Blog

Jul 12, 2023

socios

BMC Public Health volumen 23, número de artículo: 1666 (2023) Citar este artículo Detalles de las métricas El estilo de vida sedentario y la dieta poco saludable combinados con el sobrepeso son factores de riesgo para la diabetes tipo 2 (DT2).

BMC Public Health volumen 23, número de artículo: 1666 (2023) Citar este artículo

Detalles de métricas

El sedentarismo y la dieta poco saludable combinados con el sobrepeso son factores de riesgo de diabetes tipo 2 (DT2). Las intervenciones en el estilo de vida con pérdida de peso son efectivas en la prevención de la diabetes tipo 2, pero su finalización fallida y el estrés crónico pueden obstaculizar la eficacia. Se examinaron los determinantes del estrés crónico y el abandono prematuro al inicio del estudio PREVIEW de 3 años.

Se examinaron la calidad de vida (CdV) inicial, el apoyo social, la utilización de la atención primaria y el estado de ánimo como predictores del cese de la intervención y el estrés crónico en participantes de 25 a 70 años con prediabetes (n = 2220). Se probaron los efectos moderadores del sexo y el estatus socioeconómico (NSE) y la independencia de las variables predictoras del IMC.

Los participantes con hijos, mujeres y con un nivel socioeconómico más alto abandonaron la intervención antes que aquellos sin hijos, con un nivel socioeconómico más bajo y los hombres. La menor calidad de vida, la falta de apoyo familiar y la utilización de atención primaria se asociaron con el abandono del hábito. Una menor calidad de vida y mayores alteraciones del estado de ánimo se asociaron con el estrés crónico. Las variables predictoras fueron independientes (p ≤ 0,001) del IMC, pero moderadas por el sexo y el NSE.

La estrategia basada en políticas en salud pública debe considerar cómo las intervenciones preventivas pueden adaptarse mejor a diferentes estados individuales y situaciones de vida, lo que podría influir en la finalización de la intervención. Los diseños de intervención deben permitir una flexibilidad incorporada en la ejecución que permita responder a las necesidades individuales.

Identificador de ClinicalTrials.gov: NCT01777893.

Informes de revisión por pares

A nivel mundial, la diabetes tipo 2 (DT2) es una causa de una importante carga de morbilidad [1], siendo la obesidad y el estilo de vida sedentario los factores de riesgo clave en el desarrollo y la progresión de la diabetes tipo 2 [2]. A pesar de los esfuerzos de salud pública centrados en el individuo (es decir, intervenciones en el estilo de vida), la prevalencia de la diabetes tipo 2 en las economías de altos ingresos, como las de Europa occidental, se estima en un 8,5% y sigue aumentando [1, 3, 4], siendo las personas de niveles socioeconómicos más bajos. estado (SES) especialmente afectado [5,6,7]. Las consecuencias de la diabetes tipo 2 pueden ser graves y abarcar aspectos físicos y psicológicos de la salud, lo que repercute negativamente en la calidad de vida (CdV) de las personas [8, 9]. En la prevención de la diabetes tipo 2, las intervenciones en el estilo de vida que apoyan la pérdida de peso y su mantenimiento tienen potencial para mejorar los resultados relacionados con la salud [10,11,12,13] y, en consecuencia, la calidad de vida [14, 15].

A pesar de los beneficios potenciales de las intervenciones en el estilo de vida para la prevención de la diabetes tipo 2, el cese prematuro de la intervención y el estrés están dando lugar a beneficios subóptimos de la intervención [13, 16, 17, 18]. Por lo tanto, no es suficiente identificar a las personas que se benefician de las intervenciones (es decir, “los que triunfan”) [18], sino también identificar aquellas vías que influyen en el éxito de las intervenciones de pérdida y mantenimiento de peso en la prevención de la diabetes tipo 2 [ 19, 20].

El cese prematuro de la intervención es el resultado de una interacción compleja entre los aportes de la intervención, los individuos y las variables del contexto [19, 21, 22]. La pregunta conocida como “cuál es el enigma” planteada por King [23]: “¿Qué intervención, para qué personas, bajo qué circunstancias?” Si bien los rasgos de personalidad (por ejemplo, neuroticismo, extraversión) no parecen estar asociados con el cese de la intervención en la prevención de la diabetes tipo 2 [22], factores como un índice de masa corporal (IMC) inicial más alto, una edad más joven, empleo o estudio, dudas sobre la eficiencia de Los cambios en el estilo de vida se han asociado con el cese de la intervención [16, 24,25,26,27,28,29]. No existe consenso sobre la influencia de factores como el bajo estado de ánimo en el cese de la intervención [22, 30]. Es probable que esto se deba al hecho de que las asociaciones entre el estado de ánimo y el abandono del tratamiento están moderadas por otras variables.

La identificación de vías para el mantenimiento exitoso de la pérdida de peso es un desafío debido a la interconectividad e intercambiabilidad entre factores, donde los factores pueden tener una influencia tanto directa como indirecta en los resultados [20, 31, 32]. Precisamente debido a los hallazgos parcialmente contradictorios [33, 34], una mejor comprensión de las interacciones entre diferentes factores permitiría intervenciones de estilo de vida más específicas que apoyen la pérdida de peso y el mantenimiento de la pérdida de peso en personas con prediabetes. Si bien una considerable cantidad de literatura ha examinado los factores asociados con el mantenimiento exitoso de la pérdida de peso [34, 35], existe evidencia limitada de estudios a gran escala que examinan vías complejas asociadas con el cese de la intervención y el estrés crónico en la prevención de la diabetes tipo 2.

En este estudio, se examinaron la calidad de vida relacionada con la salud, el apoyo social, el uso de la atención primaria y el estado de ánimo al inicio de una intervención en el estilo de vida. Se planteó la hipótesis de que la función de estas variables influye en el cese de la intervención y el estrés crónico, los cuales están asociados con resultados menos favorables de pérdida y mantenimiento de la pérdida de peso [13, 33, 36]. Además, se examinó si el sexo y el NSE moderaban las relaciones entre la calidad de vida relacionada con la salud, el apoyo social, el uso de la atención primaria y el estado de ánimo como predictores del cese de la intervención y el estrés crónico.

Un mayor riesgo de sufrir consecuencias adversas por la diabetes tipo 2 se ha asociado, por ejemplo, con el sexo (hombres), el origen étnico no caucásico y un nivel socioeconómico más bajo, lo que, a su vez, se asocia con una menor probabilidad de inscripción y una mayor probabilidad de cese de la intervención [37, 38,39,40,41]. Se ha indicado que el sexo es un moderador potencial de variables como el estado de ánimo, el estrés crónico y la restricción alimentaria durante la pérdida y el mantenimiento del peso [18, 42]. Aunque el apoyo social se ha asociado con resultados positivos en la pérdida de peso, especialmente entre las mujeres, el papel general del apoyo social en la prevención de la diabetes tipo 2 no se comprende tan bien [29]. Además, si bien los hombres tienen menos probabilidades de participar y asistir regularmente a intervenciones sobre el estilo de vida, el papel del sexo del participante en la moderación de las relaciones entre las diferentes variables predictivas y el cese de la intervención y el estrés crónico durante la pérdida de peso y el mantenimiento de la pérdida de peso es menos claro [26, 27, 43 ].

Un nivel socioeconómico más bajo (medido como ingresos) y un estrés crónico más alto se han asociado con peores resultados de pérdida de peso tanto para hombres como para mujeres y con una calidad de vida general más baja [18, 44,45,46,47], así como con el cese de la intervención [18 , 45]. Además, las asociaciones entre el peso y el NSE (medido como nivel de educación e ingresos) parecen, al menos parcialmente, mediadas por el sexo [5, 48, 49]. Para las mujeres, un NSE más alto se ha asociado con una menor probabilidad de obesidad, pero no se ha observado una asociación similar entre hombres con un NSE más bajo y más alto [50].

Más allá del cese prematuro de la intervención, el estrés crónico se ha identificado como uno de los factores clave que obstaculizan los esfuerzos de pérdida de peso y de mantenimiento de la pérdida de peso en las intervenciones en el estilo de vida [18, 36]. El estrés, una respuesta fisiológica y/o psicológica a factores estresantes internos o externos percibidos, puede considerarse adaptativo (a corto plazo) o perjudicial (a largo plazo) [51]. Los factores estresantes, es decir, acontecimientos o condiciones que provocan estrés físico o psicológico, pueden depender de la situación de vida del individuo, su nivel socioeconómico y su pertenencia a un grupo étnico [51,52,53]. Especialmente el estrés crónico influye negativamente en los sistemas biológicos de los individuos, lo que, consecutivamente, puede tener influencias negativas en el funcionamiento diario, las capacidades cognitivas y la salud [52]. El estrés también se asocia con peores comportamientos de salud, incluidas peores elecciones dietéticas e inactividad física [36, 54], lo que aumenta el riesgo de aumento de peso [32, 55]. Posteriormente, una mayor percepción de estrés crónico puede ser contraproducente en las intervenciones de modificación del estilo de vida destinadas a perder peso y mantenerlo [18, 32]. Un NSE más bajo se ha asociado con un mayor estrés y un mayor aumento de peso, especialmente entre los hombres [31].

En estos análisis secundarios, se analizaron los datos de una intervención grupal de prevención de la diabetes tipo 2 PREVIEW (PREVENCIÓN de la diabetes a través de la intervención en el estilo de vida y estudios de población en Europa y en todo el mundo) con fases de pérdida de peso y de mantenimiento de la pérdida de peso [13]. Aquí, en la línea de base de la intervención PREVIEW, se examinó si la calidad de vida, el apoyo social, la utilización de la atención primaria y el estado de ánimo en la línea de base de la intervención PREVIEW se asociaban, en primer lugar, con el cese de la intervención y, en segundo lugar, con el estrés crónico. Presumimos que una menor calidad de vida y un menor apoyo social, así como un mayor uso de la atención primaria y los trastornos del estado de ánimo predecirían una mayor probabilidad de cese de la intervención y un mayor estrés crónico. En tercer lugar, examinamos si la calidad de vida, el apoyo social, la utilización de la atención primaria y el estado de ánimo eran predictores independientes del cese de la intervención y el estrés crónico por encima del IMC inicial. Presumimos que la calidad de vida, el apoyo social, la utilización de la atención primaria y el estado de ánimo predecirían el cese de la intervención independientemente del IMC. En cuarto lugar, examinamos si el sexo y el NSE moderaban las relaciones entre las variables predictivas (es decir, calidad de vida, apoyo social, utilización de la atención primaria, estado de ánimo) y el cese de la intervención y el estrés crónico. En este caso, el grado de educación se utilizó como indicador del NSE [56, 57].

La intervención PREVIEW fue un ensayo controlado aleatorio (ECA) de 36 meses (Fig. 1), que comprendió una fase de pérdida de peso de 2 meses para todos los participantes y una fase de mantenimiento de peso de 34 meses para aquellos que perdieron ≥ 8% de su peso inicial. masa corporal durante la fase inicial de pérdida de peso [58]. Durante la fase de pérdida de peso, se apoyó la pérdida rápida de peso mediante el uso de una dieta baja en energía (Cambridge Weight Plan™). No se esperaba que los participantes cambiaran sus hábitos de actividad física (AF) durante esta fase. Para la fase de mantenimiento de peso, los participantes fueron asignados al azar a cuatro brazos de intervención diferentes, en un diseño factorial 2 × 2, que cubría dos programas dietéticos y dos de AF para mantener la pérdida de peso ≥ 8% lograda (programas de dieta: alta en proteínas, moderada en carbohidratos). , índice glucémico bajo versus dieta moderada en proteínas, alta en carbohidratos, índice glucémico medio; programas de actividad física: AF de alta intensidad versus AF de intensidad moderada). [58]. Una intervención de modificación de conducta PREMIT (Caja de herramientas de intervención de modificación de conducta PREview) ayudó a los participantes a modificar su dieta y conductas de actividad física para lograr y mantener la pérdida de peso durante la intervención PREVIEW [59]. Se puede encontrar información detallada sobre el diseño y los métodos de la intervención PREVIEW, incluidos los cálculos del tamaño de la muestra y los criterios detallados de inclusión y exclusión de los participantes en Fogelholm et al. [58].

PREVISUALIZAR Cronograma del estudio

PREMIT fue una intervención basada en etapas y orientada a la teoría diseñada como parte integral de la intervención PREVIEW, pero no específica del brazo PREVIEW RCT. Todos los participantes recibieron el mismo apoyo conductual. PREMIT tuvo 4 etapas: preliminar (etapa 1); preparación (etapa 2); acción (etapa 3); y mantenimiento (etapa 4). PREMIT se impartió en 18 sesiones grupales con 10 a 20 participantes por grupo (Fig. 1) [59].

Se implementaron diferentes técnicas conductuales para ayudar a los participantes a realizar y mantener la nueva dieta y conductas de AF. Se utilizaron técnicas conductuales como información, planificación del apoyo social, modelado de conductas y establecimiento de objetivos para influir en los determinantes del comportamiento, incluida la autoeficacia, el apoyo social y la planificación de acciones. PREMIT fue diseñado para que los participantes pudieran aplicar las técnicas aprendidas en situaciones de la vida real en el hogar, el trabajo y el entorno comunitario. La intensidad del apoyo se redujo gradualmente cuando se asumió que los nuevos comportamientos se habrían integrado en las rutinas diarias [59].

Los participantes fueron reclutados en ocho sitios de estudio; Copenhague (Dinamarca), Helsinki (Finlandia), Nottingham (Reino Unido), Sídney (Australia), Maastricht (Países Bajos), Sofía (Bulgaria), Navarra (España), Auckland (Nueva Zelanda). Fueron elegibles para participar personas, independientemente del sexo, de 25 a 70 años de edad con sobrepeso u obesidad (IMC ≥ 25 kg/m2) y prediabetes confirmada como alteración de la glucosa plasmática en ayunas y/o una prueba de tolerancia oral a la glucosa de 2 horas alterada [60 ]. Los principales criterios de exclusión inicialmente fueron la diabetes tipo 2 y cualquier enfermedad o medicación conocida que influyera en el cumplimiento, por ejemplo, del programa de AF. En la etapa de selección, los principales criterios de exclusión fueron la normoglucemia o la diabetes tipo 2 confirmada, y los hallazgos de cualquier afección, enfermedad o medicación que pudiera influir en el cumplimiento de la dieta o el programa de AF [58].

Los participantes fueron reclutados desde junio de 2013 hasta abril de 2015 a través de referencias de proveedores de atención médica primaria y ocupacional y de publicidad tanto en medios impresos como visuales. Los interesados ​​en participar fueron preseleccionados antes de recibir una invitación para una proyección completa. Para garantizar la coherencia en el reclutamiento, se siguieron los mismos procedimientos, en los idiomas locales, en cada sitio del estudio. El protocolo del estudio fue revisado por el comité de ética de investigación local correspondiente en cada sitio del estudio. Los participantes debían proporcionar un consentimiento informado firmado antes de la inscripción en el estudio [58].

El NSE de los participantes se estimó utilizando el grado más alto de educación alcanzado [56, 57, 61]. Se reconoció que el NSE es un constructo multifacético que incluye ocupación, grado de educación e ingresos disponibles a lo largo de la vida [7, 57]. Sin embargo, se ha demostrado que el grado de educación es un determinante importante de las desigualdades sociales y de salud en la diabetes tipo 2 [5, 49]. No se utilizaron métodos más sofisticados, como la descomposición de Blinder-Oaxaca, para estimar el NSE debido a datos ocupacionales subóptimos y dificultades para comparar los ingresos disponibles entre los sitios de intervención de los diferentes países que participaron en la intervención PREVIEW [6].

Al inicio de la intervención se recopilaron datos antropométricos (peso y altura), sociocognitivos (apoyo social, estado de ánimo, estrés crónico, calidad de vida, utilización de atención primaria y características sociodemográficas). Los datos para el cese de la intervención se recopilaron en cada punto de evaluación de datos (Fig. 1). Toda la recopilación de datos sociocognitivos se realizó en los idiomas locales. De ser necesario, los cuestionarios se tradujeron a los idiomas locales utilizando la práctica estándar de traducción y retrotraducción.

El peso y la altura se midieron con ropa ligera y sin zapatos y el IMC se calculó como (peso/altura2).

Los datos se recopilaron utilizando la Encuesta Social Europea y la Encuesta Social Internacional [62] e incluyeron variables como edad, sexo y nivel de educación.

Basado en la escala desarrollada por Sallis et al. [63], se evaluó el apoyo social percibido por parte de familiares y amigos para una dieta saludable y conductas de actividad física. Se preguntó a los participantes, por ejemplo, si sus familiares y/o amigos hacían ejercicio con ellos o los animaban a comer alimentos saludables. Para cada pregunta, se pidió a los participantes que evaluaran la frecuencia del apoyo social en una escala de “1” (ninguno) a “5” (muy a menudo), por separado para familiares y amigos. También se podría elegir la opción “no aplica”, que para los análisis se recodifica como “1” (ninguno). Los valores más bajos indicaron menos apoyo social.

Se realizó análisis factorial con método de Componentes Principales y rotación Varimax con valor propio 2 como punto de corte para limitar el número de dominios. La solución factorial sugerida explicó el 54,7% de la varianza total. Tanto las variables de familia como las de amigos se cargaron en un dominio para fomentar la dieta (valor propio 3.3) y desalentar la dieta (valor propio 2.7). Sin embargo, como las variables de familia y amigos no se correlacionaban estrechamente, ambas dimensiones se dividieron en dos dominios: estímulo a una dieta saludable, familia (5 preguntas) y amigos (5 preguntas); desánimo dieta saludable familia (5 preguntas); y amigos (5 preguntas). De manera similar, para el apoyo de la AF (recompensas y castigos), todas las variables se cargaron en una dimensión (valor propio 2.2), pero se dividieron en dos dominios: familia (3 preguntas); y amigos (3 preguntas). Para la participación en la AF, las variables se cargaron en dos dominios diferentes: familia de participación en la AF (valor propio 5.0, 10 preguntas); y amigos de participación de PA (valor propio 12.0, 10 preguntas).

Se calcularon los Alfas de Cronbach para cada dominio. Para el dominio de la dieta, los Alfas de Cronbach oscilaron entre α = 0,88 (compromiso familiar) y α = 0,76 (desánimo de los amigos). Para el dominio PA, los Alfas de Cronbach oscilaron entre α = 0,91 (participación de amigos) y α = 0,44 (apoyo familiar). Como los Alfas de Cronbach indicaron una baja confiabilidad para el apoyo a la AF tanto de la familia (α = 0,44) como de los amigos (α = 0,58), estos dominios se excluyeron de análisis adicionales. En los análisis se incluyeron los siguientes seis dominios; (i) estímulo a la dieta familiar y (ii) desánimo, (iii) estímulo a la dieta de amigos y (iv) desánimo, (v) participación familiar en PA y (vi) participación de amigos en PA.

La calidad de vida se evaluó utilizando el instrumento de la Organización Mundial de la Salud [64], que incluía 26 preguntas y cinco dominios: salud física (7 preguntas); Salud Psicológica (6 preguntas); Relaciones Sociales (3 preguntas); Medio ambiente (8 preguntas); Calidad de vida general (2 preguntas). Se pidió a los participantes que calificaran cada pregunta, por ejemplo: "¿Puedes aceptar tu apariencia corporal?" en la escala del “1” (nada) al “5” (completamente). La puntuación media se calculó para cada dominio y se transformó para que fuera comparable con el WHO-QoL-100 [65, 66]. Las puntuaciones más altas indicaron una mejor calidad de vida percibida. Los Alfas de Cronbach se calcularon para cada dominio y oscilaron entre α = 0,59 para la calidad de vida general y α = 0,79 para la salud física. Debido a la baja confiabilidad, el dominio de calidad de vida general se excluyó de análisis adicionales.

Los estados de ánimo se evaluaron mediante el cuestionario Profile Of Mood States Questionnaire (POMS) [67], que constaba de 65 declaraciones de sentimientos, divididas en 6 dominios: tensión; depresión; enojo; fatiga; vigor; y confusión. Para cada sentimiento, se pidió a los participantes que calificaran si lo habían experimentado durante la última semana de “0” (nada) a “4” (extremadamente). La puntuación total de los trastornos del estado de ánimo (máximo 200) se calculó sumando las puntuaciones de los dominios de tensión, depresión, ira, fatiga y confusión antes de restar las puntuaciones de los dominios de vigor. Las puntuaciones más bajas indicaron un estado de ánimo más estable. Los Alfas de Cronbach para los diferentes dominios oscilaron entre α = 0,77 para confusión y α = 0,93 para depresión.

El estrés crónico se evaluó mediante la Escala de estrés percibido (PSS) [68]. La PSS es un instrumento que mide el grado en que los individuos perciben situaciones de su vida como estresantes. Se pidió a los participantes que calificaran 10 preguntas sobre sentimientos y pensamientos relacionados con situaciones de la vida durante el último mes en una escala de “0” (nunca) a “4” (muy a menudo) durante el último mes. La puntuación suma se calculó y las puntuaciones más altas indicaban un mayor estrés percibido con un Alfa de Cronbach α = 0,83.

Se desarrolló un cuestionario de utilización de la atención médica para la intervención PREVIEW para evaluar la utilización de los servicios de atención médica, especialmente dentro de la atención primaria, basado en cuestionarios existentes como Schweikert et al. [69]. Se preguntó a los participantes sobre la frecuencia del contacto con los profesionales de la salud durante los últimos tres meses, incluidos médicos, enfermeras, dietistas y fisioterapeutas. Además, se preguntó a los participantes sobre el uso de medicamentos durante los últimos tres meses (tanto con receta como sin receta) y si habían gastado dinero en actividades de actividad física. En los análisis se incluyeron las siguientes áreas de utilización de la atención sanitaria durante los últimos tres meses; visitas a médicos o enfermeras, visitas a otros profesionales de la salud, renovación de recetas, recibir consejos sobre dieta o AF, uso de medicamentos y suplementos, dinero gastado en actividades de AF.

Los análisis se basaron en los 2220 participantes con datos de altura y masa corporal al inicio del estudio. Para los propósitos de este estudio, los participantes se dividieron en cuatro grupos por separado para ambas variables de resultado (dejar de fumar y estrés crónico, Fig. 1). Para dejar de fumar, se utilizó la teoría de la intervención para guiar la decisión sobre los puntos de corte para dejar de fumar (Figura); grupo 1 – “abandono muy temprano”: participantes que no alcanzaron el objetivo de pérdida de peso y abandonaron en la semana 8 (n = 362); grupo 2 – “abandono temprano”: participantes que abandonaron entre las semanas 8 y 52 (n = 477); grupo 3 – “abandono tardío”: participantes que abandonaron entre las semanas 52 y 156 (n = 419); grupo 4 – “completadores”: participantes que completaron la intervención (n = 962). Para el estrés crónico, los grupos, según sus puntuaciones de estrés fueron; grupo 1 – “estrés crónico bajo” (n = 524, puntuaciones PSS “0 a 9”); grupo 2 – “estrés crónico bajo-medio” (n = 694, puntuaciones PSS “10 a 14”); grupo 3 – “estrés crónico medio-alto” (n = 565, puntuaciones PSS “15 a 19”); grupo 4: “alto estrés crónico” (n = 437, puntuaciones PSS ≥ 20). Se utilizaron métodos estadísticos descriptivos para describir las características de los participantes.

Se comprobaron los datos en busca de valores faltantes. Para las variables continuas de apoyo social, intenciones, calidad de vida, estado de ánimo y estrés, los valores faltantes se imputaron mediante un método automático con 5000 casos y cuatro extracciones de parámetros. Para la variable categórica de “utilización de atención médica primaria”, los valores faltantes se recodificaron de manera conservadora como valores negativos, es decir, no se utilizaron servicios de atención médica ni se gastó dinero en AF. Los datos fueron inspeccionados en busca de valores atípicos y normalidad. Todos los valores estuvieron dentro de los rangos esperados. Se examinaron valores atípicos multivariados para variables continuas (CdV, apoyo social y estado de ánimo) utilizando la distancia de Mahalanobis con una probabilidad de p < 0,001, y se identificaron 36 casos como valores atípicos multivariados, pero no se eliminaron ya que todos los valores estaban dentro de los rangos esperados. Debido a la forma en que se calcularon las puntuaciones de la escala POMS, el 27,1 % de las puntuaciones fueron negativas y se aplicó una constante de + 28 a todas las puntuaciones para garantizar una puntuación mínima de 0. Aunque ninguna de las variables continuas tenía una distribución normal, no se realizaron transformaciones de datos. realizado ya que esto no era necesario para los métodos de análisis estadístico seleccionados [70].

Se utilizaron pruebas de chi-cuadrado para examinar las diferencias en las características demográficas entre las diferentes categorías de resultados para el abandono escolar y el estrés crónico utilizando un residuo estandarizado de ≤ ± 2,24 ≥ como punto de corte para la significancia. Se realizaron tres regresiones logísticas multinomiales para ambas variables de resultado; (1) tiempo de cesación con quienes lo completaron como categoría de referencia, y (2) estrés crónico con estrés crónico bajo como categoría de referencia. Para ambos resultados (tiempo de cesación, estrés crónico), el primer modelo probó la significancia general con la edad, el grado de educación, el estado de ánimo, la utilización de la atención médica, la calidad de vida y el apoyo social como variables predictivas.

El segundo modelo examinó si las variables que surgieron como predictores significativos en el primer modelo predicen el cese de la intervención y el estrés crónico independientemente del IMC. Para el segundo modelo se utilizó un enfoque secuencial. Primero, se calculó una regresión logística (lr_a) con el abandono de la intervención/estrés crónico como variable dependiente y el IMC como variable predictiva. En segundo lugar, se calculó una regresión logística (lr_b) con el IMC y predictores significativos del modelo uno. La importancia del cambio de χ2 entre los modelos se calculó como (χ2 = lr_b – lr_a = x, df = lr_b – lr_a = x, χ2 (x) = x).

El tercer modelo probó los efectos de la interacción con el sexo (dos categorías) y el grado de educación (cinco categorías) como variables moderadoras. Cuando los análisis indicaron moderación pero más de una categoría del moderador parecía ser significativa (por ejemplo, ambos sexos emergieron como moderadores potencialmente significativos), se utilizó la siguiente fórmula para determinar si había una diferencia significativa entre los coeficientes de regresión de las categorías con z ≤ ± 2,24. ≥ se utiliza como punto de corte para diferencias significativas. Como la variable educación tenía cinco categorías, se utilizó como categoría de referencia el grado de educación significativo más bajo. Como la variable sexo era dicotómica, no se necesitaba categoría de referencia.

Debido a las múltiples pruebas, se utilizó el valor p ajustado de Bonferroni de p ≤ 0,012 para ambas variables de resultado (dejar de fumar, estrés crónico). Los análisis de sensibilidad se realizaron utilizando tanto el conjunto de datos original como el conjunto de datos con valores atípicos multivariados eliminados. Como no se encontraron diferencias significativas, los resultados se informan solo para el conjunto de datos imputado sin eliminar los valores atípicos. Todos los análisis se realizaron con el programa estadístico IBM SPSS® v27.

Las características de los participantes y las variables predictoras se muestran en las Tablas 1 y 2. Las pruebas de chi-cuadrado entre los puntos de cesación, el estrés y las características sociodemográficas se realizaron y se resumieron en la Tabla 3.

El origen étnico no caucásico, ser soltero y vivir en un hogar con al menos un hijo se asociaron con una menor probabilidad de lograr una pérdida de peso ≥ 8 % (grupo 1 para dejar de fumar) y un estrés crónico elevado (grupo 4 de estrés). La mayor probabilidad de completar la intervención PREVIEW (grupo 4 para dejar de fumar) se asoció con estar casado y vivir en un hogar de dos adultos. Los participantes jubilados tenían más probabilidades no sólo de completar la intervención (grupo 4 para dejar de fumar), sino también de informar un estrés crónico bajo (grupo 4 de estrés).

La regresión logística multinomial con dejar de fumar como variable de resultado y “edad”, “grado de educación”, “utilización de atención médica primaria”, “apoyo social”, “estado de ánimo” y “CdV” como variables predictoras indicó la significancia general del modelo (χ2 (66 ) = 347,8, p < 0,001) con buen ajuste de datos (Pearson χ2 (6591) = 6651,9, p = 0,27). Las siguientes emergieron como variables predictivas significativas; “Entorno de calidad de vida” (χ2 (3) = 52,7, p < 0,001), “desaliento familiar por la dieta” (χ2 (3) = 11,6, p = 0,009), “gasto de dinero en actividades de AF” (χ2 (3) = 15,2 , p = 0,002), y “tomar medicación o suplementos” (χ2 (3) = 18,4, p < 0,001).

Los participantes en los grupos de abandono del hábito muy temprano (grupo 1) y temprano (grupo 2) informaron una menor calidad de vida ambiental, mientras que experimentaron un menor apoyo familiar a los cambios en la dieta. Los participantes en los grupos de abandono del hábito de fumar muy temprano (grupo 1) y temprano (grupo 2) también tenían más probabilidades de informar que no tomaban medicamentos o suplementos, mientras que sólo los participantes en el grupo de abandono temprano (grupo 2) tenían menos probabilidades de gastar dinero en AF. (p. ej. ofertas de fitness) que aquellos que completaron la fase de mantenimiento de peso. Ninguna variable se asoció significativamente con el abandono tardío (grupo 3). Los resultados con estimaciones de parámetros para variables asociadas con las diferentes pertenencias a grupos se resumen en la Tabla 4.

Se calcularon dos regresiones logísticas con el abandono del hábito como variable dependiente. El primer modelo se calculó con el “IMC” como variable predictiva (χ2 (3) = 149,5, p <0,001, bondad de ajuste Pearson χ2 (6589) = 6596,2, p = 0,45). El segundo modelo se calculó con “IMC”, “entorno de calidad de vida”, “desánimo familiar por la dieta”, “tomar medicamentos o suplementos” y “dinero gastado en actividades de AF” como variables predictoras (χ2 (15) = 367,0, p < 0,001, bondad de ajuste Pearson χ2 (6642) = 6679,3, p = 0,37). La comparación de los modelos sugirió una mejora significativa cuando se agregaron predictores (χ2 = 367,0 – 149,5 = 217,5, gl = 15 – 3 = 12, χ2 (12) = 217,5 p < 0,001).

Se calculó la regresión logística multinomial con "sexo" como variable moderadora, con el abandono del hábito como dependiente y "edad", "grado de educación", "utilización de atención primaria de salud", "apoyo social", "estado de ánimo" y "CdV" como variables predictoras. En general, el modelo fue significativo (χ2 (105) = 387,4, p <0,001) con un buen ajuste de datos (Pearson χ2 (6552) = 6711,0, p = 0,083). De las variables predictoras, se observó interacción significativa para “sexo” * “tomar medicamentos o suplementos” (χ2 (6) = 24,7, p < 0,001), “sexo” * “Ambiente de calidad de vida” (χ2 (6) = 58,0, p < 0,001), y “sexo” * “desánimo familiar por la dieta” (χ2 (6) = 19,4, p = 0,004).

Ser mujer se asoció con una menor percepción de apoyo familiar a los cambios en la dieta en todos los grupos (grupos de abandono del hábito muy temprano, temprano y tardío). Para las mujeres se observó una menor probabilidad de tomar medicamentos o suplementos en el grupo que dejó de fumar muy temprano (grupo 1) y para los hombres en el grupo que dejó de fumar temprano (grupo 2). Además, sólo en los hombres del grupo que dejó de fumar muy temprano (grupo 1) se observó una menor calidad de vida ambiental percibida y solo en las mujeres en el grupo que dejó de fumar temprano (grupo 2). Los resultados y las estimaciones de parámetros para las variables asociadas con diferentes pertenencias a grupos se resumen en la Tabla 4.

La regresión logística multinomial se calculó con "grado de educación" como variable moderadora, "dejar de fumar" como variable dependiente y "edad", "utilización de atención médica", "apoyo social", "estado de ánimo" y "CdV" como variables predictoras. El modelo general fue significativo (χ2 (267) = 590,7, p <0,001), pero sin un buen ajuste de datos (Pearson χ2 (6390) = 6592,5, p = 0,038). De las variables predictoras, se observó interacción significativa para diferentes combinaciones interactivas: “grado de educación” * “toma de medicamentos o suplementos” (χ2 (15) = 33,3, p = 0,004), “grado de educación” * “entorno de calidad de vida” ( χ2 (15) = 65,8, p < 0,001), y “grado de escolaridad” * “desaliento familiar por la dieta” (χ2 (15) = 38,2, p = 0,001).

Para todos los grupos (grupos que dejaron de fumar muy temprano, temprano y tardío), un título universitario se asoció con un menor apoyo familiar percibido para los cambios en la dieta. Además, el título universitario se asoció con una menor probabilidad de tomar medicamentos o suplementos entre aquellos en el grupo que dejó de fumar muy temprano (grupo 1). La calidad de vida ambiental percibida más baja se asoció con el título universitario, pero sólo para el grupo que dejó de fumar temprano (grupo 2). Los resultados y las estimaciones de parámetros para las variables asociadas con diferentes pertenencias a grupos se resumen en la Tabla 4.

La regresión logística multinomial con “estrés crónico” como variable de resultado y “edad”, “grado de educación”, “utilización de atención médica”, “apoyo social” y “CdV” como variables predictoras indicó que la significancia general del modelo (χ2 (66) = 1729,6, p < 0,001) pero sin un buen ajuste de datos (Pearson χ2 (6591) = 44.469,8, p < 0,001). De las variables predictoras “CdV salud física” (χ2 (3) = 21,3, p < 0,001), “CdV salud psicológica” (χ2 (3) = 54,6, p < 0,001), “CdV ambiente” (χ2 (3) = 85,2, p < 0,001), “estados de ánimo” (χ2 (3) = 447,3, p < 0,001) y “sexo” (χ2 (3) = 11,8, p = 0,008) fueron predictores significativos.

Los grupos de estrés medio-bajo, medio-alto y alto se asociaron con una menor calidad de vida tanto para la salud psicológica como para el medio ambiente, así como con mayores alteraciones del estado de ánimo. Además, el estrés medio-alto y alto se asociaron con el sexo de la mujer, y el estrés alto también se asoció con una menor calidad de vida física reportada. Los resultados y las estimaciones de parámetros para las variables asociadas con diferentes pertenencias a grupos se resumen en la Tabla 5.

Se calcularon dos modelos de regresión logística con el estrés crónico como variable dependiente. El primer modelo se calculó con el “IMC” como variable predictiva (χ2 (3) = 61,18, p <0,001, bondad de ajuste Pearson χ2 (6582) = 6578,85,0, p = 0,51). El segundo modelo se calculó con “IMC”, “salud psicológica de calidad de vida”, “salud física de calidad de vida”, “entorno de calidad de vida”, “alteraciones del estado de ánimo” y “sexo” como variables predictoras (χ2 (18) = 1638,42, p < 0,001 , Bondad de ajuste Pearson χ2 (6639) = 17.229,36, p < 0,001). La comparación de los modelos sugirió una mejora significativa entre los modelos cuando se agregaron predictores (χ2 = 1638,42 – 61,18 = 1557,24, gl = 18 – 3 = 15, χ2 (15) = 1557,24 p < 0,001).

Se calculó la regresión logística multinomial con el sexo como variable moderadora con “edad”, “grado de educación”, “utilización de atención primaria de salud”, “apoyo social” y “CdV”. En general, el modelo fue significativo (χ2 (105) = 1756,7, p <0,001) pero sin un buen ajuste de datos (Pearson χ2 (6552) = 35.745,11 p <0,001). De las variables predictivas, se observó una interacción significativa con el sexo para “CdV salud física” (χ2 (6) = 28,1, p < 0,001), “CdV salud psicológica” (χ2 (6) = 58,1, p < 0,001), “CdV ambiente” (χ2 (6) = 92,5, p < 0,001), y “alteraciones del estado de ánimo” (χ2 (6) = 453,0, p < 0,001).

Se descubrió que ser hombre o mujer modera las asociaciones de estrés bajo, medio y alto. Para el grupo de estrés bajo-medio, una menor calidad de vida en salud psicológica y para el grupo de alto estrés, una menor calidad de vida en salud física se asociaron con las mujeres pero no con los hombres. Los resultados y las estimaciones de parámetros para las variables asociadas con diferentes pertenencias a grupos se resumen en la Tabla 5.

Se calculó la regresión logística multinomial con el “grado de educación” como variable moderadora. El modelo general fue significativo (χ2 (267) = 1962,9, p < 0,001) pero la prueba de bondad de ajuste no indicó un buen ajuste de los datos (Pearson χ2 (6390) = 12.240,0 p < 0,001). De las variables predictoras, se observó una interacción significativa con el “grado de educación” para “CdV salud física” (χ2 (15) = 33,0, p = 0,005), “CdV salud psicológica” (χ2 (15) = 67,2, p < 0,001 ), “entorno de calidad de vida” (χ2 (15) = 100,2, p < 0,001) y “estados de ánimo” (χ2 (15) = 440,1, p < 0,001).

Además, el grado de educación moderó la asociación para los grupos de estrés bajo, medio y alto. Para el grupo de estrés medio-bajo, el título universitario se asoció con una menor calidad de vida en salud psicológica. Tanto para los grupos de estrés bajo, medio como alto, aquellos con hasta un grado de educación secundaria informaron menos alteraciones del estado de ánimo que aquellos con un mayor grado de educación. Los resultados y las estimaciones de parámetros para las variables asociadas con diferentes pertenencias a grupos se resumen en la Tabla 5.

Lograr la pérdida de peso y mantenerla, componentes clave de la prevención de la diabetes tipo 2, puede ser un gran desafío incluso cuando se ofrecen intervenciones conductuales de apoyo [17, 18]. En el presente estudio, se examinaron las variables y vías, es decir, las interacciones entre los aportes de la intervención, los individuos y las variables de contexto [19, 21, 22], asociadas con el cese prematuro de la intervención y el estrés crónico al inicio de una intervención [16, 36]. Nuestros resultados respaldaron la noción de que la finalización exitosa de la intervención es un proceso complejo y dinámico, que depende de las interacciones entre los aportes de la intervención y los factores personales [19, 21, 22]. Los hallazgos indicaron que las vías entre la calidad de vida, el apoyo social, la utilización de la atención primaria, el estado de ánimo y el estrés crónico, así como el abandono del hábito, estaban moderadas tanto por el sexo como por el grado de educación, una dimensión prominente y significativa del NSE.

Como se esperaba según investigaciones anteriores, una calidad de vida más baja en general se asoció tanto con el cese de la intervención como con el estrés crónico [14, 15]. Aunque sólo una menor calidad de vida ambiental se asoció con el abandono del hábito de fumar [16, 28, 29], un mayor estrés crónico se asoció más ampliamente con una menor calidad de vida [8, 9]. No está claro por qué sólo la calidad de vida ambiental, que según la OMS [64] abarca aspectos como la seguridad, el acceso a servicios médicos, la disponibilidad de recursos y las oportunidades para la adquisición de habilidades, se asoció con el abandono del hábito. Además, el resultado es difícil de interpretar ya que una menor calidad de vida ambiental se asoció con un abandono muy temprano de la intervención, especialmente en los hombres, y con un abandono temprano, especialmente en las mujeres y aquellos con un título universitario, lo que, en sí mismo, se asoció con una mayor calidad de vida [47].

De acuerdo con investigaciones anteriores [29, 71], la falta de apoyo familiar se asoció con un abandono más temprano de la intervención, especialmente para las mujeres de este estudio. Además, se encontró que el NSE, representado aquí como grado de educación [5, 56], se modera entre el cese de la intervención y el apoyo social, especialmente la falta de apoyo familiar para los cambios en la dieta. La falta de apoyo familiar se asoció particularmente con el título universitario. Mientras que en estudios anteriores ser un hombre que había alcanzado solo un nivel de educación más bajo se había asociado con resultados de intervención menos favorables [18, 38, 45], en este estudio las mujeres con niveles de educación más altos corrían riesgo de obtener resultados de intervención más pobres. Aunque el grado de educación y el sexo pueden moderar la relación entre los resultados de la intervención [38, 41, 50], en el presente estudio observamos que los grados más altos de educación conllevan en general un riesgo de no completar la intervención PREVIEW. Combinado con la observación de que en la intervención PREVIEW los padres solteros tenían menos probabilidades de lograr perder peso, nuestros resultados resaltaron la falta de recursos, como el tiempo, como un factor para obtener resultados menos favorables, especialmente para las mujeres con educación universitaria y responsabilidades familiares.

Como los trastornos del estado de ánimo están estrechamente asociados con el estrés [52], se esperaba una asociación entre las variables. A pesar de que investigaciones anteriores indicaban que el sexo era una posible variable moderadora [42], en este estudio no se encontró que el sexo moderara la relación entre los trastornos del estado de ánimo y el estrés crónico, lo que se suma al cuerpo de literatura no concluyente que examina los trastornos del estado de ánimo en asociación con el cese de la intervención [22 ]. No obstante, se podría postular que la falta de asociación puede ser atribuible a la selección de los participantes [58], dado que se excluyeron aquellos con importantes dificultades de salud mental.

Si bien se planteó la hipótesis de que una mayor utilización de la atención primaria antes de la inscripción en la intervención [36] se asociaría con el abandono del hábito y el estrés crónico, sólo una mayor falta de uso de medicamentos o suplementos se asoció con el abandono muy temprano de la intervención, especialmente para las mujeres y aquellos con educación universitaria. . Este resultado enfatizó aún más la complejidad de las vías que conducen a la finalización fallida de la intervención [27, 72]. Como la vacilación sobre los cambios en el estilo de vida y su necesidad puede obstaculizar la participación [24,25,26], los participantes sin comorbilidades que requieran medicación pueden percibirse con un menor riesgo de sufrir consecuencias adversas por la prediabetes, lo que conduce a un mayor riesgo de dejar de fumar.

Se considera que un estrés elevado reduce la probabilidad de lograr una pérdida de peso exitosa y de mantenerla en las intervenciones de cambio de estilo de vida [18, 36]. Los participantes que vivían con niños y aquellos económicamente inactivos debido, por ejemplo, a responsabilidades de cuidado, tenían menos probabilidades de informar un estrés crónico bajo al inicio de la intervención. En general, como se esperaba, un mayor estrés crónico se asoció con una menor calidad de vida psicológica y mayores alteraciones del estado de ánimo, lo que indica que factores como la baja autoestima, los sentimientos negativos y la imagen corporal negativa pueden haber amplificado el estrés crónico [18]. Aunque se ha informado que los hombres de entornos socioeconómicos más bajos son particularmente vulnerables a experimentar estrés [31], aquí, especialmente las mujeres, reportaron estrés crónico medio-alto y alto.

A partir de los resultados, se observó que un estrés crónico elevado se asociaba con una calidad de vida de salud física significativamente menor, especialmente en las mujeres. La calidad de vida de la salud física abarca conceptos como energía y fatiga, sueño y descanso, y movilidad. Como el estrés se ha asociado con la inactividad física [36] y el riesgo de aumento de peso [32, 55], los resultados actuales sugirieron que una menor calidad de vida en salud física al inicio de la intervención puede predisponer, especialmente a las mujeres, a un mayor estrés crónico y, por lo tanto, a niveles subóptimos. resultados de pérdida de peso. Además, aunque un NSE más bajo se ha asociado con un mayor estrés y, en consecuencia, con peores resultados de pérdida de peso [44,45,46], en el presente estudio solo los resultados indicaron una influencia limitada del NSE en el estrés crónico.

Se requieren estrategias específicas para mejorar la prevención de la diabetes tipo 2, especialmente en entornos de atención primaria [37]. El éxito de las intervenciones de cambio de comportamiento en la prevención de la diabetes tipo 2 se basa en interacciones complejas entre los participantes y la intervención [26, 72]. Tanto el cese de la intervención como el estrés crónico al inicio de la intervención son determinantes importantes para una pérdida de peso exitosa y para su mantenimiento [26, 28, 45]. La mayoría de las diferencias se encontraron entre quienes completaron la intervención y aquellos que interrumpieron la intervención muy temprano o temprano, y los participantes que informaron estrés crónico alto o bajo. La calidad de vida ambiental más baja y la falta de apoyo familiar para los cambios en la dieta surgieron como predictores importantes para dejar de fumar, siendo especialmente afectadas las mujeres y aquellos con un NSE más alto. A su vez, un estrés crónico elevado fue predicho por mayores alteraciones del estado de ánimo y una menor calidad de vida de la salud física y psicológica, siendo, una vez más, las mujeres las más afectadas. Finalmente, los análisis indicaron que las variables predictivas identificadas eran independientes del IMC de los participantes [25], lo que destaca aún más la complejidad de las vías que los profesionales de la salud deben considerar al planificar y realizar intervenciones de prevención de la diabetes tipo 2. Para la promoción de la salud pública, los resultados indican que los desarrolladores de intervenciones y los profesionales involucrados en la prevención de la diabetes tipo 2 deben considerar cómo se podrían incorporar elementos de intervención flexibles en el diseño y la ejecución para garantizar un mejor ajuste de las diversas necesidades de los participantes.

Existen numerosas fortalezas asociadas con el estudio, particularmente el gran tamaño de la muestra. Sin embargo, el estudio no está exento de limitaciones. Específicamente, los participantes se dividieron en grupos retrospectivamente y se reconoce que diferentes divisiones de grupo podrían haber influido en los resultados. Si bien la regresión logística como método de análisis impone pocas limitaciones a los datos, el estrés y los estados de ánimo estuvieron, como se esperaba, correlacionados (r = 0,07). Además, no se examinaron las asociaciones entre las variables de resultado del estrés crónico y el abandono del tabaco y sería necesario trabajar más en esta área. Además, el grado de educación se utilizó como medida del NSE [5, 49, 56], y se puede argumentar que otras mediciones, por ejemplo, incorporar el ingreso a la medición del NSE, podrían haber sido más apropiadas [6], aunque no están exentas de problemas en la investigación internacional. . Además, no se realizaron ajustes respecto del diferente acceso a la educación universitaria entre países. El número de variables predictivas incluidas en los análisis también fue restringido, lo que limitó la capacidad de probar diferentes vías. Finalmente, la interpretación de los resultados debe hacerse con cuidado, ya que debido al gran número de participantes, incluso pequeñas diferencias podrían producir asociaciones estadísticamente significativas.

A pesar de las limitaciones del estudio, los resultados contribuyen al conocimiento de los factores y vías asociados con la finalización fallida de las intervenciones preventivas para la diabetes tipo 2. En general, la falta de apoyo familiar inicial para los cambios en la dieta y la menor calidad de vida parecieron obstaculizar significativamente la finalización exitosa de la intervención, afectando especialmente a las mujeres y a las personas con mayor grado de educación. Los hallazgos pueden reflejar las dificultades que enfrentan particularmente las mujeres para lograr y mantener nuevos comportamientos mientras enfrentan las demandas de la familia y el trabajo. Los compromisos familiares y laborales también pueden provocar un aumento del estrés, lo que en sí mismo puede ser contraproducente para una pérdida de peso exitosa. Diferentes aspectos de la calidad de vida predijeron la cesación y el estrés, lo que indica que los factores estresantes existentes, como la falta de recursos o los sentimientos negativos, pueden llevar a los participantes a tener dificultades para completar con éxito la intervención. Si bien puede ser poco realista esperar que todos los participantes completen con éxito una intervención, creemos que los profesionales de la salud involucrados en el diseño y ejecución de intervenciones de prevención de diabetes tipo 2 pueden necesitar tener en cuenta no solo las características de los participantes sino también su situación de vida. Esto significaría desarrollar estrategias que permitan diseños de intervención flexibles y características de implementación, para, por ejemplo, permitir la participación de las familias o fortalecer las habilidades de los individuos para navegar con éxito el proceso de cambio de comportamiento a pesar de las demandas de la vida familiar y laboral.

Datos no disponibles debido a restricciones éticas/legales/comerciales.

Debido a la naturaleza de esta investigación, los participantes de este estudio no aceptaron que sus datos se compartieran públicamente, por lo que no hay datos de respaldo disponibles. Con una solicitud razonable de los revisores y sujeto al acuerdo por escrito de todos los sitios del estudio y los autores del estudio, los datos no identificados utilizados en este estudio pueden estar disponibles para los revisores.

Khan MAB, Hashim MJ, King JK, Govender RD, Mustafa H, Al Kaabi J. Epidemiología de la diabetes tipo 2: carga mundial de morbilidad y tendencias previstas. J Epidemiol Glob Salud. 2020;10(1):107–11. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32175717.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Tamayo T, Rosenbauer J, Wild SH, Spijkerman AMW, Baan C, Forouhi NG, et al. Diabetes en Europa: una actualización. Práctica clínica de diabetes Res. 2014;103(2):206–17.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Lindström J, Neumann A, Sheppard KE, Gilis-Januszewska A, Greaves CJ, Handke U, et al. Tome medidas para prevenir la diabetes: el conjunto de herramientas IMAGE para la prevención de la diabetes tipo 2 en Europa. Horm Metab Res. 2010;42(S 01):S37-55.

Artículo PubMed Google Scholar

Wareham Nueva Jersey, Herman WH. Los desafíos clínicos y de salud pública de la prevención de la diabetes: una búsqueda de soluciones sostenibles. PLoS Med. 2016;13(7):5–7.

Artículo de Google Scholar

Safieddine B, Sperlich S, Beller J, Lange K, Epping J, Tetzlaff J, et al. Desigualdades socioeconómicas en diabetes tipo 2 entre diferentes subgrupos de población. Eur J Salud Pública. 2020;30(5):ckaa165.1044. https://doi.org/10.1093/eurpub/ckaa165.1044.

Artículo de Google Scholar

Pourfarzi F, Rezaei S, Malekzadeh R, Etemadi A, Zahirian Moghadam T, Zandian H. Desigualdad socioeconómica en la prevalencia de diabetes tipo 2 entre adultos en el noroeste de Irán: una descomposición de Blinder-Oaxaca. J Trastorno metabólico de la diabetes. 2022;21(2):1519–29.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Stringhini S, Dugravot A, Shipley M, Goldberg M, Zins M, Kivimäki M, et al. Comportamientos de salud, estatus socioeconómico y mortalidad: análisis adicionales de las cohortes prospectivas británica Whitehall II y francesa GAZEL. PLoS Med. 2011;8(2):e1000419.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Trikkalinou A, Papazafiropoulou AK, Melidonis A. Sin títuloDiabetes tipo 2 y calidad de vida. Diabetes Mundial J. 2017;8(4):120–9. https://doi.org/10.4239/wjd.v8.i4.120.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Jing X, Chen J, Dong Y, Han D, Zhao H, Wang X, et al. Factores relacionados con la calidad de vida de los pacientes con diabetes tipo 2: una revisión sistemática y un metanálisis. Resultados de calidad de vida en salud. 2018;16(1):1–14.

Artículo CAS Google Scholar

Alouki K, Delisle H, Bermúdez-Tamayo C, Johri M. Intervenciones en el estilo de vida para prevenir la diabetes tipo 2: una revisión sistemática de estudios de evaluación económica. J Diabetes Res. 2016;2016:2159890.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Critchley CR, Hardie EA, Moore SM. Examinar las vías psicológicas para el cambio de comportamiento en un programa de estilo de vida grupal para prevenir la diabetes tipo 2. Cuidado de la diabetes. 2012;35(4):699–705.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Lean MEJ, Leslie WS, Barnes AC, Brosnahan N, Thom G, McCombie L, et al. Control de peso dirigido por atención primaria para la remisión de la diabetes tipo 2 (DiRECT): un ensayo abierto, aleatorizado por grupos. Lanceta. 2018;391(10120):541–51. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)33102-1.

Artículo PubMed Google Scholar

Raben A, Vestentoft PS, Brand-Miller J, Jalo E, Drummen M, Simpson L, et al. El estudio de intervención PREVIEW: resultados de un ensayo multinacional factorial 2 x 2, aleatorizado y de 3 años de duración, que investiga el papel de las proteínas, el índice glucémico y la actividad física para la prevención de la diabetes tipo 2. Diabetes, Obesidad Metab. 2021;23(2):324–37. https://doi.org/10.1111/dom.14219.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

MacDonald CS, Nielsen SM, Bjørner J, Johansen MY, Christensen R, Vaag A, et al. Intervención intensiva de un año en el estilo de vida y mejoras en la calidad de vida relacionada con la salud y la salud mental en personas con diabetes tipo 2: un análisis secundario del ensayo controlado aleatorio U-TURN. BMJ Open Diabetes Res Care. 2021;9(1):e001840. Disponible en: http://drc.bmj.com/content/9/1/e001840.abstract.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Eaglehouse YL, Schafer GL, Arena VC, Kramer MK, Miller RG, Kriska AM. Impacto de un programa de intervención en el estilo de vida basado en la comunidad sobre la calidad de vida relacionada con la salud. Calidad de vida Res. 2016;25(8):1903–12.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Fitzpatrick SL, Appel LJ, Bray B, Brooks N, Stevens VJ. Predictores de adherencia a largo plazo a múltiples recomendaciones de comportamiento de salud para el control del peso. Sanar el comportamiento educativo. 2018;45(6):997–1007.

Artículo de Google Scholar

Aziz Z, Absetz P, Oldroyd J, Pronk NP, Oldenburg B. Implement Sci. 2015;10(1):172. https://doi.org/10.1186/s13012-015-0354-6.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Adam TC, Drummen M, Macdonald I, Jalo E, Siig-Vestentoft P, Martinez JA, et al. La asociación de variables psicoconductuales con HOMA-IR y el IMC difiere para hombres y mujeres con prediabetes en la intervención de estilo de vida PREVIEW. Cuidado de la diabetes. 2021;44 (julio):dc210059.

Google Académico

Skivington K, Matthews L, Simpson SA, Craig P, Baird J, Blazeby JM, et al. Un nuevo marco para desarrollar y evaluar intervenciones complejas: actualización de la guía del Consejo de Investigación Médica. BMJ. 2018;2021(374):1–11.

Google Académico

Craig P, Dieppe P, Macintyre S, Michie S, Nazareth I, Petticrew M. Desarrollo y evaluación de intervenciones complejas: la nueva guía del Consejo de Investigación Médica. BMJ. 2008;337. Disponible en: https://www.bmj.com/content/337/bmj.a1655

Sevild CH. La complejidad del cambio de estilo de vida, la motivación y la salud entre los participantes de una Vida Saludable (tesis doctoral UiS, n° 591). Stavanger: Universidad de Stavanger; 2021. Disponible en: https://hdl.handle.net/11250/2757479.

Google Académico

Kaseva K, Tervaniemi M, Heikura E, Kostilainen K, Pöyhönen-Alho M, Shoemaker J, Petrella R, et al. ¡Identificar las características de personalidad y los indicadores de bienestar psicológico asociados con el desgaste en la motivación hace el movimiento! intervención de actividad física: ensayo aleatorio respaldado por tecnología. Formulario JMIR Res. 2022;6(1):e30285. Disponible en: https://formative.jmir.org/2022/11/e30285.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Rey AC. El papel de la teoría en la configuración de la investigación en salud conductual para la salud de la población. Ley Int J Behav Nutr Phys. 2015;12(1):146. https://doi.org/10.1186/s12966-015-0307-0.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Huttunen-Lenz M, Raben A, Meinert-Larsen T, Drummen M, Macdonald I, Martínez JA, et al. Factores sociocognitivos asociados con el abandono de intervenciones en el estilo de vida después de una pérdida de peso exitosa entre participantes con prediabetes: el estudio PREVIEW. Enfermeras de Salud Pública. 2020; febrero: 1 a 12.

Google Académico

Goode RW, Ye L, Sereika SM, Zheng Y, Mattos M, Acharya SD, et al. Predictores sociodemográficos, antropométricos y psicosociales del desgaste en ensayos conductuales de pérdida de peso. Comportamiento alimentario. 2016;20:27–33.

Artículo PubMed Google Scholar

Gilis-Januszewska A, Lindström J, Barengo NC, Tuomilehto J, Schwarz PE, Wójtowicz E, et al. Predictores de completar un programa de intervención de prevención de la diabetes en atención primaria de salud en personas con alto riesgo de diabetes tipo 2. Med (Estados Unidos). 2018;97(5):e9790.

Google Académico

Burgess E, Hassmén P, Pumpa KL. Determinantes de la adherencia a la intervención en el estilo de vida en adultos con obesidad: una revisión sistemática. Clin Obes. 2017;7(3):123–35.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Roumen C, Feskens EJM, Corpeleijn E, Mensink M, Saris WHM, Blaak EE. Predictores del resultado y abandono de la intervención en el estilo de vida: el estudio SLIM. Eur J Clin Nutr. 2011;65(10):1141–7.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Strom JL, Egede LE. El impacto del apoyo social en los resultados en pacientes adultos con diabetes tipo 2: una revisión sistemática. Representante Curr Diab. 2012;12(6):769–81. https://doi.org/10.1007/s11892-012-0317-0.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Moran LJ, Noakes M, Clifton P, Buckley J, Brinkworth G, Thomson R, Norman RJ. Predictores del desgaste de la intervención en el estilo de vida o del éxito de la pérdida de peso en mujeres con síndrome de ovario poliquístico con sobrepeso u obesidad. Nutrientes. 2019;11(3):492. https://doi.org/10.3390/nu11030492.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Torres SJ, Nowson CA. Relación entre estrés, conducta alimentaria y obesidad. Nutrición. 2007;23(11–12):887–94.

Artículo PubMed Google Scholar

Mouchacca J, Abbott GR, Ball K. Asociaciones entre estrés psicológico, alimentación, actividad física, conductas sedentarias y peso corporal entre mujeres: un estudio longitudinal. Salud pública de BMC. 2013;13(1):828. https://doi.org/10.1186/1471-2458-13-828.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Ruissen MM, Regeer H, Landstra CP, Schroijen M, Jazet I, Nijhoff MF, et al. Mayor estrés, aumento de peso y menos ejercicio en relación con el control glucémico en personas con diabetes tipo 1 y tipo 2 durante la pandemia de COVID-19. BMJ Abierto Diabetes Res & Care. 2021;9(1):e002035. Disponible en: http://drc.bmj.com/content/9/1/e002035.abstract.

Artículo de Google Scholar

Varkevisser RDM, van Stralen MM, Kroeze W, Ket JCF, Steenhuis IHM. Determinantes del mantenimiento de la pérdida de peso: una revisión sistemática. Obesidad Rev. 2019;20(2):171–211. https://doi.org/10.1111/obr.12772.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Vanderwood KK, Hall TO, Harwell TS, Arave D, Butcher MK, Helgerson SD. Factores asociados con el mantenimiento o consecución del objetivo de pérdida de peso en el seguimiento entre los participantes que completaron un programa adaptado de prevención de la diabetes. Práctica clínica de diabetes Res. 2011;91(2):141–7. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168822710005917.

Artículo PubMed Google Scholar

Baban KA, Morton DP. Medicina del estilo de vida y manejo del estrés. Práctica de J Fam. 2022;71(Suplemento 1 Estilo de vida):S24-9.

PubMed Google Académico

Gavarkovs AG, Burke SM, Petrella RJ. Involucrar a los hombres en programas de prevención y manejo de enfermedades crónicas: una revisión del alcance. Soy J Mens Health. 2016;10(6):NP145-54. https://doi.org/10.1177/1557988315587549.

Artículo PubMed Google Scholar

Harreiter J, Kautzky-Willer A. Diferencias de sexo y género en la prevención de la diabetes tipo 2. Frente Endocrinol (Lausana). 2018;9 (mayo):1–15.

Google Académico

Haughton CF, Silfee VJ, Wang ML, López-cepero AC, Estabrook DP, Frisard C, et al. Representación racial/étnica en estudios de intervención para perder peso en el estilo de vida en los Estados Unidos: una revisión sistemática. Informes médicos anteriores. 2018;9 (agosto de 2017): 131–7. https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2018.01.012.

Artículo de Google Scholar

Kautzky-Willer A, Harreiter J, Pacini G. Diferencias de sexo y género en el riesgo, fisiopatología y complicaciones de la diabetes mellitus tipo 2. Endocr Rev. 2016;37(3):278–316. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27159875. 2016/05/09

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Walker J, Halbesma N, Lone N, McAllister D, Weir CJ, Wild SH. Estado socioeconómico, comorbilidad y mortalidad en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 en Escocia 2004-2011: un estudio de cohorte. J Epidemiol Salud Comunitaria. 2016;70(6):596–601.

Artículo PubMed Google Scholar

Langer SL, Flood AP, Welsh EM, Levy RL, Jaeb MA, Laqua PS, et al. Estado de ánimo, peso y actividad física entre personas obesas inscritas en un programa de pérdida de peso a largo plazo: trayectorias y asociaciones con el género. Internet J Ment Salud. 2009;6(1):45.

PubMed PubMed Central Google Académico

Elliott M, Gillison F, Barnett J. Exploración de las influencias en la participación de los hombres en los servicios de pérdida de peso: un estudio cualitativo. Salud pública de BMC. 2020;20(1):249. https://doi.org/10.1186/s12889-020-8252-5.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim KH, Bursac Z, DiLillo V, White DB, West DS. Estrés, raza y peso corporal. Psicólogo de la Salud. 2009;28(1):131–5. https://doi.org/10.1037/a0012648.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Volz K, Wyckoff E, Medina TH, Denmat Z, Field C, LaRose J, et al. Impacto de los ingresos y el estrés percibido en el compromiso y los resultados de la pérdida de peso en un programa conductual de pérdida de peso en línea. J Behav Med. 2021;44(6):853–9.

Artículo PubMed Google Scholar

Anton SD, Martin CK, Redman L, York-Crowe E, Heilbronn LK, Han H, et al. Predictores psicosociales y conductuales previos al tratamiento de los resultados de pérdida de peso. Comer trastorno de peso Stud Anorexia Bulim Obes. 2008;13(1):30–7. https://doi.org/10.1007/BF03327782.

Artículo CAS Google Scholar

Nutakor JA, Zhou L, Larnyo E, Addai-Dance S, Tripura D. Estado socioeconómico y calidad de vida: una evaluación del efecto mediador del capital social. Healthc (Basilea, Suiza). 2023;11(5):7

Google Académico

Devaux M, Sassi F, Church J, Cecchini M, Borgonovi F. Explorando la relación entre educación y obesidad. 2011. Disponible en: https://www.oecd-ilibrary.org/content/paper/eco_studies-2011-5kg5825v1k23.

Google Académico

Safieddine B, Sperlich S, Beller J, Lange K, Epping J, Tetzlaff J, et al. Desigualdades socioeconómicas en diabetes tipo 2 en personas empleadas, cónyuges que no trabajan y pensionados. SSM - Popul Heal. 2020;11:100596. . Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352827320302330.

Artículo de Google Scholar

Ogden CL, Fakhouri TH, Carroll MD, Hales CM, Fryar CD, Li X, et al. Prevalencia de la obesidad entre adultos, por ingresos del hogar y educación, Estados Unidos, 2011-2014. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2017;66(50):1369–73.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Asociacion Americana de Psicologia. Estrés. Diccionario APA de Psicología. 2023. Disponible en: https://dictionary.apa.org/stress

Hittner E, Adam E, Villaume SC. Reducir las disparidades en el estrés: caminos hacia la equidad a través del estudio de la biología del estrés. En: Tach L, Dunifon R, Miller DL, editores. Enfrentando la desigualdad: cómo las políticas y prácticas dan forma a las oportunidades de los niños. Asociacion Americana de Psicologia; 2020. pág. 11–47. https://doi.org/10.1037/0000187-002

Hamer M. Whitehall Study BT - Enciclopedia de medicina conductual. En: Gellman MD, Turner JR, editores. Nueva York, Nueva York: Springer Nueva York. 2013. pág. 2052–3. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1005-9_1690

Dallman MF. La obesidad inducida por el estrés y el sistema nervioso emocional. Tendencias Endocrinol Metab. 2010;21(3):159–65. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2831158/.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Geiker NRW, Astrup A, Hjorth MF, Sjödin A, Pijls L, Markus CR. ¿El estrés influye en los patrones de sueño, la ingesta de alimentos, el aumento de peso, la obesidad abdominal y las intervenciones para perder peso y viceversa? Obes Rev.2018;19(1):81–97. https://doi.org/10.1111/obr.12603.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Galobardes B, Shaw M, Lawlor DA, Lynch JW, Davey Smith G. Indicadores de posición socioeconómica (parte 1). J Epidemiol Salud Comunitaria. 2006;60(1):7 LP – 12. Disponible en: http://jech.bmj.com/content/60/1/7.abstract.

Artículo de Google Scholar

Stringhini S, Batty GD, Bovet P, Shipley MJ, Marmot MG, Kumari M, et al. Asociación del nivel socioeconómico del curso de la vida con la inflamación crónica y el riesgo de diabetes tipo 2: el estudio de cohorte prospectivo Whitehall II. PLOS Med. 2013;10(7):e1001479. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001479.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Fogelholm M, Larsen T, Westerterp-Plantenga M, Macdonald I, Martinez J, Boyadjieva N, et al. VISTA PREVIA: Prevención de la diabetes mediante intervenciones en el estilo de vida y estudios de población en Europa y en todo el mundo. diseño, métodos y descripción inicial del participante de una cohorte de adultos inscrita en un ensayo clínico aleatorizado de tres años. Nutrientes. 2017;9(6):632.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kahlert D, Unyi-Reicherz A, Stratton G, Meinert Larsen T, Fogelholm M, Raben A, et al. VISTA PREVIA de la caja de herramientas de intervención de modificación de conducta (premit): un protocolo de estudio para un elemento psicológico de un proyecto multicéntrico. Psicólogo Frontal. 2016;7:1136. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01136.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Asociación Estadounidense de Diabetes. Estándares de atención médica en diabetes—2011. Cuidado de la diabetes. 2011;34(Suplemento 1):S11-61.

Artículo PubMed Central Google Scholar

Asociacion Americana de Psicologia. Educación y estatus socioeconómico. Recursos - Estado socioeconómico. 2023. Disponible en: https://www.apa.org/pi/ses/resources/publications/education

Encuesta social europea. Cuestionario de fuentes de la Ronda 7 de la ESS. Londres: Sede de ESS ERIC, Centro de Encuestas Sociales Comparadas, City University de Londres; 2014.

Sallis JF, Grossmann RM, Pinski RB, Patterson TL, Nader PR. El desarrollo de escalas para medir el apoyo social a las conductas de dieta y ejercicio. Anterior Med (Baltim). 1987;16:825–36.

Artículo CAS Google Scholar

OMS. La calidad de vida de la Organización Mundial de la Salud (WHOQOL) - BREF. revisión. Ginebra PP - Ginebra: Organización Mundial de la Salud; 2012. pág. 2012. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/77773.

Google Académico

Grupo WHOQOL. Introducción, administración, puntuación y versión genérica de la evaluación de la versión de prueba de campo del programa de diciembre de 1996 sobre salud mental de la organización mundial de la salud. 1996.

Google Académico

Skevington SM, Lotfy M, O'Connell KA. Evaluación de la calidad de vida WHOQOL-BREF de la Organización Mundial de la Salud: propiedades psicométricas y resultados del ensayo de campo internacional. Un informe del grupo WHOQOL. Calidad de vida Res. 2004;13(2):299–310. https://doi.org/10.1023/B:QURE.0000018486.91360.00.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

McNair D, Lorr M, Doppleman L. Manual POMS para el perfil de los estados de ánimo. San Diego, CA: Servicio de Pruebas Educativas e Industriales; 1971.

Google Académico

Cohen S, Kamarck T, Mermelstein R. Una medida global del estrés percibido. Comportamiento de J Health Soc. 1983;24:386–96.

Artículo de Google Scholar

Schweikert B, Hahmann H, Leidl R. Desarrollo y primera evaluación de un cuestionario para la utilización y los costos de la atención médica para pacientes cardíacos. Res. del Servicio de Salud de BMC. 2008;8(1):187. https://doi.org/10.1186/1472-6963-8-187.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Tabachnick BG, Fidell LS. Utilizando estadística multivariada. Edición Internacional. 6ª edición. Harlow: Pearson; 2014.

Google Académico

van Dam HA, van der Horst FG, Knoops L, Ryckman RM, Crebolder HFJM, van den Borne BHW. Apoyo social en diabetes: una revisión sistemática de estudios de intervención controlados. Consejos educativos para pacientes. 2005;59(1):1–12. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0738399104003659.

Artículo PubMed Google Scholar

Tremblay A, Fogelholm M, Jalo E, Westerterp-Plantenga MS, Adam TC, Huttunen-Lenz M, et al. ¿Cuál es el perfil de las personas con sobrepeso que no responden exitosamente a una dieta baja en energía? Un subestudio PREVIO. Nuez delantera. 2021;8 (noviembre): 1–9.

Google Académico

Descargar referencias

VISTA PREVIA Concepto y diseño del estudio: Edith Feskens, Universidad de Wageningen, Países Bajos.

Intervención de modificación de conducta PREMIT: Daniela Kahlert y Annelie Unyi-Reicherz (Universidad de Stuttgart, Alemania).

Los siguientes contribuyentes que se enumeran a continuación ayudaron en la realización del ensayo durante el reclutamiento, la intervención y/o la recopilación de datos:

Universidad de Copenhague, Dinamarca: Ulla Skovbæch Pedersen, Marianne Juhl Hansen, Bettina Belmann Mirasola, Maria Roed Andersen, Anne Wengler, Lene Stevner, Jane Jørgensen, Sofie Skov Frost, Eivind Bjørås, Grith Møller, Lone Vestergaard Nielsen.

Universidad de Helsinki, Finlandia: Saara Grönholm (de soltera Kettunen), Karoliina Himanen, Heini Hyvärinen, Martta Jalavisto (de soltera Nieminen), Heidi Jokinen, Laura Kainu (de soltera Korpipää), Pauliina Kokkonen, Liisi Korhonen, Tiia Kunnas, Elina Malkamäki, Pihla Mäkinen , Tuulia Onali (de soltera Ingman), Tiina Pellinen, Kirsi Pietiläinen, Heli Pikkarainen, Sanna Ritola, Heikki Tikkanen, Sonja Toijonen, Jaana Valkeapää.

Universidad de Nottingham, Reino Unido: Liz Simpson, Moira Taylor, Shelley Archer, Natalie Bailey-Flitter, Nicky Gilbert, Laura Helm, Sally Maitland, Melanie Marshall, Theresa Mellor, Grace Miller, Seodhna Murphy, Vicky Newman, Amy Postles, Jakki Pritchard , María Papageorgiou, Cheryl Percival, Clare Randall, Sue Smith, Sarah Skirrow.

University of Navarra, Spain: Blanca Martinez de Morentin Aldabe, María Hernández Ruiz de Eguilaz, Salomé Pérez Diez, Rodrigo San-Cristobal, Maria dels Angels Batlle, Laura Moreno-Galarraga, Alejandro Fernández-Montero, Marian Nuin, Javier Baquedano, Maria Eugenia Ursúa, Francisco Javier Martinez Jarauta, Pilar Buil, Lourdes Dorronsoro, Juana María Vizcay, Teodoro Durá-Travé, and all general practitioners and nurses from the Navarra Health Services who collaborated in the recruitment of the participants.

Universidad de Medicina de Sofía, Bulgaria: Nadka Boyadjieva, Pavlina Gateva-Andreeva, Georgi Bogdanov, Galina Dobrevska.

Universidad de Auckland, Nueva Zelanda: Amy Liu, Lindsay Plank, Anne-Thea McGill, Madhavi Bollineni, Clarence Vivar, Kelly Storey, Nicholas Gant, Jonathon Woodhead,

Universidad de Sydney, Australia: Kylie Simpson, Michele Whittle, Kirstine Bell, Shannon Brodie, Jessica Burk.

Queremos reconocer a todas las personas adicionales que han trabajado y están trabajando actualmente para PREVIEW, incluidos aprendices y estudiantes de posgrado y pregrado. Finalmente, un respetuoso agradecimiento a todos los participantes del estudio que participaron en PREVIEW.

Financiamiento de Acceso Abierto habilitado y organizado por Projekt DEAL. Acuerdo de subvención n.º 312057 del programa marco 7 de la UE (FP7/2007-2013). Consejo Nacional de Investigación Médica y de Salud – Subvención de colaboración de la UE, AUS 8, ID 1067711. The Glycemic Index Foundation Australia a través de regalías a la Universidad de Sydney. El Consejo de Investigación en Salud de Nueva Zelanda (14/191) y el Fondo de Desarrollo de la Investigación Docente de la Universidad de Auckland. Cambridge Weight Plan donó todos los productos para el período LED de 8 semanas. El Consejo Danés de Agricultura y Alimentación. El Instituto Danés de Investigación y Carne. Centro de Investigación Biomédica del Instituto Nacional de Investigación en Salud (NIHR BRC) (Reino Unido). Consejo de Investigación en Biotecnología y Ciencias Biológicas (BBSRC) (Reino Unido). Consejo de Investigación en Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC) (Reino Unido). Nutritics (Dublín) donó todo el software de análisis dietético utilizado por UNOTT. Fundación Juho Vainio (FIN), Academia de Finlandia (números de subvención: 272376, 314383, 266286, 314135), Fundación Médica Finlandesa, Fundación Gyllenberg, Fundación Novo Nordisk, Fundación Finlandesa para la Investigación de la Diabetes, Universidad de Helsinki, Fondos gubernamentales de investigación para el Hospital Universitario de Helsinki (FIN), Fundación Jenny y Antti Wihuri (FIN), Fundación Emil Aaltonen (FIN).

Los financiadores del estudio no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de los datos, la interpretación de los datos o la redacción del informe.

Instituto de Ciencias de la Enfermería, Universidad de Educación Schwäbisch Gmünd, Oberbettringerstraße 200, 73525, Schwäbisch Gmünd, Alemania

Maija Huttunen-Lenz

Departamento de Nutrición, Ejercicio y Deportes, Universidad de Copenhague, 1958, Frederiksberg, Dinamarca

Anne Raben

Investigación clínica, Hospital Universitario de Copenhague – Centro de Diabetes Steno Copenhague, Herlev, Dinamarca

Anne Raben

Departamento de Nutrición y Ciencias del Movimiento, NUTRIM, Escuela de Nutrición e Investigación Traslacional en Metabolismo, Universidad de Maastricht, Maastricht, Países Bajos

Tanja Adán

MRC/ARUK Centro de Investigación sobre el Envejecimiento Musculoesquelético, Instituto Nacional de Investigación en Salud (NIHR) Centro de Investigación Biomédica de Nottingham, Universidad de Nottingham, Facultad de Ciencias de la Vida, Nottingham, NG7 2UH, Reino Unido

Ian Macdonald

Instituto Nestlé de Ciencias de la Salud, Investigación Nestlé, Route du Jorat 57, 1000, Lausana 26, CH, Suiza

Ian Macdonald

Universidad de Nottingham, Facultad de Ciencias de la Vida, Nottingham, NG7 2UH, Reino Unido

Moira Taylor

Ciencias del Deporte y el Ejercicio, Universidad de Swansea, Swansea, West Glamorgan, Reino Unido

Gareth Stratton

Centro de Investigación de Deportes Aplicados, Tecnología, Ejercicio y Medicina, Universidad de Swansea, Swansea, West Glamorgan, Reino Unido

Kelly Mackintosh

Departamento de Medicina y Endocrinología, Universidad de Valladolid, Valladolid, España

J. Alfredo Martinez

CIBER Fisiopatología Obesidad Y Nutrición (CIBERobn), Instituto de Salud Carlos III, IMDEAfood Madrid, 28029, Madrid, Spain

J. Alfredo Martinez

Departamento de Farmacología y Toxicología, Universidad Médica de Sofía, Sofía, 1000, Bulgaria

Teodora Handjieva-Darlenska y Georgi Assenov Bogdanov

Departamento de Medicina, Universidad de Auckland, Unidad de Nutrición Humana, Facultad de Ciencias Biológicas, Auckland, 1024, Nueva Zelanda

Sally D. Poppitt

Unidad de Nutrición Humana, Facultad de Ciencias Biológicas, Universidad de Auckland, Auckland, 1024, Nueva Zelanda

Marta P. Silvestre

Nutrición y Metabolismo, CINTESIS, NOVA Medical School, Facultad de Ciencias Médicas, NMS, FCM, Universidade NOVA de Lisboa, Lisboa, Portugal

Marta P. Silvestre

Departamento de Alimentación y Nutrición, Universidad de Helsinki, 00014, Helsinki, Finlandia

Mikael Fogelholm y Elli Jalo

Facultad de Ciencias de la Vida y el Medio Ambiente y Centro Charles Perkins, Universidad de Sydney, Camperdown, Nueva Gales del Sur, 2006, Australia

Jennie Brand-Miller y Roslyn Muirhead

Departamento de Ciencias del Ejercicio y de la Salud, Universidad de Stuttgart, 70569, Stuttgart, Alemania

Wolfgang Schlicht

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

El proyecto PREVIEW fue diseñado por Anne Raben, Jennie Brand-Miller, Margriet Westerterp-Plantenga, Mikael Fogelholm, Wolfgang Schlicht y Edith Feskens. El estudio de intervención PREVIEW (ECA) para participantes adultos fue diseñado por Anne Raben, Mikael Fogelholm y Thomas Meinert Larsen. La intervención de modificación de conducta PREMIT fue diseñada por Wolfgang Schlicht, Daniela Kahlert (Universidad de Stuttgart, Alemania) y Annelie Unyi-Reicherz (Universidad de Stuttgart, Alemania). Maija Huttunen-Lenz desarrolló el concepto del artículo, primer borrador completo que incluye tablas, figuras y análisis estadísticos. Todos los autores contribuyeron a la revisión crítica del manuscrito en busca de contenido intelectual importante. Todos los autores estuvieron de acuerdo en que la exactitud e integridad del trabajo han sido investigadas y resueltas adecuadamente, y todos aprobaron la versión final del manuscrito. El autor correspondiente tuvo pleno acceso a los datos y tuvo la responsabilidad final de la decisión de enviarlos para su publicación. El autor correspondiente (MHL) certifica que todos los autores enumerados cumplen con los criterios de autoría y que no se ha omitido ningún otro que cumpla con los criterios.

Correspondencia a Maija Huttunen-Lenz.

Cada sitio de intervención (Universidad de Copenhague (Dinamarca), Universidad de Helsinki (Finlandia), Universidad de Nottingham (Reino Unido), Universidad de Sydney (Australia), Universidad de Maastricht (Países Bajos), Universidad Médica de Sofía (Bulgaria), Universidad de Navarra (España), Universidad de Auckland (Nueva Zelanda)) obtuvieron la aprobación ética de sus consejos de ética de acuerdo con los requisitos y directrices institucionales y nacionales. Todos los datos informados en este estudio se recopilaron siguiendo los protocolos aprobados. Todos los participantes del estudio debían proporcionar un consentimiento informado por escrito antes de participar. Toda la información y los formularios de consentimiento se proporcionaron en los idiomas locales.

Cada participante debía proporcionar su consentimiento informado por escrito antes de participar. Esto incluía información sobre cómo se utilizaron los datos. Los participantes podrán solicitar la retirada de datos en cualquier momento antes de su publicación.

Anne Raben ha recibido honorarios de la Asociación Internacional de Edulcorantes y de Unilever. Pia Siig Vestentoft ha recibido becas de viaje del Cambridge Weight Plan, Reino Unido. Ian Macdonald fue miembro del Comité Asesor Científico sobre Nutrición del Gobierno del Reino Unido, Tesorero de la Federación de Sociedades Europeas de Nutrición, Tesorero de la Federación Mundial de Obesidad, miembro del Consejo Asesor Científico de Mars, miembro del Consejo Asesor de Nutrición de Mars Europa y Asesor Científico al Centro Waltham para la Nutrición de Mascotas. También fue miembro del Consejo Asesor Científico de Investigación de Nestlé y del Consejo Asesor Científico de Novozymes. Jennie Brand-Miller es presidenta y directora de la Glycemic Index Foundation, supervisa un servicio de pruebas del índice glucémico en la Universidad de Sydney y es coautora de libros sobre dieta y diabetes. Sally Poppitt fue la catedrática de Fonterra en Nutrición Humana e investigadora principal del NZ National Science Challenge High Value Nutrition durante la intervención PREVIEW. Thomas Meinert Larsen es asesor del programa de dieta "Sense". J. Alfredo Martínez es Presidente del IUNS. Todos los demás autores no tienen conflictos de intereses que declarar.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. La exención de dedicación de dominio público de Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) se aplica a los datos disponibles en este artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito a los datos.

Reimpresiones y permisos

Huttunen-Lenz, M., Raben, A., Adam, T. et al. Factores socioeconómicos, estado de ánimo, utilización de la atención primaria y calidad de vida como predictores del cese de la intervención y el estrés crónico en una intervención de prevención de la diabetes tipo 2 (estudio PREVIEW). BMC Salud Pública 23, 1666 (2023). https://doi.org/10.1186/s12889-023-16569-9

Descargar cita

Recibido: 24 de abril de 2023

Aceptado: 20 de agosto de 2023

Publicado: 30 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-16569-9

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt