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Comment les gens évaluent-ils l'impact du tabagisme sur leur mortalité ?

Comment les gens évaluent-ils l'impact du tabagisme sur leur mortalité ?

Je travaille sur un projet qui examine comment les informations sur la santé influent sur les décisions de fumer. J'ai une formation en économie et je ne connais pas la littérature en psychologie. Alors mes questions sont :

  1. Dans quelle mesure les gens évaluent-ils leur risque de mortalité avec précision ?
  2. Dans quelle mesure les gens peuvent-ils estimer l'impact du tabagisme sur leur mortalité ?
  3. Comment les nouvelles informations sur l'état de santé changent-elles la croyance des gens sur leur mortalité et l'impact du tabagisme sur leur mortalité ?

« A quel point les gens sont-ils précis dans l'estimation de leur risque de mortalité ? » « Dans quelle mesure les gens peuvent-ils estimer l'impact du tabagisme sur leur mortalité ? » (Je les ai regroupés.)

Pas précis du tout. Un problème avec votre question est qu'il est difficile de prévoir/estimer le risque avec précision sans le résultat réel : si un fumeur prédit qu'il aura un cancer et qu'il le développe, c'est une précision de 100 %. (Voir [1] et [2].)

De nombreuses études montrent que les fumeurs sous-estiment leur risque relatif de tous les troubles liés au tabagisme (y compris le cancer, les maladies cardiaques, les infections pulmonaires chroniques, etc.) par rapport aux non-fumeurs. De plus, les fumeurs pensent qu'ils ont un risque plus faible de développer un cancer du poumon que le fumeur moyen. Cela a été qualifié par certains d'« optimisme irréaliste ». [1][2]

Ensemble, les données accumulées démontrent de façon convaincante que les fumeurs ont une compréhension très imparfaite des risques liés au tabagisme et des statistiques sur les risques en général. De plus, indépendamment de ce qu'ils peuvent reconnaître au sujet des risques encourus par les autres fumeurs, ils croient que leur propre risque est moindre. Compte tenu des preuves accumulées, l'argument selon lequel les gens commencent à fumer ou continuent de fumer avec une connaissance adéquate des risques potentiels semble indéfendable. [2]

Les fumeurs réagissent de manière comportementale aux mauvaises nouvelles. Dans une étude portant sur des fumeurs ayant reçu des tomodensitogrammes en spirale annuels x 3, 48 % des fumeurs ont cessé de fumer après Trois scans anormaux; 28,0 % ont arrêté après deux scans anormaux; 24,2 % ont arrêté après un scan anormal (contre 19,8 % sans dépistage anormal).[3] Une étude plus vaste et plus récente (l'essai danois de dépistage du cancer du poumon [DLCST]) a confirmé que les taux d'abandon étaient plus élevés et le taux de rechute plus faible chez les sujets avec des résultats tomodensitométriques initiaux qui nécessitaient une nouvelle analyse 3 mois plus tard.[4]

Concernant les autres formes de "mauvaises nouvelles", l'effet a été moins prononcé :

Sur les quinze études incluses, seulement deux ont détecté un effet significatif de l'intervention. La spirométrie combinée à une interprétation des résultats en termes d'« âge pulmonaire » a eu un effet significatif dans un seul essai de bonne qualité, mais les preuves ne sont pas optimales. Un essai de dépistage de la plaque carotidienne par ultrasons a également détecté un effet significatif, mais une deuxième étude plus importante d'un mécanisme de rétroaction similaire n'a détecté aucune preuve d'un effet. Seules deux paires d'études étaient suffisamment similaires en termes de recrutement, de cadre et d'intervention pour permettre des méta-analyses ; ni l'un ni l'autre n'a trouvé de preuve d'un effet. Des preuves de qualité mitigée ne soutiennent pas l'hypothèse selon laquelle d'autres types d'évaluation des risques biomédicaux augmentent le sevrage tabagique par rapport au traitement standard. Les preuves sont insuffisantes pour évaluer l'hypothèse selon laquelle plusieurs types d'évaluation sont plus efficaces que des formes uniques d'évaluation.[5]

J'espère que cela suffira pour vous lancer.

[1] L'optimisme irréaliste des fumeurs quant à leur risque, N D Weinstein et. al., Tob Control 2005;14:55-59 doi:10.1136/tc.2004.008375
[2] Risques perçus de maladie cardiaque et de cancer chez les fumeurs de cigarettes, Ayanian JZ, JAMA. 17 mars 1999;281(11):1019-21.
[3] Relation entre le sevrage tabagique et l'obtention des résultats de trois tomodensitométries thoraciques en spirale annuelles pour le dépistage du cancer du poumon, CO Townsend et. al., Cancer. 15 mai 2005;103(10):2154-62.
[4] Effet du dépistage par tomodensitométrie sur les habitudes tabagiques à un an de suivi dans le Danish Lung Cancer Screening Trial (DLCST). Achraf H et. al., Thorax. 2009 mai;64(5):388-92.
[5] L'évaluation des risques biomédicaux comme aide au sevrage tabagique. Bize R, et. al., Cochrane Database Syst Rev. 2012 Dec 12;12:CD004705.


L'"épidémie de solitude"


Près d'un Américain âgé sur trois vit maintenant seul – et les effets sur la santé s'accumulent, selon les experts.

La solitude et l'isolement social peuvent être aussi nocifs pour la santé que fumer 15 cigarettes par jour, ont averti des chercheurs lors d'une récente diffusion sur le Web, et le problème est particulièrement aigu chez les personnes âgées, en particulier pendant les vacances.

Deux Américains sur cinq déclarent qu'ils ont parfois ou toujours l'impression que leurs relations sociales ne sont pas significatives, et un sur cinq déclare se sentir seul ou isolé socialement. Le manque de connexion peut avoir des conséquences mortelles, a déclaré Julianne Holt-Lunstad, professeure à l'Université Brigham Young, qui a témoigné devant le Sénat américain en avril 2017 que le problème est à la fois structurel et psychologique.

Par exemple, la taille moyenne des ménages aux États-Unis a diminué au cours de la dernière décennie, entraînant une augmentation de 10 % du nombre de personnes vivant seules. Selon le U.S. Census Bureau, plus d'un quart de la population américaine - et 28% des personnes âgées - vivent désormais seuls.

La bonne nouvelle est que les amitiés réduisent le risque de mortalité ou de développer certaines maladies et peuvent accélérer le rétablissement chez ceux qui tombent malades. De plus, le simple fait de tendre la main aux personnes seules peut lancer le processus pour les amener à s'engager avec leurs voisins et leurs pairs, selon Robin Caruso de CareMore Health, qui opère dans 8 États et le district de Columbia en mettant l'accent sur les patients de Medicare. Son initiative « Togetherness » vise à lutter contre « une épidémie de solitude » chez les personnes âgées par le biais d'appels téléphoniques hebdomadaires, de visites à domicile et de programmes communautaires.

Les deux étaient parmi les présentateurs d'une table ronde organisée par le National Institute for Health Care Management, une branche de recherche à but non lucratif de l'industrie de l'assurance maladie.

Parmi les principales constatations : On estime à 6,7 milliards de dollars les dépenses fédérales annuelles attribuables à l'isolement social chez les personnes âgées. De mauvaises relations sociales étaient associées à une augmentation de 29% du risque de maladie coronarienne et à une augmentation de 32% du risque d'accident vasculaire cérébral, ont montré des études. Les autorités s'attendent à ce que l'impact financier et sur la santé publique de la solitude augmente à mesure que la population du pays vieillit. Source : CareMore Health


Problèmes de santé courants associés au vieillissement

Les affections courantes chez les personnes âgées comprennent la perte auditive, les cataractes et les erreurs de réfraction, les douleurs dorsales et cervicales et l'arthrose, la maladie pulmonaire obstructive chronique, le diabète, la dépression et la démence. De plus, à mesure que les gens vieillissent, ils sont plus susceptibles de souffrir de plusieurs conditions en même temps.

L'âge avancé est également caractérisé par l'émergence de plusieurs états de santé complexes qui ont tendance à n'apparaître que plus tard dans la vie et qui n'entrent pas dans des catégories de maladies distinctes. Ceux-ci sont communément appelés syndromes gériatriques. Ils sont souvent la conséquence de multiples facteurs sous-jacents et comprennent la fragilité, l'incontinence urinaire, les chutes, le délire et les escarres.

Les syndromes gériatriques semblent être de meilleurs prédicteurs de décès que la présence ou le nombre de maladies spécifiques. Pourtant, en dehors des pays qui ont développé la médecine gériatrique comme spécialité, ils sont souvent négligés dans les services de santé traditionnellement structurés et dans la recherche épidémiologique.

Facteurs influençant le vieillissement en bonne santé

Bien que certaines des variations de la santé des personnes âgées soient génétiques, une grande partie est due à l'environnement physique et social des personnes, y compris leur domicile, leur quartier et leur communauté, ainsi qu'à leurs caractéristiques personnelles, telles que leur sexe, leur origine ethnique ou leur statut socio-économique.

Ces facteurs commencent à influencer le processus de vieillissement à un stade précoce. Les environnements dans lesquels les gens vivent dans leur enfance ou même en tant que fœtus en développement, combinés à leurs caractéristiques personnelles, ont des effets à long terme sur leur vieillissement.

Les environnements ont également une influence importante sur le développement et le maintien de comportements sains. Le maintien de comportements sains tout au long de la vie, en particulier une alimentation équilibrée, la pratique d'une activité physique régulière et l'abstention de tabac, contribuent tous à réduire le risque de maladies non transmissibles et à améliorer les capacités physiques et mentales.

Les comportements restent également importants chez les personnes âgées. L'entraînement en force pour maintenir la masse musculaire et une bonne nutrition peuvent à la fois aider à préserver la fonction cognitive, retarder la dépendance aux soins et inverser la fragilité.

Des environnements favorables permettent aux gens de faire ce qui est important pour eux, malgré les pertes de capacité. La disponibilité de bâtiments publics et de transports sûrs et accessibles et d'environnements faciles à parcourir sont des exemples d'environnements favorables.

Défis pour répondre au vieillissement de la population

Diversité à un âge avancé

Il n'y a pas de personne âgée &lsquotypique&rsquo. Certains 80 ans ont des capacités physiques et mentales similaires à celles de nombreux jeunes de 20 ans. D'autres personnes subissent des baisses significatives de leurs capacités physiques et mentales à des âges beaucoup plus jeunes. Une réponse globale de santé publique doit prendre en compte ce large éventail d'expériences et de besoins des personnes âgées.

Inégalités en matière de santé

La diversité observée à un âge avancé n'est pas aléatoire. Une grande partie découle des environnements physiques et sociaux des personnes et de l'impact de ces environnements sur leurs opportunités et leur comportement en matière de santé. La relation que nous entretenons avec nos environnements est faussée par des caractéristiques personnelles telles que la famille dans laquelle nous sommes nés, notre sexe et notre origine ethnique, entraînant des inégalités de santé. Une proportion importante de la diversité des personnes âgées est due à l'impact cumulatif de ces inégalités en matière de santé tout au long de la vie. La politique de santé publique doit être conçue pour réduire, plutôt que renforcer, ces inégalités.

Stéréotypes dépassés et âgistes

Les personnes âgées sont souvent considérées comme fragiles ou dépendantes, et un fardeau pour la société. La santé publique, et la société dans son ensemble, doivent s'attaquer à ces attitudes et à d'autres âgistes, qui peuvent conduire à la discrimination, affecter la façon dont les politiques sont élaborées et les opportunités dont les personnes âgées ont à faire l'expérience. Vieillir en bonne santé.

Un monde en mutation rapide

La mondialisation, les développements technologiques (par exemple dans les transports et les communications), l'urbanisation, la migration et l'évolution des normes de genre influencent la vie des personnes âgées de manière directe et indirecte. Par exemple, bien que le nombre de générations survivantes dans une famille ait augmenté, ces générations sont aujourd'hui plus susceptibles que par le passé de vivre séparément. Une réponse de santé publique doit faire le point sur ces tendances actuelles et projetées, et définir les politiques en conséquence.

Réponse de l'OMS

Conformément à une récente résolution sur la santé mondiale (67/13), un Stratégie mondiale et plan d'action sur le vieillissement et la santé est élaboré par l'OMS en consultation avec les États Membres et d'autres partenaires. La stratégie et le plan d'action s'appuient sur les preuves de la Rapport mondial sur le vieillissement et la santé et s'appuie sur les activités existantes pour aborder 5 domaines d'action prioritaires.


L'"épidémie de solitude"


Près d'un Américain âgé sur trois vit maintenant seul – et les effets sur la santé s'intensifient, selon les experts.

La solitude et l'isolement social peuvent être aussi nocifs pour la santé que fumer 15 cigarettes par jour, ont averti des chercheurs lors d'une récente diffusion sur le Web, et le problème est particulièrement aigu chez les personnes âgées, en particulier pendant les vacances.

Deux Américains sur cinq déclarent qu'ils ont parfois ou toujours l'impression que leurs relations sociales ne sont pas significatives, et un sur cinq déclare se sentir seul ou isolé socialement. Le manque de connexion peut avoir des conséquences mortelles, a déclaré Julianne Holt-Lunstad, professeure à l'Université Brigham Young, qui a témoigné devant le Sénat américain en avril 2017 que le problème est à la fois structurel et psychologique.

Par exemple, la taille moyenne des ménages aux États-Unis a diminué au cours de la dernière décennie, entraînant une augmentation de 10 % du nombre de personnes vivant seules. Selon le U.S. Census Bureau, plus d'un quart de la population américaine - et 28% des personnes âgées - vivent désormais seuls.

La bonne nouvelle est que les amitiés réduisent le risque de mortalité ou de développer certaines maladies et peuvent accélérer le rétablissement chez ceux qui tombent malades. De plus, le simple fait de tendre la main aux personnes seules peut lancer le processus pour les amener à s'engager avec leurs voisins et leurs pairs, selon Robin Caruso de CareMore Health, qui opère dans 8 États et le district de Columbia en mettant l'accent sur les patients de Medicare. Son initiative « Togetherness » vise à lutter contre « une épidémie de solitude » chez les personnes âgées par le biais d'appels téléphoniques hebdomadaires, de visites à domicile et de programmes communautaires.

Les deux étaient parmi les présentateurs d'une table ronde organisée par le National Institute for Health Care Management, une branche de recherche à but non lucratif de l'industrie de l'assurance maladie.

Parmi les principales conclusions : On estime que 6,7 milliards de dollars en dépenses fédérales annuelles sont attribuables à l'isolement social chez les personnes âgées. De mauvaises relations sociales étaient associées à une augmentation de 29% du risque de maladie coronarienne et à une augmentation de 32% du risque d'accident vasculaire cérébral, ont montré des études. Les autorités s'attendent à ce que l'impact financier et sur la santé publique de la solitude augmente à mesure que la population du pays vieillit. Source : CareMore Health


La recherche sur le sevrage tabagique chez les adolescents prend de l'ampleur

Une nouvelle vague de recherche promet de clarifier les types d'interventions qui aident le mieux les adolescents à cesser de fumer.

Pendant des décennies, les chercheurs de la lutte antitabac ont consacré leurs efforts à aider les adultes à cesser de fumer et à empêcher les adolescents de prendre cette habitude.

"La sagesse populaire était que vous n'allez pas faire arrêter les adolescents avant qu'ils ne soient un peu plus âgés, alors pourquoi s'embêter?" dit Steve Sussman, PhD, professeur de médecine préventive et de psychologie à l'Université de Californie du Sud.

En conséquence, il y a eu historiquement peu d'études contrôlées au hasard examinant ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas pour aider les adolescents à arrêter de fumer.

Récemment, cependant, les experts de la lutte antitabac ont reconsidéré leur concentration sur la prévention, en partie parce que le tabagisme chez les adolescents a augmenté depuis 1991, après avoir atteint un plateau dans les années 1970 et diminué légèrement au cours des années 1980. Cela suggère que même les meilleurs efforts de prévention, tels qu'ils sont actuellement déployés, ne suffisent pas à endiguer la vague de tabagisme chez les adolescents, estiment de nombreux chercheurs.

De plus, des recherches récentes ont indiqué que, contrairement à ce que les experts pensaient depuis longtemps, les adolescents peuvent devenir dépendants du tabac avant même de commencer à fumer tous les jours, que la plupart des adolescents fumeurs continuent de fumer à l'âge adulte et que beaucoup souhaitent arrêter de fumer. mais sont incapables de le faire. En 1999, 35 pour cent des lycéens avaient fumé une cigarette au cours du mois précédent et 23 pour cent étaient des fumeurs quotidiens. Environ 40 pour cent des adolescents fumeurs déclarent avoir essayé sans succès d'arrêter dans le passé.

Répondant au besoin accru de mieux comprendre comment aider les adolescents à arrêter de fumer, en 1997 et 1998, le National Cancer Institute (NCI) a lancé des demandes de demandes de recherche sur l'efficacité des programmes de sevrage tabagique chez les jeunes. Le NCI finance maintenant 16 études majeures sur le sevrage tabagique chez les jeunes. Plusieurs autres organisations publiques et privées, dont le National Institute on Drug Abuse, le National Institute of Child Health and Human Development, le National Institute of Dental and Craniofacial Research et la Robert Wood Johnson Foundation, ont emboîté le pas.

Les experts de la lutte antitabac espèrent que les résultats de cette nouvelle vague de recherches - qui devraient commencer à apparaître dans les prochains mois - aideront à clarifier un large éventail de questions sur la meilleure façon de traiter les adolescents fumeurs. Par exemple:

Comment les parents et les pairs affectent-ils les efforts des adolescents pour arrêter de fumer, et comment les programmes d'abandon du tabac peuvent-ils tirer parti de leur influence ?

Quels sont les facteurs de développement que les programmes de renoncement aux adolescents doivent prendre en compte pour réussir ?

Les traitements pharmacologiques sont-ils aussi efficaces pour les adolescents fumeurs que pour les adultes ?

Quels types de programmes fonctionnent pour les adolescents fumeurs qui sont très fortement dépendants de la nicotine ou qui ont d'autres problèmes de toxicomanie ou psychiatriques ?

Quelle est la meilleure façon d'adapter les programmes de sevrage aux consommateurs de tabac sans fumée, dont la dépendance au tabac est unique ?

Conseils préliminaires

Malgré la rareté, jusqu'à présent, des études randomisées sur le sujet, il existe quelques indices sur les types de programmes qui aident le mieux les jeunes à arrêter de fumer. En 1999, Sussman et ses collègues ont examiné 17 études publiées sur le sevrage tabagique. Dix études étaient des études à un seul groupe et sept étaient des études quasi expérimentales ou expérimentales qui comprenaient des groupes témoins.

La revue, publiée dans la revue Usage et abus de substances (Vol. 34, No. 1), a indiqué qu'en moyenne, environ 21 pour cent des adolescents participant à des programmes d'abandon du tabac ont cessé de fumer, un nombre qui est tombé à 13 pour cent six mois après les interventions contre le tabagisme. En comparaison, le taux d'abandon naturel moyen, sans intervention, semble aller de 0 à 11 %. Sur les six études qui ont rapporté une réduction du tabagisme chez les adolescents qui n'ont pas arrêté, quatre ont rapporté que les participants à l'étude ont réduit leur tabagisme d'au moins la moitié.

Plus récemment, à la demande d'un consortium d'agences de santé américaines et canadiennes, Sussman a terminé un examen approfondi de 66 études sur l'abandon du tabac chez les adolescents, dont 37 comprenaient des groupes témoins et 29 non. Dans la plupart des études, la plupart des participants étaient blancs.

Les études comprenaient une gamme d'approches théoriques, y compris des programmes cognitivo-comportementaux et motivationnels, des programmes dans lesquels les participants sont récompensés pour avoir cessé de fumer, des stratégies de réduction de l'offre telles que des augmentations de taxes sur le tabac ou la restriction de l'accès aux cigarettes, des thérapies pharmacologiques et des « étapes de changement " des approches adaptées à l'intérêt des adolescents à cesser de fumer.

L'examen, pas encore publié, indique que dans les études qui incluaient des groupes témoins, environ 7 pour cent des adolescents du groupe témoin ont cessé de fumer. En comparaison, environ 12 % des jeunes inscrits à des programmes d'abandon du tabac arrêtent de fumer en huit mois en moyenne.

C'est encourageant, dit Sussman, mais il met en garde: "Il y a tellement de variations que tout doit être pris avec un grain de sel." En effet, note-t-il, les taux d'abandon des programmes variaient de 0 % à 41 % lors du suivi.

Les programmes qui semblent les plus efficaces sont ceux qui renforcent la motivation des adolescents à cesser de fumer--en réduisant leur ambivalence et en offrant des récompenses extrinsèques pour cesser de fumer--et perfectionnent leur capacité à résister aux pressions pour fumer, par opposition à simplement obstruer l'accès aux cigarettes ou à fabriquer modifications superficielles des programmes conçus pour les adultes. De plus, les programmes d'abandon en classe avaient tendance à produire des taux d'abandon plus élevés que les programmes en clinique ou en famille ou les campagnes médiatiques. Enfin, les programmes qui incluaient plus de sessions affichaient des taux d'abandon plus élevés.

"Je soupçonne qu'il y a quatre éléments principaux qui sont susceptibles d'aider vraiment", conclut Sussman :

Développer la motivation intrinsèque et extrinsèque des adolescents à cesser de fumer.

Adapter les programmes aux besoins de développement des adolescents et rendre les programmes amusants à suivre.

Offrir du soutien social pour aider les adolescents à persévérer dans leurs tentatives d'arrêter de fumer.

Montrer aux adolescents comment utiliser les ressources communautaires disponibles.

« L'essentiel, dit Sussman, c'est que personne ne pourra le faire à sa place, il faut donc fournir aux gens la motivation et la capacité de s'aider eux-mêmes.


Tabac : les bienfaits du sevrage tabagique sur la santé

Cesser de fumer diminue le risque excessif de nombreuses maladies liées à la fumée secondaire chez les enfants, telles que les maladies respiratoires (par exemple, l'asthme) et les otites.

Arrêter de fumer réduit les risques d'impuissance, d'avoir des difficultés à tomber enceinte, d'avoir des naissances prématurées, des bébés de faible poids à la naissance et des fausses couches.

1. Mahmud, A, Feely, J. Effet du tabagisme sur la rigidité artérielle et l'amplification de la pression pulsée. Hypertension. 2003 41(1):183-7.

2. Département américain de la Santé et des Services sociaux. Les conséquences du tabagisme sur la santé : Dépendance à la nicotine : un rapport du Surgeon General. Département américain de la Santé et des Services sociaux, Service de santé publique, Centers for Disease Control, Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Office on Smoking and Health. Publication DHHS n° (CDC) 88-8406. 1988.

3. Département américain de la Santé et des Services sociaux. Les avantages pour la santé de l'abandon du tabac. Département américain de la Santé et des Services sociaux, Service de santé publique, Centers for Disease Control, Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Office on Smoking and Health. Publication DHHS n° (CDC) 90-8416. 1990.

4. Doll R, Peto R, Boreham J, Sutherland I. Mortalité par rapport au tabagisme : observations de 50 ans sur des médecins britanniques masculins. BMJ. 2004 328(7455):1519-1527.

5. US Department of Health and Human Services 2004, The Health Consequences of Smoking: A Report of the Surgeon General, US Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Office sur le tabagisme et la santé, 2004.


Tendances des comportements de santé et des résultats pour la santé

Outre des facteurs tels que la génétique et les soins médicaux, les comportements liés à la santé peuvent affecter directement les résultats pour la santé. Des comportements sains tels que l'exercice et l'alimentation réduisent sensiblement le risque de maladies comme les maladies cardiaques et le diabète, tandis que les comportements malsains tels que le tabagisme et la consommation excessive d'alcool augmentent le risque de maladies comme le cancer du poumon et les maladies du foie.

Les taux de mortalité aux États-Unis ont baissé ces dernières années - par exemple, le taux de mortalité des adultes âgés de 45 à 54 ans a diminué de plus d'un quart entre 1979 et 1998. Un comportement plus sain est-il responsable de cette baisse ? Ou la baisse s'est-elle produite malgré une augmentation des comportements malsains, en raison d'autres tendances comme l'amélioration des soins médicaux ? Distinguer le rôle des facteurs comportementaux de celui des soins médicaux est important, car ils ont des implications différentes pour les coûts futurs des soins de santé et le fardeau de la maladie.

Dans "La population américaine se comporte-t-elle en meilleure santé?" (NBER Working Paper 13013), chercheurs David Coutelier, Edward Glaeser, et Allison Rosen examiner les tendances des comportements liés à la santé et estimer leur effet sur les taux de mortalité.

Les données pour l'analyse proviennent de la National Health and Nutrition Examination Survey, un ensemble de données unique qui combine les données d'entretiens et d'examens physiques. Afin d'examiner les changements dans les comportements de santé au fil du temps, les auteurs utilisent des données pour deux périodes d'échantillonnage, 1971-75 et 1999-2002.

Dans leur analyse, les auteurs examinent trois « facteurs de risque comportementaux » : le tabagisme, l'obésité et la consommation excessive d'alcool. Chacun d'entre eux est responsable de dizaines de milliers de décès aux États-Unis chaque année. Ils considèrent également deux « facteurs de risque biologiques » qui sont le produit d'autres comportements : l'hypertension artérielle et l'hypercholestérolémie. Les auteurs notent qu'il existe d'autres facteurs de risque importants tels que l'état du diabète qu'ils ne sont pas en mesure d'explorer en raison des limites des données.

Il y a eu des changements positifs et négatifs dans les comportements de santé au cours des trente dernières années. Du côté positif, le tabagisme et la consommation d'alcool ont tous deux diminué - la part de la population qui fume actuellement est passée de 40 à 25 pour cent, tandis que la part qui boit beaucoup est passée de 7 à 4 pour cent. La pression artérielle et le cholestérol se sont également nettement améliorés - la part de la population souffrant d'hypertension a chuté des deux tiers au cours de cette période, tandis que la part de cholestérol élevé a diminué de plus d'un tiers. Cependant, il y a également eu une augmentation spectaculaire de l'obésité, la part de la population considérée en surpoids ou obèse étant passée de 49 à 68 %.

Compte tenu de ces changements disparates dans les comportements de santé, quel a été leur effet global sur la mortalité ? Pour répondre à cette question, les auteurs utilisent d'abord les données de 1971-75 pour estimer comment les facteurs de risque se rapportent au fait que les répondants à l'enquête soient encore en vie dix ans après l'enquête. Comme prévu, les facteurs de risque ont des effets importants sur la mortalité. Par exemple, être fumeur fait plus que doubler le risque de décès au cours des dix prochaines années. L'hypertension augmente le risque d'environ cinquante pour cent, tout comme l'obésité, bien que ce dernier effet soit plus faible et non statistiquement significatif dans les modèles qui contrôlent la pression artérielle et le cholestérol.

L'étape suivante consiste à utiliser les résultats de cette analyse pour estimer le risque de mortalité pour chaque personne dans les enquêtes 1971-75 et 1999-2002. Les auteurs constatent que le risque de mortalité a diminué de manière significative entre les deux enquêtes - la probabilité moyenne de décès dans les dix ans pour la population adulte (âgée de 25 à 74 ans) est passée de 9,8 pour cent dans l'enquête précédente à 8,4 pour cent dans la dernière enquête, une baisse de 1,4 point de pourcentage ou 14 pour cent.

Les auteurs constatent que la baisse du tabagisme et de l'hypertension artérielle étaient les deux causes les plus importantes de cette baisse, représentant respectivement 0,9 point et 0,6 point de la baisse. L'augmentation de l'obésité a entraîné une augmentation de 0,3 point du risque de mortalité, mais cet effet a été submergé par les changements positifs. Lorsque les auteurs convertissent leurs résultats en espérance de vie, ils constatent que sur le net, les changements de comportement en matière de santé au cours des trente dernières années ont ajouté 1,8 an à l'espérance de vie à 25 ans et 1,4 an à l'espérance de vie à 65 ans.

Enfin, les auteurs utilisent leurs estimations pour prédire quels pourraient être les taux de mortalité au début des années 2020 si les tendances actuelles des comportements de santé se poursuivent. Ils notent qu'il ne s'agit pas nécessairement d'une « meilleure supposition » de ce que l'avenir nous réserve, car les tendances en matière de comportements liés à la santé peuvent changer, mais cela donne néanmoins un aperçu de la direction que nous pouvons prendre.

Dans leurs simulations, la part de la population qui fume actuellement tombe de 25 à 15 pour cent et la part des personnes en surpoids et obèses passe de 68 pour cent à 79 pour cent. En projetant l'effet des changements des facteurs de risque sur la mortalité, ils constatent que la baisse du tabagisme entraînerait une baisse de 0,7 point des taux de mortalité, tandis que l'augmentation de l'obésité entraînerait une augmentation étonnamment importante de 1,1 point des taux de mortalité. Ce dernier résultat est dû à un bond de la part de la population projetée comme obèse (par opposition au simple surpoids), où les risques pour la santé sont particulièrement graves. Les auteurs montrent également que lorsque la prise de poids s'accompagne d'un bon contrôle de la pression artérielle et du cholestérol, elle n'a aucun effet sur la mortalité.

Les auteurs concluent que les changements dans les comportements de santé ont contribué à une baisse des taux de mortalité au cours des trente dernières années, mais avertissent que les augmentations futures de l'obésité peuvent inverser cette tendance. Étant donné qu'une grande partie de l'impact de l'obésité se produit par l'hypertension et l'hypercholestérolémie, un meilleur contrôle de ces conditions grâce à des médicaments peut aider à atténuer les effets de l'augmentation de l'obésité. L'évaluation de l'effet des stratégies visant à améliorer l'utilisation et le respect des médicaments recommandés, tels que les systèmes de rémunération au rendement pour récompenser les médecins ou une utilisation accrue des technologies de l'information, est une « haute priorité de recherche », notent les auteurs.


Mortalité liée au tabac

Le tabac sans fumée est une cause connue de cancer. De plus, la nicotine contenue dans le tabac sans fumée peut augmenter le risque de mort subite due à une condition où le cœur ne bat pas correctement (arythmies ventriculaires). 5

Le tabagisme est la principale cause de décès évitable aux États-Unis. 1,3

La cigarette et la mort

Le tabagisme est à l'origine d'environ un décès sur cinq aux États-Unis chaque année. 1,6 On estime que le tabagisme cause ce qui suit : 1

  • Plus de 480 000 décès par an (y compris les décès dus à la fumée secondaire)
  • 278 544 décès par an chez les hommes (y compris les décès dus à la fumée secondaire)
  • 201 773 décès par an chez les femmes (y compris les décès dus à la fumée secondaire)

Le tabagisme cause la mort prématurée :

  • L'espérance de vie des fumeurs est d'au moins 10 ans plus courte que celle des non-fumeurs. 1,2
  • Arrêter de fumer avant l'âge de 40 ans réduit d'environ 90 % le risque de mourir d'une maladie liée au tabagisme. 2

Fumée secondaire et mort

L'exposition à la fumée secondaire cause environ 41 000 décès chaque année chez les adultes aux États-Unis : 1

  • La fumée secondaire cause 7 333 décès annuels dus au cancer du poumon. 1
  • La fumée secondaire cause 33 951 décès annuels par maladie cardiaque. 1

Risque accru de décès chez les hommes

  • Les hommes qui fument augmentent de plus de 23 fois leur risque de mourir d'une bronchite et d'un emphysème d'un cancer de la trachée, du poumon et des bronches. 1
  • Le tabagisme augmente de près de quatre fois le risque de mourir d'une maladie coronarienne chez les hommes d'âge moyen. 1

Risque accru de décès chez les femmes

  • Les femmes qui fument augmentent de 12 fois leur risque de mourir d'une bronchite et d'un emphysème d'un cancer de la trachée, du poumon et des bronches. 1
  • Entre 1960 et 1990, les décès par cancer du poumon chez les femmes ont augmenté de plus de 500 %. 7
  • En 1987, le cancer du poumon a dépassé le cancer du sein pour devenir la principale cause de décès par cancer chez les femmes américaines. 8
  • En 2000, 67 600 femmes sont décédées d'un cancer du poumon. 8
  • En 2010 et 2014, près de 282 000 femmes (56 359 femmes chaque année) mourront d'un cancer du poumon. 1
  • Le tabagisme augmente de près de cinq fois le risque de mourir d'une maladie coronarienne chez les femmes d'âge moyen. 1

Décès dus à des maladies spécifiques

Le tableau suivant répertorie le nombre estimé de fumeurs âgés de 35 ans et plus qui meurent chaque année de maladies liées au tabagisme. 1

Mortalité annuelle liée au tabagisme aux États-Unis, 2005 et 2009
Maladie Homme Femelle Le total
a Les autres cancers comprennent les cancers de la lèvre, du pharynx et de la cavité buccale, de l'œsophage, de l'estomac, du pancréas, du larynx, du col de l'utérus (femmes), du rein et du bassinet du rein, de la vessie, du foie, du côlon et du rectum ainsi que la leucémie myéloïde aiguë
b Les autres maladies cardiaques comprennent les cardiopathies rhumatismales, les cardiopathies pulmonaires et d'autres formes de maladies cardiaques.
c D'autres maladies vasculaires comprennent l'athérosclérose, l'anévrisme de l'aorte et d'autres maladies artérielles.
d La MPOC est une maladie pulmonaire obstructive chronique et comprend l'emphysème, la bronchite et l'obstruction chronique des voies respiratoires.
Source : 2014 Surgeon General&rsquos Report : The Health Consequences of Smoking&mdash50 Years of Progress, Chapitre 12, Tableau 12.4 pdf icon [PDF &ndash36 MB] external icon
Cancer
Cancer du poumon 74,300 53,400 127,700
D'autres cancers un 26,000 10,000 36,000
Sous-total : Cancer 100,300 63,400 163,700
Maladies cardiovasculaires et maladies métaboliques
Maladie coronarienne 61,800 37,500 99,300
Autre maladie cardiaque b 13,400 12,100 25,500
Maladie cérébrovasculaire 8,200 7,100 15,300
Autre maladie vasculaire c 6,000 5,500 11,500
Diabète sucré 6,200 2,800 9,000
Sous-total : cardiovasculaire et métabolique 95,600 65,000 160,000
Maladies respiratoires
Pneumonie, grippe, tuberculose 7,800 4,700 12,500
MPOC d 50,400 50,200 100,600
Sous-total : Respiratoire 58,200 54,900 113,100
Total : Cancer, Cardiovasculaire, Métabolique, Respiratoire 254,100 183,300 437,400
Conditions périnatales
Conditions prénatales 346 267 613
Syndrome de mort subite du nourrisson 236 164 400
Total : Conditions périnatales 582 431 1,013
Incendies résidentiels 336 284 620
La fumée secondaire
Cancer du poumon 4,374 2,959 7,333
Maladie coronarienne 19,152 14,799 33,951
Total : fumée secondaire 23,526 17,758 41,284
TOTAL des décès attribuables 278,544 201,773 480,317

Les références

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  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].
  4. National Cancer Institute. Cigars: Health Effects and Trends external icon . Smoking and Tobacco Control Monograph No. 9. Bethesda (MD): U.S. Department of Health and Human Services, National Institutes of Health, National Cancer Institute, 1998. [accessed 2015 Aug 17].
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  6. Centres pour le Contrôle et la Prévention des catastrophes. 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.


Méthodes

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 (m = 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.


Discussion

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 quality 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.).

Conclusion

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.


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