Disparities in regional obesity rates in argentina by socioeconomic status / Disparidades en prevalencia de obesidad por región y estatus socioeconómico en Argentina

Abstract Background : Obesity rates in Latin America are increasing overall and among people with low socio economic status (SES). Obesity and SES disparities can vary by region-a valuable indicator of local drivers. The objective of this study was to examine regional and SES differences in obesity in Argentina. Methods : We used data from Argentina's 4th Na tional Risk Factors Survey (n = 29226) 2018 and defined obesity as BMI ≥ 30. Low SES was defined as not fin ished high school or having a household income in the lowest two quintiles. Descriptive analysis stratified by sex compared obesity rates by SES, province, and re gion. Age-adjusted logistic regression models explored the association between obesity, socioeconomic status, and region. Results : Obesity rates varied more by SES among women (39% for low SES vs. 26% for middle/high SES; p < 0.001) than among men (33% low SES vs. 29% middle/ high SES; p = 0.027). The Patagonian region had the high est obesity prevalence for both men (36%) and women (37%). A gender-stratified age-adjusted analysis with region and SES showed that low SES (OR 1.72, 95% CI 1.45, 2.03) and the Patagonian region (OR 1.29, 95% CI 1.02, 1.62) were the only significant predictors for women. Conclusions : SES associated disparities in obesity in Argentina were pronounced for women but not men. Disparities were particularly high in Patagonia. Further research is needed to understand the drivers behind these SES, regional, and gender disparities.

Resumen Introducción : Las tasas de obesidad en América La tina están aumentando, tanto en la población general como entre las personas con bajo nivel socioeconómi co (NSE). Las disparidades en obesidad y NSE pueden variar ampliamente según la región, un indicador po tencialmente valioso de fenómenos causales locales. El objetivo de este estudio fue examinar las diferencias en la prevalencia de obesidad a nivel regional y según el NSE en Argentina. Métodos : Utilizamos datos de la 4ª Encuesta Nacio nal de Factores de Riesgo realizada en Argentina en 2018 (n = 29226). Definimos obesidad como índice de masa corporal ≥ 30, y bajo NSE como no haber termi nado la escuela secundaria o tener un ingreso familiar en los dos quintiles más bajos. El análisis descriptivo estratificado por sexo comparó la prevalencia de obe sidad por NSE, provincia y región. Además, utilizamos modelos de regresión logística ajustados por edad para explorar la asociación entre obesidad, nivel socioeconó mico y región, tanto globalmente como estratificando por sexo.367 Resultados : Las tasas de obesidad variaron más por NSE entre las mujeres (39% NSE bajo vs. 26% NSE medio/ alto; p < 0.001) que entre los hombres (33% NSE bajo vs. 29% NSE medio/alto; p = 0.027). La región patagónica tuvo la mayor prevalencia de obesidad tanto para hom bres (36%) como para mujeres (37%). Un análisis estra tificado por género, con región y NSE como covariables, mostró que el bajo NSE (OR 1.72, IC 95% 1.45, 2.03) y la región patagónica (OR 1.29, IC 95% 1.02, 1.62) fueron los únicos predictores significativos para las mujeres; nin guno se asoció significativamente con un mayor riesgo de obesidad para los hombres. Conclusiones : Las disparidades asociadas al NSE en la obesidad en Argentina fueron pronunciadas entre mujeres, pero no entre hombres. Las disparidades fueron particularmente altas en la Patagonia. Se necesita más estudios para comprender los factores detrás de estas disparidades de NSE, regionales y de género.

Manejo farmacológico del sangrado irregular no menstrual asociado al uso de implantes anticonceptivos subdérmicos / Pharmacological management of irregular non-menstrual bleeding associated with the use of subdermal contraceptive implants

El spottingo sangrado irregular no menstrual es uno de los principales efectos secundarios de los implantes anticonceptivos, situación que se recomienda discutir con la usuaria previo a la colocación, para evitar falsas expectativas o temores que lleven a la extracción temprana del dispositivo. A propósito de una paciente sin antecedentes relevantes que consultó al centro de salud por spotting desde la colocación del implante cuatro meses antes, decidimos revisar la evidencia sobre la efectividad de los distintos esquemas farmacológicos disponibles para el manejo de este evento adverso. Luego de realizar una búsqueda bibliográfica concluimos que, si bien existe sustento para indicar algunos de los esquemas farmacológicos, este es aún débil y son necesarios estudios clínicos adicionales que brinden evidencia sólida sobre qué esquema en particular utilizar, evaluando sus riesgos y beneficios. (AU)

Spotting or irregular non-menstrual bleeding is one of the main side effects of contraceptive implants, a situation that health professionals must discuss with the user prior to its placement in order to avoid false expectations or fears that lead to early removal of the implant. Regarding a patient with no relevant history who consulted the health center due to spotting four months after implant placement, we decided to review the evidence onthe effectiveness on different pharmacological schemes available for the management of this adverse event. After performing a literature search, we concluded that, although there is support for indicating some of the pharmacological schemes, this is still weak, and further clinical studies are needed to provide solid evidence on which particular scheme touse, assessing its risks and benefits. (AU)

The role of computer simulation models in the design of public policies / El rol de los modelos de simulación por computadora en el diseño de políticas públicas

Abstract Cardiovascular diseases are the number one cause of death globally, but their optimal prevention remains a challenge. A high-risk approach can only have a limited effect at a population level, while population-based strategies can improve and extend the coverage of a high-risk approach. However, one main problem for promoting cardiovascular diseases prevention public policies is the difficulty to foresee population health benefits of a single policy. Computer simulation models can assist with this problem, due to their ability to estimate intervention effects over different periods, and by scaling up the evidence to a broader, more diverse population. Their applicability to countries with different social, political and economic contexts can assist in the design of public policies. There are several models that assess health and economics scenarios, but regardless which model is chosen, when adequately used, they can provide reasonable estimations of health policies' impact. There is a growing consensus amongst the public health communities about the powerful role of population-level policies. They are more effective, cost saving and more equitable when compared with individual-level interventions. Policy makers and the public health community need to make further progress in changing the focus of prevention, from individuals to populations.

Resumen Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo, pero su prevención óptima sigue siendo un desafío. El enfoque prioritario a escala individual en pacientes de alto riesgo solo puede tener un efecto limitado a nivel colectivo, mientras que las estrategias de alcance poblacional pueden mejorar y ampliar la cobertura de estos enfoques de alto riesgo. Sin embargo, uno de los principales problemas para promover políticas públicas de prevención de enfermedades cardiovasculares es la dificultad para prever los beneficios que una política única puede tener en salud. Los modelos de simulación por computadora pueden ayudar con este problema, dada su capacidad para estimar los efectos de una intervención en diferentes períodos, ampliando la evidencia a una población más extensa y diversa. Adicionalmente, su aplicabilidad a países con diferentes contextos sociales, políticos y económicos puede asistir en el diseño de políticas públicas. Existen varios modelos que evalúan escenarios tanto de salud como de economía, pero independientemente de qué modelo se elija, usados adecuadamente pueden proporcionar estimaciones razonables del impacto de las políticas de salud. Existe un consenso creciente en el ámbito de la salud pública sobre el importante rol de las políticas poblacionales. Son más efectivas, económicas, y equitativas en comparación con las intervenciones a nivel individual. En la formulación de políticas públicas en general, y de salud pública en particular, se debe avanzar en cambiar el enfoque de la prevención desde las personas a las comunidades.

Actualización del modelo de políticas en enfermedad cardiovascular en Argentina / Update of the cardiovascular disease policy model to predict cardiovascular events in Argentina

La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de muerte en Argentina. Los modelos de simulació;n por computadora permiten extrapolar evidencia a poblaciones más amplias que las originalmente estudiadas, a lo largo de períodos prolongados, y comparar diferentes subpoblaciones. El Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM, por sus siglas en ingló;©s) es un modelo de simulació;n utilizado para representar y proyectar la mortalidad y morbilidad por ECV en la població;n de 35 o más aó;±os. El objetivo de este trabajo fue actualizar la versió;n argentina del CVDPM. Para esto, se utilizó; informació;n del Censo Nacional 2010, la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo 2013, el estudio CESCAS I, y el estudio PrEViSTA, para actualizar la dinámica del tamaó;±o de la població;n, sus características demográficas, y la distribució;n de factores de riesgo cardiovasculares a lo largo del tiempo. Las proyecciones del modelo se calibraron comparándolas con informació;n sobre eventos de ECV y mortalidad en el aó;±o 2010 (aó;±o de referencia) en Argentina. Las estadísticas argentinas informaron que en 2010 la població;n de 35 o más aó;±os sufrió; un total de 41 219 infartos de miocardio (IM), 58 658 accidentes cerebrovasculares y 281 710 muertes totales. El CVDPM predijo 41 265 IM (diferencia: 0.11%), 58 584 accidentes cerebrovasculares (diferencia: 0.13%) y 280 707 muertes totales (diferencia: 0.36%). En todos los casos, la versió;n final del modelo predijo el nó;ºmero real de eventos cardiovasculares con una precisió;n superior al 99.5%, pudiendo ser utilizado para pronosticar cambios en la incidencia y mortalidad de ECV debidos de la implementació;n de políticas pó;ºblicas.

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in Argentina. Computer simulation models allow to extrapolate evidence to broader populations than the originally studied, over longer timeframes, and to compare different subpopulations. The Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM) is a computer simulation state transition model used to represent and project future CVD mortality and morbidity in the population 35 years-old and older. The objective of this study was to update Argentina’s version of the CVDPM. For this purpose, information from the 2010 National Census, the 2013 National Risk Factor Survey, CESCAS I study, and PrEViSTA study were used to update the dynamics of population size, demographics, and CVD risk factor distributions over time. Model projections were later calibrated by comparing them to actual data on CVD events and mortality in the year 2010 (baseline year) in Argentina. Country statistics for people 35 years-old and older reported for 2010 a total of 41 219 myocardial infarctions (MIs), 58 658 strokes, and 281 710 total deaths. The CVDPM, in turn, predicted 41 265 MIs (difference: 0.11%), 58 584 strokes (difference: 0.13%), and 280 707 total deaths (difference: 0.36%) in the same population. In all cases, the final version of the model predicted the actual number of events with an accuracy superior to 99.5%, and could be used to forecast the changes in CVD incidence and mortality after the implementation of public policies.

Update of the cardiovascular disease policy model to predict cardiovascular events in Argentina

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in Argentina. Computer simulation models allow to extrapolate evidence to broader populations than the originally studied, over longer timeframes, and to compare different subpopulations. The Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM) is a computer simulation state transition model used to represent and project future CVD mortality and morbidity in the population 35 years-old and older. The objective of this study was to update Argentina’s version of the CVDPM. For this purpose, information from the 2010 National Census, the 2013 National Risk Factor Survey, CESCAS I study, and PrEViSTA study were used to update the dynamics of population size, demographics, and CVD risk factor distributions over time. Model projections were later calibrated by comparing them to actual data on CVD events and mortality in the year 2010 (baseline year) in Argentina. Country statistics for people 35 years-old and older reported for 2010 a total of 41 219 myocardial infarctions (MIs), 58 658 strokes, and 281 710 total deaths. The CVDPM, in turn, predicted 41 265 MIs (difference: 0.11%), 58 584 strokes (difference: 0.13%), and 280 707 total deaths (difference: 0.36%) in the same population. In all cases, the final version of the model predicted the actual number of events with an accuracy superior to 99.5%, and could be used to forecast the changes in CVD incidence and mortality after the implementation of public policies.

La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de muerte en Argentina. Los modelos de simulació;n por computadora permiten extrapolar evidencia a poblaciones más amplias que las originalmente estudiadas, a lo largo de períodos prolongados, y comparar diferentes subpoblaciones. El Cardiovascular Disease Policy Model (CVDPM, por sus siglas en ingló;©s) es un modelo de simulació;n utilizado para representar y proyectar la mortalidad y morbilidad por ECV en la població;n de 35 o más aó;±os. El objetivo de este trabajo fue actualizar la versió;n argentina del CVDPM. Para esto, se utilizó; informació;n del Censo Nacional 2010, la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo 2013, el estudio CESCAS I, y el estudio PrEViSTA, para actualizar la dinámica del tamaó;±o de la població;n, sus características demográficas, y la distribució;n de factores de riesgo cardiovasculares a lo largo del tiempo. Las proyecciones del modelo se calibraron comparándolas con informació;n sobre eventos de ECV y mortalidad en el aó;±o 2010 (aó;±o de referencia) en Argentina. Las estadísticas argentinas informaron que en 2010 la població;n de 35 o más aó;±os sufrió; un total de 41 219 infartos de miocardio (IM), 58 658 accidentes cerebrovasculares y 281 710 muertes totales. El CVDPM predijo 41 265 IM (diferencia: 0.11%), 58 584 accidentes cerebrovasculares (diferencia: 0.13%) y 280 707 muertes totales (diferencia: 0.36%). En todos los casos, la versió;n final del modelo predijo el nó;ºmero real de eventos cardiovasculares con una precisió;n superior al 99.5%, pudiendo ser utilizado para pronosticar cambios en la incidencia y mortalidad de ECV debidos de la implementació;n de políticas pó;ºblicas.