Valutazione decennale, su base di popolazione, della progressione del carico di multimorbidità in una coorte regionale di 5,5 milioni di adulti

Perché molte malattie tendono a viaggiare insieme

Con l’aumento dell’aspettativa di vita, sempre più persone convivono con molteplici malattie di lunga durata contemporaneamente — come ipertensione, diabete, dolori articolari e ansia. I medici parlano di multimorbilità. Questa situazione grava sui pazienti, sulle famiglie e sui sistemi sanitari, eppure l’assistenza è spesso ancora organizzata malattia per malattia. Questo studio ha seguito per dieci anni quasi tutti gli adulti della Catalogna, in Spagna, per capire come si accumulano questi problemi di salute combinati, chi è più probabile che passi in un gruppo ad alto rischio e come intervenire prima per prevenire un peggioramento della salute.

Uno sguardo di dieci anni sulla salute nella pratica clinica

I ricercatori hanno utilizzato le cartelle cliniche elettroniche di 5,5 milioni di adulti vivi al termine di un periodo decennale iniziato nel 2013. Ogni ricovero ospedaliero, visita ambulatoriale e diagnosi è stato inserito in uno strumento chiamato indice Adjusted Morbidity Groups (AMG), che riassume il carico complessivo di malattia di una persona anziché concentrarsi su singole patologie. Le persone sono state classificate in quattro livelli di rischio, dal basso al molto alto. Nell’arco del decennio, il numero tipico di patologie croniche per persona è salito da una a tre, e quasi il 40% degli adulti è passato a un gruppo di rischio superiore, con circa il 16% che è entrato nell’intervallo di rischio alto o molto alto.

Quali problemi compaiono prima

Alla fine dello studio, le condizioni più comuni erano problemi nutrizionali e ormonali come obesità e iperlipidemia, disturbi d’ansia e ipertensione. I nuovi problemi di salute mentale sono comparsi più spesso nei giovani adulti e si attenuano con l’età, mentre le malattie cardiovascolari sono diventate più frequenti nelle età più avanzate, soprattutto negli uomini. Le donne presentavano più problemi muscolo-scheletrici e genitourinari lungo tutto l’arco di vita. Tra le condizioni che più frequentemente accompagnavano un salto nel gruppo ad alto rischio c’erano la malattia renale cronica, l’ipertensione e l’osteoartrite, suggerendo che questi siano segnali chiave di una complessità in aumento.

Predire chi è a rischio di peggiorare

Il gruppo ha testato diversi modelli di machine learning per prevedere chi sarebbe passato da rischio basso o moderato a rischio alto nel corso di dieci anni. Hanno confrontato modelli semplici che usavano solo età e sesso con modelli più ricchi che includevano anche il punteggio AMG nel tempo, il numero di patologie croniche possedute e la data della prima diagnosi di quelle patologie. I modelli che utilizzavano questo quadro più completo hanno chiaramente superato quelli basati solo su demografia di base. In tutti gli approcci, il predittore singolo più forte del deterioramento futuro non era una malattia specifica, ma il carico complessivo di malattia misurato dall’indice AMG. Aggiungere lunghe liste di diagnosi individuali ha fornito poco beneficio aggiuntivo rispetto a questa misura riassuntiva.

Come le malattie si raggruppano e si influenzano a vicenda

Per capire come le condizioni tendono a presentarsi insieme, i ricercatori hanno costruito reti che tracciavano quali diagnosi di solito seguivano altre e se tendevano a insorgere prima o dopo l’ingresso di una persona nel gruppo ad alto rischio. Hanno identificato oltre 16.000 possibili coppie di condizioni, ma solo una piccola frazione era comune. L’obesità e i problemi metabolici correlati precedevano frequentemente ipertensione, diabete di tipo 2, malattie articolari e diversi disturbi mentali. I disturbi d’ansia, spesso preceduti dall’uso di tabacco e altre sostanze, erano collegati a un’ampia gamma di problemi fisici e neurologici e in genere comparivano prima che le persone diventassero ad alto rischio, segnalandosi come allarmi precoci. Al contrario, l’ipertensione era più spesso associata a condizioni emerse dopo che qualcuno era già ad alto rischio, come la malattia renale cronica e ulteriori problemi cardiaci e circolatori.

Cosa significa per i pazienti e per i sistemi sanitari

Complessivamente, lo studio mostra che il peso totale dei problemi di salute di una persona — e il modo in cui nuove condizioni si accumulano nel tempo — è più importante di qualsiasi singola diagnosi nel prevedere malattie gravi future. Poiché il punteggio AMG e le storie di malattia possono essere calcolati automaticamente dalle registrazioni di routine, i sistemi sanitari possono usarli per individuare persone la cui salute è destinata a peggiorare anni prima, senza esami o burocrazia aggiuntivi. Questo apre la strada a cure precoci e più coordinate che affrontino insieme raggruppamenti di condizioni, in particolare salute mentale, obesità e problemi legati alla pressione arteriosa, invece di trattare ogni malattia isolatamente. Per i pazienti, suggerisce che gestire oggi problemi apparentemente “lievi” come ansia o aumento di peso può aiutare a prevenire domani una cascata di malattie gravi e interconnesse.

Citazione: Valero-Bover, D., Monterde, D., Carot-Sans, G. et al. Ten-year population-based assessment of multimorbidity burden progression in a regional cohort of 5.5 million adults. npj Digit. Med. 9, 200 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02395-x

Parole chiave: multimorbidità, malattia cronica, predizione del rischio, salute della popolazione, cartelle cliniche elettroniche