Tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường và huyết áp cao ở phụ nữ tại Kenya: Nghiên cứu cắt ngang

Journal of Epidemiology and Global Health - Tập 11 Số 4 - Trang 397-404
Sanni Yaya1, Ziad El‐Khatib2, Bright Opoku Ahinkorah3, Eugene Budu4, Ghose Bishwajit1
1School of International Development and Global Studies, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada
2Department of Global Public Health, Karolinska Institutet, 171 77, Stockholm, Sweden
3School of Public Health, University of Technology Sydney, Sydney, Australia
4Department of Population and Health, University of Cape Coast, Cape Coast, Ghana

Tóm tắt

Tóm tắt Đặt vấn đề Gánh nặng ngày càng gia tăng của huyết áp cao (HBP) và tiểu đường tại khu vực hạ Sahara ở Châu Phi sẽ tạo ra những thách thức mới cho các hệ thống y tế ở các quốc gia Châu Phi. Hiện còn thiếu nghiên cứu báo cáo mối liên quan giữa tiểu đường và HBP với các yếu tố kinh tế xã hội ở phụ nữ trong quần thể. Chúng tôi đã đánh giá tỷ lệ mắc và các yếu tố kinh tế xã hội của tiểu đường và huyết áp cao ở phụ nữ tại Kenya. Phương pháp Chúng tôi đã phân tích dữ liệu cắt ngang từ cuộc Khảo sát Nhân khẩu học và Sức khỏe Kenya năm 2014. Đối tượng là phụ nữ trong độ tuổi 15–49. Tình trạng HBP và tiểu đường tự báo cáo được sử dụng để đo tỷ lệ mắc. Mối liên quan giữa trình độ học vấn và chỉ số thu nhập với HBP và tiểu đường được đánh giá bằng hồi quy logistic nhị phân đa biến. Kết quả Tỷ lệ tự báo cáo có HBP và tiểu đường lần lượt là 9.4% và 1.3%. Phụ nữ có trình độ học vấn trung học [aOR = 1.53; 95% CI = 1.15–2.02] và tiểu học [aOR = 1.48; 95% CI = 1.15–1.92] có khả năng tự báo cáo mắc HBP cao hơn so với những người không có giáo dục chính thức. Tuy nhiên, không có mối liên hệ đáng kể nào giữa trình độ học vấn và tiểu đường tự báo cáo. Về chỉ số thu nhập, chúng tôi thấy rằng phụ nữ có chỉ số thu nhập cao hơn có khả năng tự báo cáo mắc HBP và tiểu đường cao hơn so với những người thu nhập thấp nhất. Cụ thể, tỷ lệ tự báo cáo HBP cao nhất được tìm thấy ở phụ nữ có chỉ số thu nhập cao nhất so với những phụ nữ thuộc chỉ số thu nhập thấp nhất [aOR = 2.22; 95% CI = 1.71–2.88]. Bên cạnh đó, phụ nữ có chỉ số thu nhập thấp hơn có khả năng tự báo cáo mắc tiểu đường cao hơn so với những người thuộc chỉ số thu nhập thấp nhất [aOR = 1.89; 95% CI = 1.08–2.38]. Kết luận Tỷ lệ mắc HBP và tiểu đường ở phụ nữ tại Kenya là thấp. Tình trạng tài chính của hộ gia đình có liên quan đến HBP và tiểu đường. Không thể suy luận nguyên nhân từ dữ liệu; do đó, những nghiên cứu dọc tập trung vào hành vi liên quan đến sức khỏe có liên quan đến các bệnh không lây nhiễm (NCDs) được khuyến nghị. Việc truyền thông thông tin sức khỏe về các yếu tố nguy cơ đối với HBP và tiểu đường có thể chứng minh là có lợi cho các chương trình phòng ngừa NCD.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Crampin AC, Kayuni N, Amberbir A, Musicha C, Koole O, Tafatatha T, et al. Hypertension and diabetes in Africa: design and implementation of a large population-based study of burden and risk factors in rural and urban Malawi. Emerg Themes Epidemiol. 2016;13(1):1–14.

Wang H, Naghavi M, Allen C, Barber RM, Bhutta ZA, Carter A, et al. Global, regional, and national life expectancy, all-cause mortality, and cause-specific mortality for 249 causes of death, 1980–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 2016;388(10053):1459–544.

Azevedo M, Alla S. Diabetes in sub-Saharan Africa: Kenya, Mali, Mozambique, Nigeria, South Africa and Zambia. Int J Diabetes Dev Ctries. 2008;28(4):101.

Long AN, Dagogo-Jack S. Comorbidities of diabetes and hypertension: mechanisms and approach to target organ protection. J Clin Hypertens. 2011;13(4):244–51.

Atlas D. International diabetes federation. IDF Diabetes Atlas. 7th ed. Brussels: International Diabetes Federation; 2015.

World Health Organization. World malaria report 2015. Geneva: World Health Organization; 2016.

Aikins A-G, Unwin N, Agyemang C, Allotey P, Campbell C, Arhinful D. Tackling Africa’s chronic disease burden: from the local to the global. Glob Health. 2010;6(1):1–7.

Forouzanfar MH, Liu P, Roth GA, Ng M, Biryukov S, Marczak L, et al. Global burden of hypertension and systolic blood pressure of at least 110 to 115 mm Hg, 1990–2015. JAMA. 2017;317(2):165–82.

Kenya Health Care Foundation. Kenyan Healthcare Sector. 2016.

The World Bank. Population living in slums2016 November 17 2020. http://data.worldbank.org/indicator/EN.POP.SLUM.UR.ZS.

Mberu BU, Haregu TN, Kyobutungi C, Ezeh AC. Health and health-related indicators in slum, rural, and urban communities: a comparative analysis. Glob Health Action. 2016;9(1):33163.

Agyei-Mensah S, Aikins A-G. Epidemiological transition and the double burden of disease in Accra, Ghana. J Urban Health. 2010;87(5):879–97.

Gouda HN, Charlson F, Sorsdahl K, Ahmadzada S, Ferrari AJ, Erskine H, et al. Burden of non-communicable diseases in sub-Saharan Africa, 1990–2017: results from the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet Glob Health. 2019;7(10):e1375–87.

Assari S, Lankarani RM, Lankarani MM. Cross-country differences in the association between diabetes and disability. J Diabetes Metab Disord. 2014;13(1):3.

Assari S. Cross-country variation in additive effects of socio-economics, health behaviors, and comorbidities on subjective health of patients with diabetes. J Diabetes Metab Disord. 2014;13(1):36.

Hilawe EH, Yatsuya H, Kawaguchi L, Aoyama A. Differences by sex in the prevalence of diabetes mellitus, impaired fasting glycaemia and impaired glucose tolerance in sub-Saharan Africa: a systematic review and meta-analysis. Bull World Health Organ. 2013;91:671–82.

Teh JKL, Tey NP, Ng ST. Ethnic and gender differentials in non-communicable diseases and self-rated health in Malaysia. PLoS ONE. 2014;9(3):e91328.

Agyemang C, Meeks K, Beune E, Owusu-Dabo E, Mockenhaupt FP, Addo J, et al. Obesity and type 2 diabetes in sub-Saharan Africans—Is the burden in today’s Africa similar to African migrants in Europe? The RODAM study. BMC Med. 2016;14(1):166.

Ziraba AK, Fotso JC, Ochako R. Overweight and obesity in urban Africa: a problem of the rich or the poor? BMC Public Health. 2009;9(1):465.

Neupane S, Prakash KC, Doku DT. Overweight and obesity among women: analysis of demographic and health survey data from 32 Sub-Saharan African countries. BMC Public Health. 2015;16(1):30.

N. C. D. Risk Factor Collaboration. Trends in adult body-mass index in 200 countries from 1975 to 2014: a pooled analysis of 1698 population-based measurement studies with 19.2 million participants. Lancet. 2016;387(10026):1377–96.

Stringhini S, Viswanathan B, Gédéon J, Paccaud F, Bovet P. The social transition of risk factors for cardiovascular disease in the African region: evidence from three cross-sectional surveys in the Seychelles. Int J Cardiol. 2013;168(2):1201–6.

Soubeiga JK, Millogo T, Bicaba BW, Doulougou B, Kouanda S. Prevalence and factors associated with hypertension in Burkina Faso: a countrywide cross-sectional study. BMC Public Health. 2017;17(1):64.

Amugsi DA, Dimbuene ZT, Mberu B, Muthuri S, Ezeh AC. Prevalence and time trends in overweight and obesity among urban women: an analysis of demographic and health surveys data from 24 African countries, 1991–2014. BMJ Open. 2017;7(10):e017344.

Oti SO, van de Vijver SJM, Agyemang C, Kyobutungi C. The magnitude of diabetes and its association with obesity in the slums of Nairobi, Kenya: results from a cross-sectional survey. Trop Med Int Health. 2013;18(12):1520–30.

Olack B, Wabwire-Mangen F, Smeeth L, Montgomery JM, Kiwanuka N, Breiman RF. Risk factors of hypertension among adults aged 35–64 years living in an urban slum Nairobi, Kenya. BMC Public Health. 2015;15(1):1251.

Hall V, Thomsen RW, Henriksen O, Lohse N. Diabetes in Sub Saharan Africa 1999–2011: epidemiology and public health implications. A systematic review. BMC Public Health. 2011;11(1):564.

Ayah R, Joshi MD, Wanjiru R, Njau EK, Otieno CF, Njeru EK, et al. A population-based survey of prevalence of diabetes and correlates in an urban slum community in Nairobi, Kenya. BMC Public Health. 2013;13(1):1–11.

Corsi DJ, Neuman M, Finlay JE, Subramanian SV. Demographic and health surveys: a profile. Int J Epidemiol. 2012;41(6):1602–13.

Kenya National Bureau of Statistics (KNBS) and ICF Macro. Kenya demographic and health survey 2014. Calverton: KNBS and ICF Macro; 2014.

Kumar J. Epidemiology of hypertension. Clin Queries Nephrol. 2013;2(2):56–61.

Wild S, Roglic G, Green A, Sicree R, King H. Global prevalence of diabetes: estimates for the year 2000 and projections for 2030. Diabetes Care. 2004;27(5):1047–53.

Hendriks ME, Wit FWNM, Roos MTL, Brewster LM, Akande TM, De Beer IH, et al. Hypertension in sub-Saharan Africa: cross-sectional surveys in four rural and urban communities. PLoS ONE. 2012;7(3):e32638.

Wu W-H, Yang L, Peng F-H, Yao J, Zou L-L, Liu D, et al. Lower socioeconomic status is associated with worse outcomes in pulmonary arterial hypertension. Am J Respir Crit Care Med. 2013;187(3):303–10.

Salomaa V, Niemelä M, Miettinen H, Ketonen M, Immonen-Räihä P, Koskinen S, et al. Relationship of socioeconomic status to the incidence and prehospital, 28-day, and 1-year mortality rates of acute coronary events in the FINMONICA myocardial infarction register study. Circulation. 2000;101(16):1913–8.

Shishehbor MH, Litaker D, Pothier CE, Lauer MS. Association of socioeconomic status with functional capacity, heart rate recovery, and all-cause mortality. JAMA. 2006;295(7):784–92.

Mejía-Lancheros C, Estruch R, Martínez-González MA, Salas-Salvadó J, Corella D, Gómez-Gracia E, et al. Socioeconomic status and health inequalities for cardiovascular prevention among elderly Spaniards. Revista Española de Cardiología (English Edition). 2013;66(10):803–11.

Bishwajit G. Nutrition transition in South Asia: the emergence of non-communicable chronic diseases. F1000Research. 2015;4:8.

Wang X, Ouyang Y, Liu J, Zhu M, Zhao G, Bao W, et al. Fruit and vegetable consumption and mortality from all causes, cardiovascular disease, and cancer: systematic review and dose-response meta-analysis of prospective cohort studies. BMJ. 2014;349:g4490.

Tucker CM, Marsiske M, Rice KG, Nielson JJ, Herman K. Patient-centered culturally sensitive health care: model testing and refinement. Health Psychol. 2011;30(3):342.

Saha S, Beach MC, Cooper LA. Patient centeredness, cultural competence and healthcare quality. J Natl Med Assoc. 2008;100(11):1275–85.

Seidu A-A. Mixed effects analysis of factors associated with barriers to accessing healthcare among women in sub-Saharan Africa: insights from demographic and health surveys. PLoS ONE. 2020;15(11):e0241409.

Ahinkorah BO, Budu E, Seidu A-A, Agbaglo E, Adu C, Ameyaw EK, et al. Barriers to healthcare access and healthcare seeking for childhood illnesses among childbearing women in sub-Saharan Africa: a multilevel modelling of Demographic and Health Surveys. PLoS ONE. 2021;16(2):e0244395.

Ahinkorah BO, Ameyaw EK, Seidu A-A, Odusina EK, Keetile M, Yaya S. Examining barriers to healthcare access and utilization of antenatal care services: evidence from demographic health surveys in sub-Saharan Africa. BMC Health Serv Res. 2021;21(1):1–16.

Sorel JE, Ragland DR, Syme SL, Davis WB. Educational status and blood pressure: the second national health and nutrition examination survey, 1976–1980, and the hispanic health and nutrition examination survey, 1982–1984. Am J Epidemiol. 1992;135(12):1339–48.

Stamler R, Shipley M, Elliott P, Dyer A, Sans S, Stamler J. Higher blood pressure in adults with less education. Some explanations from INTERSALT. Hypertension. 1992;19(3):237–41.

Conen D, Glynn RJ, Ridker PM, Buring JE, Albert MA. Socioeconomic status, blood pressure progression, and incident hypertension in a prospective cohort of female health professionals. Eur Heart J. 2009;30(11):1378–84.

Galobardes B, Shaw M, Lawlor DA, Smith GD, Lynch J, Pakes JM, et al. Methods in social epidemiology. San Francisco: Jossey-Bass; 2006.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Journal of Epidemiology and Global Health

Tập 11 Số 4

397-404

Thông tin tác giả