Sovrapposizione di cluster geografici di consumo di bevande zuccherate e indice di massa corporea nel cantone di Ginevra, Svizzera

Stéphane Joost, David De Ridder, Pedro Marques-Vidal, Beatrice Bacchilega, Jean-Marc Theler, Jean-Michel Gaspoz e Idris Guessous.
Cluster spaziali sovrapposti di assunzione di bevande zuccherate e indice di massa corporea nello stato di Ginevra, Svizzera.Nutrition & Diabetes volume 9, numero di articolo: 35 (2019)

Abstract

Premessa L'obesità e le malattie correlate rappresentano un importante problema di salute pubblica. Studi recenti hanno confermato il ruolo del consumo di bevande zuccherate (SSB) nello sviluppo di queste patologie. L'identificazione precisa delle popolazioni e delle aree che richiedono un'azione di salute pubblica rimane una sfida. Utilizzando un approccio geospaziale di precisione, questo studio esamina l'esistenza di raggruppamenti geografici(cluster) di frequenza di consumo di SSB (SSB-IF) e indice di massa corporea (BMI) e la loro possibile sovrapposizione geografica all'interno della popolazione adulta del Cantone di Ginevra.

Metodi Abbiamo utilizzato i dati corrispondenti alle SSB-IF auto-riferite e all'indice di massa corporea misurato tra i residenti di età compresa tra i 20 e i 74 anni nel cantone di Ginevra (Svizzera) che hanno partecipato allo studio demografico trasversale Bus Santé (n = 15.423). Gli indici spaziali di Getis-Ord Gi sono stati utilizzati per identificare il clustering spaziale di SSB-IF e BMI all'interno dei dati non aggiustati e dopo l'aggiustamento per le caratteristiche individuali come livello di istruzione, sesso, età, nazionalità e reddito mediano del quartiere.

Risultati Abbiamo identificato un clustering spaziale significativo di BMI e SSB-IF. Il 13,2% (n = 2034) dei partecipanti viveva in cluster con SSB-IF più elevato e il 10,7% (n = 1651) in cluster con SSB-IF più basso. Abbiamo identificato sovrapposizioni di cluster SSB-IF e BMI in aree specifiche in cui viveva l'11,1% (n = 1719) dei partecipanti. Anche dopo l'aggiustamento per le caratteristiche individuali, i cluster identificati persistevano ed erano solo leggermente attenuati, indicando che altri determinanti a livello di quartiere influenzano la distribuzione geografica di SBF-IF e BMI.

Conclusioni: il nostro approccio spaziale di precisione ha identificato popolazioni e aree specifiche con una maggiore frequenza di consumo di bevande zuccherate. Inoltre, ha rivelato un'associazione spaziale tra una maggiore frequenza di consumo di bevande zuccherate e un BMI più elevato. Questi risultati potrebbero guidare le autorità politiche nello sviluppo di interventi adattati a livello locale, come campagne di prevenzione mirate, aprendo la strada alla sanità pubblica di precisione.

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