Intervento comunitario per migliorare il controllo dei fattori di rischio CVD nei giovani indiani d'America (CIRCLE)

L'incidenza della malattia coronarica negli indiani d'America (AI) è quasi 2 volte superiore rispetto alla popolazione degli Stati Uniti (USA) di pari età. Attraverso la sorveglianza sistematica condotta dallo Strong Heart Study (SHS), lo studio più ampio e di più lunga durata sulle malattie cardiovascolari (CVD) nell’intelligenza artificiale, riportiamo livelli elevati di lipidi e glucosio nell’intelligenza artificiale giovane (15-39 anni) che sono significativamente predittivi di sviluppare CVD 20 anni dopo. I nostri studi riportano che la prevalenza della dislipidemia nell'IA è del 55,2%, 73,6% e 78,0% rispettivamente per i partecipanti di 15-19, 20-29 e 30-39 anni, ovvero più del doppio rispetto alla popolazione generale degli Stati Uniti. in ogni fascia di età. Sebbene la terapia con statine sia un trattamento efficace per la dislipidemia, i tassi di utilizzo dei farmaci sono bassi tra gli AI, con meno della metà dei partecipanti con ipercolesterolemia primaria che ricevono il trattamento. Inoltre, i tassi di diabete sono elevati e il controllo del diabete è basso, il che si traduce in tassi elevati di malattie cardiovascolari tra i giovani IA che vivono in Oklahoma. Questi livelli elevati di lipidi e glucosio possono essere dovuti a un accesso limitato all’assistenza sanitaria e a fattori legati allo stile di vita come la dieta, l’attività fisica, il sonno e i determinanti sociali della salute. Sebbene l’SHS abbia misurato questi fattori legati allo stile di vita 20 anni fa, non è chiaro come possano cambiare in modo specifico nell’IA giovane con livelli elevati di lipidi e glucosio, e quindi influenzare il controllo dei lipidi e del glucosio. Di conseguenza, esiste la necessità fondamentale di misurare questi fattori e potenzialmente includerli in un programma di intervento culturalmente appropriato per controllare i livelli di lipidi e glucosio e quindi ridurre le malattie cardiovascolari.

L’obiettivo a lungo termine di questa ricerca è ridurre il rischio di malattie cardiovascolari incidenti nell’intelligenza artificiale, in linea con l’obiettivo strategico della NHLBI di “ridurre le malattie umane”. Il nostro obiettivo generale è determinare l’efficacia di un intervento culturalmente appropriato, progettato con il coinvolgimento dell’intelligenza artificiale, per controllare i livelli di lipidi e glucosio. Per raggiungere questo obiettivo, proponiamo di determinare l'efficacia di un programma di intervento guidato. Prima della fase di intervento, utilizzeremo un approccio di ricerca partecipativa basato sulla comunità e condurremo focus group in cui chiederemo ai partecipanti di fornire raccomandazioni su una versione modificata dello studio Balance che abbiamo condotto con l’IA più vecchia in Oklahoma tra il 2008 e il 2012. Quindi, recluteremo 330 AI, di età compresa tra 15 e 39 anni, con livelli elevati di lipidi o glucosio. All'interno di questo gruppo, valuteremo i fattori di rischio CVD di base e poi li assegneremo in modo casuale a un gruppo di controllo autogestito che riceverà riferimenti sanitari e materiale educativo o a un programma di intervento guidato di 1,5 anni che includerà: 1) salute della comunità lavoratori che ridurranno le barriere all’accesso all’assistenza sanitaria e 2) una componente educativa multidimensionale incentrata su dieta, attività fisica e sonno composta da almeno sei incontri trimestrali di persona. Sulla base delle informazioni raccolte attraverso il SHS, abbiamo formulato la nostra ipotesi centrale secondo cui l’accesso all’assistenza sanitaria e l’educazione sui fattori di rischio CVD contribuiscono al controllo dei lipidi e del glucosio. Pertanto, includeremo questi componenti in un intervento per controllare i lipidi e il glucosio. Sulla base della nostra esperienza di lavoro con le comunità di intelligenza artificiale per eseguire reclutamenti e interventi basati sulla comunità per il SHS, siamo ben posizionati per condurre questa ricerca, con i seguenti obiettivi specifici:

Obiettivo 1: coinvolgere le comunità di IA nel sud-ovest dell’Oklahoma per sviluppare un programma di intervento sui fattori di rischio CVD culturalmente rilevante per l’IA nella fascia di età 15-39 anni.

Obiettivo 2: reclutare Oklahoma AI, di età compresa tra 15 e 39 anni, e LDL-C≥100, trigliceridi≥150 o glucosio a digiuno≥100 mg/dL e valutare: a) Fattori di rischio CVD tra cui pressione arteriosa, valori antropometrici, lipidi, glucosio , consumo di tabacco e alcol, dieta, sonno e attività fisica e b) fattori che influenzano il rischio di malattie cardiovascolari, compreso l'accesso all'assistenza sanitaria, all'istruzione e al supporto sociale. Ipotesi: le frequenze dei fattori di rischio CVD saranno diverse da quelle misurate 20 anni fa nei partecipanti al SHS.

Obiettivo 3: tra i partecipanti reclutati per l'obiettivo 2, determinare se un programma di intervento guidato di 1,5 anni è più efficace di un programma autogestito nel ridurre i livelli di lipidi e glucosio e migliorare la conoscenza dei fattori di rischio CVD. Ipotesi: i partecipanti randomizzati all'intervento guidato avranno livelli di lipidi e glucosio più bassi e una migliore conoscenza dei fattori di rischio CVD dopo 1,5 anni.

La ricerca proposta determinerà l’efficacia di un nuovo intervento che include la rimozione delle barriere all’accesso all’assistenza sanitaria attraverso operatori sanitari di comunità e programmi di formazione sui fattori di rischio CVD. I risultati attesi includono il perfezionamento di un intervento di riduzione dei fattori di rischio CVD culturalmente appropriato, la generazione di stime aggiornate dei fattori di rischio CVD, la riduzione dei livelli di lipidi e glucosio e un aumento della conoscenza dei fattori di rischio CVD nei giovani AI con lipidi e glucosio elevati . I risultati di questo studio affronteranno uno degli obiettivi dell’NHLBI di “ridurre le malattie umane” controllando i livelli sproporzionatamente elevati di lipidi e glucosio che sono significativamente predittivi di CVD incidente nei giovani AI.