Clinical phenotypes of multimorbidity and their relationship with inappropriate polypharmacy in the active working population.
DOI:
https://doi.org/10.70577/42d8zj51Keywords:
multimorbidity, clinical phenotypes, working population, latent class analysis, logistic regression, LASSO, occupational health, occupational exposure.Abstract
Multimorbidity in the active working population represents a growing public health and occupational management challenge, as the coexistence of chronic conditions increases clinical complexity, symptom burden, and functional risk, ultimately affecting productivity, workplace safety, and healthcare utilization. In this context, the objective of the study was to identify clinical phenotypes of multimorbidity and analyze their association with sociodemographic and occupational determinants as a basis for risk stratification in occupational health. Methodologically, a quantitative, non-experimental, cross-sectional, explanatory design was applied, based on secondary data obtained from official state reports and national and international institutional sources. Clinical phenotypes were identified through latent class analysis, associations were estimated using multivariate logistic regression, and predictor prioritization was performed using LASSO regularization with cross-validation. The results revealed three differentiated phenotypes: low symptom burden (54%), musculoskeletal–mental (29%), and respiratory–mixed (17%). The respiratory phenotype showed statistically significant associations with occupational sector, female sex, age over 50 years, and chemical exposure. These findings demonstrate that multimorbidity among workers adopts structured patterns influenced by occupational determinants and that the integration of multivariate techniques and penalized models enhances analytical precision in identifying high-risk profiles, providing technical evidence to inform preventive strategies and surveillance programs in occupational settings.
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