Avaliação de risco para trajetórias longitudinais de fatores modificáveis ​​de estilo de vida na carga de doença renal crônica na China: um estudo de base populacional

ABSTRATO

Fundo: Doença renal crônica(DRC) é um importante contribuinte para a morbidade e mortalidade por doenças não transmissíveis. Nosso objetivo foi examinar as trajetórias longitudinais dos fatores de risco, estimar seu impacto na carga de DRC na China de 1991 a 2011 e projetar tendências nos próximos 20 anos.Métodos:Utilizamos dados de uma coorte da Pesquisa de Saúde e Nutrição da China e aplicamos o método comparativo de avaliação de risco para estimar onúmero de eventos de DRCatribuível a todos os níveis não ideais de cada fator de risco.Resultados:Em 2011, o tabagismo atual foi o principal fator individual atribuível à carga de DRC na China, responsável por 7,9 (95% conFiintervalo de confiança [IC], 7,5–8,3) milhões de casos de DRC com uma fração atribuível à população de 8,7% (IC 95%, 6.0–11.6), enquanto as taxas de tabagismo reduziram e podem ter atenuado o aumento da DRC. Triglicerídeos elevados (TG) e pressão arterial sistólica (PAS) elevada foram os principais fatores de risco metabólicos responsáveis ​​por 6,8 (IC 95%, 6,4–7,1) milhões e 5,8 (IC 95%, 5,5–6,1) milhões de casos atribuíveis à DRC, respectivamente. Além disso, o número de casos de DRC associados a índice de massa corporal (IMC) elevado, pressão arterial diastólica (PAD) elevada, glicemia plasmática elevada e colesterol de lipoproteína de alta densidade (HDL-C) baixo foi de 5,4 (IC 95%, 5,1).–5,6), 3,9 (IC 95%, 3,7–4,1), 3.0 (IC 95%, 2,8–3,1) e 2,6 (IC 95%, 2,5–2,8) milhões, respectivamente.Conclusões:O tabagismo atual, os TG elevados e a PAS elevada foram os três principais fatores de risco que contribuíram para a carga de DRC na China. Aumento do IMC, PAD, glicemia plasmática e diminuição do HDL-C também foram associados ao aumento da carga de DRC

Palavras-chave: doença renal crônica; estilo de vida; trajetórias longitudinais; avaliação comparativa de risco

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INTRODUÇÃO

Com o rápido desenvolvimento da economia social e a melhoria dos padrões de vida, o estilo de vida das pessoas está a mudar. Evidências crescentes sugerem que os estilos de vida desempenham um papel importante na prevenção e desenvolvimento de doenças não transmissíveis, especialmente diabetes, obesidade, síndrome metabólica, doenças cardiovasculares e tumores, que são fatores de risco para a ocorrência e desenvolvimento de doença renal crónica. (DRC). A DRC é um importante contribuinte para eventos cardiovasculares, morbidade e mortalidade, e esta doença tem sido um problema de saúde pública mundial. A prevalência global da DRC é de cerca de 8-16% e continua a aumentar dramaticamente.1 Em 2017, os casos globais de DRC em todos os estágios foram de 697,5 milhões e a prevalência da DRC em todas as idades aumentou 29,3% desde 1990. Além disso, a prevalência global da DRC aumentou 29,3% desde 1990. - a taxa de mortalidade por idade por DRC aumentou 41,5% entre 1990 e 2017.2 O Global Burden of Disease, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) classifica a DRC como a 12ª principal causa de morte entre 133 condições.3

A China é o maior país em desenvolvimento do mundo. Nas últimas quatro décadas, a China assistiu a rápidas transições demográficas e epidemiológicas, juntamente com uma urbanização e industrialização aceleradas, o que levou a uma mudança dramática na dieta dos padrões alimentares tradicionais para os ocidentais e a um declínio acentuado nos níveis de actividade física. Ocorreram e continuam transformações fundamentais na saúde da população em geral. Em 2017, a pressão arterial sistólica elevada (PAS), o tabagismo e a dieta rica em sódio estavam entre os três principais fatores de risco que contribuem para mortes e anos de vida ajustados por incapacidade (DALYs) na China.4 Yanping Li et al descobriram que níveis elevados de sangue pressão arterial, aumento do índice de massa corporal (IMC), diminuição da atividade física, tabagismo e fatores alimentares pouco saudáveis ​​contribuem para o fardo das doenças cardiovasculares e diabetes na China.5,6 Estudos anteriores demonstraram que a DRC é amplamente evitável e tratável: a adesão a hábitos saudáveis padrões alimentares, atividade física e não fumar foram associados a um menor risco de incidente de DRC.7–10 No entanto, não houve até agora uma estimativa abrangente das trajetórias longitudinais dos fatores de estilo de vida e da carga de DRC relacionada.

Portanto, usamos os dados de uma coorte aberta em andamento da Pesquisa de Saúde e Nutrição da China (CHNS)11 para descrever as tendências temporais dos fatores de risco de estilo de vida relacionados à DRC de 1991 a 2011 e estimar o número de casos de DRC atribuíveis a níveis subótimos de estes factores de risco, para avaliar as actuais políticas de saúde pública, fornecer orientações para a futura prevenção da DRC e promoção da saúde, e promover o plano China Saudável 2030.

MÉTODOS

Desenho do estudo e população Os dados foram derivados do CHNS, que foi um estudo longitudinal nacional que abrangeu nove províncias da China desde 1989 (representando 553 milhões de pessoas). Detalhes sobre o estudo do CHNS foram relatados noutro local.6 Resumidamente, o inquérito utiliza um processo de amostragem aleatória por conglomerados em múltiplas fases para seleccionar amostras tanto em áreas urbanas como rurais. Todos os membros do domicílio selecionado foram convidados a participar do estudo. A pesquisa foi aprovada pelos comitês de revisão institucional da Universidade da Carolina do Norte e do Instituto Nacional de Nutrição e Segurança Alimentar.

No presente estudo, incluímos oito rodadas de coleta de dados (1991, 1993, 1997, 2000, 2004, 2006, 2009 e 2011) e excluímos os participantes que estavam<18 years of age or pregnant at the time of the survey. Data are available at http:==www.cpc. unc.edu=projects=china.

As informações sobre características demográficas e fatores de estilo de vida foram obtidas por pessoal bem treinado, utilizando um questionário estruturado em cada onda. Altura, peso e pressão arterial foram medidos utilizando procedimentos padrão, e o IMC foi calculado como peso (kg) dividido pela altura ao quadrado (m2); a pressão arterial foi aferida três vezes, sendo utilizado o valor médio de três medidas. Indicadores laboratoriais, incluindo glicemia, triglicerídeos (TG) e colesterol de lipoproteína de alta densidade (HDL-C), foram medidos usando procedimentos laboratoriais padrão com métodos de glicose oxidase fenol 4- aminoantipirina peroxidase, glicerol fosfato oxidase-p aminofenazona e enzimática, respectivamente.

Seleção dos fatores de risco Nesta avaliação comparativa de risco, selecionamos os fatores de risco da DRC com base nos seguintes critérios: 1) evidências suficientes sugeriram uma associação com a DRC; 2) poderia ser intervencionado; 3) dados de exposição estavam disponíveis na população do estudo. Um total de sete fatores foram incluídos: PAS elevada, pressão arterial diastólica (PAD) elevada, IMC elevado, tabagismo atual, TG elevado, glicemia elevada e HDL-C baixo. Como apenas uma medição de indicadores sanguíneos estava disponível, incluímos os sete fatores de risco para a estimativa da carga de DRC em 2011 e quatro fatores não sanguíneos para análise de tendência temporal.

Casos de DRC Extraímos a prevalência com um intervalo de confiança (IC) correspondente de 95% da DRC chinesa em 2010 de um artigo publicado abrangendo 47.204 participantes.12 O total de casos de DRC foi obtido multiplicando a prevalência de DRC pelo número da população de acordo com a população de 2010 censo na China.

Estimativa de carga atribuível

Os riscos relativos (RR) dos fatores de risco para DRC foram extraídos das mais recentes revisões ou meta-análises de alta qualidade na China. Quando indisponível, expandimos o escopo para a Ásia ou outras regiões.

Para avaliar a proporção de casos de DRC atribuíveis a níveis não ideais de exposição, utilizamos a distribuição teórica de exposição ao risco mínimo (TMRED). Na estrutura comparativa de avaliação de risco, a carga da doença atribuível aos fatores de risco é calculada com base em uma distribuição alternativa (contrafactual) de exposição, denominada TMRED.13,14 No presente estudo, o TMRED para o tabagismo atual foi não fumar. Para os outros seis fatores de risco, cuja exposição zero era impossível, o TMRED foi definido pelos níveis de menor risco em estudos epidemiológicos. O TMRED e as fontes de RR dos fatores de risco incluídos são mostrados na Tabela 1. Para exposição categórica, calculamos a carga atribuível de acordo com a seguinte fórmula, onde a fração atribuível à população (PAF) Pi é a fração da população na categoria de exposição i, RRi é o RR para a categoria de exposição i e n é o número de categorias de exposição.

Para exposição contínua, calculamos a carga atribuível de acordo com a seguinte fórmula, onde RR(x) é o RR no nível de exposição x, P1 (x) é a distribuição populacional da exposição, P2 (x) é a distribuição contrafactual do mínimo teórico exposição ao risco e m é o nível máximo de exposição.

Tabela 1. Fontes e magnitudes dos RR para os efeitos da DRC

Análise estatística

A média e o erro padrão (EP) ou porcentagem de cada fator de risco foram calculados por idade, sexo e residência em cada onda, e um modelo linear misto geral foi usado para calcular médias ajustadas por covariáveis ​​com ajuste para idade, sexo, residência, educação, ocupação e províncias. Para avaliar as tendências temporais de cada fator de risco, o ano de cada onda foi incluído no modelo como variável pontuada.

Padronizamos a distribuição geral de cada fator de risco nas classificações conjuntas de idade, sexo e residência em cada onda usando dados do Censo Populacional Chinês de 2010 como referência. O número de casos de DRC atribuíveis a cada fator de risco foi calculado multiplicando-se seu PAF pelo total de casos de DRC. A previsão de tendências futuras de quatro fatores de risco (PAS, PAD, IMC, tabagismo atual) para 2013–2031 foi realizada usando um modelo de efeitos aleatórios dentro de cada estrato de idade, sexo e residência entre participantes que completaram pelo menos três pesquisas durante 1991– 2011. Realizamos a análise utilizando o SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, NC, EUA).