Análisis de redes (network analysis) sobre patrones de enfermedades crónicas en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica

  1. Berto Botella, Juan Antonio
Supervised by:
  1. Javier Zulueta Frances Director
  2. Juan Pablo de Torres Tajes Co-director

Defence university: Universidad de Navarra

Defense date: 11 May 2017

Committee:
  1. Jorge Augusto Quiroga Vilas Chair
  2. Estefanía Toledo Atucha Secretary
  3. Francisco Ramon Villegas Fernández Committee member
  4. J. M. Marín Trigo Committee member
  5. Tomás Chivato Pérez Committee member
Centro académico (Área Salud, Experimentales y Técnicas): Facultad de Medicina (FM)
Centro clínico de la Universidad de Navarra: Clínica Universidad de Navarra (CUN)
Departamento académico (Área Salud, Experimentales y Técnicas): (FM) Medicina Interna
Organización: Universidad de Navarra

Type: Thesis

Teseo: 121808 DIALNET

Abstract

La multimorbilidad afecta frecuentemente a la población más envejecida y puede que la asociación de las comorbilidades no se deba al puro azar. El comprender sus interacciones y con qué variables clínicas se relacionan podría ser importante en el diagnóstico y tratamiento de determinadas enfermedades. Se realizó un estudio mediante análisis de redes en una cohorte de 27.617 pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y 27.617 pacientes sin diagnóstico de EPOC emparejados por grupos de edad de 40 a 55 años, de 55 a 65 y mayores de 65 años y sexo para investigar las asociaciones entre las múltiples comorbilidades. Las variables clínicas recogidas fueron edad, sexo y el diagnóstico de enfermedades crónicas. Se identificaron un total de 128 comorbilidades diferentes, calculando su prevalencia. Se comparó la prevalencia entre los 2 grupos, utilizando la prueba de McNemar para muestras emparejadas. Se determinó la correlación entre todas las comorbilidades y las 2 características clínicas (edad y sexo) mediante el cálculo de correlación de Pearson (Φ) para variables binarias (presencia o ausencia). Utilizando un software de visualización de redes gráficas, se representó cada variable clínica y comorbilidad como un nodo con enlaces que representan asociaciones estadísticamente significativas. Cada comorbilidad está representada por un nodo específico con dos atributos: el diámetro y el color. El diámetro del nodo es proporcional a la prevalencia de la comorbilidad o variable clínica, y el color representar el sistema u órgano al que pertenece la comorbilidad (cardiovascular, pulmonar, gastrointestinal, etc.). Las conexiones o aristas entre los nodos representan las asociaciones estadísticamente significativas. Los pacientes con EPOC tienen un mayor número de comorbilidades y existe una diferencia estadísticamente significativa en cuanto a la prevalencia de 87 enfermedades crónicas en los pacientes diagnosticados de EPOC con respecto al grupo control. Además, el patrón de agrupamiento de las comorbilidades puede sugerir procesos fisiopatológicos comunes que pudieran ser utilizados para el diagnóstico precoz y/o intervenciones terapéuticas específicas.