Risk of dependence associated with health, social support, and lifestyle

OBJECTIVE To analyze the prevalence of individuals at risk of dependence and its associated factors. METHODS The study was based on data from the Catalan Health Survey, Spain conducted in 2010 and 2011. Logistic regression models from a random sample of 3,842 individuals aged ≥ 15 years were used to classify individuals according to the state of their personal autonomy. Predictive models were proposed to identify indicators that helped distinguish dependent individuals from those at risk of dependence. Variables on health status, social support, and lifestyles were considered. RESULTS We found that 18.6% of the population presented a risk of dependence, especially after age 65. Compared with this group, individuals who reported dependence (11.0%) had difficulties performing activities of daily living and had to receive support to perform them. Habits such as smoking, excessive alcohol consumption, and being sedentary were associated with a higher probability of dependence, particularly for women. CONCLUSIONS Difficulties in carrying out activities of daily living precede the onset of dependence. Preserving personal autonomy and function without receiving support appear to be a preventive factor. Adopting an active and healthy lifestyle helps reduce the risk of dependence.OBJECTIVE To analyze the prevalence of individuals at risk of dependence and its associated factors. METHODS The study was based on data from the Catalan Health Survey, Spain conducted in 2010 and 2011. Logistic regression models from a random sample of 3,842 individuals aged ≥ 15 years were used to classify individuals according to the state of their personal autonomy. Predictive models were proposed to identify indicators that helped distinguish dependent individuals from those at risk of dependence. Variables on health status, social support, and lifestyles were considered. RESULTS We found that 18.6% of the population presented a risk of dependence, especially after age 65. Compared with this group, individuals who reported dependence (11.0%) had difficulties performing activities of daily living and had to receive support to perform them. Habits such as smoking, excessive alcohol consumption, and being sedentary were associated with a higher probability of dependence, particularly for women. CONCLUSIONS Difficulties in carrying out activities of daily living precede the onset of dependence. Preserving personal autonomy and function without receiving support appear to be a preventive factor. Adopting an active and healthy lifestyle helps reduce the risk of dependence.OBJETIVO Analizar la prevalencia de personas en riesgo de dependencia y los factores asociados. MÉTODOS El estudio se basó en datos de la Encuesta de Salud de Cataluña, España, realizada de 2010 a 2011. A partir de una muestra aleatoria de 3.842 individuos, de 15 años o más, se llevaron a cabo modelos de regresión logística para clasificar a los individuos según el estado de su autonomía personal. Se plantearon modelos predictivos para identificar las variables susceptibles de intervención que permitieran distinguir a los individuos dependientes de aquellos en riesgo. Se consideraron variables acerca del estado de salud, apoyo social y estilos de vida. RESULTADOS El 18,6% de la población presentó riesgo de dependencia, con efecto más acusado a partir de los 65 años. En comparación con este colectivo, los individuos que se declararon dependientes (11,0%) manifestaron problemas para realizar las actividades cotidianas y obtuvieron apoyo para ello. Estilos de vida, como fumar, consumir alcohol en exceso y ser sedentario se asociaron con mayor probabilidad de dependencia, en particular para las mujeres. CONCLUSIONES Las dificultades para llevar a cabo las actividades cotidianas preceden a la aparición de dependencia. Preservar la propia autonomía y desenvolverse sin recibir apoyo aparecen como factores protectores. La adopción de un estilo de vida activo y saludable contribuye a reducir el riesgo de dependencia

Risk of dependence associated with health, social support, and lifestyle

The study was based on data from the Catalan Health Survey, Spain conducted in 2010 and 2011. Logistic regression models from a random sample of 3,842 individuals aged ≥ 15 years were used to classify individuals according to the state of their personal autonomy. Predictive models were proposed to identify indicators that helped distinguish dependent individuals from those at risk of dependence. Variables on health status, social support, and lifestyles were considered

Nuevo diseño de la Encuesta de Salud de Cataluña (2010-2014): un paso adelante en planificación y evaluación sanitaria

Se presenta la génesis de la Encuesta de Salud de Cataluña (2010-2014) con sus submuestras semestrales. Se detallan las características básicas de su diseño muestral polietápico. Entre las ventajas organizativas de esta nueva operación, en comparación con las anteriores, destacan la agilidad en la disponibilidad de datos y la capacidad de monitorización continuada de la población. Se señalan como beneficios la puntualidad en la obtención de indicadores y la posibilidad de introducir nuevos tópicos a través del cuestionario complementario, según las necesidades de información. Como limitación se apunta la mayor complejidad del diseño muestral y la falta de seguimiento longitudinal de la muestra. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar ponderaciones adaptadas a las submuestras para el análisis estadístico que emplee microdatos, así como de acumular oleadas si se desea elevar el grado de desagregación del análisis, ya sea en el territorio o por subgrupos de población

Prevalencia y condicionantes de la obesidad en la población infantojuvenil de Cataluña, 2006-2012

Estimar la prevalencia de obesidad y sobrepeso en la población catalana de 2 a 14 años, conocer su evolución durante los períodos 2006 y 2010-2012 y evaluar los determinantes sociales y estilos de vida relacionados con la obesidad

Assessing sleep health in a European population: results of the catalan health survey 2015

Objective To describe the overall sleep health of the Catalan population using data from the 2015 Catalan Health Survey and to compare the performance of two sleep health indicators: sleep duration and a 5-dimension sleep scale (SATED). Methods Multistage probability sampling representative of the non-institutionalized population aged 15 or more years, stratified by age, gender and municipality size, was used, excluding nightshift-workers. A total of 4385 surveys were included in the analyses. Associations between sleep health and the number of reported chronic diseases were assessed using non-parametric smoothed splines. Differences in the predictive ability of age-adjusted logistic regression models of self-rated health status were assessed. Multinomial logistic regression models were used to assess SATED determinants. Results Overall mean (SD) sleep duration was 7.18 (1.16) hours; and SATED score 7.91 (2.17) (range 0–10), lower (worse) scores were associated with increasing age and female sex. Alertness and efficiency were the most frequently impaired dimensions across age groups. SATED performed better than sleep duration when assessing self-rated health status (area under the curve = 0.856 vs. 0.798; p-value <0.001), and had a linear relationship with the number of reported chronic diseases, while the sleep duration relationship was u-shaped. Conclusions Sleep health in Catalonia is associated with age and gender. SATED has some advantaged compared to sleep duration assessment, as it relates linearly to health indicators, has a stronger association with self-rated health status, and provides a more comprehensive assessment of sleep health. Therefore, the inclusion of multi-dimensional sleep health assessment tools in national surveys should be considered.This work was cofunded by Ministerio de Economía y Competitividad [COFUND2014-51501]. The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript

Risk of dependence associated with health, social support, and lifestyle

The study was based on data from the Catalan Health Survey, Spain conducted in 2010 and 2011. Logistic regression models from a random sample of 3,842 individuals aged ≥ 15 years were used to classify individuals according to the state of their personal autonomy. Predictive models were proposed to identify indicators that helped distinguish dependent individuals from those at risk of dependence. Variables on health status, social support, and lifestyles were considered

Nuevo diseño de la Encuesta de Salud de Cataluña (2010-2014): un paso adelante en planificación y evaluación sanitaria

Se presenta la génesis de la Encuesta de Salud de Cataluña (2010-2014) con sus submuestras semestrales. Se detallan las características básicas de su diseño muestral polietápico. Entre las ventajas organizativas de esta nueva operación, en comparación con las anteriores, destacan la agilidad en la disponibilidad de datos y la capacidad de monitorización continuada de la población. Se señalan como beneficios la puntualidad en la obtención de indicadores y la posibilidad de introducir nuevos tópicos a través del cuestionario complementario, según las necesidades de información. Como limitación se apunta la mayor complejidad del diseño muestral y la falta de seguimiento longitudinal de la muestra. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar ponderaciones adaptadas a las submuestras para el análisis estadístico que emplee microdatos, así como de acumular oleadas si se desea elevar el grado de desagregación del análisis, ya sea en el territorio o por subgrupos de población

Nuevo diseño de la Encuesta de Salud de Cataluña (2010-2014): un paso adelante en planificación y evaluación sanitaria

Se presenta la génesis de la Encuesta de Salud de Cataluña (2010-2014) con sus submuestras semestrales. Se detallan las características básicas de su diseño muestral polietápico. Entre las ventajas organizativas de esta nueva operación, en comparación con las anteriores, destacan la agilidad en la disponibilidad de datos y la capacidad de monitorización continuada de la población. Se señalan como beneficios la puntualidad en la obtención de indicadores y la posibilidad de introducir nuevos tópicos a través del cuestionario complementario, según las necesidades de información. Como limitación se apunta la mayor complejidad del diseño muestral y la falta de seguimiento longitudinal de la muestra. Se hace hincapié en la necesidad de utilizar ponderaciones adaptadas a las submuestras para el análisis estadístico que emplee microdatos, así como de acumular oleadas si se desea elevar el grado de desagregación del análisis, ya sea en el territorio o por subgrupos de población