Alacsonyabb elhízási arány nagy magasságban való tartózkodás során a gyakori migrációval rendelkező katonai népesség körében: kvázi kísérleti modell a térbeli okok kivizsgálására

Affiliations Epidemiology Consult Division, US Air Force School of Aerospace Medicine, Wright Patterson Air Force Base, Ohio, Amerikai Egyesült Államok, Preventív Orvostudományi Tanszék, Uniformed Services University, Bethesda, Maryland, Amerikai Egyesült Államok

Társadalmi Tanszék Biostatisztika Tanszék, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, Alabama, Amerikai Egyesült Államok, Táplálkozási és Elhízás Kutatóközpont, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, Alabama, Amerikai Egyesült Államok

Megelőző Orvostudományi Tanszék, Uniformed Services University, Bethesda, Maryland, Amerikai Egyesült Államok, Gyakornok Egészségügyi Felügyelet, San Antonio - Lackland, Texas, Lackland, Amerikai Egyesült Államok

Kapcsolatok Fegyveres Erők Egészségügyi Felügyeleti Központja, Silver Spring, Maryland, Amerikai Egyesült Államok, Henry M. Jackson Alapítvány a katonai orvoslás előmozdításához, Bethesda, Maryland, Amerikai Egyesült Államok

Kapcsolatok Fegyveres Erők Egészségügyi Felügyeleti Központja, Silver Spring, Maryland, Amerikai Egyesült Államok, General Dynamics Information Technology, Fairfax, Virginia, Amerikai Egyesült Államok

Jameson D. Voss,
David B. Allison,
Bryant J. Webber,
Jean L. Otto,
Leslie L. Clark

Ábrák

Absztrakt

Arra törekedtünk, hogy felmérjük, vajon a nagy magasságban való tartózkodás összefügg-e az elhízás kialakulásával azok körében, akiknél fokozottabb az elhízás veszélye. Az elhízás, amely a globális egészségügyi prioritás, gyakran nem megfelelő az ellátás terén. Potenciálisan újszerű beavatkozás a hipoxia, amely pozitív hosszú távú metabolikus hatást mutatott patkányokban. Az, hogy a magaslati tartózkodási hely előnyöket jelent-e az emberek számára, nem ismert. Kvázi-kísérleti, retrospektív vizsgálati terv alkalmazásával megfigyeltük az összes járóbeteg orvosi találkozást túlsúlyos aktív komponensekkel, akik 2006 januárja és 2012 decembere között az Egyesült Államok hadseregében állomásoztak az Egyesült Államok hadseregében vagy légierőjében szereplő túlsúlyos aktív komponensekkel. Összehasonlítottuk a nagy magasságú (> 1,96 kilométer tengerszint feletti) munkakörülményeket alacsony magassággal (1. ábra: Megfigyelt sűrűség hisztogramja magasság szerint).

A vonalak a magasság kategorizálását jelentik az 1.96-os természetes törés alapján

További demográfiai információkat gyűjtöttek, ideértve az életkorot, az ön által bejelentett faj/etnikai hovatartozást, nemet, a katonai szolgálat ágát, a katonai szolgálatban töltött időt, a foglalkozási kategóriát, a kiindulási BMI-t és a nyilvántartás helyét (ez a szolgálat tagja által meghatározott bármely helyre vonatkozik - amely megjelölheti a lakóhelyet a katonai belépéskor vagy a tervezett tartózkodási helyet a katonai szolgálat befejezése után). Ezenkívül a katonai tagok jövedelemkülönbségeinek figyelembevétele érdekében az ügyelet helye alapján a 2009-es lakhatási alaptámogatást (BAH) átlagosan minden háromjegyű cipzárra (a nem házas, legalacsonyabb fizetési fokozatra vonatkoztatva) további kovariátként alkalmazták. a nyilvánosan elérhető adatokról. [41] Összesen 85 098 szegmenst (időszakokat egy egyedi szolgálati helyen) zártak ki, mert a háromjegyű cipzár egy hadsereg (vagy flotta) postahivatalt tükrözött, amely nem egy amerikai államban (például Európában vagy Guamban) található (n = 61 677), vagy érvénytelen volt (n = 23 421). Egy személyt kizártunk a kiinduló BMI hiánya miatt. Ha egy modell az NHANES-ből származó civil elhízás prevalenciát tartalmazza, akkor az új-angliai népszámlálási régió kizárt, mivel ebben az adatkészletben nem elégséges megfigyeléseket tettek New England-től [42].

Az érdeklődés eredménye a klinikai elhízás volt, amelyet legalább egy ambuláns vagy fekvőbeteg-orvosi találkozás határoz meg, amelyet a Nemzetközi Betegségek Osztályozása, a kilencedik felülvizsgálat, a klinikai módosítás (ICD-9-CM) 278,00 vagy 278,01 (elhízás) vagy V V85.3x, V85.4 vagy V85.54 (BMI ≥30) kód bármely diagnosztikai helyzetben. A szolgáltató tagot csak egyszer lehet eseménynek számítani.

Az összes megfigyelést, amely megfelelt a felvételi kritériumoknak, Cox regresszióval elemeztük, amelynek „ideje 0” volt az az idő, amikor az egyén belépett a vizsgálatba. A 0. idő a megfigyelési időszak közepén kezdődött azoknak a szolgálati tagoknak, akik az adott időszakban elérték az 2 éves aktív szolgálatot. Azoknál, akiknél a személyi nyilvántartásban 6 hónapnál hosszabb ideig vannak hiányosságok, a személyi időt a rés vége után ugyanabban a helyen a 0. időpontban kezdték újra. Cenzúrázás akkor következett be, amikor egy szolgálati tag elvált a katonai szolgálattól vagy megváltoztatta szolgálati helyét, vagy a megfigyelési időszak végén. Azok a szolgálati tagok, akik a megfigyelési időszak alatt megváltoztatták az ügyeletet, minden helyszínen személyi idővel járultak hozzá. Az önállóság hiányának felszámolására, amikor ugyanazt az egyént különböző szolgálati helyeken figyelték meg, varianciabecslőt használtak ugyanazon egyén megfigyelésének klaszterezésére (az egyénre vonatkozó „vce” csoportosítás a Cox regresszió használatával a Stata 12. verziójában). [43] A DMSS-ben szereplő személyi nyilvántartások csak az „állandó” szolgálati megbízást dokumentálják, és nem veszik figyelembe az adott helyszíntől távol töltött időt (például katonai szabadságon, tengerentúli telepítések és ideiglenes szolgálati feladatok idején). Az adatok elemzését a Stata v.11.0–12.1 segítségével végeztük.

A tengerszint feletti magasságtól eltérő földrajzi meghatározók (például csapadék, hőmérséklet, napfény, elhízott társadalmi kapcsolatok és kulturális értékek) régiónként vagy államonként eltérőek lehetnek. Feltételezve, hogy nincs migráció és az állandósult népesség súlya (az értékelt térbeli felbontásnál), e földrajzi expozíció összesített (relatív) hatását ki kell deríteni az e területeken tapasztalható elhízási prevalenciával a civilek körében. A feltételezések korlátozásokat hoznak létre, és a térbeli felbontást ezen a térbeli felbontáson részben meghatározhatnák a magasságváltozással. Mindazonáltal az elhízás prevalenciája más, mérhetetlen földrajzi tényezők helyettesítőjeként szolgál. Így a polgári elhízás arányait a Centers for Disease Control and Prevention (CDC) BRFSS-ből szereztük be az állam által önmagukban bejelentett magasságra és testsúlyra [44], valamint az NHANES és a REGARDS adatbázisokból a mért magasság és súly tekintetében a regionális szint alapján. ahogy máshol beszámoltak róla. [42] Ezeket a százalékokat manuálisan rendelték hozzá az egyes irányítószám-tartományokhoz, az egyes államok számára nyilvánosan elérhető háromjegyű irányítószámok alapján [45], [46].

Az elhízás prevalenciájának helyettesítőjeként történő használata a nem mért térbeli meghatározók szempontjából nem veszi figyelembe az időtől függő térbeli jellemzőket (vagyis azokat a jellemzőket, amelyek a tartózkodási idő hossza alapján eltérő hatást fejtenek ki). Például a dohányzási viselkedés az Egyesült Államokban térben változó, [47] társadalmilag terjed, [48] és jelentősen nagyobb súlygyarapodással jár a közelmúltban, mint a hosszú távon leszokóknál. [49] Mivel az egyéni szintű dohányzási magatartás nem állt rendelkezésre, az állami szintű, önállóan bejelentett jelenlegi dohányzási állapot kiigazítását (a 2011-es BRFSS adatkészletből nyerték) használták a robusztussági elemzésekben [47].

A megbízási folyamat nem véletlenszerű aspektusainak, például a személyi kérelmeknek a figyelembe vétele érdekében, amelyek foglalkozásukkal eltérő módon befolyásolhatják a folyamatot, robusztussági elemzést végeztek. A hét foglalkozási kategóriát külön elemzésekbe osztották, hogy felmérjék a foglalkozási szubsztrátumok közötti összefüggés nagyságát.

Eredmények

Összefoglaló jellemzők

Az expozíciós kategóriák szerinti összesítő demográfiai adatokat az 1. táblázat tartalmazza. 98 009 olyan személy volt, aki 3,2 éves medián mediánnal járult hozzá. Az egyes szakaszok átlagos hossza, tükrözve az egyedi szolgálati helyeket, 1,2 év minősített megfigyelés volt (a diagnózis utáni idő és az idő, míg a tagok kevesebb, mint két év szolgálatot teljesítettek).

A lakosságnak egy kicsi, de jelentős része nagy magasságban állomásozott, 16111 személyév figyelhető meg. A demográfiai jellemzők általában magassági kategóriánként hasonlóak voltak, a fekete faj és az egészségügyi foglalkozások kissé gyakoribbak voltak alacsony magasságban, mint nagy magasságban. A katonai besorolási testtömeg-indexek (BMI) hasonlóak voltak a nagy magasságú rétegekben, kissé nagyobb átlagos BMI-vel. A kisebb demográfiai különbségek korrigálása érdekében az 1. táblázatban felsorolt kovariánsokat felvették a végső modellbe.

Elsődleges megállapítások

A nagy magasságban elhelyezkedő szolgálat tagjai 41% -kal (95% konfidencia intervallum [CI] 35% –46%; p 2. ábra. Kumulatív veszélyfüggvény.

Az elhízás diagnosztizálásának összesített kockázata a Cox arányos kockázati modell alapján, kiigazítva a besorolási BMI, nem, faj, foglalkozás, szolgálati idő, szolgálati ág, lakhatási támogatás és életkor szerint. A vörös görbe magas, a kék görbe pedig alacsony.

Robusztussági elemzések

Számos elemzést végeztek a megállapítások megbízhatóságának vizsgálatára. A modelldiagnosztika az arányos veszély következetességét mutatta ki a hétéves időszak alatt (3. ábra). Azok, akik Coloradót „nyilvántartásuk otthonaként” azonosítják, fokozottan indokolhatták a Colorado-ügyeletet. A coloradói „rekordok otthona” ellenőrzése azonban csak kis mértékben változtatta meg a magas magasság veszélyességi arányát (HR), 0,59-ről 0,60-ra. A magassági kategóriák manuális hozzárendelése a hiányzó magasságú 28 megfigyeléshez nem változtatta meg az eredményeket (HR 0,59, 95% CI 0,54–0,65).

Az x tengely az elemzés természetes naplóját mutatja napokban.

Amikor a magasságot három egyenlő, 0,78 km-es intervallumra osztottuk a rendelkezésre álló magasságok tartománya (0–2,34 km) alapján, a természetes szünetektől függetlenül, a nagy magasságban (> 1,56 km) tartózkodók alacsonyabb elhízási veszélyt jelentettek (HR 0,77; 95% CI 0,72–0,83), mint a teljesen beállított modell alacsony magasságban lévőknél, de egyes, 1,56 km feletti szolgálati helyeken nem volt védő asszociáció. Alternatív megoldásként, ha a magasságot állandó változóval helyettesítjük, 6% -kal alacsonyabb az elhízás veszélye (HR 0,94; 95% CI 0,91–0,96) per tengerszint feletti kilométer.

Az eredmények foglalkozás szerint rétegezve hasonlóak voltak, bár a repülőszemélyzet személyzete nem feltétlenül kapott további előnyöket a nagy magasságú munkakörülményezésből (4. táblázat).

Amikor a magasság és a polgári elhízás prevalenciáját egy kategorikus változóval helyettesítették a népszámlálási régióban, az elhízás előfordulásának regionális változása fokozott veszélyt mutatott az ország közepén a Mississippi folyótól közvetlenül nyugatra fekvő két népszámlálási régióban (nyugat-észak középső és nyugat dél középső - 5. táblázat).

Tárgyterületek

A PLOS tárgyterületeivel kapcsolatos további információkért kattintson ide.

Szeretnénk visszajelzését. Van-e értelme ezeknek a tárgyköröknek a cikk számára? Kattintson a célra a helytelen Tárgy mellett, és tudassa velünk. Köszönöm a segítséget!

A tárgykör "Elhízottság" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Fegyveres erők" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Járványtan" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Szakmák" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Hypoxia" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Testtömeg-index" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Testsúly" alkalmazható erre a cikkre? igen nem

Köszönjük a visszajelzést.

A tárgykör "Túlsúly" alkalmazható erre a cikkre? igen nem