El envejecimiento no es un proceso uniforme en todo el mundo. La mayor parte de la investigación sobre el envejecimiento cognitivo y funcional se ha llevado a cabo tradicionalmente en entornos de altos ingresos en Estados Unidos y Europa, ignorando las poblaciones diversas y la combinación específica de factores de riesgo que se observan en los países de América Latina y el Caribe (ALC). A pesar de la urgente necesidad de evaluar la diversidad regional y ofrecer evidencia personalizada para poblaciones diversas falta evidencia sobre el envejecimiento saludable en los países de ALC. Abordar esta brecha de conocimiento es esencial porque los riesgos surgen de múltiples exposiciones acumulativas relacionadas con la disparidad que afectan el envejecimiento y la demencia. Las poblaciones latinoamericanas tienen mezclas étnicas, educación y heterogeneidad sociodemográfica únicas. Además, la prevalencia actual de demencia en los países de ALC se estima en 8,5% y se proyecta que sea de 19,33% para 2050, lo que representa un aumento de 220% aproximadamente. Dicha prevalencia es mayor en comparación con otras regiones, incluida Europa (actualmente 6,9% y proyectada hasta 7,7% para 2050) o América del Norte (actualmente 6,5% y proyectada hasta 12,1% para 2050). Estudios anteriores en países de ingresos altos (PIA) que capturan los factores de riesgo del envejecimiento cerebral patológico y saludable no fueron precisos para los países de ingresos bajos y medios (PIBM) o los países de ALC. Por lo tanto, evaluar factores de riesgo específicos en los países de ALC constituye una prioridad crítica para comprender el envejecimiento saludable.
El envejecimiento cerebral saludable se refiere a la capacidad cerebral funcional que permite a alguien vivir su vida al máximo de su capacidad. El envejecimiento saludable se evalúa tradicionalmente mediante medidas de capacidad cognitiva y funcional, que constituyen marcadores indirectos de la salud cerebral. La cognición involucra múltiples dominios (es decir, atención, resolución de problemas, aprendizaje y memoria, entre otros), mientras que la capacidad funcional abarca actividades personales de la vida diaria (AVD) y habilidades instrumentales de orden superior.
En estudios anteriores se han asociado varios factores con resultados de envejecimiento saludables o no saludables. Estos incluyen factores demográficos como la edad y el sexo; factores sociales como el nivel educativo, el estatus socioeconómico (NSE) y el apoyo social, conocidos en conjunto como determinantes sociales de la salud (DSS); estado de salud (incluidos factores cardiometabólicos como hipertensión, diabetes y obesidad, y caídas); síntomas de salud mental (incluidas depresión y ansiedad); y factores del estilo de vida (consumo de alcohol, tabaquismo y actividad física). La mayoría de esos factores han sido descritos como factores de riesgo de demencia potencialmente modificables por la Comisión Lancet sobre Prevención, Intervención y Atención de la Demencia3. Aunque múltiples factores contribuyen al envejecimiento saludable y patológico en los países de ingresos altos, los factores menos modificables, como la edad y el sexo, se consideran los principales contribuyentes al envejecimiento patológico. El envejecimiento saludable en los países de ingresos altos también está influenciado por factores modificables, como factores cardiometabólicos, síntomas de salud mental y factores de estilo de vida. La importancia relativa de los factores de riesgo mencionados puede ser diferente y heterogénea en países con mayores disparidades sociales y de salud, como los países de ALC. En comparación con los países de ingresos altos, en los países de ALC la convergencia de múltiples factores se asoció con el envejecimiento patológico, incluida una contribución sustancial de SDH, una mayor prevalencia de factores cardiometabólicos, síntomas de salud mental y barreras para un estilo de vida saludable.
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La evidencia anterior sobre el envejecimiento saludable en los países de ALC identificó múltiples brechas, incluida una comprensión insuficiente de los determinantes y factores de riesgo únicos del envejecimiento en la región, y ningún intento de evaluar simultáneamente las asociaciones e interacciones entre los diferentes factores potenciales.
Factores de riesgo del envejecimiento saludable.
Las omisiones en la evaluación de dichas interacciones pueden dar lugar a relaciones espurias o inadecuadas entre los factores de riesgo y los resultados de un envejecimiento saludable. Además, la evidencia emergente sugiere que los modelos de riesgo no siempre se generalizan de los países de ingresos altos a los países de ingresos bajos y medianos. Otras lagunas de investigación en la región incluyen estudios limitados que combinan métodos transversales y longitudinales; ausencia de enfoques automatizados basados en datos para evaluar múltiples factores de riesgo y de protección, sin inclusión de técnicas para confirmar la validez de los resultados (es decir, procedimientos de validación fuera de la muestra), lo que lleva a posibles sesgos debido a las suposiciones de a priori modelos teóricos; representación inadecuada de poblaciones diversas de países de ingresos altos y medianos (PIMA) y de ingresos bajos y medianos; y falta de factores de riesgo de cognición y capacidad funcional específicos de la región. El trabajo de Santamaría y colaboradores (.Nature Medicine 29, 2248–2258 (2023)) tuvo como objetivo abordar estas brechas utilizando un enfoque convergente.
Utilizando enfoques transversales y longitudinales, evaluaron múltiples factores de riesgo potenciales (demográficos, SDH, estado de salud, estilo de vida y síntomas de salud mental) de la capacidad cognitiva y funcional en el envejecimiento saludable en los países de ALC. Plantearon la hipótesis de que los factores sociales y de salud relacionados con la disparidad, a diferencia de los factores demográficos como la edad y el sexo, serían más importantes en el envejecimiento saludable en los países de América Latina y el Caribe en comparación con los datos informados en estudios anteriores de los países de ingresos altos. También esperaban diferencias a nivel nacional en los factores de riesgo de envejecimiento saludable en los países de ALC según sus categorías de ingresos.
El presente estudio De Santamaría y colaboradores, tuvo como objetivo evaluar los factores de riesgo más relevantes del envejecimiento saludable (cognición y capacidad funcional) en diferentes países de ALC. De acuerdo con su hipótesis, los resultados revelaron un conjunto heterogéneo y distribuido de factores de riesgo de cognición (síntomas de salud mental, SDH, educación y actividad física) y capacidad funcional (síntomas de salud mental, SDH, educación, actividad física) relacionados con la disparidad social y de salud. actividad física y factores cardiometabólicos) en los países de ALC. Estos conjuntos heterogéneos de factores de riesgo se acentuaron más en los LA-LMIC en comparación con los LA-HIC. El estudio longitudinal arrojó resultados similares al comparar un LA-UMIC (Costa Rica) y un no LA-UMIC (China), ya que los factores de disparidad social y de salud alcanzaron un papel predictivo mayor en Costa Rica que en China, y un grupo más complejo de características que determinaron la capacidad funcional en Costa Rica, en contraste con los clásicos factores de riesgo demográficos en China. En todos los análisis, los factores de riesgo sociales y de salud relacionados con la disparidad se asociaron más significativamente con el envejecimiento saludable que los factores clásicos como la edad y el sexo en los países de ALC.
En cuanto a la cognición, el NSE es un factor de riesgo relevante y tiene un papel crucial en el estudio de Santamaría y colaboradores. La cognición y el nivel socioeconómico bajo se han relacionado con DSS específicos, como la exclusión social, el aislamiento y la reducción de las interacciones sociales, que son más prevalentes en los países de ALC, especialmente en los adultos mayores. Los síntomas de salud mental se identificaron como uno de los principales factores de riesgo, probablemente debido a su mayor prevalencia en los países de ALC en comparación con otras regiones. Los factores cardiometabólicos no alcanzaron puntuaciones significativas como se informó anteriormente. Una posible interpretación podría ser la capacidad limitada de la escala utilizada para medir la cognición, el Mini-Mental State Examination (MMSE), para identificar el funcionamiento ejecutivo y la capacidad reducida para capturar las primeras etapas del deterioro cognitivo. Sin embargo, esta asociación nula podría explicarse mejor por interacciones complejas entre factores de riesgo en nuestros modelos. Esta interpretación fue respaldada por análisis complementarios que demuestran los efectos significativos de los factores cardiometabólicos cuando se analizan por separado. Los estudios futuros deberían evaluar sistemáticamente cómo la combinación de diferentes factores de riesgo potenciales podría modificar el papel predictivo del modelo. De todos modos, nuestros resultados resaltan una combinación heterogénea de factores de riesgo que afectan la cognición asociados con la inequidad y la especificidad regionales.
En cuanto a la funcionalidad, nuestros resultados confirman el papel de la actividad física en la capacidad funcional, probablemente a través de la reducción de enfermedades no transmisibles. Los síntomas de salud mental, que son altamente prevalentes en los países de ALC, pueden reducir la autonomía y la motivación para las actividades diarias. Las caídas también afectaron la capacidad funcional, lo que puede verse exacerbado en los países de ALC por las barreras para acceder a la salud y al apoyo social. Aunque los factores cardiometabólicos están asociados con la capacidad funcional, esta asociación fue menos pronunciada que con otros factores. El aislamiento social y el NSE, generalmente acentuados en los países de ALC, también fueron factores de riesgo relevantes. Por lo tanto, una combinación heterogénea de factores de riesgo relacionados con disparidades regionales se asoció con la cognición y la capacidad funcional.
Los factores de riesgo clásicos asociados con la cognición y la capacidad funcional, como la edad y el sexo, fueron menos acentuados que los relacionados con las disparidades sociales y de salud, a diferencia de otras regiones. Aunque estos factores fueron significativos cuando se analizaron de forma independiente, sus efectos disminuyeron o desaparecieron cuando se combinaron con otros factores de riesgo. En los países de ALC, hay una mayor presencia de SDH, una mayor prevalencia de factores cardiometabólicos y síntomas de salud mental, y barreras para estilos de vida saludables. La combinación de estos factores de riesgo relacionados con la disparidad en los países de ALC podría atenuar los impactos del sexo y la edad como factores de riesgo del envejecimiento saludable. Por el contrario, los factores de riesgo clásicos pueden tener un papel más importante en el envejecimiento saludable en Europa y Estados Unidos. En esas regiones, también hay un control más sustancial de las disparidades sociales y de salud modificables, lo que ayudaría a disminuir sus efectos y explicar el patrón contrastante. De manera similar, las disparidades sociales y de salud fueron factores de riesgo más fuertes en los AL-PIMB que en los AL-HIC, lo que es consistente con las mayores desigualdades en los primeros. Además, las diferencias entre Costa Rica y China confirmaron este patrón a pesar de su desarrollo socioeconómico similar . En resumen, los factores heterogéneos y relacionados con la disparidad se asociaron de manera crítica con la cognición y la capacidad funcional en los países de ALC, especialmente en los LA-LMIC, y presentaron influencias más fuertes que otros factores clásicos como la edad y el sexo.
El enfoque de Santamaría,et.al., basado en métodos de aprendizaje automático puede abordar la multicolinealidad y los datos de alta dimensión e incorporar procesos de validación de muestras, proporcionando así una evaluación más confiable del desempeño del modelo en datos invisibles que los modelos estadísticos clásicos. Su enfoque de modelado puede manejar interacciones complejas entre factores de riesgo y resultados de manera más efectiva que las regresiones estándar y otros métodos estadísticos tradicionales para evaluar asociaciones entre variables. De manera similar, puede identificar los principales predictores sin asumir clasificaciones teóricas a priori, que generalmente se requieren cuando se aplican métodos estadísticos clásicos .
Hay limitaciones para el estudio de Santamaría, et.,al., . En primer lugar, como en informes anteriores sobre SDH y factores cardiometabólicos, la recopilación de datos se basa en autoinformes y podría ser propensa a sesgos. Su estudio combinó datos autoinformados y medidas objetivas estandarizadas para disminuir dicho sesgo potencial. Aún así, se necesitarían evaluaciones futuras con medidas objetivas para confirmar sus resultados. En segundo lugar, la gran población podría haber afectado la significación estadística y haber reducido la precisión de la predicción en los algoritmos de aprendizaje automático. Los autores manejaron estas preocupaciones utilizando un tamaño de muestra lo suficientemente sólido para cada comparación estadística y estimación del tamaño del efecto; Los índices estadísticos combinados confirmaron la precisión del aprendizaje automático obtenida. Su estudio sólo utilizó el MMSE y el índice de Barthel como medidas principales de los resultados cognitivos y funcionales en el contexto del envejecimiento saludable, que pueden no capturar todos los aspectos del envejecimiento saludable. Finalmente, se evaluaron algunos factores de riesgo potenciales del envejecimiento, como los síntomas de salud mental, mediante una única pregunta autoinformada. Aunque estudios anteriores han evaluado los síntomas de salud mental utilizando procedimientos similares, los estudios futuros deberían considerar el uso de herramientas más integrales para evaluar los resultados del envejecimiento saludable, los síntomas de salud mental y otros factores relevantes.
Si bien varias organizaciones globales, incluidas la Organización Mundial de la Salud y la Asociación de Alzheimer, han pedido la mejora de las acciones de salud pública relacionadas con el envejecimiento saludable en los países de ALC, las iniciativas aún son limitadas, genéricas y mal dirigidas a esta región. El resultado de el estudio de Santamaría y colaboradores alienta a los líderes de salud pública a considerar las complejas interacciones de múltiples factores relacionados con la disparidad, incluidos los marcadores individuales relacionados con la salud y los SDH. Al comprender los riesgos específicos de cada región, los formuladores de políticas pueden desarrollar respuestas de prevención adaptadas. Su estudio invita a acciones de salud pública a priorizar programas para abordar las disparidades multimodales y promover la salud mental a lo largo de la vida, principalmente en edades más avanzadas. Además, El trabajo de Santamaría, et.,al., llama a desarrollar planes nacionales para aumentar la educación de la población y promover recursos públicos para favorecer las redes sociales y los estilos de vida saludables, particularmente estimulando la actividad física. Este enfoque integral puede articularse con programas de salud pública centrados en reducir los riesgos asociados con las enfermedades no transmisibles, que son altamente prevalentes en los países de ALC. Sus resultados también invitan a desarrollar planes sociales y de salud para manejar varios riesgos del envejecimiento simultáneamente en lugar de reaccionar a un factor a la vez. Esta estrategia multifacética proporciona una base sólida para informar políticas con efectos sinérgicos en múltiples condiciones, optimizando la asignación de recursos en salud pública y fomentando sociedades más saludables.
En conclusión, los resultados de Santamaría y colegas resaltan un conjunto diferencial, específico de la región y granular de factores de riesgo para la cognición y la capacidad funcional en ALC. Los hallazgos revelan factores de riesgo según región y país, fuertemente influenciados por las mayores desigualdades que existen en las poblaciones de ALC. El nivel de ingresos y los SDH, la carga de enfermedades específicas, las prácticas de salud y los factores relacionados con la ascendencia pueden desafiar los modelos estándar de envejecimiento cerebral saludable, lo que sugiere que el enfoque único para todos no necesariamente funciona. Los modelos personalizados deberían informar mejor las iniciativas de salud pública locales y regionales basadas en enfoques más diversos y específicos de cada región.