[ca] Antecedents: La multimorbiditat s'ha convertit en un repte emergent a causa de l'envelliment de la població. Les persones amb multimorbiditat presenten polimedicació, problemes de seguretat relacionats amb els medicaments, augment del risc d'hospitalitzacions i de mortalitat. La seva gestió suposa un impacte creixent de recursos sanitaris i econòmics. Objectiu: L'objectiu d'aquesta tesi és conèixer com s'agrupen i evolucionen les malalties i la medicació en majors de 65 anys que presenten multimorbiditat. Mètodes: Estudi de cohorts realitzat sobre la base de dades Sistema d'Informació per al desenvolupament de la Investigació en Atenció Primària (SIDIAP). S'inclouen persones amb edat entre 65 i 99 anys, que presentaven multimorbiditat a l'inici de l'estudi i que estaven assignades i eren ateses a un Equip d'Atenció Primària de l'Institut Català de la Salut entre els anys 2012 i 2016. En la caracterització dels patrons de multimorbiditat (PM) es va aplicar l'anàlisi de correspondència múltiple (PCAmix), i l'algorisme de clústers fuzzy c-means. Es va estudiar el dinamisme de la medicació i l'alteració de la funció renal i hepàtica a cada patró en els cinc anys de seguiment. Per a la caracterització els patrons combinats de multimorbiditat i polimedicació (PMP), previ a l'aplicació de les tècniques d'anàlisi de clústers, es va realitzar un procés de mapping on es van relacionar les 60 agrupacions de malalties cròniques definides al Swedish National study of Aging and Care in Kungsholmen (SNAC-K) amb els medicaments indicats per aquestes malalties. Per a estudiar l'evolució temporal dels patrons i les transicions de les persones entre els diferents patrons es van aplicar els Hidden Markov Models. Resultats: Es van incloure 916.619 persones, majoritàriament dones (57,8%) d'una edat mitjana de 75,4 anys (desviació estàndard 7,4) amb multimorbiditat (93,1%) i polimedicació (53,2%). S'identifiquen deu PM que presenten un perfil estable de polimedicació específic per a cada patró. Destaca el PM Cardio-Circulatory and Renal per presentar alteració de la funció renal i hepàtica amb més freqüència. L'anàlisi combinada de la multimorbiditat i la polimedicació identifica set PMP alineats amb els PM prèviament identificats i diferenciats per sexe: 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. Les persones incloses en els patrons que sobrerepresenten patologies cardiovasculars i cerebrovasculars presentaven amb més freqüència multimorbiditat, polimedicació i més visites a l'Atenció Primària. Aquestes persones es van agrupar en vuit PMP. La permanència en el mateix patró va ser més alta en el Cardiac (67,27%). El patró Mental, behavioural, digestive and cerebrovascular va presentar la mortalitat més elevada (60,2%). La transició més freqüent va ser des del Musculoskeletal, mental, behavioural, genitourinary, digestive and dermatologica cap al Non-specific (4,5%). Conclusions: La polimedicació és molt prevalent en la població d'edat avançada. Els fàrmacs més prescrits concorden amb el tractament de les patologies sobrerepresentades a cada PM i es manté estable amb el temps. Aquesta tesi proporciona dades de vida real sobre l'evolució de la polimedicació i la multimorbiditat, i de l'associació entre la polimedicació i l'alteració de la funció renal i hepàtica en persones d'edat avançada. L'aplicació d'un procés de mapping combinada amb tècniques de soft clustering permet determinar patrons combinats de multimorbiditat i polimedicació. S'han identificat patrons específics per sexe, destacant Neurological and musculoskeletal, female dominant i Behavioral, neurological, and musculoskeletal, female dominant. L'obtenció de patrons longitudinals responen a la naturalesa dinàmica de les malalties i la medicació. Les trajectòries dels PMP en persones amb patologia cardiovascular es van mantenir estables. Majoritàriament, van romandre en el mateix PMP que a l'inici de l'estudi, seguit de la mort.

[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.