Jakob Manthey

1 Institutul de Psihologie Clinică și Psihoterapie, Universitatea Tehnică din Dresda, Str. Chemnitzer. 46, 01187 Dresda, Germania

Sameer Imtiaz

2 Institute for Mental Health Policy Research, CAMH, 33 Russell Street, Toronto, ON M5S 2S1 Canada

4 Institutul de Științe Medicale (IMS), Universitatea din Toronto, Facultatea de Medicină, Clădirea Științelor Medicale, 1 King's College Circle, Camera 2374, Toronto, ON M5S 1A8 Canada

Maria Neufeld

1 Institutul de Psihologie Clinică și Psihoterapie, Universitatea Tehnică din Dresda, Str. Chemnitzer. 46, 01187 Dresda, Germania

2 Institute for Mental Health Policy Research, CAMH, 33 Russell Street, Toronto, ON M5S 2S1 Canada

Margaret Rylett

2 Institute for Mental Health Policy Research, CAMH, 33 Russell Street, Toronto, ON M5S 2S1 Canada

Jürgen Rehm

1 Institutul de Psihologie Clinică și Psihoterapie, Universitatea Tehnică din Dresda, Str. Chemnitzer. 46, 01187 Dresda, Germania

2 Institute for Mental Health Policy Research, CAMH, 33 Russell Street, Toronto, ON M5S 2S1 Canada

3 Campbell Family Mental Health Research Institute, 250 College Street, Toronto, ON M5T 1R8 Canada

4 Institutul de Științe Medicale (IMS), Universitatea din Toronto, Facultatea de Medicină, Clădirea Științelor Medicale, 1 King's College Circle, Camera 2374, Toronto, ON M5S 1A8 Canada

5 Departamentul de Psihiatrie, Universitatea din Toronto, 250 College Street, etajul 8, Toronto, ON M5T 1R8 Canada

Școala de sănătate publică Dalla Lana 6, Universitatea din Toronto, 155 College Street, etajul 6, Toronto, ON M5T 3M7 Canada

7 Centrul colaborator OMS/OMS pentru sănătate mintală și dependență, strada Russell 33, Toronto, ON M5S 2S1 Canada

Date asociate

Seturile de date generate și/sau analizate în timpul studiului actual sunt disponibile în Anexa Web.

Abstract

fundal

Impactul global al consumului de alcool asupra deceselor cauzate de cardiomiopatie (CM) nu a fost cuantificat până în prezent, chiar dacă CM conține o subcategorie pentru CM alcoolică cu efect al consumului intens de alcool în timp, ca mecanism cauzal de bază postulat. În acest studiu de fezabilitate, este propus un model pentru estimarea fracției atribuite alcoolului (AAF) a deceselor CM pe baza măsurilor de expunere la alcool.

Metode

Un model în doi pași a fost dezvoltat pe baza datelor la nivel agregat din 95 de țări, inclusiv cele mai populate (date din 2013 sau ultimul an disponibil). În primul rând, rata brută de mortalitate a CM alcoolic la 1.000.000 de adulți a fost prezisă utilizând o regresie binomială negativă bazată pe prevalența tulburărilor consumului de alcool (AUD) și a consumului de alcool per capita pentru adulți (APC) (n = 52 de țări). În al doilea rând, proporția de CM alcoolică dintre toate decesele de CM (adică AAF) a fost prezisă utilizând o regresie fracțională a probitului de regresie cu rata de mortalitate brută alcoolică a CM (de la Pasul 1), prevalența AUD, APC per consumator și regiunea Global Burden of Disease ca predicții. Modele suplimentare au repetat acești pași în funcție de sex și pentru definiția mai largă a studiului Global Burden of Disease al CM.

Rezultate

Au existat corelații puternice (> 0,9) între rata brută a mortalității CM alcoolice și AAF, susținând strategia de modelare. În primul pas, rata medie a mortalității brute ponderate în funcție de populație a fost estimată la 8,4 decese alcoolice de CM la 1.000.000 (IÎ 95%: 7.4-9.3). În al doilea pas, AAF-urile globale au fost estimate la 6,9% (IÎ 95%: 5,4-8,4%). Cifrele specifice sexului au sugerat un AAF mai mic în rândul femeilor (2,9%, 95% CI: 2,3-3,4%) în comparație cu bărbații (8,9%, 95% CI: 7,0-10,7%). În Europa de Est și Asia Centrală s-au găsit abateri mai mari între AAF observate și previzionate.

Concluzii

Modelul propus promite să umple golul de a include AAF pentru CM în evaluările comparative ale riscurilor în viitor. Aceste predicții sunt susceptibile de a fi subestimate din cauza stigmatizării implicate în toate condițiile complet atribuite alcoolului și a problemelor ulterioare în codificarea deceselor alcoolice cauzate de CM.

Material suplimentar electronic

Versiunea online a acestui articol (doi: 10.1186/s12963-017-0137-1) conține materiale suplimentare, care sunt disponibile utilizatorilor autorizați.

fundal

Consumul de alcool este un factor major de risc pentru povara globală a bolilor [1-3]. Are relații de cauzalitate cu peste 200 de Clasificare Statistică Internațională din trei cifre a bolilor și a problemelor de sănătate conexe Revizia a 10-a (ICD-10; [4]) categorii de boli și leziuni [3]. S-a dovedit că două dimensiuni legate de consumul de alcool influențează bolile și leziunile: nivelul (mediu) al consumului de alcool și consumul intens de alcool [5-7]. Dintre categoriile de boală și leziuni legate de cauzalitate, există aproximativ 40 care pot fi atribuite pe deplin (adică 100%) alcool, cum ar fi tulburările consumului de alcool (AUD; pentru o listă a tuturor categoriilor de boală și leziuni complet atribuite alcoolului, vezi [6 ]). Cu toate acestea, multe dintre categoriile de boli și leziuni care pot fi atribuite în totalitate de alcool nu au fost incluse până în prezent în estimările Global Burden of Disease, întrucât nu există date globale pentru cauzele minore de deces [8], având în vedere indisponibilitatea registrelor vitale pentru majoritatea populației globale [9].

Până în prezent, contribuția alcoolului la cardiomiopatie (CM) nu a fost cuantificată la nivel global. CM (ICD-10 I42) denotă o boală a mușchiului cardiac, reducându-i capacitatea de a pompa sânge către restul corpului. Există mai multe forme de CM cu etiologii diferite, dar consumul cronic, greu de alcool este asociat cu CM dilatat, deoarece etanolul acționează ca o toxină pentru a slăbi mușchiul inimii [10-15]. Există suficiente dovezi ale cauzalității, bazate pe dovezi experimentale ale efectului toxic al alcoolului asupra mușchilor și a indicatorilor cardiaci [16, 17]; și există chiar o categorie de cardiomiopatie alcoolică (ACM) în ICD-10 (I42.6) [4]. ACM este cunoscut de la mijlocul secolului al XIX-lea (de exemplu, [18]; pentru o prezentare generală a relatarilor istorice vezi [19]), așa cum este detaliat de un patolog din München, care a numit fenomenul „Münchner Bierherz” (inima berii din München) ), o boală caracterizată prin dilatație cardiacă și hipertrofie datorită consumului intens de bere în timp [20]. Cu toate acestea, din motivele indicate mai sus, categoria ACM nu face parte din statisticile globale.

Pentru a cuantifica relația dintre consumul de alcool și CM pentru viitoarele evaluări comparative ale riscului, procedura obișnuită ar fi efectuarea unei meta-analize a relației doză-răspuns între nivelul consumului de alcool și riscul de CM, așa cum sa făcut pentru toate celelalte categorii de boli și leziuni parțial atribuibile alcoolului [6, 7]. În plus, întrucât rezultatele cardiovasculare sunt adesea afectate de tiparele de băut (de exemplu, [21]), impactul potențial al acestei dimensiuni ar fi, de asemenea, estimat. În timp ce o analiză sistematică recentă nu a găsit suficiente studii empirice pentru a cuantifica ambele relații [22], rezultatele studiilor identificate au sugerat o relație prag între consumul de alcool și CM, cu o relație potențială doză-răspuns pentru diferite niveluri de consum intens. În ceea ce privește caracteristicile specifice de consum, consumul abundent (definit ca> 80 g alcool pur/zi) pe parcursul unui deceniu sau mai mult [23] a fost găsit în mod repetat ca un factor cheie de risc pentru dezvoltarea CM (vezi și [22, 24, 25]) . Pe baza acestor constatări, prezicerea ACM și/sau modelarea relației dintre ACM și CM utilizând datele agregate de alcool și mortalitate era de așteptat să fie fezabilă.

În timp ce o măsură a populației a consumului de alcool, cum ar fi rata de a consuma mai mult de 80 g de alcool pur în medie pe zi, în timp, ar fi cel mai bine utilizată pentru modelarea ACM, acest indicator nu este disponibil la nivel global. În schimb, prevalența AUD și a consumului intens de alcool episodic, precum și a consumului de alcool per capita pentru adulți (APC) pot fi considerate potențiale măsuri substitutive pentru a prezice fracția atribuită alcoolului (AAF) pentru CM. De fapt, APC este strâns legată de consumul intens de alcool, deoarece distribuția consumului de alcool urmează o distribuție gamma, iar media sa determină răspândirea (într-o distribuție cu un singur parametru). Astfel, APC corespunde în mod direct proporției consumatorilor de băuturi grele [26, 27].

În acest studiu de fezabilitate s-au efectuat predicții atât pentru CM, cât și pentru categoria mai mare de CM în studiul Global Burden of Disease (GBD) [28]. Cu toate acestea, CM este responsabil pentru 84% din decesele din categoria GBD mai mare de CM, pe baza țărilor incluse în prezentul studiu și, prin urmare, nu se aștepta ca AAF să difere foarte mult.

Metode

Am urmat liniile directoare pentru raportarea estimărilor de sănătate exacte și transparente în prezentarea estimărilor globale de sănătate [29] (lista de verificare detaliată poate fi găsită în fișierul suplimentar 1).

Surse de date

Am căutat să stabilim un model pentru estimarea AAF pentru CM pe baza datelor din 48 din cele 50 de țări cele mai populate (cu excepții: Sudan și Myanmar), precum și din toate țările din regiunea europeană a Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) și din anumite țări din alte regiuni ale OMS (în total 95 de țări incluse). Selecția țărilor a fost ghidată de trei considerații: 1) am dorit să ne asigurăm că metodologia ar putea fi utilizată pentru estimări globale, unde 48 din cele mai populate 50 de țări au inclus 86% din populația globală în 2015; 2) am vrut să includem țări din Europa de Est, unde AAF pentru CM poate fi mare (de exemplu, 67% găsite într-un oraș al Rusiei [30]; vezi și Tabelul 3 de mai jos); și 3) am vrut să asigurăm răspândirea globală. În total, țările selectate au reprezentat 91% din populația globală de 15 ani și peste în 2015.

Tabelul 3

Proporția observată și prezisă a deceselor provocate de ACM în rândul tuturor deceselor CM, în funcție de țară

alcool

Strategia de modelare

AAF-urile pentru CM au fost modelate într-o procedură în doi pași, utilizând date agregate din 95 de țări. În această procedură, am modelat rata brută a mortalității pentru ACM pe an (adică, numărul deceselor ACM la 1.000.000 de adulți pe an, unde adulții au fost definiți ca fiind de 15 ani și peste pentru a corespunde definiției APC), care a fost utilizată ulterior în al doilea pas pentru a prezice proporția deceselor provocate de ACM între toate decesele CM (adică, fracția atribuită alcoolului - AAF). Raționamentul acestei proceduri în doi pași s-a bazat pe corelații ridicate între rata brută a mortalității și AAF. Rezultate din corelațiile Spearman între aceste variabile înclinate la dreapta (N = 49; p = 0,93, interval de încredere 95% (IC): 0,88-0,96; pentru femei: p = 0,98, IC 95%: 0,97-0,99; pentru bărbați: p = 0,93, IC 95%: 0,88-0,96) a susținut raționamentul acestei strategii în doi pași.

Eq. 1: regresie binomială negativă scrisă ca model liniar generalizat

Funcția de legătură: jurnal

Distribuție: binom negativ

Eq. 2: răspunsul fracțional regresia probit scrisă ca model liniar generalizat