RESUMO
Idosos possuem múltiplos diagnósticos com padrões de similaridade que podem ser analisados pela teoria das redes complexas. Distúrbios crônicos com repercussões na capacidade funcional tendem aumentar em número e gravidade nesses indivíduos, sendo necessária análise integrada para compreender a relação entre envelhecimento e multimorbidades. OBJETIVO: Analisar os padrões de interação entre as doenças que acometem idosos de um centro de referência. MATERIAIS E MÉTODOS: Foram coletados dados clínicos e doenças diagnosticadas em 2973 prontuários de idosos cadastrados de um centro de referência de atenção à saúde do idoso. As doenças foram consideradas nós da rede e os idosos as arestas de modo não direcionada. O peso das arestas correspondiam à quantidade de idosos com duas doenças simultaneamente. Através do software Gephi (versão 0.9.2) foram analisados grau de conectividade entre as doenças (grau de entrada), interação das doenças em sugbrupos (Comunity), doenças mais influentes (Hubs) e doenças que atuam como pontes entre duas ou mais comunidades. RESULTADOS: Foram identificados 30 nós (doenças) e 433 arestas com pesos distintos de acordo com a quantidade de idosos, e 3 comunidades onde o grau de conectividade é maior entre si. A Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS) apresentou-se como o Hub de maior influência na rede. CONCLUSÃO: A construção da rede complexa mapeou as doenças e a influência na assistência ao idoso. Informações relevantes para os gestores locais, na busca de intervenções efetivas no serviço que visem contribuir para prevenção das principais comorbidades e auxiliar na independência funcional dos pacientes.
Elderly people have multiple diagnoses with similar patterns that can be analyzed by the theory of complex networks. Chronic disorders with repercussions on functional capacity tend to increase in number and severity in these individuals, requiring an integrated analysis to understand the relationship between aging and multimorbidities. OBJECTIVE: To analyze patterns of interaction between diseases that affect elderly people in a reference center. MATERIALS AND METHODS: Clinical data and diagnosed diseases were collected from 2973 medical records of elderly people registered at a reference center for elderly health care. Diseases were considered nodes in the network and the elderly were considered to be rough edges. The weight of the edges corresponded to the number of elderly people with two diseases simultaneously. Through the Gephi software (version 0.9.2), the degree of connectivity between diseases (degree of entry), the interaction of diseases in subgroups (Community), most influential diseases (Hubs), and diseases that act as bridges between two or more communities were analyzed. RESULTS: 30 nodes (diseases) and 433 edges with different weights were identified according to the number of elderly people, and 3 communities where the degree of connectivity is greater among themselves. Systemic Arterial Hypertension (SAH) was the most influential hub in the network. CONCLUSION: The construction of the complex network mapped diseases and the influence on care for the elderly. Relevant information for local managers, in search of effective interventions in the service that aims to contribute to the prevention of the main comorbidities and assist in the functional independence of patients.