[en] Background Multimorbidity has become an emerging challenge due to the aging of the population. Individuals with multimorbidity experience polypharmacy, medication-related safety issues, increased risk of hospitalizations and mortality, and managing their conditions requires a growing impact on healthcare and economic resources. Aims The main goal of this thesis is to understand how diseases and medication aggregate and evolve in individuals aged over 65 with multimorbidity. The specific aims are: 1) to study medication utilization based on longitudinal patterns of multimorbidity (PM) and determine which patterns show more impairment of renal and hepatic function, 2) to identify combined patterns of multimorbidity and polypharmacy (PMP), 3) to identify and analyze longitudinal PMP in the population with cardiovascular pathology. Methods Cohort study conducted using the Sistema d'Informació per al desenvolupament de la Investigació en Atenció Primària (SIDIAP) database. It includes individuals aged 65 to 99 years with multimorbidity at the study's outset, who were assigned to and attended a Primary Care Team at the Catalan Institute of Health between 2012 and 2016. I published three articles. In all three, pattern characterization was done using two statistical methods: 1) multiple correspondence analysis (PCAmix), and 2) fuzzy c-means clustering algorithm. In Article 1, PM were characterized, and the dynamics of medication and alterations in renal and hepatic function for each pattern over five years of follow-up were studied. In Article 2, prior to applying clustering analysis techniques, a mapping process related the 60 clusters of chronic diseases defined in the Swedish National study of Aging and Care in Kungsholmen (SNAC-K) to medications indicated for those diseases, characterizing PMP. Article 3 followed the same methodology as Article 2, focusing on patterns with cardiovascular disease. In Articles 1 and 3, using longitudinal design, Hidden Markov Models (HMM) were applied to characterize the temporal evolution of patterns and transitions of individuals between different patterns. Results A total of 916,619 individuals were included, mostly females (57.8%), with an average age of 75.4 years (standard deviation 7.4), experiencing multimorbidity (93.1%) and polypharmacy (53.2%). Ten stable PM were identified, each exhibiting a specific polypharmacy profile. The Cardio-Circulatory and Renal PM stood out for presenting renal and hepatic function impairment more frequently. Combined analysis of multimorbidity and polypharmacy identified seven PMP aligned with the previously identified PM, differentiated by gender: 1) Non-Specific; 2) Diabetes; 3) Neurological and Musculoskeletal, Female Dominant; 4) Behavioral, Neurological, and Musculoskeletal, Female Dominant; 5) Cardio-cerebrovascular and Renal; 6) Cardiovascular, Renal, Inflammatory, and Respiratory; 7) Multisystem. In both analyses, individuals included in patterns expressing cardiovascular and cerebrovascular pathologies frequently exhibited multimorbidity, polypharmacy, and had higher visits to Primary Care. These individuals formed eight PMP. The Cardiac pattern showed the highest persistence (67.27%). The Mental, behavioral, digestive, and cerebrovascular pattern exhibited the highest mortality (60.2%). The most frequent transition was from the Musculoskeletal, mental, behavioral, genitourinary, digestive, and dermatological pattern to Non-specific (4.5%). Conclusions Polypharmacy is highly prevalent in the elderly population. The most prescribed drugs align with the treatment of pathologies overrepresented in each PM and remain stable over time. This thesis provides real-world data on the evolution of polypharmacy and multimorbidity, and the association between polypharmacy and renal and hepatic function impairment in the elderly. The combination of mapping processes with soft clustering techniques allows for determining combined patterns of polypharmacy and multimorbidity. Gender-specific patterns were identified, particularly Neurological and musculoskeletal, female dominant; and Behavioral, neurological, and musculoskeletal, female dominant. The use of HMM enables longitudinal patterns that respond to the dynamic nature of diseases and medication. PMP trajectories in the population with cardiovascular pathology remained stable. Mostly, individuals remained in the same PMP as at the study's outset, followed by mortality.

[es] Antecedentes: La multimorbilidad se ha convertido en un desafío emergente debido al envejecimiento de la población. Las personas con multimorbilidad presentan polimedicación, problemas de seguridad relacionados con los medicamentos, un aumento en el riesgo de hospitalización y de mortalidad. Su gestión conlleva un creciente impacto en los recursos sanitarios y económicos. Objetivo: Conocer cómo se agrupan y evolucionan las enfermedades y la medicación en personas mayores de 65 años que presentan multimorbilidad. Métodos: Se llevó a cabo un estudio de cohortes utilizando la base de datos del Sistema d'Informació per al desenvolupament de la Investigació en Atenció Primària (SIDIAP). Se incluyeron personas de entre 65 y 99 años que tenían multimorbilidad al inicio del estudio y estaban asignadas y atendidas por un Equipo de Atención Primaria del Institut Català de la Salut entre los años 2012 y 2016. En la caracterización de los patrones de multimorbilidad (PM) se aplicó el análisis de correspondencia múltiple (PCAmix) y el algoritmo de clústers fuzzy c-means. Se estudió la dinámica de la medicación y la alteración de la función renal y hepática en cada patrón durante los cinco años de seguimiento. Para la caracterización de los patrones combinados de multimorbilidad y polimedicación (PMP), previo a la aplicación de las técnicas de análisis de clústers, se realizó un proceso de mapping en el que se relacionaron las 60 agrupaciones de enfermedades crónicas definidas en Swedish National study of Aging and Care in Kungsholmen (SNAC-K) con los medicamentos indicados para estas enfermedades. Para estudiar la evolución temporal de los patrones y las transiciones de las personas entre los diferentes patrones, se aplicaron los Hidden Markov Models. Resultados: Se incluyeron 916,619 personas, en su mayoría mujeres (57,8%) con una edad promedio de 75,4 años (desviación estándar de 7,4) que tenían multimorbilidad (93,1%) y polimedicación (53,2%). Se identificaron diez PM que presentaban un perfil estable de polimedicación específico para cada patrón. Destaca el PM Cardio-Circulatory and Renal debido a que presenta alteración de la función renal y hepática con mayor frecuencia. El análisis combinado de la multimorbilidad y la polifarmacia identifica siete PMP alineados con los PM previamente identificados y diferenciados por sexo: 1) Non-Specific; 2) Diabetes; 3) Neurological and Musculoskeletal, Female Dominant; 4) Behavioral, Neurological, and Musculoskeletal, Female Dominant; 5) Cardio-cerebrovascular and Renal; 6) Cardiovascular, Renal, Inflammatory, and Respiratory; 7) Multisystem. Las personas incluidas en los patrones que sobrerrepresentan patologías cardiovasculares y cerebrovasculares presentaban con más frecuencia multimorbilidad, polimedicación y más visitas a la Atención Primaria. Estas personas se agruparon en ocho PMP. La permanencia en el mismo patrón fue más alta en el Cardiac (67,27%). El patrón Mental, behavioural, digestive and cerebrovascular presentó la mortalidad más alta (60,2%). La transición más frecuente fue desde el Musculoskeletal, mental, behavioural, genitourinary, digestive and dermatologica hacia el Non-specific (4,5%). Conclusiones: La polimedicación es muy prevalente en la población de edad avanzada. Los medicamentos más prescritos coinciden con el tratamiento de las patologías sobrerrepresentadas en cada PM y se mantienen estables con el tiempo. Esta tesis proporciona datos del mundo real sobre la evolución de la polimedicación y la multimorbilidad, así como sobre la asociación entre la polimedicación y la alteración de la función renal y hepática en personas de edad avanzada. La aplicación de un proceso de mapping combinado con técnicas de soft clustering permite determinar patrones combinados de multimorbilidad y polimedicación. Se han identificado patrones específicos por sexo, destacando el Neurological and musculoskeletal, female dominant y Behavioral, neurological, and musculoskeletal, female dominant. Las trayectorias de los PMP en personas con patología cardiovascular se mantuvieron estables, mayormente permanecieron en el mismo PMP que al inicio del estudio, seguido de la muerte.