Overlay of geographic clusters of sugar drink consumption and body mass index in the canton of Geneva, Switzerland

Stéphane Joost, David De Ridder, Pedro Marques-Vidal, Beatrice Bacchilega, Jean-Marc Theler,Jean-Michel Gaspoz und Idris Guessous.
Overlapping spatial clusters of sugar-sweetened beverage intake and body mass index in Geneva state, Switzerland.Nutrition & Diabetes volume 9, Article number: 35 (2019)

Zusammenfassung

Hintergrund Adipositas und die damit verbundenen Krankheiten stellen eine große Herausforderung für die öffentliche Gesundheit dar. In jüngster Zeit haben Studien die Rolle des Konsums von zuckerhaltigen Getränken (SSB) bei der Entstehung dieser Krankheiten bestätigt. Die genaue Identifizierung von Bevölkerungsgruppen und Gebieten, die Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit erfordern, bleibt eine Herausforderung. Mithilfe eines präzisen geospatialen Ansatzes untersucht diese Studie die Existenz von geografischen Gruppierungen(Clustern) der Häufigkeit des SSB-Konsums (SSB-IF) und des Body-Mass-Index (BMI) sowie deren mögliche geografische Überlappung innerhalb der erwachsenen Bevölkerung des Kantons Genf.

Methoden Wir verwendeten Daten, die dem selbstberichteten SSB-IF und dem gemessenen BMI von 20- bis 74-jährigen Bewohnerinnen und Bewohnern des Kantons Genf (Schweiz) entsprachen, die an der bevölkerungsweiten Querschnittsstudie Bus Santé teilgenommen hatten (n = 15,423). Räumliche Getis-Ord Gi Indizes wurden verwendet, um räumliche Häufungen von SSB-IF und BMI innerhalb der unbereinigten Daten und nach Anpassung für individuelle Merkmale wie Bildungsniveau, Geschlecht, Alter, Nationalität und Medianeinkommen des Stadtteils zu identifizieren.

Ergebnisse Wir identifizierten eine signifikante räumliche Häufung von BMI und SSB-IF. 13,2% (n = 2034) der teilnehmenden Personen gehörten zu Clustern mit höherem SSB-IF und 10,7% (n = 1651) lebten in Clustern mit niedrigerem SSB-IF. Wir identifizierten Überlagerungen von SSB-IF- und BMI-Clustern in bestimmten Gebieten, in denen 11,1% (n = 1719) der teilnehmenden Personen wohnten. Auch nach der Anpassung für individuelle Merkmale blieben die identifizierten Cluster bestehen und wurden nur leicht abgeschwächt, was darauf hindeutet, dass andere Determinanten auf Nachbarschaftsebene die geografische Verteilung von SSB-IF und BMI beeinflussen.

Schlussfolgerung: Unser räumlich präziser Ansatz identifizierte bestimmte Bevölkerungsgruppen und Gebiete, in denen häufiger zuckerhaltige Getränke konsumiert wurden. Außerdem wurde eine räumliche Assoziation zwischen einem häufigeren Konsum von zuckerhaltigen Getränken und einem höheren BMI festgestellt. Diese Ergebnisse könnten politische Instanzen bei der Entwicklung lokal angepasster Interventionen wie gezielten Präventionskampagnen leiten und gleichzeitig den Weg für eine präzise öffentliche Gesundheit ebnen.

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