Diferencias en la predicción del efecto de un modelo de gestión de la enfermedad crónica sobre el control de las enfermedades y la funcionalidad según perfiles de multimorbilidad en contraste con el enfoque de conteo y de índices clínicos : un estudio de cohorte retrospectivo (2025)
Introducción: La atención de pacientes con multimorbilidad requiere de modelos de atención coordinada y centrados en el paciente, aun así, se ha observado una variabilidad en la respuesta a estos programas que podría explicarse por la naturaleza heterogénea de la multimorbilidad y su medición. En este contexto, el análisis de clases latentes (ACL) ha sido propuesto como una estrategia para identificar perfiles de multimorbilidad que permitan una mejor estratificación y personalización de la atención, sin embargo, la utilidad clínica de estos perfiles para predecir desenlaces o apoyar decisiones sigue siendo poco clara. Objetivo: Evaluar si el enfoque de perfiles de multimorbilidad es superior al enfoque de conteo y de índices clínicos para predecir el efecto de un modelo de gestión de la enfermedad crónica sobre el control de las enfermedades y la funcionalidad. Metodología: Estudio de cohorte retrospectivo clasificado como investigación de modelo pronóstico. Se incluyeron pacientes con enfermedades crónicas con clasificación función 2B o 3, atendidos entre 2017 y 2023 en el Modelo de Atención Integral en Salud “Sermás” del Hospital Alma Máter de Antioquia sin antecedente de discapacidad física o cognitiva. Se clasificaron los pacientes en perfiles mediante un ACL y se compararon con un modelo de conteo de enfermedades crónicas y con el Índice de Impacto en Salud (IIS). Se realizaron modelos de regresión logística para cada enfoque de multimorbilidad para predecir el control clínico de enfermedades crónicas, fragilidad, velocidad de la marcha alterada y apoyo monopodal alterado. Resultados: Se analizaron 621 pacientes y se identificó un perfil cardiometabólico sin compromiso estructural cardíaco, un perfil cardiovascular complejo y un perfil osteoarticular. Para el desenlace de control clínico, el modelo de perfiles obtuvo un AUC de 0.639 (IC 95%: 0.595–0.682), el modelo de conteo 0.646 (IC 95%: 0.600–0.690) y el modelo del IIS 0.669 (IC 95%: 0.624–0.713). Para los desenlaces de fragilidad y velocidad de la marcha, el modelo de perfiles obtuvo un rendimiento predictivo inferior al IIS. Conclusión: Los perfiles de multimorbilidad mediante análisis de clases latentes obtuvieron un rendimiento predictivo inferior en comparación al enfoque de índices clínicos y el enfoque de conteo de enfermedades, para predecir el efecto del modelo de atención “Sermás” sobre el control clínico de las enfermedades y la funcionalidad.