Comparaison des définitions de multimorbidité et leurs associations avec prévalence, profils de santé, et mortalité
Nous sommes ravis de partager que notre nouvel article sur la multimorbidité, un sujet central dans la recherche sur le vieillissement et en Santé Publique, vient d’être publié !
La multimorbidité, la présence de plusieurs maladies chroniques, est liée à une mortalité plus élevée et à une utilisation plus importante des soins de santé. Elle constitue un gros défi pour les populations vieillissantes. La définition de la multimorbidité paraît simple : avoir plusieurs maladies chroniques. Mais en pratique, les chercheurs utilisent des définitions très différentes, impliquant de nombreux paramètres : listing de maladies, seuils, systèmes d’organes atteints, etc. De plus, alors que la plupart des études utilisent des simples comptages de conditions, des approches de clustering ont été proposées pour décrire les maladies qui apparaissent ensemble. Notre but était d’évaluer dans quelle mesure ces choix méthodologiques influencent la prévalence et le lien entre la multimorbidité et les profils de santé, la mortalité.
En utilisant les données de la cohorte UK Biobank (n=474,397), nous avons comparé six définitions de multimorbidité basées sur le nombre de maladies, selon différentes listes de conditions (complète, les plus fréquentes ou par systèmes corporels) et seuils (≥2 versus ≥3 conditions). On a aussi considéré une définition basée sur le clustering dans laquelle les participants avec au moins deux maladies chroniques ont été regroupés en fonction de la combinaison de conditions. Nous avons comparé la prévalence et les liens de chaque définition avec des différents indicateurs de santé (polymédication, auto-évaluation de la santé, fragilité, chutes, chirurgie, douleurs chroniques), des mesures sanguines (protéine C-réactive, cystatine C, HDL, LDL cholestérol, IGF-1), et les risques de mortalité à 3 et 10 ans. Les analyses ont été réalisées séparément chez les hommes et les femmes en utilisant des modèles de régression multivariée ajustés pour les caractéristiques sociodémographiques et l’indice de masse corporelle. Nous avons trouvé que la prévalence de la multimorbidité variait de 1,0 % (en utilisant les clusters) à 35,3 % (en utilisant le nombre de maladies). Les définitions basées sur le nombre de maladies qui utilisaient des listes avec un nombre plus important de conditions ont donné une prévalence plus élevée. Des seuils plus élevés ont identifié des profils de santé plus sévères pour tous les indicateurs de santé et les mesures sanguines, mais pas des risques de mortalité plus élevés. Les associations avec les mesures sanguines étaient plus prononcées en utilisant le clustering. Les odds ratios pour la mortalité à 3 ans allaient de 1,44 [1,26 ; 1,64] à 4,60 [3,73 ; 5,62] pour les hommes et de 1,35 [1,07 ; 1,69] à 3,83 [2,78 ; 5,14] pour les femmes. Pour la mortalité à 10 ans, les odds ratios allaient de 1,42 [1,34 ; 1,50] à 3,86 [3,46 ; 4,30] chez les hommes et de 1,29 [1,21 ; 1,39] à 3,33 [2,93 ; 3,77] pour les femmes, le clustering permettant d’identifier des groupes à faible prévalence mais à risque élevé de mortalité. Les résultats doivent être interprétés à la lumière de l’évaluation transversale de plusieurs indicateurs de santé.
Les définitions de la multimorbidité utilisées en pratique influencent beaucoup les estimations de prévalence, alors que les associations avec la mortalité semblent plus stables parmi les définitions basées sur le nombre de maladies. Les analyses de clustering offrent des éclairages complémentaires sur l’hétérogénéité des populations multimorbides. Des études futures sont nécessaires pour déterminer comment les définitions de la multimorbidité peuvent être optimisées afin d’améliorer la prise en charge clinique et les résultats de santé.
Un grand merci au soutien de IReSP – Institut pour la Recherche en Santé Publique, la Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie et à ANR (Agence nationale de la recherche) via le Programme prioritaire de recherche (PPR) Autonomie, Models of Autonomy.
L’article est disponible ici : https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1004914
Gabriella Silva, Benjamin Landré
