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Como as pessoas estimam o impacto do tabagismo em sua mortalidade?

Como as pessoas estimam o impacto do tabagismo em sua mortalidade?

Estou trabalhando em um projeto que analisa como as informações sobre a saúde de uma pessoa afetam as decisões de fumar. Tenho formação econômica e não estou familiarizado com a literatura de psicologia. Então, minhas perguntas são:

  1. Quão precisas são as pessoas na estimativa de seu risco de mortalidade?
  2. Quão bem as pessoas podem estimar o impacto do tabagismo em sua mortalidade?
  3. Como as novas informações sobre o estado de saúde mudam a crença das pessoas sobre sua mortalidade e o impacto do fumo em sua mortalidade?

"Quão precisas são as pessoas ao estimar seu risco de mortalidade?" "Quão bem as pessoas podem estimar o impacto do fumo em sua mortalidade?" (Eu agrupei estes.)

Nem um pouco preciso. Um problema com sua pergunta é que a precisão de prever / estimar o risco é difícil de fazer sem o resultado real: se um fumante prevê que terá câncer e o desenvolver, isso é 100% de precisão. (Veja [1] e [2].)

Muitos estudos mostram que os fumantes subestimam seus risco relativo de todos os transtornos relacionados ao tabagismo (incluindo câncer, doenças cardíacas, infecções pulmonares crônicas, etc.) em comparação com não fumantes. Além disso, os fumantes acreditam ter um risco menor de desenvolver câncer de pulmão do que o fumante médio. Isso foi rotulado por alguns como “otimismo irreal”. [1][2]

Juntos, os dados acumulados demonstram de forma convincente que os fumantes têm uma compreensão muito imperfeita dos riscos do tabagismo e das estatísticas de risco em geral. Além disso, independentemente do que reconheçam sobre os riscos enfrentados por outros fumantes, eles acreditam que seu próprio risco é menor. Dadas as evidências acumuladas, o argumento de que as pessoas começam a fumar ou continuam a fumar com conhecimento adequado dos riscos potenciais parece indefensável. [2]

Os fumantes reagem comportamentalmente às más notícias. Em um estudo com fumantes que receberam tomografias computadorizadas espirais anuais x 3, 48% dos fumantes pararam após três varreduras anormais; 28,0% desistiu após duas varreduras anormais; 24,2% desistem depois uma varredura anormal (em comparação com 19,8% sem telas anormais).[3] Um estudo posterior maior (o Danish Lung Cancer Screening Trial [DLCST]) confirmou que as taxas de abandono foram maiores e a taxa de recaída menor entre os indivíduos com resultados iniciais de TC que necessitaram de uma nova varredura 3 meses depois.[4]

Em relação a outras formas de "más notícias", o efeito foi menos pronunciado:

Dos quinze estudos incluídos, apenas dois detectaram um efeito significativo da intervenção. A espirometria combinada com uma interpretação dos resultados em termos de 'idade pulmonar' teve um efeito significativo em um único ensaio de boa qualidade, mas a evidência não é ideal. Um ensaio de triagem de placa carotídea usando ultrassom também detectou um efeito significativo, mas um segundo estudo maior de um mecanismo de feedback semelhante não detectou evidências de um efeito. Apenas dois pares de estudos foram semelhantes o suficiente em termos de recrutamento, ambiente e intervenção para permitir meta-análises; nenhum deles encontrou evidência de um efeito. Evidências de qualidade mista não apóiam a hipótese de que outros tipos de avaliação de risco biomédico aumentem a cessação do tabagismo em comparação ao tratamento padrão. Não há evidências suficientes para avaliar a hipótese de que vários tipos de avaliação são mais eficazes do que formas únicas de avaliação.[5]

Espero que isso seja o suficiente para você começar.

[1] Otimismo irreal dos fumantes sobre seu risco, N D Weinstein et. al., Tob Control 2005; 14: 55-59 doi: 10.1136 / tc.2004.008375
[2] Riscos percebidos de doenças cardíacas e câncer entre fumantes de cigarro, Ayanian JZ, JAMA. 17 de março de 1999; 281 (11): 1019-21.
[3] Relação entre a cessação do tabagismo e o recebimento dos resultados de três tomografias computadorizadas de tórax em espiral para rastreamento de carcinoma de pulmão, CO Townsend et. al., Câncer. 15 de maio de 2005; 103 (10): 2154-62.
[4] Efeito da triagem por TC nos hábitos de fumar em 1 ano de acompanhamento no Danish Lung Cancer Screening Trial (DLCST). Ashraf H et. al., tórax. Maio de 2009; 64 (5): 388-92.
[5] Avaliação de risco biomédico como auxílio para parar de fumar. Bize R, et. al., Cochrane Database Syst Rev. 2012, 12 de dezembro; 12: CD004705.


A & quot Epidemia de solidão & quot


Quase um em cada três americanos mais velhos agora vive sozinho - e os efeitos sobre a saúde estão aumentando, dizem os especialistas.

A solidão e o isolamento social podem ser tão prejudiciais à saúde quanto fumar 15 cigarros por dia, alertaram pesquisadores em um webcast recente, e o problema é particularmente agudo entre os idosos, especialmente durante as férias.

Dois em cada cinco americanos relatam que às vezes ou sempre sentem que suas relações sociais não são significativas, e um em cada cinco diz que se sente solitário ou socialmente isolado. A falta de conexão pode ter consequências fatais, disse a professora Julianne Holt-Lunstad da Brigham Young University, que testemunhou perante o Senado dos EUA em abril de 2017 que o problema é tanto estrutural quanto psicológico.

Por exemplo, o tamanho médio da família nos EUA diminuiu na última década, levando a um aumento de 10 por cento nas pessoas que vivem sozinhas. De acordo com o U.S. Census Bureau, mais de um quarto da população dos Estados Unidos - e 28% dos adultos mais velhos - agora vivem sozinhos.

A boa notícia é que as amizades reduzem o risco de mortalidade ou de desenvolver certas doenças e podem acelerar a recuperação daqueles que adoecem. Além disso, simplesmente alcançar pessoas solitárias pode dar início ao processo de fazer com que elas se envolvam com vizinhos e colegas, de acordo com Robin Caruso, da CareMore Health, que opera em 8 estados e no Distrito de Columbia com foco nos pacientes do Medicare. Sua iniciativa "Juntos" visa combater "uma epidemia de solidão" entre os idosos por meio de ligações semanais, visitas domiciliares e programas comunitários.

Os dois estavam entre os apresentadores em um painel de discussão organizado pelo National Institute for Health Care Management - um braço de pesquisa sem fins lucrativos do setor de seguro saúde.

Entre as principais conclusões: Estima-se que US $ 6,7 bilhões em gastos federais anuais podem ser atribuídos ao isolamento social entre os adultos mais velhos. Relações sociais ruins foram associadas a um aumento de 29% no risco de doença coronariana e de 32% no risco de derrame, mostraram estudos. As autoridades esperam que o impacto financeiro e de saúde pública da solidão aumente à medida que a população do país envelhece. Fonte: CareMore Health


Condições de saúde comuns associadas ao envelhecimento

Condições comuns na idade avançada incluem perda auditiva, catarata e erros refrativos, dor nas costas e pescoço e osteoartrite, doença pulmonar obstrutiva crônica, diabetes, depressão e demência. Além disso, à medida que as pessoas envelhecem, é mais provável que experimentem várias doenças ao mesmo tempo.

A velhice também é caracterizada pelo surgimento de vários estados de saúde complexos que tendem a ocorrer apenas mais tarde na vida e que não se enquadram em categorias de doenças distintas. Estes são comumente chamados de síndromes geriátricas. Freqüentemente, são consequência de vários fatores subjacentes e incluem fragilidade, incontinência urinária, quedas, delírio e úlceras de pressão.

As síndromes geriátricas parecem ser melhores preditores de morte do que a presença ou o número de doenças específicas. No entanto, fora dos países que desenvolveram a medicina geriátrica como especialidade, eles são frequentemente negligenciados nos serviços de saúde tradicionalmente estruturados e na pesquisa epidemiológica.

Fatores que influenciam o envelhecimento saudável

Embora algumas das variações na saúde dos idosos sejam genéticas, muito se deve aos ambientes físicos e sociais das pessoas, incluindo suas casas, bairros e comunidades, bem como suas características pessoais, como sexo, etnia ou status socioeconômico.

Esses fatores começam a influenciar o processo de envelhecimento em uma fase inicial. Os ambientes em que as pessoas vivem quando crianças & ndash ou mesmo como fetos em desenvolvimento & ndash, combinados com suas características pessoais, têm efeitos de longo prazo em como eles envelhecem.

Os ambientes também têm uma influência importante no desenvolvimento e manutenção de comportamentos saudáveis. Manter comportamentos saudáveis ​​ao longo da vida, principalmente comer uma dieta balanceada, praticar atividades físicas regulares e evitar o uso do tabaco, tudo contribui para reduzir o risco de doenças não transmissíveis e melhorar a capacidade física e mental.

Os comportamentos também permanecem importantes na idade avançada. O treinamento de força para manter a massa muscular e uma boa nutrição pode ajudar a preservar a função cognitiva, atrasar a dependência do cuidado e reverter a fragilidade.

Ambientes de apoio permitem que as pessoas façam o que é importante para elas, apesar das perdas de capacidade. A disponibilidade de edifícios e transportes públicos seguros e acessíveis e ambientes fáceis de circular são exemplos de ambientes de apoio.

Desafios em responder ao envelhecimento da população

Diversidade na velhice

Não existe uma pessoa & lsquotípica & rsquo mais velha. Algumas pessoas de 80 anos têm capacidades físicas e mentais semelhantes às de muitas pessoas de 20 anos. Outras pessoas experimentam declínios significativos nas capacidades físicas e mentais em idades muito mais jovens. Uma resposta abrangente de saúde pública deve atender a essa ampla gama de experiências e necessidades dos idosos.

Iniquidades em saúde

A diversidade observada na velhice não é aleatória. Uma grande parte surge dos ambientes físicos e sociais das pessoas e do impacto desses ambientes em suas oportunidades e comportamento de saúde. A relação que temos com nossos ambientes é distorcida por características pessoais, como a família em que nascemos, nosso sexo e nossa etnia, levando a desigualdades na saúde. Uma proporção significativa da diversidade na velhice se deve ao impacto cumulativo dessas iniquidades em saúde ao longo da vida. A política de saúde pública deve ser elaborada para reduzir, ao invés de reforçar, essas desigualdades.

Estereótipos desatualizados e preconceituosos

Freqüentemente, considera-se que os idosos são frágeis ou dependentes e um fardo para a sociedade. A saúde pública e a sociedade como um todo precisam abordar essas e outras atitudes relacionadas à idade, que podem levar à discriminação, afetar a forma como as políticas são desenvolvidas e as oportunidades que os idosos têm de vivenciar Envelhecimento saudável.

Um mundo em rápida mudança

Globalização, desenvolvimentos tecnológicos (por exemplo, em transporte e comunicação), urbanização, migração e mudanças nas normas de gênero estão influenciando a vida dos idosos de forma direta e indireta. Por exemplo, embora o número de gerações sobreviventes em uma família tenha aumentado, hoje essas gerações têm mais probabilidade do que no passado de viverem separadamente. Uma resposta de saúde pública deve fazer um balanço dessas tendências atuais e projetadas e estruturar as políticas de acordo.

Resposta da OMS e rsquos

De acordo com uma recente Resolução Mundial de Saúde (67/13), um abrangente Estratégia Global e Plano de Ação sobre Envelhecimento e Saúde está sendo desenvolvido pela OMS em consulta com os Estados Membros e outros parceiros. A Estratégia e Plano de Ação baseia-se na evidência do Relatório mundial sobre envelhecimento e saúde e baseia-se nas atividades existentes para abordar 5 áreas prioritárias de ação.


A & quot Epidemia de solidão & quot


Quase um em cada três americanos mais velhos agora vive sozinho - e os efeitos sobre a saúde estão aumentando, dizem os especialistas.

A solidão e o isolamento social podem ser tão prejudiciais à saúde quanto fumar 15 cigarros por dia, alertaram pesquisadores em um webcast recente, e o problema é particularmente agudo entre os idosos, especialmente durante as férias.

Dois em cada cinco americanos relatam que às vezes ou sempre sentem que suas relações sociais não são significativas, e um em cada cinco diz que se sente solitário ou socialmente isolado. A falta de conexão pode ter consequências fatais, disse a professora Julianne Holt-Lunstad da Brigham Young University, que testemunhou perante o Senado dos EUA em abril de 2017 que o problema é tanto estrutural quanto psicológico.

Por exemplo, o tamanho médio da família nos EUA diminuiu na última década, levando a um aumento de 10 por cento nas pessoas que vivem sozinhas. De acordo com o U.S. Census Bureau, mais de um quarto da população dos Estados Unidos - e 28% dos adultos mais velhos - agora vivem sozinhos.

A boa notícia é que as amizades reduzem o risco de mortalidade ou de desenvolver certas doenças e podem acelerar a recuperação daqueles que adoecem. Além disso, simplesmente alcançar pessoas solitárias pode dar início ao processo de fazer com que elas se envolvam com vizinhos e colegas, de acordo com Robin Caruso, da CareMore Health, que opera em 8 estados e no Distrito de Columbia com foco nos pacientes do Medicare. Sua iniciativa "Juntos" visa combater "uma epidemia de solidão" entre os idosos por meio de ligações semanais, visitas domiciliares e programas comunitários.

Os dois estavam entre os apresentadores de um painel de discussão organizado pelo National Institute for Health Care Management - um braço de pesquisa sem fins lucrativos do setor de seguro saúde.

Entre as principais conclusões: Estima-se que US $ 6,7 bilhões em gastos federais anuais podem ser atribuídos ao isolamento social entre os adultos mais velhos. Relações sociais ruins foram associadas a um aumento de 29% no risco de doença coronariana e de 32% no risco de derrame, mostraram estudos. As autoridades esperam que o impacto financeiro e de saúde pública da solidão aumente à medida que a população do país envelhece. Fonte: CareMore Health


A pesquisa sobre a cessação do tabagismo entre adolescentes ganha impulso

Uma nova onda de pesquisas promete esclarecer os tipos de intervenções que melhor ajudam os adolescentes a parar de fumar.

Por décadas, os pesquisadores do controle do tabaco dedicaram seus esforços para ajudar os adultos a parar de fumar e evitar que os adolescentes adquirissem o hábito.

"A sabedoria popular diz que você não vai fazer os adolescentes desistirem antes de ficarem um pouco mais velhos, então por que se preocupar?" diz Steve Sussman, PhD, professor de medicina preventiva e psicologia da University of Southern California.

Como resultado, historicamente, há poucos estudos controlados aleatoriamente examinando o que funciona e o que não funciona para ajudar adolescentes a parar de fumar.

Recentemente, no entanto, os especialistas em controle do tabaco reconsideraram seu enfoque na prevenção, em parte porque o tabagismo entre adolescentes aumentou desde 1991, depois de ter estagnado na década de 1970 e diminuído ligeiramente durante a década de 1980. Isso sugere que mesmo os melhores esforços de prevenção, da forma como são implantados atualmente, não são suficientes para conter a onda de tabagismo entre adolescentes, acreditam muitos pesquisadores.

Além disso, uma pesquisa recente indicou que - ao contrário do que os especialistas há muito presumiam - os adolescentes podem se tornar dependentes do tabaco antes mesmo de começarem a fumar diariamente, que a maioria dos adolescentes fumantes continua fumando até a idade adulta e que muitos querem parar mas são incapazes de fazer isso. Em 1999, 35% dos alunos do último ano do ensino médio haviam fumado um cigarro no mês anterior e 23% eram fumantes diários. Cerca de 40% dos adolescentes fumantes relatam ter tentado parar de fumar sem sucesso no passado.

Em resposta à crescente necessidade de uma melhor compreensão de como ajudar os adolescentes a parar de fumar, em 1997 e 1998 o Instituto Nacional do Câncer (NCI) emitiu solicitações de pedidos de pesquisas sobre a eficácia dos programas juvenis de cessação do tabagismo. O NCI agora financia 16 grandes estudos sobre a cessação do tabagismo em jovens. Várias outras organizações públicas e privadas - incluindo o Instituto Nacional de Abuso de Drogas, o Instituto Nacional de Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano, o Instituto Nacional de Pesquisa Odontológica e Craniofacial e a Fundação Robert Wood Johnson - seguiram o exemplo.

Os especialistas em controle do tabagismo esperam que os resultados dessa nova onda de pesquisas - que deve começar a surgir nos próximos meses - ajudem a esclarecer uma ampla gama de questões sobre a melhor forma de tratar os adolescentes fumantes. Por exemplo:

Como os pais e colegas afetam os esforços dos adolescentes para parar de fumar e como os programas de cessação podem capitalizar sua influência?

Quais são os fatores de desenvolvimento que os programas de cessação de adolescentes devem considerar para serem bem-sucedidos?

Os tratamentos farmacológicos são tão eficazes para fumantes adolescentes quanto para adultos?

Que tipo de programa funciona para adolescentes fumantes que dependem muito da nicotina ou que sofrem de abuso de outras substâncias ou problemas psiquiátricos?

Qual é a melhor maneira de adaptar programas de cessação para usuários de tabaco sem fumaça, cujo vício do tabaco é único?

Dicas preliminares

Apesar da escassez, até o momento, de estudos randomizados sobre o assunto, existem algumas pistas sobre quais tipos de programas melhor ajudam os jovens a parar de fumar. Em 1999, Sussman e colegas revisaram 17 estudos publicados sobre a cessação do tabagismo. Dez estudos eram estudos de grupo único e sete eram estudos quase experimentais ou experimentais que incluíam grupos de controle.

A revisão, publicada na revista Uso e uso indevido de substâncias (Vol. 34, No. 1), indicou que, em média, cerca de 21 por cento dos adolescentes em programas de cessação de fumar - um número que caiu para 13 por cento seis meses após as intervenções de fumar. Em comparação, a taxa média de abandono natural, sem intervenção, parece variar de 0 a 11 por cento. Dos seis estudos que relataram redução do tabagismo entre adolescentes que não pararam de fumar, quatro relataram que os participantes do estudo reduziram o tabagismo em pelo menos metade.

Mais recentemente, a pedido de um consórcio de agências de saúde dos EUA e do Canadá, Sussman concluiu uma revisão ampliada de 66 estudos de cessação do tabagismo em adolescentes, 37 dos quais incluíram grupos de controle e 29 dos quais não. Na maioria dos estudos, a maioria dos participantes era branca.

Os estudos abrangeram uma gama de abordagens teóricas, incluindo programas cognitivo-comportamentais e motivacionais, programas em que os participantes são recompensados ​​por parar de fumar, estratégias de redução da oferta, como aumento de impostos sobre o tabaco ou restrição do acesso ao cigarro, terapias farmacológicas e "estágios de mudança "abordagens adaptadas ao interesse dos adolescentes em parar de fumar.

A revisão, ainda não publicada, indica que em estudos que incluíram grupos de controle, cerca de 7 por cento dos adolescentes no grupo de controle pararam de fumar. Em comparação, cerca de 12 por cento dos jovens em programas de cessação pararam de fumar em uma média de oito meses.

Isso é encorajador, diz Sussman, mas ele adverte: "Há tantas variações que tudo tem que ser encarado com um grão de sal." De fato, observa ele, as taxas de abandono dos programas variaram de 0% a 41% no acompanhamento.

Os programas que parecem mais eficazes são aqueles que aumentam a motivação dos adolescentes para parar - reduzindo sua ambivalência e fornecendo recompensas extrínsecas por parar de fumar - e aprimoram sua capacidade de resistir às pressões de fumar, em vez de simplesmente obstruir o acesso a cigarros ou fazer mudanças superficiais em programas destinados a adultos. Além disso, os programas de cessação em sala de aula tendiam a gerar taxas de abandono mais altas do que programas baseados em clínicas ou familiares ou campanhas na mídia de massa. Por fim, os programas que incluíram mais sessões apresentaram taxas mais altas de abandono.

"Suspeito que existam quatro elementos principais que provavelmente ajudarão realmente", conclui Sussman:

Construir a motivação intrínseca e extrínseca dos adolescentes para parar de fumar.

Adaptando os programas às necessidades de desenvolvimento dos adolescentes e tornando os programas divertidos de assistir.

Fornecer suporte social para ajudar os adolescentes a perseverar em suas tentativas de parar.

Mostrar aos adolescentes como usar os recursos da comunidade disponíveis.

"O resultado final", diz Sussman, "é que ninguém será capaz de fazer isso por eles, então você deve fornecer às pessoas a motivação e a capacidade de se ajudarem."


Tabaco: benefícios para a saúde decorrentes da cessação do tabagismo

Parar de fumar diminui o risco excessivo de muitas doenças relacionadas ao fumo passivo em crianças, como doenças respiratórias (por exemplo, asma) e infecções de ouvido.

Parar de fumar reduz as chances de impotência, dificuldade para engravidar, parto prematuro, bebês com baixo peso ao nascer e aborto espontâneo.

1. Mahmud, A, Feely, J. Effect of Smoking on Arterial Stiffness and Pulse Pressure Amplification. Hipertensão. 2003 41 (1): 183-7.

2. Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA. As consequências do tabagismo para a saúde: o vício da nicotina: um relatório do cirurgião geral. Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA, Serviço de Saúde Pública, Centros para Controle de Doenças, Centro para Prevenção de Doenças Crônicas e Promoção da Saúde, Escritório sobre Tabagismo e Saúde. Publicação DHHS No. (CDC) 88-8406. 1988.

3. Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA. Os benefícios para a saúde da cessação do tabagismo. Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA, Serviço de Saúde Pública, Centros para Controle de Doenças, Centro para Prevenção de Doenças Crônicas e Promoção da Saúde, Escritório sobre Tabagismo e Saúde. Publicação DHHS No. (CDC) 90-8416. 1990.

4. Doll R, Peto R, Boreham J, Sutherland I. Mortalidade em relação ao tabagismo: observações de 50 anos em médicos britânicos do sexo masculino. BMJ. 2004 328 (7455): 1519-1527.

5. Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA 2004, The Health Consequences of Smoking: A Report of the Surgeon General, Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA, Centros para Controle e Prevenção de Doenças, Centro Nacional para Prevenção de Doenças Crônicas e Promoção da Saúde, Escritório sobre Tabagismo e Saúde, 2004.


Tendências em comportamentos de saúde e resultados de saúde

Junto com fatores como genética e cuidados médicos, os comportamentos de saúde podem afetar diretamente os resultados de saúde. Comportamentos saudáveis, como exercícios e alimentação sensata, reduzem o risco de doenças como doenças cardíacas e diabetes, enquanto comportamentos não saudáveis, como fumar e beber em excesso, aumentam o risco de doenças como câncer de pulmão e doenças hepáticas.

As taxas de mortalidade nos EUA caíram nos últimos anos - por exemplo, a taxa de mortalidade para adultos de 45 a 54 anos caiu mais de um quarto entre 1979 e 1998. O comportamento mais saudável é responsável por essa queda? Ou a queda ocorreu apesar do aumento de comportamentos não saudáveis, como resultado de outras tendências, como a melhoria da assistência médica? Distinguir o papel dos fatores comportamentais do da assistência médica é importante, uma vez que eles têm implicações diferentes para os custos futuros de assistência à saúde e o ônus da doença.

No "A população dos EUA está se comportando de maneira mais saudável? "(NBER Working Paper 13013), pesquisadores David Cutler, Edward Glaeser, e Allison Rosen examinar tendências em comportamentos de saúde e estimar seu efeito sobre as taxas de mortalidade.

Os dados para a análise vêm do National Health and Nutrition Examination Survey, um conjunto de dados exclusivo que combina dados de entrevistas e exames físicos. Para examinar as mudanças nos comportamentos de saúde ao longo do tempo, os autores usam dados para dois períodos de amostra, 1971-75 e 1999-2002.

Em sua análise, os autores examinam três "fatores de risco comportamentais": tabagismo, obesidade e consumo excessivo de álcool. Cada um desses é responsável por dezenas de milhares de mortes nos EUA a cada ano. Eles também consideram dois "fatores de risco biológicos" que são produto de outros comportamentos: pressão alta e colesterol alto. Os autores observam que existem outros fatores de risco importantes, como o status do diabetes, que eles não podem explorar devido às limitações dos dados.

Houve mudanças positivas e negativas nos comportamentos de saúde nos últimos trinta anos. Do lado positivo, fumar e beber diminuíram - a parcela da população que fuma atualmente caiu de 40% para 25%, enquanto a parcela que bebe pesadamente caiu de 7% para 4%. A pressão arterial e o colesterol também melhoraram acentuadamente - a parcela da população com hipertensão caiu em dois terços nesse período, enquanto a parcela com colesterol alto caiu em mais de um terço. No entanto, também houve um aumento dramático na obesidade, já que a parcela da população considerada com sobrepeso ou obesa aumentou de 49% para 68%.

Dadas essas mudanças díspares no comportamento de saúde, qual tem sido seu efeito geral sobre a mortalidade? Para responder a essa pergunta, os autores primeiro usam os dados de 1971-75 para estimar como os fatores de risco se relacionam com o fato de os respondentes da pesquisa ainda estarem vivos dez anos após a pesquisa. Como esperado, os fatores de risco têm efeitos importantes na mortalidade. Por exemplo, ser fumante mais do que duplica o risco de morte nos próximos dez anos. Ter hipertensão aumenta o risco em cerca de cinquenta por cento, assim como ser obeso, embora o último efeito seja menor e não estatisticamente significativo em modelos que controlam a pressão arterial e o colesterol.

A próxima etapa é usar os resultados desta análise para estimar o risco de mortalidade para cada pessoa nas pesquisas de 1971-75 e 1999-2002. Os autores descobriram que o risco de mortalidade caiu significativamente entre as duas pesquisas - a probabilidade média de morte em dez anos para a população adulta (de 25 a 74 anos) caiu de 9,8 por cento na pesquisa anterior para 8,4 por cento na pesquisa posterior, uma queda de 1,4 pontos percentuais ou 14 por cento.

Os autores descobriram que o declínio do tabagismo e da hipertensão foram as duas causas mais importantes dessa queda, sendo responsáveis ​​por 0,9 pontos e 0,6 pontos da queda, respectivamente. O aumento da obesidade causou um aumento de 0,3 ponto no risco de mortalidade, mas esse efeito foi sufocado pelas mudanças positivas. Quando os autores convertem seus resultados em expectativa de vida, eles descobrem que as mudanças no comportamento de saúde nos últimos trinta anos adicionaram 1,8 anos à expectativa de vida aos 25 anos e 1,4 anos à expectativa de vida aos 65 anos.

Finalmente, os autores usam suas estimativas para prever quais seriam as taxas de mortalidade no início da década de 2020 se as tendências atuais nos comportamentos de saúde continuarem. Eles observam que esta não é necessariamente uma "melhor estimativa" do que o futuro trará, uma vez que as tendências nos comportamentos de saúde podem mudar, mas, mesmo assim, fornece alguns insights sobre para onde podemos estar indo.

Em suas simulações, a proporção da população que é fumante atual cai de 25 para 15 por cento e a proporção que está com sobrepeso e obesidade aumenta de 68 por cento para 79 por cento. Projetando o efeito das mudanças nos fatores de risco sobre a mortalidade, eles descobriram que a queda no tabagismo levaria a uma queda de 0,7 ponto nas taxas de mortalidade, enquanto o aumento da obesidade levaria a um aumento surpreendentemente grande de 1,1 ponto nas taxas de mortalidade. O último resultado deve-se a um salto na parcela da população projetada para ser obesa (em oposição ao simplesmente sobrepeso), onde os riscos à saúde são particularmente graves. Os autores também mostram que, quando o ganho de peso é acompanhado por um bom controle da pressão arterial e do colesterol, não tem efeito sobre a mortalidade.

Os autores concluem que as mudanças nos comportamentos de saúde contribuíram para uma queda nas taxas de mortalidade nos últimos trinta anos, mas alertam que aumentos futuros da obesidade podem reverter essa tendência. Uma vez que grande parte do impacto da obesidade ocorre por meio da hipertensão e do colesterol alto, um melhor controle dessas condições por meio de medicamentos pode ajudar a atenuar os efeitos do aumento da obesidade. Avaliar o efeito das estratégias para melhorar a utilização e adesão aos medicamentos recomendados, como sistemas de pagamento por desempenho para recompensar médicos ou maior uso de tecnologia da informação, é uma "alta prioridade de pesquisa", observam os autores.


Mortalidade Relacionada ao Tabaco

O tabaco sem fumaça é uma causa conhecida de câncer. Além disso, a nicotina no tabaco sem fumaça pode aumentar o risco de morte súbita em uma condição em que o coração não bate adequadamente (arritmias ventriculares). 5

O uso do tabaco é a principal causa de morte evitável nos Estados Unidos. 1,3

Cigarros e morte

O tabagismo causa cerca de uma em cada cinco mortes nos Estados Unidos a cada ano. 1,6 Estima-se que o tabagismo cause o seguinte: 1

  • Mais de 480.000 mortes anualmente (incluindo mortes por fumo passivo)
  • 278.544 mortes anualmente entre homens (incluindo mortes por fumo passivo)
  • 201.773 mortes anualmente entre mulheres (incluindo mortes por fumo passivo)

O tabagismo causa morte prematura:

  • A expectativa de vida para fumantes é pelo menos 10 anos mais curta do que para não fumantes. 1,2
  • Parar de fumar antes dos 40 anos reduz o risco de morrer de doenças relacionadas ao fumo em cerca de 90%. 2

Fumo passivo e morte

A exposição ao fumo passivo causa cerca de 41.000 mortes a cada ano entre adultos nos Estados Unidos: 1

  • O fumo passivo causa 7.333 mortes anuais por câncer de pulmão. 1
  • O fumo passivo causa 33.951 mortes anuais por doenças cardíacas. 1

Maior risco de morte entre homens

  • Homens que fumam aumentam em mais de 23 vezes o risco de morrer de bronquite e enfisema por câncer de traquéia, pulmão e brônquio. 1
  • Fumar aumenta em quase quatro vezes o risco de morte por doença coronariana entre homens de meia-idade. 1

Maior risco de morte entre mulheres

  • Mulheres que fumam aumentam o risco de morrer de bronquite e enfisema em 12 vezes de câncer de traqueia, pulmão e brônquio em mais de 12 vezes. 1
  • Entre 1960 e 1990, as mortes por câncer de pulmão entre as mulheres aumentaram em mais de 500%. 7
  • Em 1987, o câncer de pulmão ultrapassou o câncer de mama para se tornar a principal causa de morte por câncer entre as mulheres dos Estados Unidos. 8
  • Em 2000, 67.600 mulheres morreram de câncer de pulmão. 8
  • Durante 2010 e 2014, quase 282.000 mulheres (56.359 mulheres a cada ano) morrerão de câncer de pulmão. 1
  • Fumar aumenta em quase cinco vezes o risco de morte por doença coronariana entre mulheres de meia-idade. 1

Morte por doenças específicas

A tabela a seguir lista o número estimado de fumantes com 35 anos ou mais que morrem a cada ano de doenças relacionadas ao fumo. 1

Mortalidade Anual Relacionada ao Tabagismo nos Estados Unidos, 2005 e ndash2009
Doença Masculino Fêmea Total
a Outros cânceres incluem cânceres de lábio, faringe e cavidade oral, esôfago, estômago, pâncreas, laringe, colo uterino (mulheres), rim e pelve renal, bexiga, fígado, cólon e reto também leucemia mieloide aguda
b Outras doenças cardíacas incluem cardiopatia reumática, cardiopatia pulmonar e outras formas de cardiopatia.
c Outras doenças vasculares incluem aterosclerose, aneurisma da aorta e outras doenças arteriais.
d DPOC é uma doença pulmonar obstrutiva crônica e inclui enfisema, bronquite e obstrução crônica das vias aéreas.
Fonte: Relatório do Surgeon General & rsquos de 2014: The Health Consequences of Smoking & mdash50 Years of Progress, Capítulo 12, Tabela 12.4 ícone de pdf [PDF & ndash36 MB] ícone externo
Câncer
Câncer de pulmão 74,300 53,400 127,700
Outros cânceres a 26,000 10,000 36,000
Subtotal: Câncer 100,300 63,400 163,700
Doenças cardiovasculares e doenças metabólicas
Doença coronariana 61,800 37,500 99,300
Outra doença cardíaca b 13,400 12,100 25,500
Doença cerebrovascular 8,200 7,100 15,300
Outra doença vascular c 6,000 5,500 11,500
Diabetes mellitus 6,200 2,800 9,000
Subtotal: Cardiovascular e Metabólico 95,600 65,000 160,000
Doenças respiratórias
Pneumonia, gripe, tuberculose 7,800 4,700 12,500
DPOC d 50,400 50,200 100,600
Subtotal: Respiratório 58,200 54,900 113,100
Total: Câncer, Cardiovascular, Metabólico, Respiratório 254,100 183,300 437,400
Condições Perinatais
Condições pré-natais 346 267 613
Síndrome de morte súbita infantil 236 164 400
Total: condições perinatais 582 431 1,013
Incêndios residenciais 336 284 620
Fumo passivo
Câncer de pulmão 4,374 2,959 7,333
Doença coronariana 19,152 14,799 33,951
Total: fumo passivo 23,526 17,758 41,284
TOTAL de mortes atribuíveis 278,544 201,773 480,317

Referências

  1. Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA. As consequências do tabagismo para a saúde e 50 anos de progresso. A Report of the Surgeon General . Atlanta: U.S. Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Office on Smoking and Health, 2014 [accessed 2015 Aug 17].
  2. Jha P, Ramasundarahettige C, Landsman V, Rostrom B, Thun M, Anderson RN, McAfee T, Peto R . 21st Century Hazards of Smoking and Benefits of Cessation in the United States [PDF &ndash738 KB] external icon . New England Journal of Medicine, 2013368(4):341&ndash50 [accessed 2015 Aug 17].
  3. U.S. Department of Health and Human Services. The Health Consequences of Smoking: A Report of the Surgeon General . Atlanta: U.S. Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Office on Smoking and Health, 2004 [accessed 2015 Aug 17].
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  5. World Health Organization. Smokeless Tobacco and Some Tobacco-Specific N-Nitrosamines pdf icon [PDF &ndash3.18 MB] external icon . International Agency for Research on Cancer Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans Vol. 89. Lyon, (France): World Health Organization, International Agency for Research on Cancer, 2007 [accessed 2015 Aug 17].
  6. Centros de Controle e Prevenção de Doenças. QuickStats: Number of Deaths from 10 Leading Causes&mdashNational Vital Statistics System, United States, 2010 . Morbidity and Mortality Weekly Report 2013: 62(08)155 [accessed 2015 Aug 17].
  7. Novotny TE, Giovino GA. Tobacco Use . In: Brownson RC, Remington PL, Davis JR, editors. Chronic Disease Epidemiology and Control. Washington: American Public Health Association, 1998:117&ndash48 [cited 2015 Aug 17].
  8. U.S. Department of Health and Human Services. Women and Smoking: A Report of the Surgeon General . Atlanta: U.S. Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, Coordinating Center for Health Promotion, National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Office on Smoking and Health, 2001 [accessed 2015 Aug 17].

For Further Information

Centers for Disease Control and Prevention
National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion
Office on Smoking and Health
E-mail: [email protected]
Phone: 1-800-CDC-INFO

Media Inquiries: Contact CDC&rsquos Office on Smoking and Health press line at 770-488-5493.


Métodos

Ethics statement

Ethical approval was obtained from the ethics committees of each of the 18 CSHA study centres. Written, informed consent for participation in the CSHA was obtained from each participant or proxy respondent.

The sample came from the second phase of the CSHA-2 (conducted in 1996–97). The CSHA is a representative study of dementia and other health problems in older Canadians aged 65 and older [ 19]. At baseline (CSHA-1, 1990–91), participants (n = 10,263, of whom 9,008 were community dwelling) were sampled in a population-representative manner from English- and French-speaking older Canadians, though those living in the Yukon or Northwest Territories, residents of Aboriginal Reserves or military bases, and those with an immediately life-threatening illness were excluded. The sample was clustered within five Canadian regions and stratified by age, with over-sampling of those aged 75 and older. The baseline data collection occurred in 1991, with follow-up by interview and/or clinical examination or vital status verification at 5 (CSHA-2) and 10 (CSHA-3) years [ 19]. Of 5,703 participants in the CSHA-2 screening interview, 729 (13%) were missing frailty status. People with missing frailty data were older (83.2 versus 78.5 years, P < 0.0001), often relying on proxy respondents. The fittest individuals were defined as the 584 who were in the ‘zero state’ of frailty, i.e. those in whom either 0 or only 1 health deficit were reported. Of these, 541 (93%) had social vulnerability status data allowing for a social vulnerability index to be calculated. The cohort was followed for 5 years, at which time vital status was known for all but 3 of these 541 individuals 95 (17.6%) had died.

Frailty and social vulnerability were based on self-report. The social vulnerability index has been described in detail elsewhere [ 17]. It includes 40 items addressing various social domains including living situation, marital status, social engagement, social support, feelings of mastery and empowerment and socio-economic status. Our previous investigations of its properties have supported its use as a holistic measure in particular, no single item or group of items has been found to drive associations with health outcomes [ 17, 18]. Responses to 40 social variables were assigned a value of ‘1’ if representing a deficit and ‘0’ otherwise. The sum of this deficit count, divided by 40, is the social vulnerability index, so that the theoretical range is from 0 (none of the 40 social deficits) to 1 (all 40/40 social deficits) higher scores indicate greater vulnerability [ 17]. Social vulnerability was divided into tertiles of low, intermediate and high index values. Individuals missing data for one or two of the social deficits were assigned to the tertile of social vulnerability based on their existing data. The 43 individuals who were missing more than one to two variables were coded as missing social vulnerability status and therefore excluded from further analysis.

The frailty index was operationalised using 31 health deficits (illnesses, symptoms and functional problems). Both the frailty and social vulnerability indices have been validated and lists of their constituent variables have been published [ 6, 17]. The association between level of social vulnerability (independent variable) and mortality (dependent variable) was analysed using Cox regression. The absolute risk of mortality was calculated for the three strata of social vulnerability, and Kaplan–Meier survival curves were generated.

Exercise, smoking and alcohol histories were obtained from a self-reported questionnaire conducted at the first phase of CSHA, 5 years prior to the baseline data for this analysis. These variables were not updated in later phases of the CSHA, so previous reported history is all that was available. Exercise was categorised as high (regular exercise, three or more times per week, more intense than walking), intermediate (regular exercise but either less frequent or of walking intensity or less) and low (no regular exercise reported). This definition of exercise has been validated in the CSHA [ 20, 21]. Smoking was defined as a lifetime history of ever having ‘smoked cigarettes, pipe or cigars regularly (nearly every day)’. Alcohol intake was similarly defined as ever having been a regular drinker of beer, wine or spirits.


Discussão

Cumulative empirical evidence across 148 independent studies indicates that individuals' experiences within social relationships significantly predict mortality. The overall effect size corresponds with a 50% increase in odds of survival as a function of social relationships. Multidimensional assessments of social integration yielded an even stronger association: a 91% increase in odds of survival. Thus, the magnitude of these findings may be considered quite large, rivaling that of well-established risk factors (Figure 6). Results also remained consistent across a number of factors, including age, sex, initial health status, follow-up period, and cause of death, suggesting that the association between social relationships and mortality may be generalized.

Note: Effect size of zero indicates no effect. The effect sizes were estimated from meta analyses: A = Shavelle, Paculdo, Strauss, and Kush, 2008 [205] B = Critchley and Capewell, 2003 [206] C = Holman, English, Milne, and Winter, 1996 [207] D = Fine, Smith, Carson, Meffe, Sankey, Weissfeld, Detsky, and Kapoor, 1994 [208] E = Taylor, Brown, Ebrahim, Jollife, Noorani, Rees et al., 2004 [209] F, G = Katzmarzyk, Janssen, and Ardern, 2003 [210] H = Insua, Sacks, Lau, Lau, Reitman, Pagano, and Chalmers, 1994 [211] I = Schwartz, 1994 [212].

The magnitude of risk reduction varied depending on the type of measurement of social relationships (see Table 4). Social relationships were most highly predictive of reduced risk of mortality in studies that included multidimensional assessments of social integration. Because these studies included more than one type of social relationship measurement (e.g., network based inventories, marital status, etc.), such a measurement approach may better represent the multiple pathways (described earlier) by which social relationships influence health and mortality [182]. Conversely, binary evaluations of living alone (yes/no) were the least predictive of mortality status. The reliability and validity of measurement likely explains this finding, and researchers are encouraged to use psychometrically sound measures of social relationships (e.g., Table 2). For instance, while researchers may be tempted to use a simple single-item such as “living alone” as a proxy for social isolation, it is possible for one to live alone but have a large supportive social network and thus not adequately capture social isolation. We also found that social isolation had a similar influence on likelihood of mortality compared with other measures of social relationships. This evidence qualifies the notion of a threshold effect (lack of social relationships is the only detrimental condition) rather, the association appears robust across a variety of types of measures of social relationships.

This meta-analysis also provides evidence to support the directional influence of social relationships on mortality. Most of the studies (60%) involved community cohorts, most of whom would not be experiencing life-threatening conditions at the point of initial evaluation. Moreover, initial health status did not moderate the effect of social relationships on mortality. Although illness may result in poorer or more restricted social relationships (social isolation resulting from physical confinement), such that individuals closer to death may have decreased social support compared to healthy individuals, the findings from these studies indicate that general community samples with strong social relationships are likely to remain alive longer than similar individuals with poor social relations. However, causality is not easily established. One cannot randomly assign human participants to be socially isolated, married, or in a poor-quality relationship. A similar dilemma characterizes virtually all lifestyle risk factors for mortality: for instance, one cannot randomly assign individuals to be smokers or nonsmokers. Despite such challenges, “smoking represents the most extensively documented cause of disease ever investigated in the history of biomedical research” [183]. The link between social relationships and mortality is currently much less understood than other risk factors nonetheless there is substantial experimental, cross-sectional, and prospective evidence linking social relationships with multiple pathways associated with mortality (see [182] for review). Existing models for reducing risk of mortality may be substantially strengthened by including social relationship factors.

Notably, the overall effect for social relationships on mortality reported here may be a conservative estimate. Many studies included in the meta-analysis utilized single item measures of social relations, yet the magnitude of the association was greatest among those studies utilizing complex assessments. Moreover, because many studies statistically adjusted for standard risk factors, the effect may be underestimated, since some of the impact of social relationships on mortality may be mediated through such factors (e.g., behavior, diet, exercise). Additionally, most measures of social relations did not take into account the qualidade of the social relationships, thereby assuming that all relationships are positive. However, research suggests this is not the case, with negative social relationships linked to greater risk of mortality [184],[185]. For instance, marital status is widely used as a measure of social integration however, a growing literature documents its divergent effects based on level of marital quality [186],[187]. Thus the effect of positive social relationships on risk of mortality may actually be much larger than reported in this meta-analysis, given the failure to account for negative or detrimental social relationships within the measures utilized across studies.

Other possible limitations of this review should be acknowledged. Statistical controls (e.g., age, sex, physical condition, etc.) employed by many of the studies rule out a number of potentially confounding variables that might account for the association between social relationships and mortality. However, studies used an inconsistent variety of controlling variables, and some reports involved raw data (Table 1). Although effect size magnitude was diminished by the inclusion of statistical controls only within the data obtained by measures of structural social relationships (but not functional or combined measures), future research can better specify which variables are most likely to impact the overall association. It must also be acknowledged that existing data primarily represent research conducted in North America and Western Europe. Although we found no differences across world region, future reviews inclusive of research written in all languages (not only English) with participants better representing other world regions may yield better estimates across populations.

Approximately two decades after the review by House and colleagues [1], a generation of empirical research validates their initial premise: Social relationships exert an independent influence on risk for mortality comparable with well established risk factors for mortality (Figure 6). Although limited by the state of current investigations and possible omission of pertinent reports, this meta-analysis provides empirical evidence (nearly 30 times the number of studies previously reported) to support the criteria for considering insufficient social relationships a risk factor of mortality (i.e., strength and consistency of association across a wide range of studies, temporal ordering, and gradient of response) [188]. The magnitude of the association between social relationships and mortality has now been established, and this meta-analysis provides much-needed clarification regarding the social relationship factor(s) most predictive of mortality. Future research can shift to more nuanced questions aimed at (a) understanding the causal pathways by which social participation promotes health, (b) refining conceptual models, and (c) developing effective intervention and prevention models that explicitly account for social relations.

Some steps have already been taken identifying the psychological, behavioral, and physiological pathways linking social relationships to health [5],[182],[189]. Social relationships are linked to better health practices and to psychological processes, such as stress and depression, that influence health outcomes in their own right [190] however, the influence of social relationships on health cannot be completely explained by these processes, as social relationships exert an independent effect. Reviews of such findings suggest that there are multiple biologic pathways involved (physiologic regulatory mechanisms, themselves intertwined) that in turn influence a number of disease endpoints [182],[191]–[193]. For instance, a number of studies indicate that social support is linked to better immune functioning [194]–[197] and to immune-mediated inflammatory processes [198]. Thus interdisciplinary work and perspective will be important in future studies given the complexity of the phenomenon.

Perhaps the most important challenge posed by these findings is how to effectively utilize social relationships to reduce mortality risk. Preliminary investigations have demonstrated some risk reduction through formalized social interventions [199]. While the evidence is mixed [2],[6], it should be noted that most social support interventions evaluated in the literature thus far are based on support provided from strangers in contrast, evidence provided in this meta-analysis is based almost entirely on naturally occurring social relationships. Moreover, our analyses suggest that received support is less predictive of mortality than social integration (Table 4). Therefore, facilitating patient use of naturally occurring social relations and community-based interventions may be more successful than providing social support through hired personnel, except in cases in which patient social relations appear to be detrimental or absent. Multifaceted community-based interventions may have a number of advantages because such interventions are socially grounded and include a broad cross-section of the public. Public policy initiatives need not be limited to those deemed “high risk” or those who have already developed a health condition but could potentially include low- and moderate-risk individuals earlier in the risk trajectory [200]. Overall, given the significant increase in rate of survival (not to mention quality of life factors), the results of this meta-analysis are sufficiently compelling to promote further research aimed at designing and evaluating interventions that explicitly account for social relationship factors across levels of health care (prevention, evaluation, treatment compliance, rehabilitation, etc.).

Conclusão

Data across 308,849 individuals, followed for an average of 7.5 years, indicate that individuals with adequate social relationships have a 50% greater likelihood of survival compared to those with poor or insufficient social relationships. The magnitude of this effect is comparable with quitting smoking and it exceeds many well-known risk factors for mortality (e.g., obesity, physical inactivity). These findings also reveal significant variability in the predictive utility of social relationship variables, with multidimensional assessments of social integration being optimal when assessing an individual's risk for mortality and evidence that social isolation has a similar influence on mortality to other measures of social relationships. The overall effect remained consistent across a number of factors, including age, sex, initial health status, follow-up period, and cause of death, suggesting that the association between social relationships and mortality may be general, and efforts to reduce risk should not be isolated to subgroups such as the elderly.

To draw a parallel, many decades ago high mortality rates were observed among infants in custodial care (i.e., orphanages), even when controlling for pre-existing health conditions and medical treatment [201]–[204]. Lack of human contact predicted mortality. The medical profession was stunned to learn that infants would die without social interaction. This single finding, so simplistic in hindsight, was responsible for changes in practice and policy that markedly decreased mortality rates in custodial care settings. Contemporary medicine could similarly benefit from acknowledging the data: Social relationships influence the health outcomes of adults.

Physicians, health professionals, educators, and the public media take risk factors such as smoking, diet, and exercise seriously the data presented here make a compelling case for social relationship factors to be added to that list. With such recognition, medical evaluations and screenings could routinely include variables of social well-being medical care could recommend if not outright promote enhanced social connections hospitals and clinics could involve patient support networks in implementing and monitoring treatment regimens and compliance, etc. Health care policies and public health initiatives could likewise benefit from explicitly accounting for social factors in efforts aimed at reducing mortality risk. Individuals do not exist in isolation social factors influence individuals' health though cognitive, affective, and behavioral pathways. Efforts to reduce mortality via social relationship factors will require innovation, yet innovation already characterizes many medical interventions that extend life at the expense of quality of life. Social relationship–based interventions represent a major opportunity to enhance not only the quality of life but also survival.


Lesson 3: Measures of Risk

A measure of public health impact is used to place the association between an exposure and an outcome into a meaningful public health context. Whereas a measure of association quantifies the relationship between exposure and disease, and thus begins to provide insight into causal relationships, measures of public health impact reflect the burden that an exposure contributes to the frequency of disease in the population. Two measures of public health impact often used are the attributable proportion and efficacy or effectiveness.

Attributable proportion

Definition of attributable proportion

The attributable proportion, also known as the attributable risk percent, is a measure of the public health impact of a causative factor. The calculation of this measure assumes that the occurrence of disease in the unexposed group represents the baseline or expected risk for that disease. It further assumes that if the risk of disease in the exposed group is higher than the risk in the unexposed group, the difference can be attributed to the exposure. Thus, the attributable proportion is the amount of disease in the exposed group attributable to the exposure. It represents the expected reduction in disease if the exposure could be removed (or never existed).

Appropriate use of attributable proportion depends on a single risk factor being responsible for a condition. When multiple risk factors may interact (e.g., physical activity and age or health status), this measure may not be appropriate.

Method for calculating attributable proportion

Attributable proportion is calculated as follows:

Risk for exposed group &minus risk for unexposed group Risk for exposed group

Attributable proportion can be calculated for rates in the same way.

EXAMPLE: Calculating Attributable Proportion

In another study of smoking and lung cancer, the lung cancer mortality rate among nonsmokers was 0.07 per 1,000 persons per year.(14) The lung cancer mortality rate among persons who smoked 1&ndash14 cigarettes per day was 0.57 lung cancer deaths per 1,000 persons per year. Calculate the attributable proportion.

Attributable proportion = (0.57 &minus 0.07) &frasl 0.57 × 100% = 87.7%

Given the proven causal relationship between cigarette smoking and lung cancer, and assuming that the groups are comparable in all other ways, one could say that about 88% of the lung cancer among smokers of 1 14 cigarettes per day might be attributable to their smoking. The remaining 12% of the lung cancer cases in this group would have occurred anyway.

Vaccine efficacy or vaccine effectiveness

Vaccine efficacy and vaccine effectiveness measure the proportionate reduction in cases among vaccinated persons. Vaccine efficacy is used when a study is carried out under ideal conditions, for example, during a clinical trial. Vaccine effectiveness is used when a study is carried out under typical field (that is, less than perfectly controlled) conditions.

Vaccine efficacy/effectiveness (VE) is measured by calculating the risk of disease among vaccinated and unvaccinated persons and determining the percentage reduction in risk of disease among vaccinated persons relative to unvaccinated persons. The greater the percentage reduction of illness in the vaccinated group, the greater the vaccine efficacy/effectiveness. The basic formula is written as:

Risk among unvaccinated group &minus risk among vaccinated group Risk among unvaccinated group

In the first formula, the numerator (risk among unvaccinated &minus risk among vaccinated) is sometimes called the risk difference or excess risk.

Vaccine efficacy/effectiveness is interpreted as the proportionate reduction in disease among the vaccinated group. So a VE of 90% indicates a 90% reduction in disease occurrence among the vaccinated group, or a 90% reduction from the number of cases you would expect if they have not been vaccinated.

EXAMPLE: Calculating Vaccine Effectiveness

Calculate the vaccine effectiveness from the varicella data in Table 3.13.

VE = (42.9 &minus 11.8) &frasl 42.9 = 31.1 &frasl 42.9 = 72%

Alternatively, VE = 1 &minus RR = 1 &minus 0.28 = 72%

So, the vaccinated group experienced 72% fewer varicella cases than they would have if they had not been vaccinated.


Assista o vídeo: Dia contra o tabagismo (Janeiro 2022).