Reproductive history and the risk of metabolic syndrome among women

Wstęp: Reprodukcja może wpływać na zdrowie kobiet nawet wiele lat po zakończeniu okresu reprodukcyjnego. W ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat nastąpił wzrost częstości występowania zespołu metabolicznego, który jest związany z występowaniem wielu chorób cywilizacyjnych. Zespół metaboliczny jest diagnozowany, gdy występuje obecność trzech z pięciu czynników: otyłość brzuszna, niskie stężenie HDL, wysokie stężenie triglicerydów, nadciśnienie, cukrzyca typu 2 lub insulinooporność. Cel: Analiza wpływu wybranych czynników związanych z historią reprodukcjną na występowanie zespołu metabolicznego u starszych kobiet.Materiał i metody: Analizie poddano dane pochodzące od 425 kobiet w wieku 45-92 lat zamieszkujących wsie na terenie Mogielica Human Ecology Study Site. U 219 uczestniczek (51,53%) stwierdzono występowanie zespołu metabolicznego. Wyniki: Analiza regresji logistycznej wykazała istotną statystycznie zależność pomiędzy liczbą dzieci (OR=1,20; 95% CI: 1,08-1,33, p=0,001), liczbą synów (OR=1,24; 95% CI: 1,07-1,43; p=0,004) oraz wiekiem urodzenia pierwszego dziecka (OR=0,92; 95% CI: 0,87-0,97; p=0,003) a prawdopodobieństwem wystąpienia zespołu metabolicznego, po uwzględnieniu wieku, edukacji, palenia papierosów oraz statusu związku. Badanie wykazało brak istotnego związku pomiędzy liczbą córek (p=0,055), wiekiem menarche (p=0,348), wiekiem menopauzy (p=0,880) oraz długością interwałów międzyurodzeniowych (p=0,766).Wnioski: Bardzo intensywna reprodukcja może wpływać na zdrowie kobiet w okresie postmenopauzalnym. Większa liczba dzieci, a w szczególności synów może być związana z występowaniem zespołu metabolicznego. Wiek urodzenia pierwszego dziecka może również wpływać na występowanie zespołu metabolicznego.Introduction: Reproduction can affect women’s health even many years after the end of the reproductive period. Over the last few decades, there has been an increase in the prevalence of metabolic syndrome, which is associated with the presence of many civilization diseases. Metabolic syndrome is diagnosed when there are three of the five factors: abdominal obesity, low concentration of HDL, high concentration of triglycerides, hypertension, type 2 diabetes, or insulin resistance. Aim: To analyze the influence of selected reproductive factors on the risk of metabolic syndrome in post-reproductive women. Material and methods: Data from 425 women aged 45-92 living in villages at the Mogielica Human Ecology Study Site were analyzed. 219 participants (51.53%) had metabolic syndrome. Results: Logistic regression analysis showed a statistically significant association between the number of children (OR=1.20; 95% CI: 1.08-1.33; p=0.001), number of sons (OR=1.24; 95% CI: 1.07-1.43; p=0.004) and age of birth of the first child (OR=0.92; 95% CI: 0.87-0.97; p=0.003) and the risk of metabolic syndrome, after adjusting for age, education, smoking and marital status. There was no significant association between the number of daughters (p=0.055), menarche age (p=0.348), menopausal age (p=0.880), and the length of inter birth intervals (p=0.766). Conclusions: Very intense reproduction may affect the health of postmenopausal women. The higher number of children, especially sons, may be associated with metabolic syndrome. The age of birth of the first child can also affect the prevalence of metabolic syndrome

Optimising the care for older persons with complex chronic conditions in home care and nursing homes: design and protocol of I-CARE4OLD, an observational study using real-world data

Introduction In ageing societies, the number of older adults with complex chronic conditions (CCCs) is rapidly increasing. Care for older persons with CCCs is challenging, due to interactions between multiple conditions and their treatments. In home care and nursing homes, where most older persons with CCCs receive care, professionals often lack appropriate decision support suitable and sufficient to address the medical and functional complexity of persons with CCCs. This EU-funded project aims to develop decision support systems using high-quality, internationally standardised, routine care data to support better prognostication of health trajectories and treatment impact among older persons with CCCs.Methods and analysis Real-world data from older persons aged ≥60 years in home care and nursing homes, based on routinely performed comprehensive geriatric assessments using interRAI systems collected in the past 20 years, will be linked with administrative repositories on mortality and care use. These include potentially up to 51 million care recipients from eight countries: Italy, the Netherlands, Finland, Belgium, Canada, USA, Hong Kong and New Zealand. Prognostic algorithms will be developed and validated to better predict various health outcomes. In addition, the modifying impact of pharmacological and non-pharmacological interventions will be examined. A variety of analytical methods will be used, including techniques from the field of artificial intelligence such as machine learning. Based on the results, decision support tools will be developed and pilot tested among health professionals working in home care and nursing homes.Ethics and dissemination The study was approved by authorised medical ethical committees in each of the participating countries, and will comply with both local and EU legislation. Study findings will be shared with relevant stakeholders, including publications in peer-reviewed journals and presentations at national and international meetings