De invloed van multimorbiditeit op het cognitief functioneren

Inleiding

Multimorbiditeit, het hebben van twee of meer chronische ziekten tegelijkertijd,1 zal door de vergrijzing van de bevolking en de toenemende levensduur in de toekomst vaker voorkomen. In Nederland is ruim 30 procent van de mensen gediagnosticeerd met twee of meer chronische ziekten.2 De prevalentie van multimorbiditeit neemt toe met de leeftijd3 en is hoger bij vrouwen dan bij mannen.2 Patiënten met multimorbiditeit stellen de huisarts voor verschillende uitdagingen.4 Zo kan multimorbiditeit de identificatie van nieuwe chronische ziekten bemoeilijken en kan het voorkomen dat de patiënt conflicterende medicatie krijgt voorgeschreven. Gedurende de laatste decennia is er veel onderzoek verricht naar de relatie tussen chronische ziekten en het cognitief functioneren. Verscheidene ziekten, zoals diabetes mellitus en atherosclerose, heeft men al in verband gebracht met een achteruitgang in het cognitief functioneren.5 Eerder onderzoek beperkte zich vooral tot de relatie tussen een chronische aandoening en het cognitief functioneren, en men besteedde nauwelijks aandacht aan multimorbiditeit. Daarnaast is het onderzoek naar de relatie tussen multimorbiditeit en het cognitief functioneren veelal gebaseerd op onderzoek in intramurale populaties, zoals verzorgingstehuizen en ziekenhuizen.6,7 De resultaten van deze onderzoeken zijn uiteraard niet representatief voor de huisartsenpraktijk.4 Omdat de prevalentie en incidentie van zowel multimorbiditeit als cognitieve achteruitgang toenemen met het ouder worden, is het belangrijk om de associatie tussen beide factoren te onderzoeken. Met dit onderzoek wilden we de relatie vaststellen tussen multimorbiditeit en het cognitief functioneren in een populatie uit de huisartsenpraktijk. De resultaten kunnen inzicht verschaffen in het negatieve effect van chronische ziekten en combinaties van ziekten (multimorbiditeit) op het cognitief functioneren. Hierdoor kunnen we vaststellen of en zo ja, welke chronische ziekten in het bijzonder gebaat zijn bij adequaat ziektemanagement, waarmee we cognitieve achteruitgang, mede veroorzaakt door multimorbiditeit, kunnen stoppen of zelfs voorkomen.

Methode

Voor dit onderzoek maakten we gebruik van twee grote gegevensbestanden: de Maastricht Aging Study (MAAS) en het RegistratieNet Huisartspraktijken (RNH). Het wetenschappelijk doel van de MAAS is het in kaart brengen van de determinanten van normale cognitieve veroudering.8 Het RNH bevat de demografische en gezondheidsinformatie van meer dan 120.000 patiënten, uit 21 huisartsenpraktijken in Zuid-Limburg. Gedetailleerde informatie over de onderzoeksopzet is elders te vinden.9

Maastricht Aging Study (MAAS)

In 1992 kregen meer dan tienduizend patiënten uit het RNH het verzoek om deel te nemen aan de MAAS, van wie er 4490 bereid waren om mee te doen aan dit longitudinale onderzoek. Na telefonische screening werden 4189 personen geschikt bevonden voor deelname en selecteerde men random 1823 personen in de leeftijd van 24 tot 81 jaar voor uiteindelijke deelname. Ons onderzoek is gebaseerd op drie meetmomenten in de MAAS: de baselinemeting, en een 6 en 12 jaars follow-up.

RegistratieNet Huisartspraktijken (RNH)

De medische gegevens van de MAAS-deelnemers op baseline, op 6 en 12 jaar follow-up waren gebaseerd op de gezondheidsinformatie van het RNH. Op baseline waren de RNH-gegevens beschikbaar voor 1763 MAAS-deelnemers. Het RNH heeft als centrale doelstelling het opbouwen van een geautomatiseerd en geanonimiseerd patiëntensteekproefkader met een verzameling patiëntachtergrondvariabelen en relevante gezondheidsproblemen ten behoeve van wetenschappelijk onderzoek, onderwijs en gezondheidszorg. Men registreert de diagnoses met behulp van de International Classification of Health in Primary Care (ICPC).10 Sociodemografische patiëntkarakteristieken in voorafgaande onderzoeken die gebaseerd zijn op het RNH bleken representatief te zijn voor de Nederlandse populatie.11

Afhankelijke variabelen

We gebruikten twee representatieve neuropsychologische taken om de geheugenfunctie en de informatieverwerkingssnelheid vast te stellen op de drie meetmomenten in de MAAS: de 15-Woordenleertaak12 en de Letter-cijfersubstitutietaak.13

15-Woordenleertaak

Verbaal geheugen hebben we met behulp van een woordenleertaak gemeten, waarbij degene die de taak afneemt vijftien ongerelateerde woorden stuk voor stuk laat zien. De deelnemer moet zo veel mogelijk woorden onthouden en opzeggen (ongeacht de woordvolgorde). Dit wordt vijf keer herhaald. Twintig minuten na de laatste opgave moet de deelnemer laten zien hoeveel woorden hij nog weet (uitgestelde herinnering). De score op de uitgestelde herinneringstaak (lopend van 0 tot 15) gebruiken we als uitkomstmaat voor het verbaal geheugen.

Letter-cijfersubstitutietaak

Met deze taak hebben we de informatieverwerkingssnelheid onder tijdsdruk gemeten. Degene die de taak afneemt legt een blad met letters voor aan de deelnemer. Elke letter is verbonden met een cijfer, lopend van 1 tot 9. De deelnemer moet in 90 seconden zo veel mogelijk cijfers aan de letters verbinden. Het totale aantal correct ingevulde cijfers gebruiken we als uitkomstmaat voor de informatieverwerkingssnelheid.

Onafhankelijke variabelen

Op grond van eerder onderzoek en klinische ervaring selecteerden we 96 veel voorkomende chronische ziekten.14 Om het aantal onafhankelijke voorspellers te beperken groepeerden we de 96 chronische ziekten in 23 ziekteclusters (zie tabel 1). De ziekten van iemand met multimorbiditeit konden tot verschillende ziekteclusters behoren. Daarnaast kon een persoon ook verschillende ziekten hebben die tot hetzelfde cluster behoren. We namen tijd in jaren sinds de diagnose van de chronische ziekte mee, zodat we rekening konden houden met de ziekteduur. Als een persoon gediagnosticeerd was met verschillende chronische ziekten, gebruikten we de diagnosedatum van de eerste chronische ziekte. De referentiegroep bestond uit gezonde mensen die niet waren gediagnosticeerd met een of meer van de 96 ziekten.

Potentiële covariabelen

We namen de volgende potentiële covariabelen in het model mee: leeftijd, geslacht, opleiding (in drie niveaus: laag, midden en hoog),15 actueel rookgedrag (ja/nee), alcoholconsumptie (aantal dagen per week), woonsituatie (woont met familie, woont alleen, woont in verzorgingstehuis/commune) en depressieve klachten (gemeten met de subschaal ‘depressie’ van de SCL-90). De totale ziektescore van een persoon (in zeven categorieën, lopend van geen ziekte tot zes of meer ziekten) definieerden we als het totale aantal gediagnosticeerde ziekten bij een persoon. De totale clusterscore (in zeven categorieën, lopend van geen cluster tot zes of meer clusters) definieerden we als het totale aantal ziekteclusters waaraan men de ziekten van een persoon kon toeschrijven.

Statistische analyse

Omdat we de (on)afhankelijke variabelen drie keer hebben gemeten, hebben we de gegevens aan de hand van Linear Mixed Models geanalyseerd.16 We namen een covariabele in het analytisch model op als er een significante relatie bestond met de uitkomstmaat (p &lt 0,05). De covariabelen totale ziektescore en totale clusterscore lieten een sterke correlatie zien (r = 0,95; p &lt 0,001), daarom namen we beide variabelen nooit samen in een model op. Het effect van elk cluster op de twee cognitieve uitkomstmaten evalueerden we in aparte univariate analyses. Veelvoorkomende chronische ziekteclusters die in de univariate analyses een significant effect op het cognitief functioneren vertoonden, selecteerden we om hun effect in een multivariaat model te toetsen. We maakten geen verdere analyse van alle andere clusters. Clusters die in de multivariate analyses ook een significant effect op het cognitief functioneren vertoonden, selecteerden we om het effect van specifieke combinaties van twee ziekteclusters (multimorbiditeit) op het cognitief functioneren te onderzoeken. Dit deden we door middel van ‘ziekte × ziekte’-interacties. Alle gegevens analyseerden we met behulp van het programma SPSS 16.0 voor Windows.

Resultaten

Tabel 2 geeft een overzicht van de onderzoekspopulatie. Meer dan 55% van de patiënten had twee of meer chronische ziekten. Een hogere opleiding bleek significant gerelateerd aan een beter functioneren op de twee cognitieve taken (beide p &lt 0,001). Een hogere leeftijd had een negatieve invloed op zowel de geheugentaak als de informatieverwerkingssnelheidstaak (beide p &lt 0,001). Vrouwen scoorden significant beter dan mannen op de twee cognitieve taken (respectievelijk p &lt 0,001 voor verbaal geheugen en p = 0,002 voor informatieverwerkingssnelheid). Depressieve klachten waren geassocieerd met een afname in verbaal geheugen (p = 0,013) en informatieverwerkingssnelheid (p &lt 0,001). Het totale aantal ziekten en het totale aantal ziekteclusters vertoonden geen significant effect op de twee cognitieve uitkomstmaten. Veel ziekteclusters bleken significant gerelateerd te zijn aan zowel verbaal geheugen als informatieverwerkingssnelheid (tabel 3). We selecteerden zeven ziekteclusters, gebaseerd op prevalentie en significante bijdrage aan de eerste analyses. Aan de hand daarvan wilden we met behulp van een multivariate analyse het effect van deze ziekteclusters op het cognitief functioneren bekijken. Hiervoor voegden we de clusters ischemische aandoeningen en cardiovasculaire ziekten samen tot een cluster ‘hart- en vaatziekten’. Alleen de ziekteclusters hart- en vaatziekten en maligniteiten hadden in de multivariate analyse een significant effect op het verbaal geheugen. Daarom evalueerden we in een univariate analyse alleen het effect van deze ziekteclustercombinatie (dat wil zeggen hart- en vaatziekten × maligniteiten) op het verbaal geheugen. De ziekteclusters cerebrovasculaire aandoeningen, hartaandoeningen, maligniteiten en aandoeningen aan het bewegingsapparaat waren alle vier significant gerelateerd aan informatieverwerkingssnelheid. Het effect van zes combinaties van steeds twee ziekteclusters op de informatieverwerkingssnelheid evalueerden we daarom in zes aparte univariate analyses (dat wil zeggen multimorbiditeit = ziektecluster × ziektecluster; tabel 3).

Beschouwing

Ons onderzoek is voor zover wij weten het eerste dat de invloed van multimorbiditeit op het cognitief functioneren in kaart brengt. Gegeven de prevalentie van 55,2% concluderen wij dat multimorbiditeit een veelvoorkomend probleem is in de huisartsenpraktijk. Veel ziekteclusters blijken een negatief effect te hebben op het cognitief functioneren, wat kan wijzen op een onderliggend pathofysiologisch mechanisme dat bijvoorbeeld gerelateerd is aan een genetische predispositie en aan inflammatoire of immunologische processen. De huidige gezondheidszorg kenmerkt zich in toenemende mate door een ziektespecifieke benadering.17 Onze resultaten pleiten voor een integrale benadering van chronische ziekten, waarin de patiënt met multimorbiditeit een prominente plek verdient. Alleen de ziekteclustercombinatie (dat wil zeggen ziektecluster × ziektecluster) maligniteiten en aandoeningen aan het bewegingsapparaat vertoonde een significant negatief effect op het cognitief functioneren. Kortom, patiënten die lijden aan een maligniteit en aan een aandoening van het bewegingsapparaat, vertonen na twaalf jaar een grotere cognitieve achteruitgang dan gezonde mensen. De resultaten laten dan ook zien dat multimorbiditeit minder sterk gerelateerd is aan een achteruitgang in het cognitief functioneren dan we verwachtten. Anders dan eerder onderzoek vonden wij geen significante relatie tussen het totaal aantal ziekten waaraan een persoon lijdt en achteruitgang van het cognitief functioneren. Dit kan komen doordat we de 96 chronische ziekten in 23 ziekteclusters hebben gegroepeerd: mogelijk hebben niet alle chronische ziekten in een cluster een in omvang vergelijkbaar effect op het cognitief functioneren. Door het ontbreken van een effect van een ziekte in een bepaald cluster kan het significante effect van een andere ziekte in dat cluster onzichtbaar worden.

Conclusie

Ondanks het feit dat de effecten klein zijn in een gezonde populatie, wijzen de resultaten van ons onderzoek erop dat chronische ziekten kunnen bijdragen aan een achteruitgang in het cognitief functioneren. Als we de relatie tussen zeldzame combinaties van ziekteclusters en cognitief functioneren willen bekijken, is echter een grotere onderzoekspopulatie nodig. Omdat multimorbiditeit in de huisartsenpraktijk eerder uitzondering is dan regel, bevelen we aan om nader longitudinaal onderzoek te doen naar de invloed van multimorbiditeit op het cognitief functioneren, met bijzondere aandacht voor specifieke ziektecombinaties.