Nachbarschaften und CVD-Risiko in einer multiethnischen Kohorte – Ergänzung zu MESA

HINTERGRUND:

Jüngste epidemiologische Studien haben ergeben, dass das Leben in sozioökonomisch benachteiligten Vierteln mit einer erhöhten Prävalenz und Inzidenz koronarer Herzkrankheiten verbunden ist, selbst nach Berücksichtigung von Maßstäben wie persönlichem Einkommen, Bildung und Beruf. Obwohl dies darauf hindeutet, dass Nachbarschaftsmerkmale für das kardiovaskuläre Risiko relevant sein könnten, bleiben wichtige Fragen offen, ob die beobachteten Zusammenhänge kausale Prozesse widerspiegeln. Zwei wichtige ungelöste Probleme sind die Rolle von Auswahlfaktoren bei der Generierung dieser Assoziationen und die Notwendigkeit, die spezifischen Merkmale relevanter Stadtteile zu identifizieren.

DESIGN-NARRATIVE:

Die Studie nutzt öffentlich verfügbare und neu gesammelte Nachbarschaftsdaten im Zusammenhang mit der Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA), um: (1) den Zusammenhang zwischen sozioökonomischen Merkmalen der Nachbarschaft und der Prävalenz und dem Fortschreiten subklinischer Atherosklerose zu untersuchen; (2) die Zusammenhänge sozioökonomischer Merkmale der Nachbarschaft mit spezifischen Faktoren auf individueller Ebene untersuchen, die zu Nachbarschaftsunterschieden im Krankheitsrisiko führen können; (3) Maßnahmen für spezifische Merkmale von Nachbarschaftsumgebungen entwickeln (z. B. Messungen der Ressourcenverfügbarkeit, des sozialen Zusammenhalts in der Nachbarschaft und des Nachbarschaftsstresses) und deren Beziehung zu ausgewählten Risikofaktoren auf individueller Ebene untersuchen; (4) festzustellen, ob diese spezifischen Nachbarschaftsmerkmale Unterschiede im kardiovaskulären Risiko zwischen sozioökonomisch begünstigten und sozioökonomisch benachteiligten Nachbarschaften erklären; und (5) untersuchen, ob Nachbarschaftsmerkmale zu Rassen-/ethnischen Unterschieden im kardiovaskulären Risiko beitragen. Die Messungen der Nachbarschaftsmerkmale basieren auf Volkszählungsdaten aus dem Jahr 2000, Umfragen unter Gebietsbewohnern und dem Einsatz von GIS-Methoden, um Daten über Gebietsressourcen mit MESA-Nachbarschaften zu verknüpfen. Die Untersuchung subklinischer Erkrankungen als Ergebnis vermeidet Probleme im Zusammenhang mit der Auswahl von Personen in Stadtteilen auf der Grundlage ihres Gesundheitszustands. Das Projekt wird zwei innovative Ansätze (Wohnerhebungen und ökometrische Techniken sowie GIS-basierte Methoden) verwenden, um direkte Messungen spezifischer Nachbarschaftsmerkmale zu entwickeln, um deren Zusammenhang mit dem Krankheitsrisiko zu testen. Die Bestätigung, dass bestimmte Merkmale von Stadtteilen in einem ursächlichen Zusammenhang mit Krankheiten stehen, hätte wichtige Auswirkungen auf die Prävention.