[ca] 1.- Antecedents La multimorbiditat, coneguda com la presència de dues o més malalties cròniques en una persona, és una creixent condició de salut relacionada amb l'envelliment. És ben sabut que les persones que pateixen múltiples malalties cròniques tendeixen a agrupar-se en grups homogenis, i les malalties cròniques solen tenir una llarga durada i, en general, una progressió lenta. Per tant, els mètodes per estimar patrons de multimorbiditat han de ser prou flexibles per identificar aquests patrons i la seva evolució al llarg del temps. 2.- Objectiu de l'estudi L'objectiu d'aquesta tesi és identificar patrons longitudinals de multimorbiditat en una cohort poblacional sueca de gent gran. Els objectius específics són 1) estimar patrons de multimorbiditat i les seves característiques sociodemogràfiques, d'estil de vida, clíniques i funcionals. 2) Traçar l'evolució dels patrons i detectar les trajectòries clíniques i la mortalitat al llarg del temps i 3) estimar l'evolució longitudinal de la gent gran i el seu temps de permanència a mesura que es mouen entre els patrons. 3.- Mètodes S'han realitzat tres estudis per donar resposta als objectius de la tesi. Les dades provenen de l'Estudi Nacional Suec sobre Envelliment i Cura a Kungsholmen (SNAC-K), un estudi poblacional que inclou 3.363 individus de la comunitat i institucionalitzats de ≥60 anys. Per a l'estudi 1 i 2) els participants multimorbids van ser agrupats per l'algorisme de clúster fuzzy c-means. Per a l'estudi 3, la mostra global es va estratificar en grups d'edat considerant tres dècades. Es van aplicar models ocults de Markov per modelar l'evolució temporal tant dels patrons de multimorbiditat com de les transicions dels individus durant un seguiment de 12 anys. 4.- Resultats En el primer estudi, els individus multimorbids es van classificar en sis clústers mitjançant l'algorisme de clusterització fuzzy c-means. Aquests clústers van mostrar perfils sociodemogràfics, d'estil de vida, clínics i funcionals significativament diferents. En el segon estudi, es van identificar sis clústers d'individus utilitzant fuzzy c-means. Durant 12 anys, els canvis en la composició del clúster, les transicions dels participants d'un clúster a un altre i la mortalitat dels participants van mostrar un quadre clínic dinàmic però ben definit. En el tercer estudi, es van identificar quatre patrons longitudinals de multimorbiditat per a cada dècada utilitzant models ocults de Markov. A mesura que augmenta l'edat, l'estabilitat clínica disminueix i el temps de permanència dins d'un mateix patró de multimorbiditat és més curt. 5.- Conclusions Els patrons de multimorbiditat van mostrar significativament diferències sociodemogràfiques, d'estil de vida i funcionals. Les trajectòries clíniques indicaven un gran dinamisme i complexitat, però identificable al llarg del temps. Diferents clústers es van associar de forma diferenciada amb la mortalitat. El dinamisme entre els patrons de multimorbiditat es va reflectir en els diferents temps de permanència entre patrons. Els mètodes de fuzzy c-means i de models ocults de Markov van capturar la naturalesa longitudinal dels patrons de multimorbiditat. Els resultats obtinguts poden ajudar a comprendre millor la complexitat de la multimorbiditat, i a millorar les intervencions preventives en salut.

[en] 1.- Background Multimorbidity, known as the presence of two or more chronic diseases in one person, is a growing health condition related to aging. It is well known that people suffering multiple chronic diseases tend to cluster into homogenous groups, and chronic diseases tend to have a long duration and, generally, a slow progression. Therefore, the methods applied to estimate multimorbidity patterns should be flexible enough to identify those patterns and their evolution over time. 2.- Objective The aim of this thesis was to identify longitudinal multimorbidity patterns in a Swedish population-based cohort of older adults. The specific aims were 1) to estimate multimorbidity patterns and their sociodemographic, lifestyle, clinical and functional characteristics; 2) to trace the patterns' evolution and detect clinical trajectories and mortality over time; and 3) to estimate the longitudinal evolution of older individuals and their permanence time as they move among patterns. 3.- Methods We conducted three studies to meet the aims of this thesis, using data from the Swedish National Study on Aging and Care in Kungsholmen (SNAC-K), a population-based study including 3363 community-dwelling and institutionalized individuals aged 60 years and older. For Study 1 and Study 2, we used the fuzzy c-means cluster algorithm to cluster multimorbid participants. For Study 3, we stratified the overall sample into three ten-year age groups and applied Hidden Markov Models to track the temporal evolution of multimorbidity patterns and individuals' transitions over 12 years of follow-up. 4.- Results In Study 1, the clusters showed significantly different sociodemographic, lifestyle, clinical and functional profiles. In Study 2, changes in cluster composition, participants' transitions from one cluster to another and participant mortality over 12 years generated a dynamic but well-defined clinical picture. In Study 3, we identified four longitudinal multimorbidity patterns for each decade, observing that with increasing age, clinical stability, and the permanence time within a single multimorbidity pattern both decreased. 5.- Conclusions Multimorbidity patterns showed significant sociodemographic, lifestyle and functional differences. Clinical trajectories showed great dynamism and complexity but can be tracked over time. Different clusters were differentially associated with mortality. The dynamism among multimorbidity patterns was reflected by the varying permanence times across patterns. Fuzzy c-means and Hidden Markov Models captured the longitudinal nature of multimorbidity patterns. Our results may help to clarify the concept of multimorbidity and improve preventive health interventions.