El análisis presentado en este documento nos permitió descubrir tres clases distintas de individuos, denominados “saludables”, “mixtos” y “no saludables”, que se caracterizaron por diferentes patrones de participación en cinco comportamientos de salud de interés (consumo de frutas y verduras, ejercicio físico). actividad física, duración del sueño, prevención del tabaquismo y vacunación contra la influenza). Las clases claras e interpretables son consistentes con estudios previos que encontraron grupos de individuos con niveles de participación saludables y no saludables en comportamientos de salud. [7, 9, 42, 49]. Además, este resultado está alineado con los hallazgos de un estudio anterior realizado en Jerusalén que involucró una muestra no representativa de mujeres, que identificó (usando una técnica analítica diferente) tres categorías de individuos, denotados “promotores de la salud”, “inactivos”, y “ambivalente” [25]. Además, establecimos conexiones entre varias características sociodemográficas (edad, religión, sexo y nivel educativo) y la probabilidad de que un individuo pertenezca a una clase en particular. Estos hallazgos también se alinearon con los de un estudio previo de la población israelí que encontró asociaciones correspondientes con nuestros hallazgos con respecto a las relaciones entre factores sociodemográficos, como el género y la religión, y tres comportamientos de salud: consumo de frutas y verduras, actividad física y fumar [36]. Discutimos nuestros resultados en detalle en lo que sigue.
Tres clases de individuos con diferentes niveles de participación en comportamientos de salud
En ambas muestras que analizamos, los miembros de la clase “saludable” tendían a consumir cantidades saludables de frutas y verduras; realizar suficiente ejercicio físico; y ser no fumadores. Además, esta clase se caracterizó por la mayor proporción de individuos vacunados contra la influenza (en comparación con las otras dos clases). La única diferencia entre las clases saludables de la muestra 1 (de 2010) y de la muestra 2 (de 2017) fue que solo las últimas tendían a caracterizarse por una duración del sueño saludable, mientras que las primeras tendían a tener duraciones de sueño más cortas que las saludables. Las características de pertenencia a una clase pueden contribuir a explicar esta diferencia. Específicamente, aunque las dos muestras fueron similares en muchas de las características sociodemográficas examinadas (p. ej., en ambas muestras, la clase saludable se asoció con una proporción relativamente pareja de hombres y mujeres, afiliación religiosa judía y altos niveles de educación, es decir, nivel académico) , diferían un poco en términos de edad: en comparación con la clase saludable de la muestra 2, la clase saludable de la muestra 1 se asoció con proporciones más bajas de adultos jóvenes y proporciones más altas de adultos mayores. Estudios anteriores han sugerido que la duración del sueño saludable puede diferir entre los grupos de edad, con personas mayores que requieren menos sueño (p. ej., 6 h) [50]. Por lo tanto, para los individuos generalmente mayores en la clase “sana” de la muestra 1, la tendencia a una duración más corta del sueño en realidad puede haber representado un comportamiento “saludable”.
En ambas muestras, la clase “mixta” se caracterizó por una combinación de diferentes niveles de participación en comportamientos de salud: niveles moderados y saludables de consumo de frutas y verduras y duración saludable del sueño, pero baja participación en actividad física, niveles no saludables de tabaquismo, y bajas tasas de vacunación contra la influenza. Sin embargo, la clase “mixta” de la muestra 2 se caracterizó por una mayor proporción de fumadores leves y moderados en comparación con la de la muestra 1. Nuevamente, las variables sociodemográficas pueden contribuir a interpretar esta diferencia: en general, en ambas muestras, la clase “mixta” se asoció principalmente con adultos más jóvenes (20 a 44 años) y personas con menos educación (en su mayoría nivel de escuela secundaria). Sin embargo, hubo diferencias de género entre las dos muestras: los hombres tenían más probabilidades de estar asociados con la clase mixta en la muestra 2 en comparación con la muestra 1. Por lo tanto, nuestros resultados pueden indicar que los hombres más jóvenes tienen un mayor riesgo de convertirse en fumadores, una noción que sigue hallazgos previos que vinculan el género con el tabaquismo [37].
Finalmente, en las dos muestras, la clase “poco saludable” se caracterizó principalmente por un consumo moderado de frutas y verduras, falta de ejercicio físico, tabaquismo moderado o intenso, una proporción sustancial de individuos con una duración del sueño más corta que la saludable y una probabilidad intermedia de vacunación contra la influenza (es decir, entre las proporciones de las clases “sana” y “mixta”). En ambas muestras, las personas más jóvenes y menos educadas tenían una probabilidad particular de pertenecer a la clase no saludable, pero las dos muestras diferían en términos de género y afiliación religiosa. Estas diferencias se analizan con más detalle en la siguiente subsección.
Patrones de comportamiento asociados a subgrupos sociodemográficos
Nuestros hallazgos con respecto a las relaciones entre las variables sociodemográficas y la pertenencia a una clase pueden brindar una visión más amplia de los riesgos para la salud que enfrentan segmentos específicos de la población, y también pueden revelar formas en las que estos riesgos podrían haber cambiado con el tiempo. En lo que sigue daremos dos ejemplos sobresalientes.
Primero, encontramos que la clase “poco saludable” se caracterizaba por una mayor proporción de hombres en la muestra 1 (2010), pero una mayor proporción de mujeres en la muestra 2 (2017). La alta proporción de hombres en la muestra 1 puede explicarse por estudios previos que vinculan aspectos de la masculinidad con la participación en comportamientos no saludables, como fumar y el consumo de grasas saturadas. [51]. A su vez, la disminución de esta proporción siete años después puede atribuirse a una tendencia relativamente reciente de los hombres israelíes, en mayor medida que las mujeres, a someterse a exámenes médicos para la detección temprana de enfermedades malignas, incluidos análisis de sangre oculta en heces y colonoscopias. [39]. Es probable que dichos exámenes expongan a los hombres a comentarios profesionales sobre su estado de salud, lo que podría aumentar su motivación para comportarse de manera más saludable y modificar comportamientos de riesgo.
En segundo lugar, observamos una relación entre la pertenencia a una clase y la afiliación religiosa. Específicamente, ser musulmán predijo la pertenencia a la clase “no saludable” en la muestra 2 y la pertenencia a la clase “mixta” en la muestra 1. Estos resultados son consistentes con hallazgos previos de que los musulmanes israelíes tienen un mayor riesgo, en comparación con los judíos israelíes, de Participar en comportamientos poco saludables, como fumar. [37]no hacer ejercicio [35]utilizando menos atención especializada [52]y utilizar menos mamografías de detección temprana entre las mujeres [53].
Trascendencia
Esta investigación examinó las clases de comportamiento de salud en la población israelí mediante el análisis de dos bases de datos nacionales, establecidas en diferentes momentos. Las rigurosas técnicas de recopilación de datos utilizadas para crear estas muestras sugieren que es probable que nuestros hallazgos constituyan una representación fiel de los comportamientos de salud en la población israelí y en subgrupos dentro de esta población. Como tal, nuestros hallazgos pueden proporcionar a los investigadores, médicos y tomadores de decisiones de salud información confiable sobre los patrones de participación en múltiples comportamientos de salud.
Las clases claras e interpretables son consistentes con estudios previos que encontraron grupos de individuos con niveles de participación saludables y no saludables en comportamientos de salud. [7, 9, 42], y dan fe de la importancia de LCA como una técnica analítica para identificar grupos significativos relacionados con comportamientos de salud. Además, la identificación de características demográficas específicas relacionadas con cada clase respalda la utilidad de dicha clasificación y destaca la necesidad de considerar el contexto social de los individuos al desarrollar y administrar evaluaciones e intervenciones relacionadas con la salud.
Nuestros resultados son compatibles con un mecanismo propuesto para subyacer a las desigualdades globales en salud [54]: el mayor riesgo de las poblaciones desfavorecidas de desarrollar comportamientos de estilo de vida poco saludables (por ejemplo, los individuos musulmanes en comparación con los judíos en nuestra muestra). El hecho de que un enfoque de análisis objetivo revelara distintas clases de individuos involucrados en patrones “saludables” versus “no saludables” de múltiples comportamientos de salud, junto con el hecho de que la pertenencia a una clase pudiera predecirse de acuerdo con variables sociodemográficas, sugiere que los niveles dispares de compromiso con la salud los comportamientos pueden explicar las brechas de salud entre los grupos sociodemográficos. Estos hallazgos pueden informar a los responsables de la toma de decisiones en salud pública sobre los riesgos conductuales específicos de diferentes grupos de la población y permitirles ajustar las intervenciones a las necesidades particulares de cada subpoblación.
Asimismo, nuestros hallazgos pueden contribuir al desarrollo de mensajes de salud dirigidos a múltiple comportamientos de salud, y que se adaptan de acuerdo con los factores de riesgo correspondientes a subpoblaciones específicas. Tal adaptación puede mejorar la rentabilidad de las intervenciones. Por ejemplo, dado que los adultos jóvenes se asocian principalmente con la clase “mixta”, las intervenciones de salud dirigidas a este grupo de edad en particular deben centrarse más en aumentar los niveles de ejercicio y cumplimiento de las vacunas, al mismo tiempo que disminuyen el tabaquismo leve. Hallazgos previos ya han sugerido que abordar comportamientos de salud múltiples (en lugar de uno solo) en las intervenciones puede resultar en mayores beneficios para la salud [55]y que las intervenciones personalizadas se asocian con una mayor mejora en el comportamiento de salud en comparación con las intervenciones no personalizadas [56, 57].
Limitaciones
Varias limitaciones merecen mencionarse. Primero, la encuesta se basó en datos de autoinforme, lo que puede haber resultado en una respuesta socialmente deseable; es decir, los participantes pueden haber tendido a presentar una imagen favorable de sí mismos [58]. Además, la medición del consumo de frutas y verduras no fue idéntica en las dos encuestas, lo que podría disminuir la precisión en la comparación de las dos muestras. Sin embargo, nuestros datos se componían de grandes muestras representativas de la población y se tomaron de encuestas administradas por una organización gubernamental oficial, lo que puede haber reducido el impacto de dicho sesgo. Además, muchos de nuestros hallazgos se alinearon con los resultados de estudios anteriores, lo que respalda aún más la validez de nuestros resultados y conclusiones.
En segundo lugar, LCA requiere indicadores categóricos para crear las diferentes clases. [47]. Es importante tener en cuenta que los diferentes puntos de corte que se utilizan para transformar las variables métricas en variables categóricas (p. ej., registrar los niveles de ejercicio como suficiente, insuficiente o nada) pueden afectar las clases latentes. No obstante, estos puntos de corte tienen valor clínico y aplicado, y se basaron en investigaciones previas y recomendaciones nacionales. [9].
En tercer lugar, dado que se desconoce el número de clases reales en la población, se requirió una estimación del mejor modelo en términos de equilibrio óptimo entre el ajuste del modelo y la parsimonia. [45]. En ambas muestras, evaluamos la bondad de ajuste de los modelos usando varias medidas, pero los resultados de estas medidas no fueron consistentes en todos los modelos. Por ejemplo, mientras que BIC y SBIC tenían valores más bajos en el modelo de 3 clases, lo que indica su superioridad, AIC mostró mejores valores para los modelos con más clases, aunque las diferencias entre los valores de los diferentes modelos fueron pequeñas. Además, la entropía no fue indicativa del ajuste del modelo en nuestras muestras, ya que se mantuvo similar en todos los modelos y tuvo valores bajos en general, lo que puede implicar que se necesitan indicadores adicionales para mejorar la discriminación entre clases. [59].
Finalmente, las variables sociodemográficas adicionales podrían estar asociadas con clases de individuos caracterizados por diferentes niveles de participación en comportamientos de salud. Por ejemplo, los estudios futuros podrían considerar centrarse en indicadores de estatus socioeconómico, como educación, ingresos y ocupación. [60]. Específicamente, la educación se incluyó en la investigación actual y demostró ser una variable importante para comprender las diferencias grupales. En un estudio sobre las conductas de fumar, los ingresos no se asociaron con los riesgos para la salud relacionados con el tabaquismo, mientras que los riesgos para la salud de las personas desempleadas, en particular los gerentes y profesionales, fueron mayores en comparación con las personas con empleo. [60]. En consecuencia, la ocupación puede representar un candidato prometedor para comprender mejor las diferencias entre clases.
Source: news.google.com