Temporal Patterns of Multiple Long-Term Conditions in Individuals with Intellectual Disability Living in Wales: An Unsupervised Clustering Approach to Disease Trajectories

要約

知的障害 (ID) を持つ個人における複数の長期症状 (MLTC) の同時発生を特定し、理解することは、効果的な医療管理にとって不可欠です。
これらの人々は、多くの場合、MLTC の早期発症と高い有病率に直面していますが、特定の同時発生パターンはまだ解明されていません。
この研究は、ウェールズ（2000年から2021年）のIDを持つ13069人の電子医療記録（EHR）を使用して、共有された疾患の軌跡に基づいてMLTCクラスターを特徴付ける教師なしアプローチを適用します。
疾患の関連性と時間的方向性が評価され、続いてスペクトル クラスタリングにより共有軌跡がグループ化されました。
人口は男性 52.3%、女性 47.7% で構成され、患者あたり平均 4.5 の症状がありました。
45 歳未満の男性は、神経学的症状が大半を占める単一クラスター (32.4%) を形成しましたが、45 歳以上の男性は 3 つのクラスターを形成し、最大の特徴付けられた循環器症状 (51.8%) を形成しました。
45歳未満の女性は、消化器疾患(24.6%)が最も多い1つのクラスターを形成したが、45歳以上の女性は2つのクラスターを示した。1つは循環器系(34.1%)、もう1つは消化器系(25.9%)と筋骨格系(21.9%)が優勢だった。
) システム条件。
精神疾患、てんかん、逆流症はグループ全体で共通していました。
これらのクラスターは、ID を持つ個人の疾患の進行に関する洞察を提供し、対象を絞った介入と個別の医療戦略についての情報を提供します。

要約(オリジナル)

Identifying and understanding the co-occurrence of multiple long-term conditions (MLTC) in individuals with intellectual disabilities (ID) is vital for effective healthcare management. These individuals often face earlier onset and higher prevalence of MLTCs, yet specific co-occurrence patterns remain unexplored. This study applies an unsupervised approach to characterise MLTC clusters based on shared disease trajectories using electronic health records (EHRs) from 13069 individuals with ID in Wales (2000-2021). Disease associations and temporal directionality were assessed, followed by spectral clustering to group shared trajectories. The population consisted of 52.3% males and 47.7% females, with an average of 4.5 conditions per patient. Males under 45 formed a single cluster dominated by neurological conditions (32.4%), while males above 45 had three clusters, the largest characterised circulatory (51.8%). Females under 45 formed one cluster with digestive conditions (24.6%) as most prevalent, while those aged 45 and older showed two clusters: one dominated by circulatory (34.1%), and the other by digestive (25.9%) and musculoskeletal (21.9%) system conditions. Mental illness, epilepsy, and reflux were common across groups. These clusters offer insights into disease progression in individuals with ID, informing targeted interventions and personalised healthcare strategies.

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