Längsschnittstudie zur Gesundheitskompetenz in der Gemeinde Leiria (Lisa)

Das Hauptziel dieser Studie ist die Messung von HL in der erwachsenen Bevölkerung, die in der Gemeinde Leiria in den nächsten 10 Jahren lebt. Als Nebenziele sollen Angst und Depression, metabolisches Risiko, Alkoholismus und Rauchen in derselben Bevölkerungsstichprobe und über denselben Zeitraum charakterisiert werden. Das Forschungsdesign folgt einer longitudinalen, prospektiven, geschlossenen Kohortenstudie der Einwohner von Leiria über einen Zeitraum von zehn Jahren. Die Richtlinien zur Stärkung des Berichts über Beobachtungsstudien in der Epidemiologie (STROBE) wurden in Übereinstimmung mit den Forschungszielen angewendet. Die Häufigkeit der Datenauswertung ist auf zwei Jahre festgelegt, sodass die Teilnehmer während der Studie fünf Mal kontaktiert werden. Die Stichprobe wird aus Einwohnern der Gemeinde Leiria im Alter von mindestens 18 Jahren bestehen, wobei eine Stichprobengröße von 4003 (2001 Männer und 2002 Frauen) festgelegt wurde.

Das Team, das die Umfrage der 1. Welle durchgeführt hat, besteht aus 32 Interviewern, die vom Koordinierungsausschuss des Center for Innovative Care and Health Technology (ciTechCare) durch ein Auswahlverfahren rekrutiert werden, das aus zwei Phasen besteht: Interviewauswahl sowie eine theoretische und praktische Schulung Sitzung. Die Nachuntersuchungen der Kohorte wurden alle zwei Jahre per Anruf durchgeführt. In der 1. Welle wird ein Face-to-Face-Interview mit dem Computer Assisted Personal Interview (CAPI)-System durchgeführt: Alle Interviewer haben ein Tablet mit der Software (LimeSurvey), die den Fragebogen bereitgestellt hat, der vom ciTechCare-Forschungsteam entworfen wurde, und auf alle angewendet wird Fächer. Umfragen werden online über die LimeSurvey-Plattform zu Studienbeginn und 2 Jahre, 4 Jahre, 6 Jahre und 8 Jahre nach Studienbeginn (5 Wellen) durchgeführt. Die Baseline- und Follow-up-Erhebungen umfassen dieselbe Reihe validierter Fragebögen und Instrumente, die darauf ausgelegt sind, Informationen zu soziodemografischen Aspekten, Aspekten des Lebensstils (Tabak und körperliche Aktivität), anthropometrischen Variablen, automatisch gemeldeten chronischen Krankheiten, metabolischen Risiken, Angstzuständen und Depressionen und HL zu sammeln . Das Ausfüllen der Umfrage dauert ungefähr 30 Minuten.

Das metabolische Risiko wird durch den Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC) bewertet, um die Symptome von Angst und Depression zu bewerten, haben wir die portugiesische validierte Version der Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) angewendet, und HL wird durch den European Health Literacy Survey Questionnaire (HLS-EU) gemessen -Q47).

Deskriptive Statistiken (Mittelwert, Standardabweichung, Median, Minimum, Maximum, Interquartilsabstand, absolute und relative Häufigkeiten) werden berechnet, um die soziodemografischen Merkmale der Kohorten zu beschreiben. Zu Beginn werden Vergleiche zwischen Gruppen (z. B. mit und ohne Angst) unter Verwendung von t-Tests für kontinuierliche normalverteilte Variablen oder Wilcoxon für kontinuierliche nicht normalverteilte Variablen durchgeführt. Chi-Quadrat-Tests werden für kategoriale Variablen verwendet, und Fisher's Exact-Test wird für kategoriale Variablen innerhalb kleinerer Stichprobenumfänge verwendet. Der Vergleich zwischen mehr als zwei Gruppen wird durch eine einfache Varianzanalyse (ANOVA) für kontinuierliche Variablen und einen Chi-Quadrat-Test für kategoriale Variablen durchgeführt. Faktoren, die signifikant mit einer Krankheitsgruppe assoziiert sind, werden zur weiteren Analyse in ein logistisches Regressionsmodell aufgenommen. Die Wirkung spezifischer Bedingungen auf HL wird durch lineare Regression, univariabel und dann multivariabel, unter Kontrolle möglicher Confounder und auch Analyse möglicher Effektmodifikationen bewertet. Unter Berücksichtigung der Nachsorge werden die Veränderungen von HL, Angst und Depression jeweils mittels Varianzanalyse mit Messwiederholung evaluiert. Nach Prüfung der statistischen Modellvoraussetzungen werden im finalen Modell mittels linearer Regressionsanalyse soziodemografische Merkmale ergänzt.