Descrição espacial do risco cardiovascular na população adulta idosa: O caso da Cali-Colômbia.
DOI:
https://doi.org/10.12873/422picoPalavras-chave:
Mapeamento geográfico, doenças cardiovasculares, envelhecimento, análise espacialResumo
Actualmente, a pirâmide populacional indica que há cada vez mais pessoas de vida longa, o que significa que o aumento da esperança de vida agrava os sintomas de patologias crónicas. As doenças cardiovasculares foram também identificadas como um grave problema de saúde pública, causando milhares de mortes em todo o mundo todos os anos. Por esta razão, a utilização de ferramentas espaciais é fundamental na identificação de áreas que ajudam a dar prioridade à intervenção da doença. Objectivo: Analisar espacialmente o risco cardiovascular da população adulta mais velha no município de Santiago de Cali, a terceira cidade mais populosa da Colômbia. Metodologia: Foi realizada uma investigação quantitativa transversal com uma amostra de 4092 adultos com mais de 55 anos de idade; as variáveis sociodemográficas foram analisadas com SPSS versão 24.0 e GeoCODE foi utilizado para padronizar os endereços; os resultados foram posteriormente analisados com ArcMaps 10.3.1. Resultados: A idade média dos participantes foi de 73,9 (SD: 9,08) anos e o maior grupo populacional situou-se entre 66 e 76 anos (40,9%). Além disso, os participantes eram predominantemente do sexo feminino (82,6%). O baixo risco cardiovascular predominou com 84,1%, seguido de risco moderado com 13,1% e, em menor grau, risco cardiovascular elevado com 2,7%, este último distribuído na parte ocidental e sudeste do município. Conclusão: Toda a população apresentou risco cardiovascular e as zonas central e setentrional estão localizadas num risco cardiovascular moderado a baixo.
Referências
Organización Mundial de la Salud. Enfermedad Cardiovascular; 2018.
Bloom D, Cafiero T, Jané-Llopis E, Abrahams-Gessel S, Bloom R, Fathima S, Feigl et al. The global economic burden of noncommunicable diseases. Foro Económico Mundial; 2011.
Laslett LJ, Alagona P, Clark BA. The worldwide environment of cardiovascular disease: prevalence, diagnosis, therapy, and policy issues: a report from the American College of Cardiology. J Am Coll Cardiol. 2011.60:1-49. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2012.11.002
Butler D. ONU apunta a los principales asesinos. La cumbre internacional considera cómo detener el aumento de las enfermedades no transmisibles. Naturaleza. 2011. 477: 260-1.
Ministerio De Salud Y Protección Social. Observatorio Nacional de Envejecimiento y Vejez OEV, Colombia Guía Metodológica. Bogota D.C; 2015.
Alcaldía de Santiago de Cali, Secretaria de Salud Pública Municipal. Análisis de Situación Integrada de Salud (ASIS), diciembre 02, guía conceptual y metodológica con el modelo de Determinantes Sociales de la Salud; 2013.
Castellanos J, Moreno A, Bouza C, Sautto J. Valoración de riesgo cardiovascular mediante modelos de clasificación. Revista investigación operacional. 2019. 40: 1-6.
Assefa N, Oljira L, Baraki N, Demena M, Zelalem D, Ashenafi M, Dedefo M. HDSS profile: the kersa health and demographic surveillance system. Int J Epidemiol. 45: 94-101. DOI: https://doi.org/10.1093/ije/dyv284
Dedefo M, Zelalem D, Eskinder B, Assefa N, Ashenafi W, Baraki N, Tesfatsion MD, Oljira L, Haile A. Causes of death among children aged 5 to 14 years old from 2008 to 2013 in Kersa Health and Demographic Surveillance System (Kersa HDSS). Plos One. 2016.11. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0151929
Hammer G, Some F, Muller O, Kynast-Wolf G, Kouyate B, Becher H. Pattern of cause-specific childhood mortality in a malaria endemic area of Burkina Faso Malar. 2006. 5. DOI: https://doi.org/10.1186/1475-2875-5-47
Anderson, C. Lee, D. Dean, N. Identifying clusters in Bayesian disease mapping. Biostatistics. 2014. 3:457-469. DOI: https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxu005
De la Torre Ugarte, M., Oyola-Garcia, A. Los determinantes sociales de la salud: una propuesta de variables y marcadores/indicadores para su medición. Revista Peruana de Epidemiología. 2014. 18:16-22.
Kulldor, M. & Nagarwalla. Spatial disease clusters: Detection and inference. Statistics in Medicine. 1995. 14:799-810. DOI: https://doi.org/10.1002/sim.4780140809
Gangnon, R, Clayton M. Detecting and Modeling Spatial Disease Clustering: A Bayesian Approach. University of Wisconsin. 2000. DOI: https://doi.org/10.1111/j.0006-341X.2000.00922.x
Elliot, P, Martuzzi, M, and Shaddick, G. Spatial statistical methods in environmental epidemiology: A critique. Statistical Methods in Medical Research. 1995. 4:137-159. DOI: https://doi.org/10.1177/096228029500400204
Bilancia M, Demarinis G. Bayesian Scanning of Spatial Disease Rates with Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). Statistical Methods & Applications. 2014. 23: 71–94. DOI: https://doi.org/10.1007/s10260-013-0241-8
Leening M, Ferket B, Steyerberg E, Kavousi M, Deckers J, Nieboer D. Sex differences in lifetime risk and first manifestation of cardiovascular disease: prospective population based cohort study. BMJ. 2014. 5992-5992. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.g5992
American Heart Association. Women and cardiovascular diseases: statistics. Statistical fact sheet-populations. 2013.
Mosca L, Grundy SM, Judelson D, King K, Limacher M, Oparil S. Guide to preventive cardiology in women. 1999. 99:2480-4. DOI: https://doi.org/10.1161/01.CIR.99.18.2480
Mosca L, Appel LJ, Benjamin EJ, Berra K, Chandra-Strobos N, Fabunmi RP. Evidence-based guidelines for cardiovascular disease prevention in women. 2004. 109:672-93. DOI: https://doi.org/10.1161/01.CIR.0000114834.85476.81
Pérez Fernández Y, Soto García A. Factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares. [Trabajo de grado]. Universidad Complutense de Madrid. 2017.
Vélez Alvarez C, Gil Obando L, Avila Rendón C. Factores de riesgo cardiovascular y variables asociadas en personas de 20 a 79 años en Manizales, Colombia. Universidad y salud. 2015. 34:43-45.
Masson W, Siniawski D, Krauss J, Cagide A. Aplicabilidad clínica de la función de Framingham a 30 años. Utilidad en la estratificación del riesgo cardiovascular y en el diagnóstico de placa aterosclerótica carotídea . Rev Esp Cardiol. 2011. 64 4:305-11. DOI: https://doi.org/10.1016/j.recesp.2010.11.006
Barrios V, Martinez M, Tomas, JP. Clinical profile of a hypercholesterolemic Spanish population and differences between genders. LIPYCARE study. Hipertensión. 2004. 21(8):395-402. DOI: https://doi.org/10.1016/S1889-1837(04)71838-3
Mendivil CO, Sierra ID, Pérez CE. Valoración del riesgo cardiovascular global y prevalencia de dislipemias según los criterios del NCEP-ATP III en una población adulta de Bogotá, Colombia. Clin Invest Arterioscl. 2004. 16(3):99-107 DOI: https://doi.org/10.1016/S0214-9168(04)78970-6
Gómez García S, Vega Pérez M, Tamez Rodríguez A, Guzmán Pantoja J. Fortalecimiento de la atención primaria del adulto mayor ante la transición demográfica en México. Atención Primaria. 2013. 45(5):231-232. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aprim.2013.01.007
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