Padrões de multimorbidade em idosos: uma abordagem baseada em hipergrafos

Abstract

RESUMO: As doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), como doenças cardiovasculares, acidente vascular cerebral, diabetes e doença pulmonar obstrutiva crônica, representam um dos maiores desafios de saúde pública devido à sua alta prevalência e ao impacto negativo na qualidade de vida. Essas condições frequentemente coexistem, especialmente entre idosos, configurando o quadro conhecido como multimorbidade. O envelhecimento está associado a alterações fisiológicas e ao acúmulo de fatores de risco ao longo da vida, o que favorece o surgimento simultâneo de múltiplas doenças crônicas. Esse cenário demanda estratégias de cuidado integradas e análises que considerem a complexidade das interações entre as condições clínicas. Este estudo utilizou a base de dados do Estudo Longitudinal da Saúde dos Idosos Brasileiros (ELSI-Brasil), com um recorte transversal da coorte referente ao período de 2019 a 2021, adotando a modelagem por hipergrafos para representar relações simultâneas entre múltiplas condições. Por meio dessa metodologia, foram calculadas métricas de peso, centralidade e similaridade entre doenças isoladas e agrupadas, observando-se que hipertensão e diabetes alcançaram centralidade máxima (100), confirmando seu papel como núcleos estruturais nos agrupamentos de multimorbidade. Além disso, os hipergrafos destacaram agrupamentos relevantes envolvendo doenças oftalmológicas, condições crônicas mentais e acidente vascular cerebral (AVC), frequentemente associados à hipertensão e diabetes, sugerindo importantes inter-relações clínicas. A aplicação dos hipergrafos revelou-se fundamental para identificar esses padrões complexos, reforçando seu potencial como ferramenta inovadora para aprofundar a compreensão da multimorbidade e para orientar políticas públicas e intervenções mais eficazes voltadas à população idosa.___ABSTRACT: Non-communicable diseases (NCDs), such as cardiovascular diseases, stroke, diabetes, and chronic obstructive pulmonary disease, represent one of the greatest public health challenges due to their high prevalence and negative impact on quality of life. These conditions often coexist, especially among the elderly, resulting in a condition known as multimorbidity. Aging is associated with physiological changes and the accumulation of risk factors throughout life, which favors the simultaneous emergence of multiple chronic diseases. This scenario demands integrated care strategies and analyses that consider the complexity of interactions among clinical conditions. This study used data from the Brazilian Longitudinal Study of Aging (ELSI-Brazil), with a cross-sectional subset from the 2019 to 2021 cohort, adopting hypergraph modeling to represent simultaneous relationships among multiple conditions. Through this methodology, metrics of weight, centrality, and similarity were calculated among isolated and grouped diseases, with hypertension and diabetes reaching maximum centrality (100), confirming their role as structural hubs in multimorbidity clusters. Additionally, the hypergraphs highlighted relevant clusters involving ophthalmological diseases, chronic mental conditions, and stroke, which are frequently associated with hypertension and diabetes, suggesting important clinical interrelationships. The application of hypergraphs proved essential to identify these complex patterns, reinforcing their potential as an innovative tool to deepen the understanding of multimorbidity and to guide more effective public policies and interventions aimed at the elderly population.