Perfiles de salud-alimentación-cuidados de personas mayores en Argentina

Actualmente Argentina atraviesa un acelerado proceso de envejecimiento donde factores sociales-económicos-ambientales actúan sinérgicamente sobre la salud, aumentando las comorbilidades y multimorbilidades que caracterizan la vejez y afectan 24% de personas mayores (PM). En la vejez la salud/alime...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Abraham, D, Dezzotti, L, Franco, N, Haluszka, L, Dagati, N, Butinof, M
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Secretaria de Ciencia y Tecnología 2024
Materias:
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/med/article/view/46638
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description Actualmente Argentina atraviesa un acelerado proceso de envejecimiento donde factores sociales-económicos-ambientales actúan sinérgicamente sobre la salud, aumentando las comorbilidades y multimorbilidades que caracterizan la vejez y afectan 24% de personas mayores (PM). En la vejez la salud/alimentación/prácticas de cuidado resulta una categoría central para comprender modalidades de envejecimiento. Este trabajo propone analizar perfiles de salud-alimentación-cuidados (SAC) y el índice de calidad de vida (ICV) de PM Argentinas, 2019-2022. Estudio ecológico-transversal, ilustrando la distribución de perfiles de SAC a nivel provincial (n=26) a partir de fuentes secundarias: Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (2019) y Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (2022). Se realizó un análisis jerárquico y aglomerativo de clústeres, utilizando el método de Ward. Seguidamente, se construyeron modelos de regresión lineal múltiple considerando el ICV (Velazquez et al 2019) como variable respuesta para identificar asociaciones con variables relacionadas con el proceso de envejecimiento. Se identificaron 5 perfiles, siendo 3 los más representativos (integrando 85% de PM). El cluster 2 (n=7) integrado por provincias del centro y sur del país, presentó >nivel de instrucción máximo alcanzado, >nivel socioeconómico y >consumo de alimentación saludable. El cluster 3 (n=8), conformado por provincias del centro concentrando 60% de la PM Argentina, presentó >cobertura de salud (obra social, sistema prepago o servicio de emergencia), >nivel de instrucción medio, >índice de envejecimiento y autopercepción de salud buena. El cluster 4 (n=6), representado por provincias del noroeste, mostró niveles socioeconómico e instrucción bajos, >cobertura de salud pública, <índice de envejecimiento y bajo nivel de actividad física. En cuanto al ICV, se identificó que a medida que aumenta la proporción de personas con >consumo de frutas y verduras aumenta el ICV (IC 0.004;0.08). Empero, a medida que aumenta el índice de vulnerabilidad sanitaria y el número de hogares unipersonales (vivir solo/a), disminuye el ICV (IC -6.75;-2.86 y IC -0.05;-0.00006, respectivamente).  Este estudio exploratorio da cuenta de diferencias entre grupos y contextos de envejecimiento que sienta bases para repensar políticas integrales en pos de reducir la vulnerabilidad-desigualdad entre PM y la adaptación de los sistemas de atención y cuidado en salud.
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Estudio ecológico-transversal, ilustrando la distribución de perfiles de SAC a nivel provincial (n=26) a partir de fuentes secundarias: Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (2019) y Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (2022). Se realizó un análisis jerárquico y aglomerativo de clústeres, utilizando el método de Ward. Seguidamente, se construyeron modelos de regresión lineal múltiple considerando el ICV (Velazquez et al 2019) como variable respuesta para identificar asociaciones con variables relacionadas con el proceso de envejecimiento. Se identificaron 5 perfiles, siendo 3 los más representativos (integrando 85% de PM). El cluster 2 (n=7) integrado por provincias del centro y sur del país, presentó >nivel de instrucción máximo alcanzado, >nivel socioeconómico y >consumo de alimentación saludable. El cluster 3 (n=8), conformado por provincias del centro concentrando 60% de la PM Argentina, presentó >cobertura de salud (obra social, sistema prepago o servicio de emergencia), >nivel de instrucción medio, >índice de envejecimiento y autopercepción de salud buena. El cluster 4 (n=6), representado por provincias del noroeste, mostró niveles socioeconómico e instrucción bajos, >cobertura de salud pública, <índice de envejecimiento y bajo nivel de actividad física. En cuanto al ICV, se identificó que a medida que aumenta la proporción de personas con >consumo de frutas y verduras aumenta el ICV (IC 0.004;0.08). Empero, a medida que aumenta el índice de vulnerabilidad sanitaria y el número de hogares unipersonales (vivir solo/a), disminuye el ICV (IC -6.75;-2.86 y IC -0.05;-0.00006, respectivamente).  Este estudio exploratorio da cuenta de diferencias entre grupos y contextos de envejecimiento que sienta bases para repensar políticas integrales en pos de reducir la vulnerabilidad-desigualdad entre PM y la adaptación de los sistemas de atención y cuidado en salud. Argentina is currently experiencing an accelerated aging process in which socio-economic-environmental factors act synergistically on health, increasing the comorbidities and multimorbidities that characterize old age and affect 24% of older people (OP). In old age, health/nutrition/care practices are a central category for understanding aging modalities. This work proposes to analyze the health/food/care (HFC) profiles and the quality of life index (QLI) of OP Argentinas, 2019-2022. A cross-sectional ecological study that illustrates the distribution of HFC profiles at provincial level (n=26) from secondary sources: National Survey of Risk Factors (2019) and National Census of Population, Households and Housing (2022). Hierarchical and agglomerative cluster analysis was performed using Ward's method. Next, multiple linear regression models were constructed, considering the QIL (Velazquez et al. 2019) as a response variable, to identify associations with variables related to the aging process. 5 profiles were identified, of which 3 were the most representative (including 85% of the OP). Cluster 2 (n=7), made up of provinces in the center and south of the country, presented higher educational attainment, higher socio-economic level and higher consumption of healthy food. Cluster 3 (n=8), composed of central provinces where 60% of the Argentine population is concentrated, presented higher health care (social work, prepaid system or emergency service), higher average level of education, higher aging index and self-perceived good health. Cluster 4 (n=6), represented by the northwestern provinces, showed lower socioeconomic level and education, >public health coverage, lower aging index and low levels of physical activity. Regarding the QIL, it was found that as the proportion of people with higher fruit and vegetable consumption increases, the ICV increases (CI 0.004;0.08). However, as the Sanitary Vulnerability Index and the number of single-person households (living alone) increase, the QIL decreases (CI -6.75;-2.86 and CI -0.05;-0.00006, respectively). This exploratory study takes into account differences between aging groups and contexts, laying the groundwork for rethinking comprehensive policies to reduce inequalities in OP vulnerability and adapt health and care systems. Universidad Nacional Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Secretaria de Ciencia y Tecnología 2024-10-22 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unc.edu.ar/index.php/med/article/view/46638 Revista de la Facultad de Ciencias Médicas de Córdoba.; Vol. 81 (2024): Suplemento JIC XXV Revista de la Facultad de Ciencias Médicas de Córdoba; Vol. 81 (2024): Suplemento JIC XXV Revista da Faculdade de Ciências Médicas de Córdoba; Vol. 81 (2024): Suplemento JIC XXV 1853-0605 0014-6722 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/med/article/view/46638/46827 Derechos de autor 2024 Universidad Nacional de Córdoba https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0