo passo verso la comprensione di come queste malattie si manifestano insieme e l’identificazione come trattarli al meglio.”
Lo studio include strumenti accessibili per aiutare gli utenti a visualizzare i modelli di co-occorrenza della malattia, anche per le malattie che si raggruppano più comunemente del previsto per caso, fornendo un punto di ingresso per indagare su fattori di rischio e trattamenti comuni.
I risultati dovrebbero aiutare i pazienti a comprendere meglio la loro malattia, i medici a pianificare meglio la gestione dei pazienti con multimorbidità, gli operatori sanitari a ottimizzare l’erogazione dei servizi, i responsabili politici a pianificare l’allocazione delle risorse e i ricercatori a sviluppare nuovi farmaci o utilizzare quelli esistenti per trattare insieme diverse malattie.
Maggiori informazioni: Valerie Kuan et al, Identificazione e visualizzazione di modelli di multimorbidità e comorbilità nei pazienti del servizio sanitario nazionale inglese: uno studio basato sulla popolazione, The Lancet Digital Health (2022). DOI: 10.1016/S2589-7500(22)00187-X