Introdução: as doenças crônicas não-transmissíveis (dcnts) tais como: doença cardíaca, acidente vascular encefálico (ave), câncer, doenças respiratórias crônicas e diabetes causam 60% do total de mortes no mundo. com o envelhecimento, o número de dcnts em um mesmo indivíduo tende a aumentar. pouco se sabe sobre a epidemiologia da multimorbidade no brasil. o conhecimento de como estas doenças se agrupam (clusters) e se associam (networking) ainda é escasso, não apenas no brasil mas em todo o mundo. objetivo: identificar clusters de multimorbidade em adultos com idade igual ou superior a 40 anos. métodos: este é um estudo de base populacional (respira floripa) representativo dos moradores da cidade de florianópolis com idade ? 40 anos, cuja metodologia foi baseada na do projeto latino-americano de investigação em obstrução pulmonar (estudo platino). os instrumentos de avaliação utilizados no estudo compreenderam entrevista domiciliar, medidas antropométricas e espirometria. a investigação de morbidades foi realizada por autorrelato e verificação do tratamento em uso (has, doença cardíaca, diabetes, gastrite/refluxo/úlcera, asma, hipotireoidismo e ave), confirmação durante o estudo (dpoc e obesidade), ou rastreamento (sintomas de depressão). resultados: a prevalência de multimorbidade na população estudada (n=1059) foi de 51,0% [ic95%(49,9-54,0)]. indivíduos com multimorbidade foram predominantemente do sexo feminino (64,4 vs. 36,6%, p<0,001), mais velhos (80,0 vs. 64,9%, com idade ? 60 anos, p<0,001), com nível de escolaridade menor (49,1 vs. 35,3%, p<0,001, com escolaridade ? 8 anos). além disso, mais frequentemente foram obesos, fumantes ou ex-fumantes, e com maior carga tabágica. a análise multivariada mostrou que os fatores associados à multimorbidade foram ter idade ? 60 anos vs.40-49 anos [rp=1,4 ic de 95% (1,2 – 1,6), p=0,001], ter imc ? 30 vs. < 25 [rp=1,4 ic de 95% (1,2 – 1,6), p<0,001 e tabagismo. a clusterização de multimorbidade permitiu a identificação de quatro clusters diferentes denominados: paucimorbidade, cardiovascular, heterogêneo e obesidade. foram observadas diferenças significativas entre estes clusters incluindo faixa etária, escolaridade, imc, prevalência de multimorbidade e tipo de morbidades mais comuns. o networking de morbidades ocorreu em todos os clusters tendo sido mais importante nos clusters cardiovascular e heterogêneo. o impacto da multimorbidade na percepção do estado de saúde, em cada cluster, acompanhou a prevalência de multimorbidade e o networking de morbidades dentro do cluster. em decorrência, este impacto foi maior no clustercardiovascular, e mínimo no cluster paucimorbidade. conclusão: estes resultados mostram que a análise de cluster e do networking de morbidades pode ser utilizada em estudos de base populacional. estudos desta natureza podem servir para projetos destinados à melhora da gestão em saúde, e à investigação do prognostico e sobrevida de pacientes.