[ca] A mesura que augmenta l'esperança de vida, les persones majors de 65 anys constitueixen una proporció més gran de la població. S'ha de considerar que una esperança de vida més alta no implica un envelliment saludable. Les persones grans són més propenses a desenvolupar múltiples malalties cròniques i altres condicions discapacitants, com ara la fragilitat. Aquestes condicions no sols redueixen la qualitat de vida, sinó que també imposen una demanda significativa sobre un sistema de salut ja sobrecarregat. Aquesta tesi va tenir com a objectius: 1) millorar la comprensió de la relació i l'evolució de la fragilitat i la multimorbiditat, 2) estudiar com la fragilitat modifica els patrons i trajectòries de la multimorbiditat, i 3) desenvolupar models predictius explicables utilitzant història clínica electrònica (HCE) longitudinal. Tots els estudis es van centrar en tres outcomes: mortalitat, admissió en residència i necessitat d'atenció domiciliària. L'ús del SIDIAP, la base de dades d'HCE d'atenció primària a Catalunya, va permetre el desenvolupament d'estudis poblacionals longitudinals a gran escala, amb més generalitzabilitat, i l'aplicació de tècniques analítiques més sofisticades. La tesi va assolir diversos resultats i recomanacions importants. En primer lloc, es va demostrar com la caracterització de la multimorbiditat i la fragilitat i el seu impacte en els resultats relacionats amb la salut evolucionen amb l'edat. L'acumulació de malalties augmenta la probabilitat de mort, però les persones grans amb menys malalties i més dèficits relacionats amb la fragilitat tenen més probabilitats de necessitar atenció centrada a les cures. Amb això, els plans de tractament han d'adaptar-se no sols en funció de l'edat, sinó també de la caracterització específica del pacient en cada moment. En segon lloc, l'estudi va trobar que els patrons i trajectòries de la multimorbiditat es modifiquen quan es considera la fragilitat, cosa que en millora el poder predictiu per a alguns outcomes. Per tant, futures investigacions sobre la multimorbiditat en la població gran han d'integrar la informació sobre la fragilitat. En tercer lloc, es va desenvolupar un model predictiu, l'ARIADNEhr, que supera els desafiaments tècnics propis de l'HCE longitudinal i incorpora mecanismes per a augmentar la transparència. Durant el desenvolupament de l'ARIADNEhr, es va trobar que l'augment de la complexitat del model no necessàriament millora la capacitat de discriminació, però sí que millora la plausibilitat clínica dels mapes d'atenció resultants. Aquest model generalment va superar els models que utilitzaven dades transversals. A més, es va validar el rendiment del model amb una població externa, la del Regne Unit. Aquesta tesi és un exemple de transferència tecnològica de tècniques d'anàlisi avançades, com l'anàlisi de clústers (clustering) i l'aprenentatge profund (deep learning), al camp de la salut, sostinguda per rigoroses validacions per garantir-ne la fiabilitat. Ofereix idees per als futurs estudis en la tercera edat, per als quals emfatitza la necessitat de disposar de dades longitudinals i d'alta qualitat, com els de l'atenció primària. Les troballes tenen com a objectiu millorar la personalització del tractament, augmentar la qualitat de vida dels pacients i reduir els costos per al sistema nacional de salut.

[en] As life expectancy rises, people over 65 years old become a larger proportion of the population. However, longer life expectancy does not imply healthy ageing. Older individuals are more likely to develop multiple chronic diseases and other disabling conditions such as frailty. These conditions not only reduce quality of life but also place significant demands on an already strained healthcare system. This thesis aimed to 1) enhance understanding of the relationship and progression of frailty and multimorbidity, 2) study how frailty modifies multimorbidity patterns and trajectories, and 3) develop explainable predictive models using longitudinal electronic health records (EHRs). All the studies focused on three outcomes: all-cause mortality, nursing home admission, and home care need. Utilising SIDIAP, the primary care EHR database in Catalonia, enabled the development of large, population-based longitudinal studies with greater generalisability and the application of more sophisticated analytical techniques. This thesis yielded several important findings and recommendations. Firstly, it was demonstrated how the characterisation of multimorbidity and frailty and their impact on health-related outcomes evolves with age. The accumulation of diseases increases the likelihood of death, but older individuals with fewer diseases and more frailty-related deficits are more likely to require specialised care. Therefore, treatment plans should be tailored based not only on age but also on the specific characterisation of the patient at any given time. Secondly, the study found that multimorbidity patterns and trajectories are modified when frailty is considered, improving their predictive power for some health-related outcomes. Thus, future research on multimorbidity in older populations should integrate frailty information. Thirdly, a predictive model that addressed the technical challenges of longitudinal EHRs and incorporated mechanisms to enhance transparency was developed and called ARIADNEhr. During ARIADNEhr's development, it was found that increased model complexity does not necessarily improve discriminability but does enhance the clinical plausibility of the resulting attention maps. This model generally outperformed others using cross-sectional data. Additionally, the model's performance was validated with an external population, specifically in the UK with the CPRD database. This thesis exemplifies the transfer of advanced analytical techniques, such as clustering and deep learning, to the health field, supported by rigorous validation to ensure reliability. It offers valuable insights for future studies on the ageing population, emphasising the need for having access to longitudinal, high-quality data such as that from primary care. The findings aim to improve treatment penalisation, enhance patients' quality of life, and reduce costs for the national healthcare system.