Optimisme:
De weg naar gezondheid voor 50-plussers uit de eerstelijnszorg
Student: Kaja Cucic Studentnummer: 10787682 Universiteit van Amsterdam Begeleider: Jos Bosch Datum: 02-06-2017 Aantal woorden: 5347, abstract: 196
Abstract
In dit onderzoek is onderzocht of optimisme de kans op het krijgen van hypertensie verlaagt. De verwachting was dat optimistische deelnemers een kleinere kans hebben op het ontwikkelen van hypertensie. Daarnaast is ook onderzocht of obesitas een moderator is. Mensen met obesitas hebben een verhoogd risico op hypertensie. Als optimisme een positieve invloed heeft op hypertensie, zou dit bij mensen met obesitas positieve klinische gevolgen hebben. De deelnemers voor dit onderzoek zijn geselecteerd uit de DETECT-studie. Dit is een epidemiologische studie, uitgevoerd door Wittchen. Aan Wittchens studie hebben 7519 patiënten uit de eerstelijnszorg deelgenomen. Van deze deelnemers zijn 2932 50-plussers geselecteerd voor dit onderzoek. 50-plussers worden gezien als een risicogroep voor het
ontwikkelen van hypertensie. Optimisme is gemeten met de Life Orientation Test-Revised (LOT-R). Hypertensie en obesitas zijn gemeten met behulp van een patiënten en artsenvragenlijst. Uit de resultaten is gebleken dat optimisme geen relatie heeft hypertensie. Ook bleek obesitas geen modererend effect te hebben. Leeftijd en obesitas bleken wel risicofactoren voor hypertensie te zijn. Deze resultaten gingen deels tegen de verwachtingen in. Dit zou kunnen komen door een aantal
tekortkomingen. Verbeterpunten voor vervolgonderzoek zijn een volledigere dataset, betere operationalisatie van optimisme, en controleren voor assumpties.
Inleiding
De maatschappij wordt steeds ongezonder. Obesitas en bijkomende
aandoeningen als het gevolg van een ongezonde levensstijl wordt een steeds groter probleem. Een ongezonde voedingsstijl verhoogt de kans op het krijgen van een hoge bloeddruk (Schneider et al. 2007). Een hoge bloeddruk, ook wel hypertensie
genoemd, verhoogt het risico op het krijgen van een cerebrovasculair accident (CVA). De diagnose hypertensie wordt gesteld wanneer er bij iemand op ten minste drie verschillende momenten over een periode van drie tot zes maanden een te hoge bloeddruk is gemeten. De richtlijn voor een hoge bloeddruk is een bovengrens of terwijl systolische bloeddruk van 140mmHg en/of een onderdruk, diastolische
bloeddruk hoger dan 90mmHg. Deze criteria zijn bepaald aan de hand van de criteria van de Joint National Comittee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure, 1997 (Roy et al. 2010).
Hypertensie is een veelvoorkomende aandoening. In 2009 is er bij 31,4% van de Nederlanders van 30 tot en met 70 jaar hypertensie geconstateerd. Naarmate mensen ouder worden, neemt de prevalentie toe. Bij ouderen boven de 60 jaar was de gemiddelde prevalentie bij mannen 71% en bij vrouwen 69% (Nederland de Maat Genomen WWW volksgezondheid, 2009). Het aantal patiënten met een hoge bloeddruk is de afgelopen jaren gegroeid. In 1995 had 37% van de Nederlandse mannen tussen de 50 en 59 jaar een te hoge bloeddruk, in 2009 is dit aantal gestegen naar 47% (Nederland de Maat Genomen WWW volksgezondheid, 2009). Steeds meer mensen krijgen dus met hypertensie te maken.
Hypertensie kan schade veroorzaken aan de bloedvaten, wat uiteindelijk een CVA kan veroorzaken. In een onderzoek van Wirtstein, Gruchala en Sobiczewski (2017) werd de bloeddruk van mensen gemonitord over een periode van 24 uur. Het
doel van dit onderzoek was om te achterhalen of er een link is tussen de bloeddruk en slagaderverkalking of adervernauwing (atherosclerose). Participanten bleken vaak ook hypertensie te hebben. Waarschijnlijk versterken deze aandoeningen elkaar: slagaderverkalking wordt veroorzaakt door hypertensie, maar een vernauwing in de slagaders verhoogt ook weer de bloeddruk.
Atherosclerose kan gevaarlijk zijn, omdat het op de langere termijn de bloedtoevoer naar vitale organen, zoals het hart, de nieren en de hersenen, kan
blokkeren. Het kan uiteindelijk zelfs leiden tot een hart- of herseninfarct. Hypertensie kan ook de impact van een beroerte verhogen. Mensen die een beroerte hebben gehad als gevolg van hypertensie laten bovendien een sterkere cognitieve achteruitgang zien dan mensen die geen hypertensie hadden ten tijde van de beroerte (Elkins et al., 2005).
Hypertensie wordt ook geassocieerd met een verminderd psychologisch welzijn, angst en slaapproblemen (Hildignh & Baigi, 2009). Deze drie factoren blijken een grote rol te spelen bij hypertensie. Er is echter niet alleen onderzoek gedaan naar negatieve emoties en het effect hiervan op hypertensie. Het effect van positieve emoties op hypertensie is ook onderzocht. Zo deden Ostir, Berges, Kyriakos en Ottenbacher (2006) onderzoek naar het effect van positieve emoties bij 65-plussers met hypertensie. Positieve emotie werd geoperationaliseerd door de proefpersonen te vragen of ze zich gelukkig voelden en of ze hoopvol waren. Uit de resultaten bleek dat de participanten die hoog scoorden op positieve emotie, een lagere bloeddruk hadden dan participanten die laag scoorden. Deze uitkomst zou een link tussen hypertensie en psychologische factoren kunnen suggereren.
Het doel van de huidige studie is om te onderzoeken of optimistische mensen een kleinere kans hebben om hypertensie te ontwikkelen. Optimistische mensen
geloven dat toekomstige verwachtingen en doelen uit zullen komen: ze zijn hoopvol over de toekomst (Raikkonen, Mattews, Flory, Owens & Gump, 1999). Uit literatuur blijkt dat de meest gebruikte vragenlijst waarmee optimisme wordt gemeten de Life Orientation Test-Revised (LOT-R, Scheier & Carver, 1985) is. Deze vragenlijst bestaat uit 10 items die beantwoord worden aan de hand van een 5-punts Likert-schaal, van 0 (“helemaal oneens”) tot 4 (“helemaal eens”). Hoe hoger de score, hoe optimistischer de testpersoon.
Meerdere studies hebben optimisme en/of pessimisme gelinkt aan CVA’s. Zo is er onderzoek gedaan naar de link tussen optimisme en CVA’s, waaronder ook hypertensie. In het onderzoek van Raikkonen et al. (1999) werd van 100 studenten (50 mannen en 50 vrouwen) de bloeddruk gemeten door middel van een draagbare
monitor die acht uur per dag om gehouden werd gedurende drie dagen. Om optimisme te meten werd de LOT-R gebruikt. Deze test werd voorafgaand aan de bloeddrukmeting afgenomen. Pessimistische participanten bleken een hogere
bloeddruk te hebben. Optimisme was geassocieerd met een gezonde bloeddruk. Deze studie heeft echter twee tekortkomingen. Ten eerste is de bloeddruk gemeten over een periode van drie dagen: dit is te kort om een blijvend patroon aan te kunnen tonen. Ten tweede hebben aan deze studie enkel studenten deelgenomen. Naast het feit dat dit niet generaliseerbaar is, zijn studenten over het algemeen jong en hebben jonge mensen maar zelden last van een hoge bloeddruk.
Er is ook onderzoek gedaan naar de relatie tussen persoonlijkheidstype A en optimisme als voorspellers voor bloeddruk en werkprestaties (Begley & Lee, 2000). Onder persoonlijkheidstype A vallen mensen die onder andere prikkelbaar en vatbaar voor stress zijn en workaholics. Aan dit onderzoek deden 102 proefpersonen mee. De gemiddelde leeftijd onder de participanten was 38 jaar. Om optimisme te meten werd
de LOT-R (Scheier & Carver, 1985) gebruikt en werd de bloeddruk, vlak na het invullen van de vragenlijst, door twee verpleegkundigen gemeten. Uit de resultaten blijkt dat de interactie tussen optimisme en het type A-persoonlijkheid een effect heeft op de bloeddruk. Vooral stress bleek een grote invloed te hebben op de bloeddruk: deelnemers die meer stress ervoeren hadden een hogere bloeddruk. In tegenstelling tot het eerdere onderzoek werd de bloeddruk tijdens het onderzoek van Begley en Lee vakkundig opgemeten, waardoor de uitkomsten geloofwaardiger zijn. Daarnaast zijn de resultaten beter generaliseerbeer, omdat er niet alleen studenten als proefpersonen gebruikt zijn. Een nadeel van dit onderzoek is dat er slechts één meetmoment was. Bloeddruk kan sterk fluctueren, bijvoorbeeld door lichamelijke inspanning of
stemming. Een inactieve stemming, zoals vermoeidheid, inderdaad hangt samen met een lagere bloeddruk (Pilgrim, Stansfeld & Marmot, 1992). Wanneer er maar één meetmoment plaatsvindt, zou een derde variabele zoals stemming of inspanning de resultaten dus beïnvloed kunnen hebben. Meerdere meetmomenten, verspreid over een langere tijd, kunnen de invloed van deze derde variabele voorkomen, doordat er een gemiddeld beeld wordt weergegeven.
Uit literatuur blijkt dat optimisme waarschijnlijk een relatie heeft met bloeddruk. Naast optimisme bestaat echter nog een andere factor die geassocieerd wordt met hypertensie, namelijk obesitas. Obesitas wordt vaak gezien als een oorzaak van hypertensie (Atlantis & Baker, 2008). De studie van Roy et al. (2010) onderzocht hypertensie en obesitas als moderator. In dit onderzoek werd bij 6814 proefpersonen tussen de 45 en 84 jaar vastgesteld hoe optimisme en pessimisme slagaderverkalking beïnvloeden. Optimisme werd gemeten door middel van de LOT-R (Scheier & Carver, 1985). waarbij een diastolische bloeddruk van 90 mmHg en een systolische bloeddruk van 140 mmHg wordt gehanteerd. Daarnaast werd door middel van
zelfrapportage het verleden met betrekking tot hypertensie onderzocht. Om obesitas te meten werd het BMI berekend. Proefpersonen met een BMI hoger dan 30 vielen in de categorie ‘obees’. Het onderzoek duurde een jaar, en elk kwartaal vond er een
meetmoment plaats. Uit de resultaten bleek onder andere dat bij pessimistische mensen meer sprake was van slagaderverkalking dan bij optimistische mensen. Deze relatie werd sterker wanneer er gekeken werd naar mensen die ook gediagnostiseerd waren met hypertensie en obesitas. Dit zou verklaard kunnen worden door de assumptie dat optimistische mensen een gezondere levensstijl hebben. Zij eten gezonder, sporten meer en hebben hierdoor een kleinere kans om obesitas te ontwikkelen, wat de kans op hypertensie tegelijkertijd verlaagt (Kupferman, et al. 2016).
Bij bovenstaand onderzoek wordt een interactie-effect besproken waarbij er sprake is van een moderator. Een moderator kan gezien worden als een volumeknop, die een relatie versterkt of juist minder sterk maakt in een bepaalde groep. In het huidige onderzoek wordt als moderator obesitas onderzocht. De reden hiervoor is dat mensen met obesitas een extreem hoge risicogroep zijn om hypertensie te
ontwikkelen. Als uit dit onderzoek naar voren komt dat optimisme de kans op het ontwikkelen van hypertensie bij deze mensen verkleint, zou dit positieve klinische gevolgen hebben voor de toekomst. Daarnaast wordt in dit onderzoek ook
gecorrigeerd voor BMI omdat het eventueel een verklarende relatie zou kunnen hebben met hypertensie.
In de voorafgaande onderzoeken is de relatie tussen optimisme, hypertensie en obesitas besproken. Optimisme zou dus een positief effect kunnen hebben op
hypertensie. Depressie lijkt het tegenovergestelde effect te hebben. Uit onderzoek blijk dat depressie en hypertensie in de klinische praktijk vaak samengaan (Shao, et
al. 2017). Omdat er een relatie lijkt te bestaan tussen depressie en hypertensie, is het belangrijk dat daar in huidig onderzoek voor gecontroleerd wordt. Op deze manier kan bij een eventueel gevonden relatie tussen optimisme en hypertensie worden uitgesloten dat deze verklaard kan worden door depressie.
Dit onderzoek geeft antwoord op de volgende vraag: Hebben optimistische mensen een kleinere kans op het krijgen van hypertensie. Aan dit onderzoek nemen enkel mensen van 50 jaar en ouder deel, omdat uit eerder onderzoek is gebleken dat hypertensie vaker voorkomt bij deze groep (Ostir et al. 2006).
Een van de hypotheses die voorafgaand aan het onderzoek is opgesteld, is dat mensen die optimistisch zijn minder kans hebben op hypertensie. Deze verwachting is gebaseerd op literatuuronderzoek, waaronder het onderzoek waaruit blijkt dat
optimistische mensen vaak ook een gezonde levensstijl hebben (Atlantis & Baker, 2008). Daarnaast wordt verwacht dat de relatie tussen optimisme en hypertensie minder sterk is bij mensen met obesitas, omdat bij mensen met obesitas het risico op hypertensie zo groot is dat het niet meer uitmaakt of deze groep optimistisch is of niet (Atlantis & Baker, 2008).
Dit onderzoek corrigeert voor depressie, omdat uit eerder onderzoek is gebleken dat deze factoren een relatie hebben met hypertensie. Daarnaast had ook gezondheidsgedrag een relatie met optimisme, en hypertensie, daarom wordt er ook gecorrigeerd voor alcoholconsumptie, roken, lichaamsbeweging, en BMI. Tenslotte wordt er ook voor leeftijd, sekse en medicatie gecorrigeerd. Door deze correcties wordt uitgesloten dat een eventueel gevonden relatie tussen optimisme en hypertensie verklaard kan worden door deze factoren.
Methode Procedure
De deelnemers zijn in 2003 geworven door patiënten via huisartsen een gezondheidsvragenlijst in te laten vullen. De huisartsen kregen een beloning van zes euro per geworven cliënt, en vijf euro per cliënt die meedeed aan de follow-up.
Deelnemers kregen geen beloning. Iedere arts maakte een willekeurige selectie van 12 patiënten voor de follow-up van 12 maanden (Wittchen et al. 2005). Tijdens de
follow-up in 2004 werden de patiënten klinisch onderzocht. De deelnemers kwamen hiervoor op eigen wijze naar de huisartsenkliniek. Hier werden de vragenlijsten door artsen in een klinische setting afgenomen. Elke arts zag per dag gemiddeld 18 deelnemers, die de vragenlijsten individueel beantwoordden. Tijdens de follow-upmeting werd zowel een patiënten vragenlijst als een artsenvragenlijst afgenomen. Voor het invullen van de vragenlijsten kregen de deelnemers een informed-consent-formulier. Op deze wijze werden de deelnemers ingelicht over het feit dat ze anoniem deel zouden nemen aan dit onderzoek. Ook werd hun via dit formulier duidelijk gemaakt dat hun privacy niet zou worden geschonden en dat zij op elk gewenst moment het recht zouden hebben om te stoppen. Daarnaast kregen de deelnemers een instructie over het invullen van de vragenlijst. De deelnemers ondergingen als
onderdeel van de klinische evaluatie tevens een laboratoriumonderzoek waarbij hun bloed werd afgenomen. Dit gebeurde binnen 24 uur na het invullen van de
vragenlijsten. Het afnemen van de vragenlijsten en het laboratoriumonderzoek vonden beide plaats in een klinische setting (Schneider et al. 2007).
Deelnemers
De deelnemers voor dit onderzoek zijn geworven uit een sub studie van de DETECT-studie. Dit is een epidemiologische studie van Wittchen (2003), uitgevoerd in Duitsland. Voor Wittchens studie hebben 417 huisartsen een vragenlijst afgenomen bij 7519 patiënten. Uit deze sample zijn 2932 patiënten tussen de 50 tot 95 jaar
geselecteerd voor dit onderzoek. Van de deelnemers waren 1309 (44.6%) vrouw en 1623 (55.4 %) man. De leeftijd van de deelnemers varieerde van 50 tot 95 jaar (M=67.27, SD=8.70). Een vereiste voor de deelnemers was dat gegevens over het BMI en hypertensie mochten worden verkregen en dat zij akkoord gingen met het invullen van de LOT-R. Ook dienden de deelnemers bij het eerste meetmoment niet gediagnostiseerd te zijn met hypertensie.
Materialen
Om de patiënten klinisch te onderzoeken werd door de huisarts in 2004 een gezondheidsevaluatievragenlijst met 28 items ingevuld. Deze vragenlijst ging over de ernst van coronaire risicofactoren en comorbiditeit, en behandelde daarnaast de huidige situatie, het medisch verleden van familie en een eventuele behandeling. Daarnaast werd door de patiënten een vragenlijst ingevuld. Deze vragenlijst werd in 2003, en 2004 afgenomen en bevatte onder andere algemene vragen over het geslacht en de leeftijd, burgelijke stand en werksituatie van de patiënt. In dit onderzoek zijn enkel de onderwerpen uit Witchenn’s studie onderzocht die
relevant zijn voor de onderzoeksvraag.
In 2004 werd hypertensie gemeten door aan de arts te vragen of ooit
hypertensie gediagnostiseerd was bij de patiënt, en zo ja, wanneer dit was en hoe het verloop de afgelopen 12 maanden was. Daarnaast werd de bloeddruk van de
Optimisme werd via de patiënten vragenlijst gemeten door middel van de Life Orientation Test-Revised (LOT-R). De originele LOT is ontwikkeld door Scheier en Carver (1985). Deze test is in 1994 herzien en aangepast door Scheier, Carver en Bridges, en bestaat uit 10 items (α = 0.82). Deze items worden beantwoord aan de hand van een 5-punts Likert-schaal, oplopend van 0 (“helemaal oneens”) tot 4
(“helemaal eens”). Drie items zijn positief geformuleerd (1, 4 & 10), drie zijn negatief geformuleerd (3,7 & 9) en vier zijn zogenaamde filleritems (2, 5, 6 & 8). Deze
worden niet gebruikt bij het analyseren van de vragenlijst. Voorbeeldvragen zijn: “Op momenten van onzekerheid en twijfel, heb ik toch meestal de beste verwachtingen”, “Als er iets in mijn leven mis kan gaan, dan gaat het ook mis” en “Het is belangrijk voor mij om actief te blijven”. Voor het berekenen van de totaalscore dienen de drie negatief geformuleerde items eerst gehercodeerd te worden zodat hogere scores wijzen op een hoger niveau van optimisme. Na omscoring is de maximale score op de LOT-R gelijk aan 24, hetgeen overeenkomt met een extreem optimistisch karakter. De minimumscore van de LOT-R is 0, wat overeenkomt met een pessimistisch karakter. De LOT-R werd zowel in 2003, als in 2004 afgenomen.
Depressie werd gemeten middels de Depression Screening Questionnaire (DSQ). Deze zelfobservatievragenlijst om depressie te meten is in 1997 ontwikkeld door Wittchen en Perkonigg. Deze vragenlijst bestaat uit 21 items (α = 0.83) en bevat stellingen over de afgelopen 2 weken. Deze werden beantwoord aan de hand van de volgende 3-punts schaal: 1 (“nooit”), 2 (“sommige dagen”) en 3 (“op de meeste dagen”). De stellingen zijn zo geformuleerd dat ze passen bij de DSM-criteria van depressie. Voorbeeldstellingen zijn: “Heeft u zich in de afgelopen 2 weken moe, uitgeput of energieloos gevoeld?”. Een hoge score stond gelijk aan depressie. Deze vragenlijst werd in 2003 en 2004 afgenomen.
Het BMI van de deelnemers werd berekend met behulp van hun gewicht en lengte, die beide werden opgemeten door de arts.
Roken werd in de patiënten vragenlijst gemeten door te vragen “Rookt u dagelijks sigaretten of heeft u in het verleden dagelijks sigaretten gerookt?”. De antwoordmogelijkheden op deze vraag waren: “Nee, ik heb nog nooit sigaretten gerookt”, “Ja, ik rook al … jaren, dagelijks … sigaretten” en “Ja, ik heb vroeger dagelijks gerookt. In totaal … jaar en ca. … sigaretten per dag”. Dit item kwam ook terug in de artsenvragenlijst.
Alcoholconsumptie werd in de patiënten vragenlijst gemeten door te vragen “Hoe vaak drinkt u alcohol (bier, wijn, likeur)?” Deze vraag kon beantwoord worden met: “Nooit”, “Dagelijks, of bijna dagelijks (5 tot 7 keer per week)”, “Regelmatig (3 tot 4 keer per week)”, “Zelden (1 tot 2 keer per week)” of “Zeer zelden (1 tot 2 keer per maand)”. Bij de artsenvragenlijst werd gevraagd “Heeft de patiënt in de afgelopen 12 maanden alcohol geconsumeerd?” De antwoordopties waren “Nooit”, “Ja,
geregeld: …drankjes per week”, of “Ja: … drankjes dagelijks”.
Lichaamsbeweging werd bij de patiënten vragenlijst gemeten aan de hand van de vraag: “Heeft u ooit deelgenomen aan cursussen / trainingen om uw gewoontes te veranderen, bijvoorbeeld op het gebied van voeding, lichaamsbeweging of sport?”. Dit item meet gezondheidsgedrag in het algemeen. Voor de huidige studie is de subvraag “ja, beweging en sport” gebruikt. De reden hiervoor is dat de andere covariaten ook gezondheidsgedrag meten.
De volgende medicatie is in deze studie geïncludeerd: bètablokkers, calcium-antagonisten, Angiotensine-antagonisten en ACE-remmers. Deze informatie werd door de arts verschaft.
Data-analyse
De data die zijn gebruikt voor de analyses zijn afkomstig van de follow-upmeting in 2004. De relatie wordt dus cross-sectioneel onderzocht. In de bijlage staat een tabel die de codenamen en betekenissen weergeeft die gebruikt zijn voor dit onderzoek.
Om te onderzoeken of optimisme een relatie heeft met bloeddruk is lineaire regressie uitgevoerd, gemeten als continue variabele. Bij de eerste regressie-analyse is als uitkomstmaat diastolische bloeddruk gebruikt. De predictorvariabele was de score op de LOT-R. Eerst wordt getoetst of er sprake is van missing cases of outliers.
Missing Cases worden middels de explore functie opgevraagd, en outliers worden
onderzocht met Cooks Distances. Om te toetsten of er aan de assumpties
collineariteit, homoscedasticiteit en normaal verdeelde data voldaan was, zijn de waarden uit de correlation-tabel, het residualplot en de Shapiro Wilk-toets gebruikt. Wanneer aan de assumptie van collineairiteit voldaan is, dienen alle waardes uit deze tabel kleiner dan 0.7 te zijn. Indien de data normaal verdeeld zijn, dient de Shapiro Wilk niet significant te zijn (p = >.05). Wanneer de data niet normaal verdeeld zijn, wordt er eerst naar het Normal Q-Q plot gekeken. Als het Normal Q-Q Plot bij benadering ook geen normaalverdeling is, moet de data voorzichtig geïnterpreteerd worden. Homoscedasticiteit wordt getoetst aan de hand van het residualplot. De data punten dienen hier gelijkmatig verspreid te zijn rond de Lowesslijn. De
onderzoeksvraag wordt getoetst aan de hand van een tweedelig model. Aan het eerste deel is een LOT-R toegevoegd, waarbij alleen gecorrigeerd is voor leeftijd en sekse. Bij het tweede deel is ook gecorrigeerd voor BMI, depressie, alcoholconsumptie, roken, lichaamsbeweging en medicatie. Medicatie is dichotoom gecodeerd, waarbij 0 gelijkstond aan geen medicatie en 1 aangaf dat de participant wel medicatie gebruikte.
Zo kon worden onderzocht wat de relatie tussen LOT-R en bloeddruk als continue variabele is, na correctie van covariaten. Bij de tweede regressie-analyse was de uitkomstmaat systolische bloeddruk. Verder is de analyse op dezelfde manier uitgevoerd als de eerste.
Daarnaast is om de odds ratio’s te bepalen, een binaire logistische regressie gedaan. Hiervoor is gekozen om bloeddruk te analyseren als dichotome variabele op grond van klinische criteria. Hierbij is als dichotome uitkomstmaat hypertensie gebruikt. Hypertensie is geclassificeerd aan de hand van de criteria van de Joint National Comittee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure, 1997. Er is gecodeerd met 0 = negatief, 1 = positief. Als predictor is hier opnieuw de score op de LOT-R gebruikt. Bij deze analyse is gecorrigeerd voor leeftijd, sekse, alcoholgebruik, depressie, roken, lichaamsbeweging en medicatie. Ook zijn assumpties lineaire data en collineairiteit getoetst. Om te onderzoeken of de data lineair verdeeld waren, zijn logfuncties van de variabele gemaakt, en is vervolgens het interactie-effect getoets. Indien de data lineair verdeeld zijn, zijn deze niet significant. Voor collineairiteit is naar de VIF- en tolerancewaardes gekeken. Deze mogen niet groter dan 10 en niet kleiner dan 0,1 zijn. Wanneer dit wel zo is, is de variantie binnen het model dan groter dan verwacht, waardoor de standaard fouten te klein worden. De data dient dan gecorrigeerd te worden door middel van de Bootstrap functie.
Ten slotte is er een moderatie-analyse uitgevoerd om te toetsten of er ook sprake is van een relatie tussen optimisme en hypertensie bij mensen met obesitas. De uitkomstvariabele was in dit geval systolische bloeddruk. De predictorvariabele was de score op de LOT-R en de moderator was een BMI van 30 of hoger. Als covariaten zijn hier leeftijd, sekse, depressie, medicatie, alcoholgebruik, lichaamsbeweging en
roken aan toegevoegd. Statistische significantie is gebaseerd op een 95% Confidence Interval (CI) en een p-waarde van 5%.
Resultaten Diastolische bloeddruk
Van de 2932 deelnemers waren er 674 beschikbaar voor de data-analyse. Eerst is er een regressie-analyse gedaan om te onderzoeken of optimisme een relatie heeft met bloeddruk als continue variabele. In de eerste analyse werd de diastolische bloeddruk onderzocht. Allereerst is gecontroleerd of de assumpties kloppen. Om te toetsen of de data normaal verdeeld zijn, is de Shapiro Wilk-toets gebruikt. Met een waarde van D (647) = .70, p = <.001, is niet voldaan aan deze assumptie. In het Normal Q-Q Plot leken de data echter bij benadering normaal verdeeld, waardoor de analyse toch is gedaan. Aan de assumptie van collineairiteit is voldaan: alle waardes in de correlation-tabel waren groter dan 0.7. Voor lineariteit werd er gekeken naar het probabilty plot. Ook deze assumptie is aangenomen: er was sprake van lineariteit tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele. De laatste assumptie die getoetst is, homoscedasticiteit. De datapunten in het residualplot waren gelijkmatig verspreid rond de Lowesslijn. Door middel van Cooks Distances is nog onderzocht of er
influential data points waren. Na het verwijderen van deze veranderden de resultaten
minimaal.
Onderzocht is wat de relatie tussen diastolische bloeddruk (M = 79.88, sd = 9.52) en de score op de LOT-R (M = 15.46, sd = 3.8) is. In tabel 1 worden per model de parameterschattingen met standaardfout gegeven, de verklaarde variantie (R2) en de standaardfout van het model (SE). De relatie tussen LOT-R en de diastolische bloeddruk, gecorrigeerd voor leeftijd en sekse, bleek niet significant met F (2,310) =
0.21, p = .81. Ook na correctie voor BMI, alcoholconsumptie, roken, medicatie, lichaamsbeweging en depressie was het model niet significant, de uitkomst was toen:
F (8,304) = .44, p = .89. Er was geen significante relatie met diastolische bloeddruk, b
= 0.042, t (2931) = 0.43, p = .67. Dit wil dus zeggen dat optimisme geen invloed heeft op diastolische bloeddruk. Het model met sekse, leeftijd, BMI, alcoholgebruik, roken, medicatie en depressie, en de LOT-R-score verklaart 1,1% van de variantie in
diastolische bloeddruk. Optimisme voegt dus weinig toe aan de verklaring voor het ontstaan van diastolische bloeddruk.
Tabel 1
Parameterschattingen, standaardfout, totale verklaarde variantie, en standaardfout van het model voor diastolische bloeddruk
Model 1 Beta SE 2 Beta SE Sekse 0.19 0.73 0.19 0.73 Leeftijd -0.01 0.04 -0.01 0.04 BMI 0.09 0.07 Alcohol 0.05 0.16 Roken 0.41 1.18 Depressie -0.08 0.11 Medicatie Lichaamsbeweging -0.50 -1.18 0.69 1.25 Optimisme 0.05 0.14 0.04 0.10 R2 1.1% 1.1% Noot.
Covariaten, model 2: Sekse, leeftijd, BMI, Alcohol, Roken, Depressie, Medicatie, Lichaamsbeweging
Systolische bloeddruk
Bovengenoemde analyses zijn herhaald voor systolische bloeddruk. Allereerst werd getoets of de data normaal verdeeld zijn. De Shapiro Wilk-toets had een waarde van D (1429) =.82 ,p = <.001. Hiermee is niet voldaan aan deze assumptie. In het Normal Q-Q Plot leken de data bij benadering echter wel normaal verdeeld, waardoor de analyse toch is gedaan. Aan de assumpties van collineairiteit, lineairiteit, en
homoscedasticiteit is wel voldaan (zie bovenstaande analyse voor criteria). Ook hier is de relatie tussen systolische bloeddruk ( M = 132.72, sd = 18.04) en de score op de LOT-R (M = 15.46, sd = 3.8) onderzocht. In tabel 2 wordt per model de
parameterschattingen met standaardfout gegeven, en zijn de verklaarde variantie (R2) en de standaardfout van het model (SE) te zien. De relatie tussen de systolische bloeddruk en LOT-R alleen gecorrigeerd voor leeftijd en sekse bleek niet significant met F (2, 663) = 2.8, p = .06. Na het corrigeren voor BMI, alcohol gebruik, roken, medicatie en depressie was het model ook niet significant: F (8,657) = 1.02, p = .42. De LOT-R bleek geen significante relatie te hebben met systolische bloeddruk b = 0.079, t (1428) = 0.51, p = .61. Leeftijd bleek in model 1, b = 0.14, t (1428) = 2.15, p = .03 en model 2, b = 0.14, t (1428) = 2.12, p = .03 wel significant. Dit verband is positief, wat wil zeggen dat hoe ouder iemand wordt, hoe hoger de systolische bloeddruk is. Het model met sekse, leeftijd, BMI, alcoholgebruik, roken, medicatie, depressie, lichaamsbeweging en LOT-R-score verklaart 1,2 % van de variantie in systolische bloeddruk. Optimisme voegt dus ook hier weinig toe.
Tabel 2
Parameterschattingen, standaardfout, totale verklaarde variantie, en standaardfout van het model voor systolische bloeddruk
Model 1 Beta SE 2 Beta SE Sekse -1.08 1.10 -0.97 1.16 Leeftijd 0.13 0.06 0.14 0.07 BMI 0.16 0.12 Alcohol -0.12 0.26 Roken 0.09 1.87 Depressie -0.04 0.18 Medicatie Lichaamsbeweging 0.34 3.46 1.10 1.69 Optimisme 0.16 0.19 0.08 0.16 R2 0.09% 1.17% sd 14.08 14.12 Noot.
Covariaten model 1: Sekse, Leeftijd
Covariaten model 2: Sekse, leeftijd, BMI, Alcohol, Roken, Depressie, Medicatie, Lichaamsbeweging
Hypertensie
Voor deze analyses waren 1015 van de 2932 deelnemers beschikbaar. Met een binaire logistische regressie-analyse is onderzocht wat de kans is op het ontwikkelen van hypertensie in verband met optimisme. Eerst is gecontroleerd of aan de
logfuncties te analyseren, deze werden afgelezen uit de ‘variables in the equation’ tabel. Aangezien deze niet significant bleken, is aan deze assumptie voldaan (Zie bijlage voor output). Hier opvolgend is de collineariteit bestudeerd. Hiervoor zijn de VIF- en tolerancewaardes bestudeerd. Ook hieraan is voldaan (Zie bijlage voor output). Door middel van Cook’s distances is onderzocht of er influential data points waren. Hier was geen sprake van. Met een binaire logistische regressie-analyse is vervolgens de hoofdonderzoeksvraag onderzocht. Hierbij was de afhankelijke
variabele hypertensie en de predictorvariabele waren leeftijd, sekse, medicatie, roken, BMI, alcoholgebruik, depressie, gezondheidsgedrag en LOT-R-score. Optimisme bleek geen significante factor voor het ontwikkelen van hypertensie met W (1) = 0.217, p = .64, Exp (B) = 0.97 en CI 95% [0.86, 1.10]. De odds ratio van optimisme is kleiner dan 1, wat betekent dat hoe optimistischer iemand is, hoe kleiner de kans op hypertensie. Dit effect is echter heel klein en bovendien niet significant. Wel
significante voorspellers waren BMI, W (1) = 5.05, p = .02, CI 95% [0.78,0.98] en medicatie, W (1) = 4.78, p = 0.03, CI 95% [1.17, 7.60]. De volledige resultaten inclusief richtingscoëfficiënt, p-waarde, CI, en de odds ratio zijn terug te zien in tabel 3. Verder heeft het model zonder LOT-R score een log-likelihood van 188,814. Dit is het deel van de variantie wat onverklaard is gebleven. Na toevoeging van LOT-R score is de log-likelihood 176,798. Er is dus een minder groot deel van de variantie onverklaard, wat wil zeggen dat het nieuwe model beter voorspelt dan het oude. Toevoegen van optimisme doet de kans op het ontwikkelen van hypertensie dus wel verminderen, echter is dit minimaal.
Tabel 3
Beta’s, standaardfout, p-waarde, en CI
95% CI voor odds Ratio
B (SE) p Lower Odds Ratio Upper
Constant Sekse 1.06 (2.89) -0.44 (0.50) 0.72 0.37 0.24 0.64 1.70 Leeftijd -0.02 (0.03) 0.40 0.92 0.98 1.03 BMI 1.14 (0.06) 0.02 0.77 1.87 0.98 Alcohol -0.03 (0.13) 0.82 0.76 0.97 1.25 Roken 0.97 (1.05) 0.36 0.33 2.63 20.64 Depressie -0.07 (0.09) 0.44 0.78 0.93 1.11 Medicatie 1.07 (0.49) 0.03 1.12 2.91 7.60 Optimisme -0.03 (0.07) 0.64 0.86 0.97 1.10
Note. R2 = 11.55 (Hosmer & Lemeshow)
Odds Ratio < 1: Uitkomstmaat neemt af met toename onafhankelijke variabele Odds Ratio > 1: Uitkomstmaat neemt toe met toename onafhankelijke variabele
BMI
Ten slotte werd er een moderatie-analyse uitgevoerd om te onderzoeken of de relatie tussen optimisme en hypertensie anders is bij mensen met een BMI van 30 of hoger. Uit de resultaten bleek dat het interactie-effect niet significant was: b = 0.04, t (9,1092) = 0.92, p = .36, CI 95%[-0.04, 0.11]. Obesitas is dus geen moderator voor hypertensie en optimisme. In tabel 4 is het lineaire model met alle predictoren visueel weergegeven, inclusief de richtingscoëfficiënt, se, CI, t en de p –waardes.
Tabel 4
Lineaire model met alle predictoren, richtingscoëfficiënt, se, CI, t en p –waardes
B (SE) t p CI 95% Constant 121,71(4,86) 25,06 <.001 [112.18,131.23] BMI 0.42 (0.14) 3.07 0.002 [0.15, 0.68] LOT -0.06 (0.16) -0.35 0.72 [-0.37, 0.25] BMI*LOT 0.04 (0.03) 0.92 0.36 [-0.04, 0.11] Sekse -2.28 (1.15) -1.98 0.04 [-4.53, -0.02] Leeftijd 0.32 (0.07) 4.60 <.001 [0.19, 0.46] Alcohol -0.22 (0.25) -0.87 0.39 [-0.72, 0.28] Roken 2.38 (1.81) 1.32 0.19 [-1.17, 5.92] Depressie -0.42 (0.19) -2.13 0.03 [-0.81, -0.03] Medicatie 0.66 (1.10) 0.60 0.55 [-1.49, 2.83 Noot. R2 = .08.
Ten slotte is exploratief gekeken of leeftijd of depressie een moderator is. Zowel voor leeftijd b = 0.016, t (9,1092) = 1.43, p = .15, CI 95%[-0.01, 0.04] als voor depressie b = 0.05, t (9,1092) = 1.51, p = .13, CI 95%[-0.01, 0.11] is er geen significant interactie-effect gevonden.
Discussie
In deze studie is onderzocht wat de kans is op het ontwikkelen van hypertensie in verband met optimistisch zijn. Hierbij is ook getoetst of obesitas een moderator is tussen de relatie van optimisme en hypertensie. De verwachting was dat mensen die optimistisch zijn, minder kans hebben hypertensie te ontwikkelen dan mensen die laag optimistisch zijn.
Om de hoofdvraag te kunnen beantwoorden, is ten eerste onderzocht of optimisme een de kans op het krijgen van hypertensie verlaagd, bij bloeddruk als continue variabele. Zowel systolische als diastolische bloeddruk bleken geen relatie te hebben met optimisme. Beide modellen, gecorrigeerd voor alle covariaten
verklaarden een minimaal deel van de variantie. Dit wil zeggen dat een groot deel van de redenen van hypertensie ontwikkelen nog onverklaard is gebleven. Optimisme heeft dus geen aandeel in de kans op het ontwikkelen van hypertensie. Leeftijd bleek wel een risicofactor te zijn voor systolische bloeddruk. Dit verband was positief, dus hoe ouder iemand is, hoe hoger de systolische bloeddruk. Dit is echter uit eerder onderzoek al naar voren gekomen (Ostir, et al. 2006).
Vervolgens is onderzocht of optimisme een de kans op het krijgen van
hypertensie verkleint. Hierbij is geen relatie gevonden. Wel was er een indicatie voor een negatieve relatie: Hoe optimistischer iemand is, hoe kleiner de kans op
hypertensie. Ondanks dat dit de verwachtingen bevestigd, konden hier echter geen conclusies uit getrokken worden omdat deze relatie minimaal was. Obesitas en medicatie bleken de kans op het ontwikkelen van hypertensie wel te vergroten; dit werd al ondersteund door literatuur (Atlantis & Baker, 2008). Daarnaast is onderzocht of obesitas een moderator is tussen de relatie optimisme en hypertensie. Dit bleek niet
zo te zijn. Ten slotte is exploratief getest of leeftijd of depressie een modererend effect hebben. Hier zijn ook geen interactie-effecten gevonden.
De verwachting was dat optimisme de kans op het krijgen van hypertensie verkleint. Daarnaast werd verwacht dat deze relatie minder sterk zou zijn bij mensen met obesitas. De verwachtingen zijn dus niet helemaal bevestigd. Hier zouden de volgende verklaringen aan ten grondslag kunnen liggen. Allereerst is er bij de
regressie-analyse niet volledig voldaan aan de assumpties. Zo waren de data bij zowel systolische als diastolische bloeddruk niet normaal verdeeld. Doordat er bij
benadering in het plot wel een normaalverdeling te zien was, werd de test toch uitgevoerd. De resultaten dienen om deze reden wel voorzichtig geïnterpreteerd worden, want een schending van de normaliteitsassumptie kan leiden tot het trekken van verkeerde conclusies. Aan de andere kant bestaat er een theorie, genaamd de
‘central limit theorem’, die stelt dat als er 30 of meer onafhankelijke variabelen zijn,
het gemiddelde hiervan ongeveer normaal verdeeld is over het ware
populatiegemiddelde (Puig-Perez, Hackett, Salvador & Steptoe, 2016). Bij aanname van deze stelling zouden de conclusies die uit dit onderzoek zijn getrokken wel valide zijn.
Een ander belangrijk discussiepunt is de operationalisatie van het begrip optimisme. Om optimisme te meten is de LOT-R gebruikt. Er is veel literatuur bekend waarin wordt gesteld dat dit een valide en betrouwbare operationalisatie van het construct is (Scheier et al. 1994). Andere bronnen beweren echter dat enkele aanpassingen aan de schaal van de LOT-R zouden leiden tot een betere vaststelling van het begrip ‘optimisme’ (Chiesi, Galli, Primi, Innocenti & Bonacchi, 2013). In dit onderzoek werd de LOT-R geëvalueerd met behulp van de item respons theory (IRT) op de operationalisatie van het construct optimisme. Uit de IRT kwam naar voren dat
de items een goede representatie waren van de latente eigenschap, maar er waren ook wat punten om de schaal te verbeteren waarop optimisme werd gemeten. Wanneer dit verbeterd zou worden, kan er een nog specifieker beeld van optimisme worden gecreëerd wat de validiteit bij vervolgonderzoek verhoogt.
Het laatste verbeterpunt gaat over de dataset. Er was sprake van veel missing
data points. Veel participanten hebben de vragenlijsten niet volledig ingevuld of zijn
overleden voor het einde van de studie. Daarnaast werd er ook geen beloning aan de parcticipanten verstreken, wat zou kunnen leiden tot gebrek aan motivatie om het onderzoek af te maken. Het streven was om in deze studie twee follow-upmetingen te behandelen, om zo een vollediger beeld te krijgen van de ontwikkeling van
hypertensie. Eerder besproken literatuur had ook als tekortkoming dat er geen sprake was van een longitudinaal design met twee meetmomenten, bijvoorbeeld het
onderzoek van Begley en Lee (2000). Pilgrim, Stansfeld en Marmot (1992) hebben bevestigd dat bloeddruk beïnvloedbaar is door stemming, waardoor één moment niet ideaal is. Daar tegenover staat dat hypertensie een aandoening is die op tenminste drie verschillende meetmomenten over een periode van drie tot zes maanden moet worden vastgesteld. Bij voorgaande onderzoeken wordt niet hypertensie, maar bloeddruk onderzocht, terwijl huidig onderzoek enkel over hypertensie gaat. Daardoor maakt dit onderzoek het bestaande gat in de literatuur toch nog wat kleiner.
Daarnaast zaten er ook wat fouten in de dataset, die lastig te detecteren waren. Zo zou er verwacht worden dat er een correlatie is tussen systolische bloeddruk op de eerste, tweede en derde meting, maar bleek dit niet het geval. Aan de andere kant blijven bij alle analyses meer dan 1000 datapunten over, waaruit nog steeds valide conclusies getrokken kunnen worden. In vervolgonderzoek zou de dataset wel
zorgvuldiger gecollecteerd kunnen worden, bijvoorbeeld door beter te controleren op het volledig invullen van de vragenlijst.
Voorlopig kan geconcludeerd worden dat optimisme de kans op het ontwikkelen van hypertensie bij 50-plussers niet beïnvloedt. Leeftijd en gewicht bleken wel risicofactoren te zijn, zowel bij oudere als bij zwaarlijvige mensen. Obesitas heeft geen modererend effect op de relatie tussen optimisme en hypertensie. Voor vervolgonderzoek is het belangrijk dat de LOT-R nog een keer herzien wordt, er een longitudinaal design is en dat de dataset goed gecontroleerd wordt. Zo kan een beter beeld gegeven worden van optimisme en hoe dit in relatie staat tot hypertensie. Waardoor de samenleving weer verder kan werken aan een gezondere maar vooral ook optimistischere maatschappij, waarbij de ongezonde eters misschien toch overlopen naar de kant van de gezonde eters.
Bijlage Tabel 5. Data codering
Variabele Variabele in dataset Codering
Leeftijd Age_t0 continu
Sekse Seks 0 = vrouw, 1 = man
BMI bmi_artz_t0 continu
Alcohol alc_d1_t0 continu
Roken smoke_t0 1 = ja, 2 = niet meer, 3 =
niet
Angiotensine-antagonisten medth8_t0 0 = nee, 1 = ja
Bètablokkers medth9_t0 0 = nee, 1 = ja
Calcium-antagonisten medth10_t0 0 = nee, 1 = ja
ACE-remmers medth11_t0 0 = nee, 1 = ja
Medicatie * Lichaamsbeweging med_t0 Korp Aktif 0 = niet, 1 = wel continu
Depressie dep_sum_t0 continu
Optimisme lot_total_t0 continu
Hypertensie hyp_n_t0 0 = nee, 1 = ja
Diastolische bloeddruk blut_u_t0 continu
Systolische bloeddruk blut_o_t0 continu
Tabel 6. Binaire logistische regressie, assumptie van lineaire data: log interactie-effecten B W P Leeftijd * leeftijd_log 0.19 0.30 .63 BMI * BMI_log 0.89 0.43 .51 R * LOT-R_log 0.17 0.20 .65 Depressie * depressie_log 0.05 0.04 .85 Alcohol * alcohol_log -0.475 0.89 .35
Tabel 7. Binaire logistische regressie, assumptie van collineariteit: VIF- en tolerancewaardes VIF Tolerance Alcoholconsumptie 1.09 0.92 Roken 1.04 0.96 Depressie 1.00 0.96 LOT-R 1.00 0.99 Medicatie 1.00 0.99 Lichaamsbeweging 1.02 0.95 Leeftijd 1.00 0.97 Sekse 1.00 0.99 BMI 1.02 0.97
Noot. De VIF-waarde dienen niet groter dan 10 te zijn, en tolerance niet kleiner dan
Referenties
Atlantis, E. & Baker, M. (2008). Obesity effects on Depression: Systematic review of Epidemiological Studies. International Journal of Obesity, 32, 881-891. Begley, T. M., & Lee, C. The Relationships of Type A Behavior and Optimism with
Job Performance and Blood Pressure Authors and affiliations. (2000). Journal
of Business and Psychology, 15, 215-227.
Ciesi, F., Galli, S., Primi, C., Innocenti, B. P., & Bonachi. A. (2013). The Accuracy of the Life Orientation Test-Revised (LOT-R) in measuring Dispotional
OptimismL Evidence from Item Response Theory Anlyses. Journal of
Personality Assesment, 95, 523-529.
Elkins, J. S. Yaffe, K., Cauley, J. A., Howard, A. F., Hillier, T. A., & Johnston, C. (2005). Pre-existing Hypertesnion and the impact of stroke on cognitive function. Annals of Neurolog, 58, 68-74.
Grewen, K., Girdler, S., West, S., Bragdon, E., Costello, N., & Light, K. (2004). Stable Pessimistic Attribution interact with Socioeconomic status to influence bloodpressure and vulnerability to hypertension. Women’s Health &
Gender-Based Medicine, 9, 905-915.
Griep, Y., Hyde, M., Vantilborgh, T., Bidee, J., de Witte, H., & Pepermans, R. (2015) Voluntary Work and the Relationship With Unemployment, Health, and Well-Being: A Two-Year Follow-Up Study Contrasting a Materialistic and Psychosocial Pathway Perspective. Health Psychology, 20, 190-204.
Hildingh, C., & Baihi, A. (2010). The Association among Hypertension and Reduced Psychological well-being, Anxiety and Sleep Disturbances: A population Study. Caring Sciences, 24, 366-371.
Kupferman, J. C., Zafeiriou, D. I., Lande, M. B., Kirkham, F. J., & Pavlakis, S. G. (2016). Stroke and Hypertension in Children and Adolescents. Journal of
Child Neurology, 32, 356-359.
Lumley, T., Diehr, P., Emerson, S., & Chen, L. (2002). The Importance of the Normality Assumption in Large Public Health Data Sets. Public Health, 23, 151-169.
Macmahon, S., Aldermand, M. H., Lindholm, L. H., Lisheng, L., Sanchez, R., & Seedat, Y. (2008). Blood Pressure related disease is a global health Priority.
The Lancet, 371, 1480-1482.
Moum, T., Naes, S., Sorensen, T., Tambs, K., & Holmen, J. (1990). Hypertension, Labeling, Life Event, and Psychological well-being. Psychological Medicine,
20, 635-646.
Nederland de Maat Genomen WWW volksgezondheid. (2009). Opgehaald van https://www.volksgezondheidenzorg.info/onderwerp/bloeddruk/cijfers -context/huidige-situatie#!node-verhoogde-bloeddruk-naar-leeftijd Ostir, G., Berges, I. M., Kyriakos, M., & Ottenbacher, K. (2006). Hypertension in
Older Adults and the Role of Positive Emotions. Psycho Medicine, 68, 738-733.
Pilgrim, J. A., Stansfeld, S., & Marmot, M. (1992). Low bloodpressure, low mood?
BMJ, 304, 75-78.
Puig-Perez, S., Hackett, R. A., Salvador, A., & Steptoe, A. (2016). Optimism Moderates Psychophysiological Responses to Stress in older people with Type 2 Diabetes. Psychophysiology, 98, 467-484.
Raikkonen, K., Mattews, K. A., Flory, J., Owens, J., & Gump, B. (1999). Effects of Optimism, Pessimism, and Trait Anxiety on Ambulatory Blood Pressure and
Mood during every Day Life. Journal of Personality & Social Psychology, 76, 104-113.
Rosengren, A., Teo, K., Rangarajan, S., Kabali, C., Khumalo, I., Kutty V. R., Gupta, R., Yusuf, R., Iqbal, R., Ismail, N., & Altunus, Y. (2015). Psychological factors and Obesity in 17 high-, middle, and low-income Countries: The Prospective Urban Rural Epidemiologic Study. International Journal of
Obesity, 39, 1217-1223.
Scheier, M. F., Carver, C. S., Bridges, M. W. (1994). Distinguishing Optimism from Neuroticism (and Trait Anxiety, self-mastery, and Self-esteem): A
reevaluation of the Life Time Orientation Test. Journal of Personality and
Social Psychology, 67, 1063-1078.
Schneider, H. J., Glaesmer, H., Klotsche, J., Bohler, S., Lehnert, H., Zeiher, A. M., Marz, W., & Pittrow, D. (2007). Accuracy of Anthropometric Indicators of Obesity to Predict Cardiovascular Risk. The Journal of Clinical
Endocrinology & Metabolism, 92, 589-594.
Shao, H., Mir, U. M., Thomas, N., Babazedeh, S., Yang, S., Shi, Q., & Shi, L. (2017). Evaluating excessive burden of depression on health status and health care utilization among patient with hypertension in a nationally representative sample from the medial expenditure panel survey. The Journal of Nervous and
Mental Disease, 205, 397-404.
Wirtwein, M., Gruchala, M., & Sobiczweski, W. (2017). Diurnal Blood Pressure Profile and Coronary Atherosclerosis extent are related to Cardiovascular Complications. Blood Pressure, 26, 81-86.
Wittchen, H. U., Glaesmet, H., Marz, W., Stalla, G., Lehnert, H., Zeiher, A. M., Silber, S., Koch, U., Bohler, S., Pittrow, D.,& Ruf, G. (2005). Cardiovascular
risk factors in Primary care: Methods and Baseline prevalence rates- the DETECT program. Current medical research and opinions, 21, 619-629.
