Estudiando la multimorbilidad con herramientas avanzadas

La Multimorbilidad se refiere a cuando una persona tiene más de una condición de salud al mismo tiempo. Esta tendencia creciente es un gran desafío para los sistemas de salud en todo el mundo. Entender cómo interactúan estas diversas enfermedades puede ayudarnos a tratar y manejar mejor a los pacientes con múltiples condiciones. Diferentes enfermedades pueden influir en los síntomas, la gravedad y las respuestas a los tratamientos de otras. Al estudiar estas interacciones, podemos aprender sobre factores compartidos que contribuyen a múltiples enfermedades, lo que podría llevar a mejores opciones de prevención y tratamiento.

#El papel de los registros de salud electrónicos

Los registros de salud electrónicos (EHR) son versiones digitales de las historias clínicas en papel de los pacientes. Contienen información de salud detallada, lo que facilita que los doctores e investigadores accedan y analicen los datos de los pacientes. Los sistemas EHR se han convertido en herramientas valiosas para estudiar la multimorbilidad. Permiten a los investigadores observar grandes cantidades de datos del mundo real, ayudando a identificar patrones en cómo ocurren las enfermedades juntas en diferentes poblaciones.

#Análisis de patrones de multimorbilidad

Un método utilizado para estudiar la multimorbilidad es el Análisis de Redes. Este enfoque ayuda a visualizar y entender las conexiones entre diversas enfermedades. En trabajos recientes, los investigadores encontraron que combinar datos de diferentes sistemas EHR puede ayudar a confirmar hallazgos sobre patrones de multimorbilidad. Al comparar resultados de diferentes hospitales o instituciones, los investigadores pueden obtener una imagen más completa de cómo interactúan las enfermedades.

A pesar de las ventajas de usar EHR, todavía hay desafíos en la medición y el análisis de patrones de multimorbilidad. Los estándares actuales sobre cómo definir y estudiar estos patrones necesitan más desarrollo. La falta de directrices claras dificulta la comparación de hallazgos de diferentes estudios.

#Introducción de PheMIME

Para abordar estos desafíos, se ha desarrollado una nueva herramienta en línea llamada Phenome-wide Multi-Institutional Multimorbidity Explorer (PheMIME). PheMIME está diseñada para ayudar a los investigadores a explorar y comparar patrones de multimorbilidad utilizando información de varias grandes bases de datos de EHR. Esta herramienta permite a los usuarios acceder y analizar datos de tres fuentes principales: el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt, el Hospital General de Massachusetts Brigham y el Biobanco del Reino Unido.

Con PheMIME, los investigadores pueden seleccionar una condición de salud específica que quieren estudiar, como diabetes o enfermedad cardíaca. Luego pueden comparar cómo esta condición interactúa con otras enfermedades en diferentes instituciones. La herramienta no solo muestra estas relaciones, sino que también asegura que los hallazgos sean estadísticamente significativos.

#Características de PheMIME

PheMIME es interactiva y fácil de usar, con varias características clave:

1. Selección de enfermedades: Los usuarios pueden buscar códigos de enfermedades específicos relacionados con diferentes condiciones de salud. Este módulo permite una fácil exploración de enfermedades.

2. Inspección de consistencia de multimorbilidad: Esta característica ayuda a los usuarios a evaluar qué tan consistentes son los hallazgos en múltiples instituciones. Los investigadores pueden ver qué combinaciones de enfermedades son más significativas.

3. Visualización en red de multimorbilidad: Los usuarios pueden ver representaciones visuales de las relaciones entre enfermedades. Esta característica permite explorar subgrupos y agrupaciones de enfermedades según sus interacciones.

4. Exploración reproducible de multimorbilidades: Aquí, los usuarios pueden concentrarse en combinaciones específicas de enfermedades que muestran patrones consistentes entre instituciones. Así, los investigadores pueden identificar qué pares de enfermedades son más comunes.

5. Exploración de similitudes en multimorbilidad: Similar al módulo anterior, esta característica ayuda a visualizar conexiones entre enfermedades basadas en medidas de similitud. Los usuarios pueden comparar hallazgos entre diferentes instituciones.

#Estudio de caso: Esquizofrenia

Para demostrar la utilidad de PheMIME, se realizó un estudio de caso centrado en la esquizofrenia. Los investigadores exploraron cómo la esquizofrenia interactúa con otras enfermedades. Cuando los investigadores seleccionaron el código de enfermedad de esquizofrenia, se les proporcionaron herramientas visuales como un gráfico de Manhattan. Este gráfico muestra la fuerza de la relación entre la esquizofrenia y otras enfermedades.

Los usuarios también pueden generar gráficos de dispersión para comparar resultados de diferentes sistemas de salud. Estas herramientas visuales ayudan a resaltar qué pares de enfermedades muestran conexiones fuertes y patrones consistentes entre instituciones.

Además, la herramienta genera una tabla de datos que muestra detalles sobre otras enfermedades relacionadas con la esquizofrenia, incluyendo su fuerza de interacción. Los usuarios pueden interactuar con esta tabla, seleccionando y enfatizando enfermedades específicas de interés.

#Análisis de red dinámica

Una de las características más emocionantes de PheMIME son sus capacidades de análisis de red dinámica. Usando un método llamado associationSubgraphs, los usuarios pueden examinar subgrupos de enfermedades relacionadas con la esquizofrenia. El análisis de red presenta visualmente qué enfermedades están estrechamente conectadas y cuáles pertenecen a categorías más grandes, como salud mental o enfermedades infecciosas.

Por ejemplo, los investigadores encontraron que la esquizofrenia tiene conexiones notables con la hepatitis viral B y C. Este hallazgo coincide con investigaciones previas. Sin embargo, al profundizar en los datos, quedó claro que la fuerza de estas conexiones varía entre diferentes poblaciones. Los patrones eran más fuertes en pacientes del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt y del Hospital General de Massachusetts Brigham en comparación con la población más amplia representada por el Biobanco del Reino Unido.

#Implicaciones de los hallazgos

Las diferencias en las interacciones de enfermedades observadas entre varios grupos de pacientes sugieren la complejidad de la multimorbilidad. Factores como la demografía y el estilo de vida pueden influir en cómo se relacionan las enfermedades. Entender estas diferencias es crucial para adaptar tratamientos e intervenciones efectivas.

Aunque la relación entre la esquizofrenia y la hepatitis viral no se comprende completamente, los patrones observados pueden conducir a más investigaciones. Estos conocimientos pueden ayudar a científicos y proveedores de atención médica a desarrollar nuevas estrategias de prevención y tratamiento.

#Conclusión

PheMIME es una herramienta pionera que facilita el estudio de la multimorbilidad en diferentes instituciones. Al proporcionar acceso a una gran base de conocimientos sobre multimorbilidad y herramientas visuales interactivas, permite a los investigadores detectar relaciones significativas entre enfermedades y comparar hallazgos de manera efectiva. Representa un avance significativo en nuestra comprensión de cómo interactúan las enfermedades y cómo este conocimiento puede informar una mejor atención al paciente.

El desarrollo de PheMIME resalta el potencial de los EHR y la analítica avanzada en la atención médica moderna. A medida que los investigadores continúan estudiando y analizando patrones de multimorbilidad, herramientas como PheMIME desempeñarán un papel crítico en dar forma a futuras investigaciones, promoviendo mejores resultados de salud para pacientes con múltiples condiciones.