Home

Comorbititeitsclusters

Comorbititeitsclusters zijn samenhangende patronen van co‑morbiditeit in een populatie, waarbij bepaalde aandoeningen vaker tegelijk voorkomen dan op basis van toeval wordt verwacht. Ze geven inzicht in hoe ziektes elkaar beïnvloeden en vormen een basis voor risicostratificatie, zorgplanning en de ontwikkeling van geïntegreerde behandelpaden. In Nederlandse bronnen wordt meestal gesproken van comorbiditeitsclusters;Variatie in spelling kan voorkomen, maar de betekenis är dezelfde.

Identificatie van comorbititeitsclusters gebeurt doorgaans met statistische en netwerkgebaseerde methoden op grote datasets zoals elektronische patiëntendossiers,

Toepassingen van comorbititeitsclusters omvatten het verbeteren van prognose en risico-inschatting, het ontwikkelen van geïntegreerde zorgpaden en

Beperkingen en uitdagingen zijn onder meer datakwaliteit en coderingsbias, variatie tussen zorgsystemen en populaties, en de

Veelvoorkomende voorbeelden zijn metabole clusters (diabetes, hypertensie, dyslipidemie, obesitas) en cardio‑metabole clusters vaak gepaard met pijn-

zorgclaims
en
cohortgegevens.
Veelgebruikte
benaderingen
zijn
clusteranalyse,
latent
class
analysis
en
netwerkanalyse,
soms
aangevuld
met
multivariate
regressie
en
probabilistische
modellen.
De
resultaten
zijn
vaak
afhankelijk
van
de
populatie
en
de
meetperiode
en
vereisen
externe
validatie.
het
informeren
van
prioriteiten
in
gezondheidszorg
en
financiering.
Ze
helpen
bij
het
identificeren
van
subgroepen
die
baat
hebben
van
gecombineerde
interventies
en
kunnen
wijzen
op
onderliggende
gedeelde
etiologie
of
sociale
determinanten.
veranderlijkheid
van
patronen
over
tijd.
Interpretatie
vereist
voorzichtigheid:
sommige
clusters
kunnen
statistische
artefacten
zijn
en
moeten
extern
gevalideerd
worden.
en
mentale
gezondheidsrelaties;
de
specifieke
clusters
hangen
af
van
leeftijd,
geslacht,
populatie
en
meetperiode.