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Dr. Villagran-Orellana, Marcelo
Research Outputs
Factores asociados al deterioro cognitivo en personas mayores en Chile
2019, Martínez-Sanguinetti, María Adela, Leiva, Ana María, Petermann-Rocha, Fanny, Dra. Troncoso-Pantoja, Claudia, Dr. Villagran-Orellana, Marcelo, Lanuza-Rilling, Fabián, Nazar, Gabriela, Poblete-Valderrama, Felipe, Díaz-Martínez, Ximena, Celis-Morales, Carlos
Objetivo: Identificar factores sociodemográficos, de estilo de vida y relacionados con la salud asociados al deterioro cognitivo en adultos mayores chilenos. Material y Métodos: Análisis de datos de 1.384 participantes 60 años que participaron en la Encuesta Nacional de Salud de Chile 2009-2010. Se utilizaron factores sociodemográficos, de estilo de vida y relacionados con la salud como variables de exposición de interés. El deterioro cognitivo se evaluó utilizando una versión abreviada de la prueba Mini Mental y se definió como una puntuación < 13 puntos de un máximo de 19. Se utilizó una regresión logística para identificar los factores asociados al deterioro cognitivo. Resultados: En esta muestra, la prevalencia de deterioro cognitivo fue de 11,6 [95% intervalos de confianza (IC): 8,8; 15,2]. Los factores asociados con deterioro cognitivo fueron edad (Odds ratio (OR) durante > 76 años: 4,89, p < 0,01), sexo masculino (OR: 2,42, p = 0,02), menor educación (OR: 21,6, p < 0,01), inactividad física (OR: 2,07, p = 0,02), comportamiento sedario (OR: 2,01). (OR: 2.98, p = 0.01), consumo de < 5 porciones/día de frutas y verduras (OR: 2.02, p = 0.05), con un estilo de vida poco saludable (OR: 6.10, p = 0.0001), bajo peso (OR: 3.67, p < 0.01), obesidad (OR: 3.32, p = 0), tener una discapacidad visual (OR: 3,89, p < 0,01), antecedentes de depresión (OR: 3,03, p = 0,01) y tener una discapacidad física (OR: 5.63, p < 0.01). Conclusiones: Se identificaron 14 factores asociados al deterioro cognitivo. Aunque algunos de estos factores no eran modificables, como la edad y el sexo, la mayoría de ellos podrían ser modificados mediante la implementación de programas de prevención destinados a mejorar los comportamientos de estilo de vida en adultos mayores en Chile.
Patterns of healthy lifestyle behaviours in older adults: Findings from the Chilean National Health Survey 2009–2010
2018, Troncoso-Pantoja, Claudia, Petermann-Rocha, Fanny, Brown, Rosemary, Leiva, Ana María, Martínez, María Adela, Díaz-Martínez, Ximena, Garrido-Méndez, Alex, Poblete-Valderrama, Felipe, Iturra-González, José A., Villagran-Orellana, Marcelo, Mardones-Leiva, Lorena, Salas-Bravo, Carlos, Ulloa, Natalia, García-Hermoso, Antonio, Ramírez-Vélez, Robinson, Vásquez Gómez, Jaime, Celis-Morales, Carlos
The purpose of this study was to investigate healthy lifestyle behaviours across age categories in the older population in Chile. Data from 1390 older adults (≥60 years), in the 2009–2010 Chilean National Health Survey were analyzed. We derived the following age categories: 60–65, 66–70, 71–75, 76–80 and >80 years. The associations between age and compliance with healthy lifestyle behaviours (smoking, sitting time, physical activity, sleep duration and intake of salt, alcohol, fruit and vegetables) were investigated using logistic regression. The probability of meeting the guidelines for alcohol intake (OR trend: 1.35 [95% CI: 1.11; 1.64], p = 0.001) and smoking (OR trend: 1.23 [95% CI: 1.13; 1.33], p < 0.0001) increased with age, whereas spending <4 h per day sitting time or engaging in at least 150 min of physical activity per week or sleep on average between 7 and 9 h per day were less likely to be met with increasing age (OR trend: 0.77 [95% CI: 0.71; 0.83], p < 0.000; OR trend: 0.73 [95% CI: 0.67; 0.79], p < 0.0001, and OR trend: 0.89 [95% CI: 0.82; 0.96], p = 0.002, respectively). No significant trend across age categories was observed for fruit and vegetables, and salt intake. The probability of meeting at least 3 out of 7 healthy lifestyle behaviours across the age categories was also lower in older age categories compared to those aged 60 to 65 years. Overall, in older adults the probability of having the healthy lifestyle behaviours of physical activity, sitting time and sleeping behaviours was low but not for smoking or alcohol consumption. With an increasingly ageing population, these findings could inform stakeholders on which lifestyle behaviours could be targeted in the older adults and therefore which interventions should take place to promote healthy ageing.
Actividad física y tiempo sedente se asocian a sospecha de deterioro cognitivo en población adulta mayor chilena
2019, Poblete-Valderrama, Felipe, Flores Rivera, Carol, Petermann-Rocha, Fanny, Leiva, Ana María, Martínez-Sanguinetti, María Adela, Troncoso-Pantoja, Claudia, Mardones-Leiva, Lorena, Villagran-Orellana, Marcelo, Nazar, Gabriel, Ulloa, Natalia, Martorell, Miquel, Díaz-Martínez, Ximena, Lanuza, Fabián, Garrido-Méndez, Alex, Celis-Morales, Carlos
Los factores del estilo de vida podrían promover un envejecimiento saludable. Objetivo: Investigar la asociación entre la actividad física (PA), comportamiento sedentario y deterioro cognitivo en chilenos mayores adultos. Material y Métodos: Se incluyeron 1.390 participantes de la Encuesta Nacional de Salud (2009-2010). El Mini-mental El examen estatal se utilizó para diagnosticar el deterioro cognitivo. La actividad física y el comportamiento sedentario fueron evaluados con Cuestionario Global de Actividad Física (GPAQ). Regresión Logística se realizó para investigar las asociaciones. Resultados: Comparados con adultos mayores con niveles más bajos de PA (< 48 min/día), aquellos con niveles medios (48-248 min/día) y más altos (>248 min/día) de PA tuvieron menores probabilidades de deterioro cognitivo (Odds ratio (OR): 0,57 [95% IC: 0,32; 0,83], p < 0,01, respectivamente). Los participantes que informaron que pasaban más de 8 horas al día sentados tenían una alta probabilidad de deterioro cognitivo en comparación con aquellos que pasaban < 4 horas/ día (OR: 3,70 [IC 95%: 1,37; 6,03], p = 0,01). Conclusiones: Tanto la PA como el comportamiento sedentario se asociaron independientemente con el deterioro cognitivo independiente de los principales factores de confusión en adultos mayores chilenos.
Association of self-reported walking speed with markers of adiposity and cardiovascular risk in Chile
2020, Dr. Garrido-Méndez, Alex, Dr. Matus-Castillo, Carlos, Dr. Poblete-Valderrama, Felipe, Dra. Troncoso-Pantoja, Claudia, Dr. Villagran-Orellana, Marcelo, Vásquez-Gómez, Jaime, Rosa-Beltrán, Ana, Cigarroa-Cuevas, Igor, Lasserre-Laso, Nicole, Álvarez, Cristian, Díaz-Martínez, Ximena, Salas-Bravo, Carlos, Martínez-Sanguinetti, María, Leiva-Ordoñez, Ana, Petermann-Rocha, Fanny, Celis-Morales, Carlos
Background: Walking speed is a strong predictor of non-communicable diseases and mortality. Aim: To investigate the association of self-reported walking pace with adiposity, metabolic and cardiovascular markers in the Chilean population. Material and Methods: Analysis of data from 5,077 participants of the 2009-2010 National Health Survey (ENS 2009-2010). Walking speed was self-reported as average or slow pace. Body mass index (BMI), waist circumference (WC), blood pressure, blood glucose, glycosylated hemoglobin and lipid profile were the outcome. Results: In Chile, 11% (95% confidence intervals [CI]: 10.0; 12.7) of the population reported a slow walking pace. Compared with average walking people, those reporting a slow pace had a higher body weight (difference (∆) 5.65 kg [95% CI: 3.22; 8.09], p < 0.01), BMI (D 2.48 kg/m 2 [95% CI: 1.53; 3.44], p < 0.01), WC (D 6.23 cm [95% CI: 4.12; 8.34], p < 0.01), serum triglycerides (D 30,9 mg/dl [95% CI: 5,31; 57,5], p = 0.018), and lower HDL cholesterol (D -2.32 mg/dl [95% CI: -4,24; -0,34], p = 0.022). Those reporting a slow pace had also a higher odd of being obese (odds ratio (OR): 2.46 [95% CI: 1.82; 3.33], p < 0.01), being diabetic (OR: 1.54 [95% CI: 1.02; 2.40], p = 0.018) and having metabolic syndrome (OR: 2.03 [95% CI: 1.30; 3.18], p = 0.002). Conclusions: In Chilean adults, slow walking pace is associated with and unfavorable adiposity and lipid profile, including a higher probability of being obese, diabetic and having metabolic syndrome.