Abstract
ABSTRACTOBJECTIVES:Reconstruct types of simultaneous stress trajectories in the family and employment domain at different stages of life and estimate their association with cerebrovascular accident (CVA) in old age.METHODS:We used a retrospective, face-to-face, representative survey of people aged 65 to 75 years in the city of Santiago, Chile, (n = 802). We performed a multichannel sequence analysis to reconstruct family and employment stress trajectory types at various life stages and then used logistic regression models to estimate the association of these trajectory types with CVA in old age, controlled for traditional cardiovascular risk factors.RESULTS:Four representative types of family and employment stress trajectories were identified: (1) Absence of family and employment stress, (2) Absence of family stress, persistent employment stress, (3) Absence of family stress, out of the labor market, and (4) Persistent family stress, absence of employment stress. The 61.7% of the sample followed trajectories marked by the permanent presence of family and/or employment stress. Likewise, 18.3% had a trajectory characterized by prolonged absence from the labor market. Individuals with persistent family or employment stress trajectories, as well as those with extended periods of inactivity, are more at risk of developing CVA.CONCLUSIONS:Stress is a risk factor for cardiovascular disease experienced by many people at different stages and domains of life on a prolonged basis. Consequently, prevention systems for this type of chronic diseases should emphasize the highly harmful effects of daily and cumulatively stressful life experiences. This could mitigate the multiple health and financial consequences associated with CVA.
Highlights
Se empleó un análisis de secuencias multicanal para reconstruir tipos de trayectorias de estrés familiar y laboral en diversas etapas de la vida y luego se utilizaron modelos de regresión logística para estimar la asociación de estos tipos de trayectoria con accidentes cerebrovasculares (ACV) en la vejez, controlado por factores tradicionales de riesgo cardiovascular
Variables de Control: Factores sociodemográficos y de riesgo tradicional de ACV Tomando en cuenta estudios realizados en países de altos ingresos, los análisis fueron ajustados primero por las siguientes cuatro variables sociodemográficas: edad, género, nivel educacional, y cobertura de salud
Proporciones univariadas ponderadas de variables dependientes y de control
Summary
Este estudio utilizó datos de la encuesta “Curso de vida y vulnerabilidad en personas mayores en Santiago, Chile”, la cual recolectó información retrospectiva en múltiples dominios de la vida, tales como historias residenciales, educacionales y ocupacionales, hábitos de riesgo para la salud, patrones maritales y de fertilidad, vulnerabilidades financieras, y estados de salud en la vejez. Para reconstruir tipos de trayectorias de estrés familiar y laboral, se consideraron preguntas del calendario de curso de vida en las que los participantes debieron identificar períodos de sus vidas en que experimentaron estrés por motivos familiares y laborales de acuerdo a su propio criterio. Variables de Control: Factores sociodemográficos y de riesgo tradicional de ACV Tomando en cuenta estudios realizados en países de altos ingresos, los análisis fueron ajustados primero por las siguientes cuatro variables sociodemográficas: edad, género (mujer, hombre), nivel educacional (primaria, secundaria o terciaria), y cobertura de salud (pública, privada). Una vez identificado el número de tipos más robusto de trayectoria de estrés familiar y laboral, este se convirtió en la principal variable independiente para medir la asociación con ACV en un modelo de regresión logística, el cual fue ajustado por las variables de control indicadas previamente. Los análisis de este estudio fueron conducidos en el software estadístico R25, específicamente con el paquete estadístico TraMineR22 para estimar análisis de secuencia multicanal, y el paquete estadístico survey[26] para trabajar con base de datos ponderada
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