Траектории состояния здоровья и их связь с риском когнитивных нарушений среди пожилых людей: выводы национального проспективного когортного исследования | БМК Медицина

Дизайн исследования и участники

Мы использовали когортные данные HRS, национального репрезентативного продольного опроса взрослых в возрасте 50 лет и старше в США. [17, 18]. HRS собрала информацию о демографии, социально-экономическом статусе, физическом и психическом здоровье и многом другом. Более подробную информацию о структуре выборки и процедурах можно найти в профиле когорты. [17]. Стандартизированные и валидированные показатели нарушений сна, депрессивных симптомов и функциональных ограничений обеспечили надежность и достоверность исследования HRS. Отчетность об этом исследовании соответствует рекомендациям по усилению отчетности об наблюдательных исследованиях в эпидемиологии.

В наше исследование вошли участники, у которых не были явно диагностированы когнитивные нарушения, деменция или болезнь Альцгеймера, но которые имели данные о состоянии сна, депрессивном статусе, функциональных ограничениях и мультиморбидном статусе на четырех этапах обследования в 2002, 2004, 2006 и 2010 годах. Мы использовали эти данные для определения 8-летней траектории нарушений сна, депрессивных симптомов, функциональных ограничений и мультиморбидного статуса. Участники наблюдались на предмет когнитивных нарушений до 2018 года, при этом оценка проводилась каждые 2 года. В этом исследовании использовались данные четырех оценок участников для построения моделей траекторий для различных состояний здоровья. На исходном уровне в исследование было включено в общей сложности 23 212 участников в возрасте 60 лет и старше. После исключения 329 участников с болезнью Альцгеймера и тех, кому не хватало информации о болезни Альцгеймера (н = 14 447), 366 участников с деменцией и 2150 участников с когнитивными нарушениями до 2010 года, далее мы исключили 710 участников без достаточной информации о нарушениях сна, 294 участника без достаточной информации о депрессивных симптомах и 506 участников без достаточной информации о мультиморбидном статусе, как а также те, у кого отсутствует информация о ковариатах (н= 91). Наконец, мы включили в это когортное исследование 4319 участников (рис. 1).

HRS получил одобрение Институционального наблюдательного совета Мичиганского университета (протокол IRB: HUM00061128). Все участники предоставили устное информированное согласие.

Оценка нарушений сна, депрессивных симптомов, функциональных ограничений и мультиморбидного статуса.

Нарушения сна оценивались с использованием модифицированной версии шкалы сна Дженкинса, которая продемонстрировала хорошую надежность (альфа Кронбаха) не менее 0,7. [19]. Были рассмотрены четыре пункта, в том числе трудности с засыпанием, трудности с засыпанием, слишком раннее пробуждение ночью и ощущение отдохнувшего при утреннем пробуждении. Участникам было предложено оценить свои ответы по шкале от 1 до 3: «1 = редко или никогда», «2 = иногда» и «3 = большую часть времени». После обратного кодирования последнего пункта баллы суммировались, в результате чего общий балл варьировался от 3 до 12. [20]. Более высокий балл указывает на более высокий уровень нарушений сна. [20].

Депрессивные симптомы оценивались с помощью шкалы Центров эпидемиологических исследований депрессии (CES-D), состоящей из 8 пунктов, которая измеряла частоту чувств по восьми дихотомическим пунктам за последнюю неделю, включая «депрессия», «все было с усилием», «счастливый». », «жизнь была приятной», «грустной» и «невозможно было двигаться вперед» [21, 22]. Мы перекодировали пункты «счастливый» и «жизнь была приятной», а затем просуммировали все пункты. Суммарные баллы варьировались от 0 до 8, причем более высокие баллы указывают на более тяжелые симптомы депрессии.

Функциональные ограничения оценивались с использованием показателей повседневной активности (ADL) и IADL соответственно. Ограничения ADL оценивались в шести видах повседневной жизни, включая ходьбу по комнате, одевание, купание, прием пищи, вставание с постели и пользование туалетом. [23]. Ограничения IADL оценивались в пяти инструментальных действиях повседневной жизни, которые включали использование телефона, управление деньгами, прием лекарств, покупку продуктов и приготовление горячей еды. [23]. Если респондент сообщал об отсутствии трудностей с заданием, ему присваивался код 0. Если он сообщал о трудности, ему присваивался код 1. ADL варьировались от 0 до 6, а IADL варьировались от 0 до 5, при этом более высокие баллы указывали на большие ограничения ADL и Ограничения IADL.

Статус мультиморбидности оценивался путем расчета суммы баллов 8 состояний, диагностированных врачом по самооценке: диабет 2 типа, инсульт, гипертония, болезни сердца, хронические заболевания легких, артрит, психологические заболевания и рак. [23].

Оценка когнитивных нарушений

Когнитивную функцию оценивали на каждой волне опроса с использованием 27-балльной когнитивной шкалы HRS. Эта шкала состояла из немедленного и отсроченного свободного вспоминания 10 существительных для оценки памяти, вычитания последовательных семерок для оценки рабочей памяти и обратного счета для оценки скорости умственной обработки. [19, 24]. Суммарные баллы варьировались от 0 до 27, при этом балл 11 или меньше указывает на когнитивные нарушения. [23, 24].

Ковариаты

Мы оценили ковариаты, используя информацию исследования 2010 года. Следующие показатели включают возраст (< 70 лет, 70 ~ 79 лет, ≥ 80 лет), пол (женский, мужской), уровень образования (ниже средней школы, средней школы или степени младшего специалиста, степень колледжа или младшего специалиста, степень колледжа или выше), семейное положение (женат, неженат), место жительства (сельское, городское), общий доход от благосостояния (самый низкий квартиль, 2-й квартиль, 3-й квартиль, высший квартиль), индекс массы тела (ИМТ; недостаточный вес, нормальный, ожирение, избыточный вес) [25]учитывались физическая активность (нет, да), употребление алкоголя (нет, да) и курение (нет, да).

статистический анализ

Мы использовали модели траекторий скрытых классов (LCTM) для определения траекторий нарушений сна, депрессивных симптомов, ограничений ADL, ограничений IADL и статуса мультиморбидности с течением времени. [12]. LCTM, как модель конечной смеси, может идентифицировать скрытые классы людей, у которых наблюдается одинаковое прогрессирование детерминанты с течением времени или с возрастом. [12]. В наших моделях использовались полиномы второго порядка и рассчитывались апостериорные вероятности для каждой траектории с учетом возраста. Каждому участнику была назначена траектория с наибольшей вероятностью. Наилучшее количество траекторий было выбрано на основе минимального байесовского информационного критерия (BIC), обеспечивая при этом апостериорные вероятности по классам (> 0,70) и размеру класса (≥ 2% населения). Для облегчения интерпретации мы присваивали траекториям метки на основе их смоделированных графических закономерностей.

Для оценки риска когнитивных нарушений дату четвертого обследования (2010 г.) считали нулевым временем для модели выживания. Время до события (когнитивные нарушения) определялось следующим образом: участники наблюдались с даты начала анализа выживаемости (2010 г.) и подвергались цензуре в день когнитивных нарушений, смерти или потери для наблюдения. Участники подвергались цензуре в день, когда их в последний раз видели или с ними связывались, когда они были потеряны для дальнейшего наблюдения. После оценки соблюдения допущения о пропорциональных рисках путем построения графика сглаженных остатков Шенфельда в зависимости от времени нарушений этого предположения не выявлено. Отношение рисков (HR) когнитивных нарушений рассчитывалось с использованием моделей пропорциональных рисков Кокса на основе заданной траектории. Для всех анализов мы использовали три модели: модель 1 была одномерной моделью; модель 2 с поправкой на возраст, пол, уровень образования, семейное положение, место жительства, общий доход от благосостояния, ИМТ, сообщаемый самостоятельно, физическую активность, употребление алкоголя и курение; а модель 3 представляла собой полную модель, в которую были добавлены все траектории. Более того, учитывая, что хронические заболевания могут нарушать как функциональную независимость, так и когнитивные способности, мы дополнительно скорректировали различные заболевания, включая сердечно-сосудистые заболевания (инсульт, гипертония, болезни сердца) и другие заболевания (диабет 2 типа, хронические заболевания легких, артрит, психологические заболевания, и рак), чтобы проверить надежность результатов.

Мы провели анализ подгрупп на основе возраста, пола, уровня образования, семейного положения, места жительства, общего дохода, ИМТ, сообщаемого самими участниками, физической активности, употребления алкоголя, курения и всех траекторий. Чтобы полностью изучить совокупное влияние этих переменных, мы выбрали значимые траектории риска и рассчитали их общие баллы. Затем мы наблюдали влияние общего количества баллов на результат. Все анализы проводились с использованием программного обеспечения R версии 4.2.1 для Windows. Двусторонний пзначения менее 0,05 считались статистически значимыми.