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Mappatura delle connessioni nascoste tra le malattie

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

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