La morbiditat com a mesura dels trastorns crònics en una cohort representativa de la població de Catalunya (estudi COHESCA)

Abstract

Introducció: La morbiditat entesa com la presència de múltiples trastorns crònics (TC) en una mateixa persona esdevé un problema de salut cada vegada més rellevant degut tant a l'envelliment que s'observa en les poblacions de països anomenats desenvolupats, com a l'augment de la prevalença dels TC en aquest sector de la població. La morbiditat es pot mesurar com a Multimorbiditat (sumatori del nombre de TC presents en un individu), com a Comorbiditat (co-occurrència de TC en individus ja diagnosticats d'una malaltia determinada) o com a Índex de comorbiditat (mesura que combina tant el nombre com la gravetat dels TC)<br/>Objectiu: Determinar les diferències de la supervivència d'una cohort representativa de la població no institucionalitzada de Catalunya entre els anys 1994 i 1998 segons la presència de morbiditat declarada.<br/>Mètodes: L'estudi COHESCA (Cohort de l'Enquesta de Salut de Catalunya 94) es va establir a partir del seguiment dels 15.000 participants des de la data realització de l'enquesta l'any 1994 fins el final del seguiment (data de defunció o 31.12.1998). L'estat vital es va obtenir mitjançant la connexió amb el Registre de Mortalitat de Catalunya. A l'anàlisi es van incloure aquells individus que a l'inici del seguiment tenien entre 40 i 84 anys (3.105 homes i 3.536 dones). Es va obtenir un índex de comorbiditat com el sumatori de tots els TC declarats multiplicat pel pes corresponent a cada risc relatiu de morir de cada un dels TC. Es van ajustar models de regressió logística per obtenir els riscos relatius (RR) de morir i els seus intervals de confiança del 95%(IC 95%) segons les categories de multimorbilitat i comorbilitat. Pel càlcul del RR i IC 95% segons les categories de l'índex de comorbiditat es va utilitzar un model de riscos proporcionals de Cox on l'escala de temps va ser l'edat (entrades retardades). La bondat d'ajust del model va ser valorada basant-nos en la calibració (a partir de la detecció de diferències no estadísticament significatives entre la mortalitat esperada i la observada mitjançant l'estadístic de Hosmer-Lemeshow) i la discriminació (analitzada usant l'àrea sota la corba ROC) tant en la cohort de desenvolupament com en la de validació (cohort de l'enquesta de salut de Barcelona-00). Es va ajustar per classe social, hàbit tabàquic, consum d'alcohol, activitat física i estat de salut autopercebut. Totes les anàlisis es van realitzar estratificades per sexe.<br/>Resultats: En les dades de l'estudi COHESCA després de 5 anys de seguiment, l'efecte del número de TC sobre la mortalitat en ambdós sexes no mostren un increment significatiu del risc de morir a mesura que augmenta el número de TC. En aquells individus ja diagnosticats d'embòlia s'ha obtingut un augment del risc de morir en ambdós sexes, per cada malaltia addicional i per cada any d'edat. A mesura que augmenta la puntuació de l'índex de comorbiditat, el risc de morir augmenta tant en homes com en dones. Aquest índex ha mostrat una bona calibració i discriminació en ambdós sexes. En la cohort de validació, l'índex de comorbiditat ha mostrat també una bona calibració en els homes, però no en les dones, i una bona discriminació en la cohort de validació en ambdós sexes.<br/>Discussió: En estudis de seguiment és necessari incloure la morbiditat per diversos motius: per<br/>controlar el seu efecte confusor i millorar la seva validesa interna, per detectar possibles modificacions sobre el risc de morir, per utilitzar-los com mesura resum millorant a la vegada l'eficiència estadística i pel seu paper clau com a mesura predictora del risc de morir. L'elecció d'una de les mesures dels trastorns crònics dependrà de diferents aspectes com són els objectius plantejats, el disseny de l'estudi, la font d'obtenció de les dades, la variable resultat d'interès, la validesa de la mesura i la seva capacitat predictiva. En concret, l'ús d'un índex de comorbiditat comporta diferents avantatges: usar una variable resum enlloc de diversos models per explicar l'efecte de cada trastorn crònic en la mortalitat incrementant l'eficiència de l'anàlisi, usar un instrument validat que simplifica el procés de selecció de les variables i a més permet la comparabilitat amb altres estudis. La discriminació del nostre índex és lleugerament millor a la de diferents índexs pronòstics basats en adaptacions de l'índex de comorbiditat de Charlson, malgrat que els diferents índexs consideren múltiples diagnòstics mèdics i marcadors bioquímics de malalties, diferents poblacions d'estudi, diferents metodologies i diferents variables d'ajustament.

Introduction: The presence of multiple chronic diseases in the same individual has currently become a relevant public health problem for two reasons: the aging of population in developed countries and the increasing prevalence of chronic conditions related to older people. Morbidity could be measured as a multimorbidity (simple summing up of the number of chronic diseases present in one individual), as a comorbidity (co-occurrence of specific diseases in addition to an index disease of interest) or as a comorbidity index (a measure that summarizes the number and severity of chronic diseases in the same person)<br/>Objective: To determine survival differences in a representative cohort of the non-institutionalised population of Catalonia during the period 1994-1998 by the presence of self-reported morbidity, in both men and women, adjusting by demographics, life styles and selfperceived health.<br/>Methods: The COHESCA Study (Catalan Health Interview Survey Follow-up Study) was based on the 1994 Catalan Health Interview Survey. 15000 individuals were traced since the beginning of the follow-up (interview date) to the end of the follow-up (death date or December 31st 1998). The vital status was established by record-linkage with data from Mortality Register from 1994 to 1998. The analysis was restricted to subjects aged 40-84 years at the initial interview (3105 men and 3536 women) The co-morbidity index was obtained by means of addition of all self-declared chronic conditions multiplied by weight of each relative risk of death by each chronic condition. We adjusted a logistic regression model in order to obtain the relative risk of death (RR) and its 95% confidence interval (95%CI ) by the categories of multimorbidity and comorbidity. We fitted Cox proportional risk model with staggered entries for age (time scale) in order to calculate RR of death and 95% CI by the categories of comorbidity index. We assessed the predictive accuracy of the final model by looking at calibration (by comparing the predicted mortality with the actual mortality by means of the Hosmer-<br/>Lemeshow statistic) and discrimination (using the area under the ROC curves) in the development as well as in the validation cohort (Barcelona Health Interview Cohort 2000). All the analysis was stratified by sex and adjusted by social class, tobacco and alcohol consumption, physical activity and self-perceived health.<br/>Results: After 5 years follow-up, we have not detected an increase of the risk of death together with the number of chronic diseases (multimorbidity) in both sexes, in the sense that no more chronic conditions mean more mortality. In those individuals suffering from stroke we have obtained an increase in the risk of<br/>death, in both sexes, together with an increase of the risk of death for each additional selected disease and for each additional year of age. Moreover, the risk of death increases along with the co-morbidity index score in both sexes. The index shows a good calibration and discrimination in both sexes. In the validation cohort, we obtained a good calibration among men but not in women and a good discrimination in both sexes.<br/>Discussion: In follow-up studies, it is necessary to take the presence of chronic diseases into account for different reasons: to control as a potential confounder improving its internal validity; to detect possible effect modification on the risk of death; to increase statistical efficiency of the analysis; and finally for its key role as a mortality predictor. To choose one of the 3 morbidity measures could depend on different aspects as the<br/>objectives of the study, the study design itself, the source of data, the outcome variable, the validity of the measure and its predictive accuracy. Specifically, to use a comorbidity index implied different advantages: to use it as a summary variable and consequently to increase the analysis statistical efficiency; a more simplified variable selection process or an easier comparable tool with other existing studies. The discrimination of our index was slightly better than that of other adaptations of Charlson co-morbidity index. Those prognostic indices consider multiple medical diagnoses and biochemical markers of diseases, different target populations, different methodologies, and different adjusting variables.