Prediabetul și mortalitatea: semnalul cel mai puternic la adulții de 20–54 de ani

Prediabetul sporește riscul de diabet zaharat de tip 2 și se asociază cu morbiditate cardiovasculară și mortalitate. Studiul publicat în JAMA Network Open a evaluat cum demografia, comportamentele de stil de viață și comorbiditățile modifică asocierea dintre prediabet și mortalitate în rândul adulților din Statele Unite ale Americii, folosind modele statistice cu ajustări graduale.
Literatura anterioară a raportat frecvent o asociere pozitivă între prediabet și mortalitate, însă aceste asocieri pot fi confundate de factori precum vârsta, profilul sociodemografic, comportamentele de sănătate și povara de boli concomitente. Pentru a clarifica această complexitate, autorii au testat efecte de modificare și au comparat trei niveluri de ajustare pentru a observa cum se modifică forța asocierii.

Despre studiu

Design și surse de date

• Tipul studiului: cohortă retrospectivă, raportată conform recomandărilor STROBE.
• Set de date: interconectare a datelor National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) (1999–2018) cu National Death Index.
• Perioadă de analiză a eșantionului: cicluri NHANES 2005–2018 (participanți cu interviu și examen fizic complet).
• Populație: adulți cu vârsta ≥ 20 ani, cu date valide de mortalitate.
• Considerații etice: analiză pe date de-identificate; nu a fost necesară aprobarea comitetului de etică sau consimțământul participanților (conform 45 CFR §46.102(e)).

Definiții, variabile și covariabile

• Prediabet: stabilit prin auto-raportare sau prin hemoglobină glicozilată (HbA1c) între 5,7% și 6,4%, conform datelor NHANES.
• Covariabile: factori demografici, de stil de viață și comorbidități.
• Rasă și etnie: auto-raportate; categorii: non-hispanici de culoare neagră, non-hispanici de culoare albă și altă categorie (agregare motivată de mărimea limitată a eșantionului).

Analize statistice

• Modelare: modele de riscuri proporționale Cox cu ajustări în trepte:
  1) doar factori demografici;
  2) demografici + stil de viață;
  3) demografici + stil de viață + comorbidități (model complet).
• Stratificări: pe grupe de vârstă și pe rasă/etnie pentru testarea efectului de modificare.
• Ponderare și software: analize ponderate pentru reprezentativitate națională; R versiunea 4.4.1; prag de semnificație P < 0,05.

Rezultate

Caracteristicile participanților

• Eșantion total: 38 093 respondenți.
• Prediabet: 9 971 persoane (26,2%), reprezentând peste 51 de milioane de adulți din Statele Unite.
• Profil general: majoritar femei și vârsta 20–54 ani.

Asocierea dintre prediabet și mortalitate

• Model neajustat / minimal ajustat: raport de hazard (hazard ratio, HR) 1,58; interval de încredere la 95% (IC95%) 1,43–1,74 - asociere semnificativă statistic.
• Model complet ajustat (demografie + stil de viață + comorbidități): HR 1,04; IC95% 0,92–1,18 - asocierea își pierde semnificația statistică.
• Interacțiuni semnificative: între prediabet și grupa de vârstă, respectiv rasă/etnie.
• Analize stratificate: asociere semnificativă a prediabetului cu mortalitatea doar la adulții de 20–54 ani: HR 1,64; IC95% 1,24–2,17. Nu s-au identificat asocieri semnificative în analizele pe rase/etnii.

Interpretare

Folosind date NHANES legate de registrele de mortalitate, autorii arată că asocierea observată între prediabet și mortalitate este marcat atenuată după ajustarea pentru demografie, comportamente și comorbidități. Acest rezultat explică de ce studii care nu controlează riguros acești factori pot raporta estimări supraevaluate ale riscului.

Semnalul robust identificat la vârste tinere (20–54 ani) sugerează că efectele vârstei și caracteristicile specifice stadiului de viață pot amplifica vulnerabilitatea: adoptarea unor comportamente de risc, acces mai limitat la servicii medicale, dar și debutul precoce al problemelor metabolice la persoane cu predispoziție genetică pot accelera progresia către complicații.

În schimb, la vârste mai înaintate, povara comorbidităților și heterogenitatea stilului de viață pot dilua contribuția independentă a prediabetului asupra mortalității, odată ce modelele includ ajustări extinse.

Implicații pentru practică

• Screening orientat pe vârstă: intensificarea identificării prediabetului la adulții tineri, în special în prezența altor factori de risc metabolici.
• Intervenții adaptate: programe flexibile, virtuale și facilitate de egali pentru sporirea accesului și angajamentului la vârste tinere.
• Abordare multimodală: adresarea concomitentă a stilului de viață (dietă, activitate fizică, somn), a determinantilor sociali și a comorbidităților pentru a reduce riscul global.
• Îndrumare și trimitere timpurie: rute clare către programe de prevenție a diabetului, monitorizare regulată a hemoglobinei glicozilate și a factorilor de risc cardio-metabolici.

Limitări

• Design observațional: nu permite inferențe cauzale ferme.
• Date auto-raportate: pot introduce eroare de clasificare a expunerilor și comportamentelor.
• Natura transversală a colectării NHANES: detectează asocieri la un moment dat, chiar dacă există urmărire a mortalității; dinamica în timp a stilului de viață și comorbidităților nu este captată integral.
• Aglutinarea categoriilor rasă/etnie cu eșantioane mici: poate masca diferențe subtile între subgrupuri.

Concluzii

Prediabetul se asociază cu mortalitatea în modele neajustate, dar această asociere își pierde semnificația după controlul riguros pentru demografie, stil de viață și comorbidități. O excepție notabilă este identificată la adulții de 20–54 de ani, unde riscul rămâne semnificativ. Rezultatele susțin intervenții de prevenție timpurie, personalizate pe vârstă, pentru a preveni progresia bolii și a îmbunătăți rezultatele pe termen lung.