1 De Relatie tussen Optimisme, Depressie en het Krijgen van CVA’s bij Mensen met
Hyperlipidemie
Quint Geerdink
Universiteit van Amsterdam Studentnummer: 10547606 Jos Bosch
2 Abstract
In dit cross-sectionele onderzoek werd de relatie tussen optimisme, pessimisme, depressie en het krijgen van CVA’s bij mensen met hyperlipidemie bestudeerd. Uit eerder onderzoek bleek een hoog vetgehalte in het bloed de kans op het krijgen van een CVA aanzienlijk te vergroten. Bij 2.022
hyperlipidemie patiënten in de eerstelijnszorg werd daartoe op drie meetmomenten over een tijd van vijf jaar een zelfrapportagevragenlijst afgenomen om tot een maat van optimisme, pessimisme, depressie en leefstijl te komen. Daarnaast werd een assessment gedaan van biologische parameters. Optimisme bleek een beschermende factor te zijn voor het krijgen van een CVA. Depressie bleek een risicofactor te zijn voor het krijgen van een CVA. Dit kon niet verklaard worden door leefstijlfactoren of veranderingen in vetgehalte. Ondanks dat de gevonden effecten klein waren, schijnt dit onderzoek licht op conclusies die zijn getrokken in eerdere onderzoeken.
Inleiding
Hyperlipidemie is een staat waarbij het vetgehalte in het lichaam verstoord is. Mensen met hyperlipidemie hebben een te hoge concentratie van vet in het bloed. Cholesterol en triglyceriden zijn voorbeelden van deze vetten en een hoge mate van deze stoffen in het bloed brengt een verhoogde kans op Cardiovasculaire Accidents (CVA’s) met zich mee. Uit de studie van Wittchen et al. (2005) blijkt dat in een sample van patiënten in de eerstelijnszorg in Duitsland de prevalentie van hyperlipidemie 29.5% is. Dit houdt in dat bijna één op de drie patiënten een te hoog vetgehalte heeft in het bloed. Na een jarenlange controverse over de gevaren van een te hoog vetgehalte zijn onderzoekers tot de conclusie gekomen dat het de kans op CVA’s aanzienlijk vergroot (Steinberg, 2005). Onderzoek heeft zich vooral gefocust op de fysiologische factoren die een risico vormen voor CVA’s maar er is in de tussentijd toenemend bewijs gevonden dat ook psychologische factoren CVA’s kunnen voorspellen.
Psychologische en persoonlijkheidsfactoren beïnvloeden namelijk het gedrag en hiermee biologische processen (Steptoe, Dockray & Wardle, 2009). Individuen die hoog scoren op neuroticisme of laag op
3 consciëntieusheid lijken bijvoorbeeld vaker te lijden aan chronische ziektes (Goodwin & Friedman, 2006).
Howell, Kern en Lyubomirsky (2007) publiceerden een artikel waarin werd gezocht naar een verband tussen positief affect en fysieke gezondheid. Daaruit bleek dat positief affect zowel op korte als lange termijn positief gerelateerd is aan de fysieke gezondheid en dat het achteruitgang van een ziekte tegengaat. Verder is gebleken dat positief affect beschermt tegen het krijgen van een ziekte (Veenhoven, 2008). De manier waarop positief affect en de fysieke gezondheid gerelateerd zijn is een belangrijk onderwerp geweest voor onderzoek de laatste jaren (Pressman & Cohen, 2005). Deze relatie is deels te verklaren door verschillende leefstijlfactoren. Gelukkigere individuen maken gezondere keuzes door niet te roken, minder alcohol te drinken, regelmatiger te sporten en gezonder te eten (Steptoe, Dockray & Wardle, 2009; Lyubomirsky, King & Diener, 2005). De leefstijlfactoren van een individu zijn op hun beurt weer gerelateerd aan de ontwikkeling van ziektes. Een ander construct gerelateerd aan positief affect, optimisme, blijkt ook geassocieerd te zijn met een verlaagde incidentie van CVA’s (Kubzansky, Sparrow, Vokonas & Kawachi, 2001). Deze relatie tussen optimisme en de fysieke gezondheid heeft de laatste jaren de interesse gewekt van onderzoekers.
Optimisme en pessimisme zijn begrippen die hun betekenis ontlenen aan de latijnse woorden ‘optimus’ en ‘pessimus’ waarbij de eerste ‘het beste’ betekent en de laatste ‘het slechtste’ betekent. Optimisten gaan er van uit, of hebben het gevoel, dat de toekomst er rooskleurig uitziet terwijl pessimisten er eerder van uitgaan dat er negatieve gebeurtenissen zullen plaatsvinden. Hedendaags is men ervan uitgegaan dat optimisme een positief effect heeft op de fysieke gezondheid door de kracht van positief denken. Dit zou een verklaring kunnen zijn maar het schort aan experimenteel bewijs waardoor deze causaliteit ongegrond is. Enkele onderzoeken vonden al wel positieve associaties tussen optimisme en de fysieke gezondheid. In twee follow-up studies werd bijvoorbeeld gevonden dat optimisme het
4 risico op coronaire hartziektes verkleind (Hansen et al. 2010, Boehm et al., 2011) terwijl er werd
gecontroleerd voor andere risicofactoren. In het onderzoek van Pänkäläinen et al. (2015) werd
daarentegen gevonden dat optimisme geen beschermende factor is voor het ontwikkelen van coronaire hartziektes maar dat pessimisme wel een risicofactor is voor de ontwikkeling van coronaire hartziektes. Verder werd in het artikel van Boehm et al. (2013) een associatie gevonden tussen optimisme en een gezond vetgehalte. Ook bleek dat optimisme positief is gerelateerd aan bepaalde leefstijlfactoren zoals een gezond dieet, regelmatig sporten, niet roken en een gematigde alcoholconsumptie (Giltay et al., 2007).
Optimisme werd bij de bovengenoemde onderzoeken gemeten met de Life Orientation Test Revised (LOT-R) die oorspronkelijk is ontworpen door Scheier en Carver (1985). Pänkäläinen et al. (2015) onderzochten of pessimisme en optimisme als risico en beschermende factoren van coronaire hartziektes kunnen fungeren. Bij 2815 Finse deelnemers tussen de 52 en 76 jaar werd er tijdens het eerste meetmoment getest op de aanwezigheid van coronaire hartziektes, het gebruik van medicatie en werden er bloedwaardes afgenomen. Alleen de deelnemers zonder coronaire hartziektes werden geïncludeerd en van deze groep namen er nog 1697 deel aan de follow-up meting 10 jaar later. Bij deze follow-up meting werd vervolgens de incidentie van coronaire hartziektes vastgesteld. De groep waarin de deelnemers wel één of meer coronaire hartziektes hadden ontwikkeld, werd vergeleken op optimisme en pessimisme met de groep die geen coronaire hartziektes hadden ontwikkeld. In dit onderzoek werd ervoor gekozen om de LOT-R schaal onder te verdelen in optimisme en pessimisme, optimisme werd daarmee behandeld als een bidimensioneel construct. Met het maken van dit onderscheid konden de auteurs de effecten van optimisme en pessimisme onafhankelijk van elkaar onderzoeken. In dit onderzoek is verder niet ingegaan op vetgehaltes hoewel deze wel een belangrijke rol spelen bij het krijgen van CVA’s
5 (Steinberg, 2005). Het meenemen van vetgehaltes is relevant omdat hiermee meer duidelijkheid kan worden verschaft over de relaties tussen deze constructen.
Uit het artikel van Boehm et al. (2013) blijkt namelijk dat optimisme is geassocieerd met een gezond vetgehalte. De 990 deelnemers met een leeftijd tussen de 24 en 74 werden getest op optimisme door middel van de Life Orientation Test (LOT) en daarnaast werd een bloedsample afgenomen voor vaststelling van het vetgehalte. In deze studie was er sprake van één meetmoment waardoor
veranderingen in het vetgehalte niet achterhaald konden worden en er geen uitspraken konden worden gedaan over de langetermijneffecten van optimisme. Daarnaast werd alleen de relatie tussen optimisme en vetgehalte onderzocht maar werd er vervolgens niet gemeten of een hoog vetgehalte voorspellend was voor het krijgen van een CVA.
In de hiervoor reeds genoemde studies naar optimisme en coronaire hartziektes (Hansen et al., 2010; Boehm et al., 2011) werd in beide gevallen gevonden dat optimisme een beschermende factor is voor de ontwikkeling van coronaire hartziektes. Een belangrijke kanttekening bij deze onderzoeken is echter dat er vraagtekens kunnen worden gezet bij de manier van meten van optimisme. De onderzoekers hebben hiervoor de LOT-R afgenomen maar lieten enkele vragen achterwege (Hansen et al., 2010) of gebruikten maar één item (Boehm et al., 2011) om tot een maat van optimisme te komen. Het niet volgen van de voorschriften van deze gestandaardiseerde vragenlijst kan er voor hebben gezorgd dat de validiteit en betrouwbaarheid van de metingen van optimisme niet gewaarborgd bleven waardoor de resultaten mogelijk vertekend zijn.
Een hogere mate van optimisme werd in de studie van Giltay et al. (2007) gerelateerd aan bepaalde leefstijlfactoren zoals een gezond dieet, regelmatig sporten, niet roken en een gematigde alcoholconsumptie. Zij concludeerden aan de hand van de studie dat optimisten bewuster bezig zijn met gezond leven en dat het aanhouden van een gezonde levensstijl, waarin zij verschillen met minder
6 optimistische mensen, de verlaagde kans op een CVA mogelijk kan verklaren. Dit onderzoek kent echter een beperking in zijn methodologie. Deze studie was geïnitieerd voordat de LOT-R werd ontwikkeld en gevalideerd. Dit had als gevolg dat het meten van optimisme geschiedde aan de hand van vier
schaalvragen en deze werkwijze is dus niet vergeleken met de LOT-R op betrouwbaarheid en validiteit. De vraag is of optimisme in deze studie op een correcte manier is gemeten en of de resultaten die daar uit voortkwamen te vertrouwen zijn. Er kan hier geen antwoord op gegeven worden waardoor de resultaten en conclusies onzeker zijn.
In de voorgaande onderzoeken is de relatie besproken tussen optimisme, leefstijlfactoren,
vetgehalte en CVA’s. Daaruit is gebleken dat optimistische mensen bewuster bezig zijn met gezondheid, een gezonder vetgehalte hebben en een verlaagd risico hebben op het krijgen van CVA’s. Waar
optimisme positief gerelateerd lijkt te zijn aan fysieke gezondheid lijkt depressie een tegenovergesteld effect te hebben. Zo blijkt uit een meta-analyse van Rugulies (2002) dat depressie is geassocieerd met een verhoogd risico op CVA’s bij een gezonde populatie en dat deze associatie mogelijk verklaard kan worden door factoren zoals een ongezonde leefstijl en een verhoogd vetgehalte. De auteur van deze meta-analyse geeft echter aan dat er in veel studies niet correct is gecontroleerd voor deze factoren waardoor er nog geen duidelijkheid is over de verklaring van deze relaties.
De gebruikte data in het huidige onderzoek is afkomstig uit een epidemiologische DETECT studie (Wittchen et al., 2005) naar de prevalentie en risicofactoren voor de ontwikkeling en progressie van diabetes, hypertensie, hyperlipidemie en coronaire hartziektes bij patiënten in de eerstelijnszorg. In dit cross-sectionele onderzoek is er een diversiteit aan factoren gemeten op drie verschillende
meetmomenten, verzameld over een totale tijd van vijf jaar met het eerste meetmoment in 2003, het tweede meetmoment in 2004 en het derde meetmoment in 2007. De dataset die hieruit voortkwam zal gebruikt worden om meer duidelijkheid te verschaffen over de relaties tussen optimisme, pessimisme,
7 depressie en het het risico op CVA’s in een klinische subpopulatie. In het onderzoek van Pänkälaïnen et al. (2015) werd optimisme gezien als een bidimensioneel construct en onderverdeeld in optimisme en pessimisme. Met de scores op de LOT-R konden de auteurs de effecten van optimisme en pessimisme als aparte constructen onderzoeken. Pänkälaïnen et al. (2015) voeren bewijs aan dat deze benadering tot minstens even goede voorspellingen leidt dan wanneer optimisme als unidimensioneel construct wordt gemeten. Daarnaast geeft de oorspronkelijke auteur van de LOT aan dat het maken van een onderscheid tussen optimisme en pessimisme gerechtvaardigd is, “There is justification for examining the two halves of the scale separately” (Scheier & Carver, 1985, p.227). Hiernaast is er recentelijk ook bewijs gevonden dat de LOT-R eerder bidimensioneel is dan unidimensioneel en dat optimisme en pessimisme eerder twee onafhankelijke constructen zijn dan één enkel bidimensionele trek (Glaesmer et al., 2012). Met de dataset afkomstig van de DETECT studie is het ook mogelijk om deze separatie te bewerkstelligen en in het huidige onderzoek zal daarom de voorspellende waarde van de LOT-R en de subschalen optimisme en pessimisme voor het krijgen van een CVA onafhankelijk van elkaar bestudeerd worden. De DETECT studie maakt dit mogelijk door wel alle vragen van de LOT-R af te nemen waardoor de betrouwbaarheid en validiteit van deze test gewaarborgd blijft. Het is hiermee een aanvulling op de hierboven besproken onderzoeken, waar veel methodologische tekortkomingen ontdekt werden. Verder is het met de DETECT studie, vanwege de drie meetmomenten, mogelijk verschillen in het vetgehalte te meten om daarmee te onderzoeken of het een verklaring biedt voor de relatie tussen optimisme,pessimisme, depressie en het krijgen van een CVA. In de DETECT studie is daarnaast met een zelfrapportagevragenlijst de leefstijl van deelnemers in kaart gebracht. Informatie zoals rookstatus, alcoholconsumptie en lichaamsbeweging kan daardoor ook worden meegenomen in het huidige onderzoek. Aan de hand van de besproken onderzoeken wordt met de data uit de DETECT studie in het huidige onderzoek verwacht dat: 1A. De score op de LOT-R negatief gerelateerd is aan CVA’s. 1B. Pessimisme positief gerelateerd is aan CVA’s. 1C. Optimisme negatief gerelateerd is aan CVA’s. 1D. Leefstijlfactoren en veranderingen in het
8 vetgehalte deze relaties verklaren. 2A. Depressie positief is gerelateerd aan CVA’s. 2B. Leefstijlfactoren en veranderingen in het vetgehalte deze relatie verklaren.
Methode
Deelnemers
De steekproef van dit onderzoek bestaat uit 2.022 deelnemers (1.117 vrouwen, 905 mannen) met hyperlipidemie volgens de Nederlandse maatstaven. Al deze mensen hebben een cholesterolgehalte hoger dan 6.5 mmol/l en/of gebruiken cholesterolverlagende medicatie. Deze mensen zijn geworven uit een DETECT studie, die bestond uit een sample van 7.519 patiënten in de eerstelijns zorg. De
deelnemers kregen geen beloning voor hun deelname aan deze studie en de artsen die de assessment afnamen kregen een beloning van zes euro per geworven cliënt en nogmaals vijf euro per cliënt wanneer deze ook deelnam aan de follow-up meting.
Materiaal
Een pre-studie vragenlijst werd afgenomen bij de deelnemende artsen om achtergrondinformatie te verkrijgen over verschillende zaken zoals kwalificatie, specialisatie, aard van de praktijk en de attitude en percepties van de arts richting programma’s en richtlijnen voor diabetes, hypertensie en
cardiovasculaire risicomanagement.
Leefstijlfactoren. De leefstijlfactoren van de deelnemers werd gemeten door een zelf-rapportage vragenlijst over het roken van sigaretten, alcoholconsumptie en lichaamsbeweging. Om de rookstatus van deelnemers in kaart te brengen werd de volgende vraag gesteld: Rookt u dagelijks of heeft u vroeger dagelijks gerookt? Waarop de deelnemers met één van deze drie antwoorden konden reageren: 1. Nee ik
9 heb nog nooit gerookt. 2. Ja, ik rook dagelijks sigaretten. 3. Ja ik heb vroeger gerookt. Met het geven van antwoord 1 werd de minimumscore van 1 toegekend en met het geven van antwoord 2 werd de maximale score van 3 toegekend. Om het alcoholgebruik van de deelnemers in kaart te brengen werd de volgende vraag gesteld: Hoevaak drinkt u alcohol? Waarop de deelnemers met één van deze vijf antwoorden konden reageren: 1. Nee. 2. Dagelijks. 3. Af en toe. 4. Zelden. 5. Zeer zelden. Met het geven van antwoord 1 werd de minimumscore van 1 toegekend en met het geven van antwoord 2 werd de
maximumscore van 5 toegekend. Om de lichaamsbeweging van deelnemers in kaart te brengen werd de volgende vraag gesteld: In welke mate bent u lichamelijk actief in uw vrije tijd? Waarop de deelnemers met één van deze twee antwoorden konden reageren: 1. Gemiddeld minder dan twee uur per week. 2. Gemiddeld twee of meer dan twee uur per week. Met het geven van antwoord 1 werd de minimale score van 1 toegekend en met het geven van antwoord 2 werd de maximale score van 2 toegekend.
Verandering in vetgehalte. De veranderingen in het vetgehalte werd gemeten door het
vastgestelde vetgehalte op het meetmoment in 2007 af te trekken van het vetgehalte op het meetmoment in 2003.
R. Om de mate van optimisme en pessimisme te meten werd de in het Duits vertaalde LOT-R (Scheier, Carver & Bridges, 1994) afgenomen. De interne consistentie van deze vragenlijst bedraagt α = .69 voor optimisme, α = .68 voor pessimisme en α = .59 voor de gehele vragenlijst (Glaesmer et al., 2008). Deze vragenlijst bestaat uit een totaal van 10 vragen waarbij drie vragen optimisme dienen te meten en drie vragen pessimisme dienen te meten, de resterende vier vragen zijn opvullende vragen. Het eerste item van deze vragenlijst luidt als volgt: Ook in onzekere tijden verwacht ik normaal gesproken het beste. De deelnemers geven vervolgens aan op een vijfpuntsschaal (0: Vaak het geval – 4: Nooit het geval) in hoeverre de stelling op hen van toepassing is met een maximum totaalscore van 24 en een minimumscore van 0 waarbij een hogere score optimisme impliceert en een lagere score pessimisme
10 impliceert. Om optimisme en pessimisme gescheiden van elkaar te onderzoeken werd de LOT-R in tweeën gedeeld waarbij een optimisme variabele met een maximumscore van 12 en een pessimisme variabele met een maximumscore van 12 werden gecreëerd.
Depressie. Om de mate van depressie te meten werd de Depression Screening questionnaire (DSQ) afgenomen (Wittchen & Perkonigg, 1997). De interne consistentie van deze vragenlijst bedraagt α = .83 (Wittchen & Höfler, 2002) en bestaat uit een totaal van 10 vragen die de inhoud van negen DSM-IV en tien ICD-10 criteria voor depressie reflecteren. Het eerste item van deze vragenlijst luidt als volgt: Heeft u zich in de laatste twee weken de meeste tijd van een dag treurig, teneergeslagen of depressief gevoelt? De deelnemers konden vervolgens kiezen uit de volgende drie antwoorden 1. De meeste dagen. 2. Sommige dagen. 3.Nooit. waarbij antwoord 1 een score van 2 oplevert en antwoord 3 een score van 0 oplevert. De maximumscore van deze vragenlijst is 20 en de minimumscore 0, waarbij een hogere score een hogere mate van depressie weergeeft.
CVA’s. Of er sprake is geweest van een CVA tussen het eerste meetmoment en de follow-up is gemeten door zelfrapportage waar deelnemers konden aangeven of zij CVA’s hadden meegemaakt. Met deze informatie werd een variabele gemaakt met als uitkomst mogelijkheden de score 1 (Wel CVA) en de score 0 (Geen CVA).
Procedure
De deelnemers van dit onderzoek werden geïnformeerd aan de hand van posters en pamfletten die lagen bij de deelnemende huisartspraktijken en alle patiënten waren vrij om van deelname af te zien. De deelnemers vulden hierna een informed consent in. Tijdens de eerste fase van het onderzoek vulden de deelnemers tijdens hun bezoek aan de huisarts een gestandaardiseerde vragenlijst in waarin ook de LOT-R, DSQ en leefstijlfactoren vragen waren verwerkt. Vervolgens ondergingen de deelnemers een klinische
11 examinatie door de huisarts die bestond uit 28 vragen om de aanwezigheid en intensiteit van coronaire risicofactoren vast te stellen, de aanwezigheid van comorbide condities vast te stellen, informatie over de behandeling hiervan te achterhalen en de familiegeschiedenis in kaart te brengen. Vervolgens werd er informatie over de bloeddruk, laboratorische parameters, vetgehaltes, diabetes en hypertensie verzameld. Daarbij hoorde ook een gestandaardiseerde assessment van de hartslag, gewicht en lengte (BMI), omtrek van heup en middel en de systolische en diastolische bloeddruk. De bloedsamples van de deelnemers werden vervolgens verzameld en vervoerd naar een centraal laboratorium om daar geanalyseerd te worden. De follow-up meting die twaalf maanden later plaats vond was identiek aan de initiële assessment alleen werden er meerdere uitkomst variabelen toegevoegd.
Databehandeling
In eerste instantie worden in het huidige onderzoek correlatieanalyses uitgevoerd om associaties tussen variabelen weer te geven. Vervolgens zal met logistische regressieanalyses bestudeerd worden welke variabelen voorspellend zijn voor het krijgen van een CVA. Voor het uitvoeren van deze analyses werd eerst gecheckt voor multicollineariteit en outliers. Om te checken voor multicollineariteit werden de Variance Inflation Factors (VIF) waardes bestudeerd. Voor alle voorspellende variabelen van de afhankelijke variabele, het krijgen van een CVA, lagen de VIF waardes rondom het getal 1. Hiermee kan worden geconcludeerd dat er geen sprake is van collineariteit tussen de voorspellende variabelen. Naast multicollineariteit werd bij de voorspellers ook gecontrolleerd op outliers. Met boxplots werd gecheckt of de datapunten van outliers ware afwijkingen waren of afwijkingen ontstaan door errors. Er werd geconcludeerd dat er geen outliers waren die buiten het mogelijke scorebereik vielen. Wegens de hoeveelheid data werden de outliers niet verwijderd omdat er van uit werd gegaan dat zij niet tot vertekeningen in de resultaten zullen leiden en gezien werden als ware afwijkingen in de sample.
12 Resultaten
Dit onderzoek bestond uit 2.022 deelnemers met een gemiddelde leeftijd van 63.56 jaar (range 23 tot 95). Het sample van dit onderzoek bestond voor 45% (n = 905) uit mannen en voor 55% (n = 1.117) uit vrouwen. De gemiddelde optimisme en depressie scores voor mannen en vrouwen zijn te vinden in Tabel 1. Mannen en vrouwen lijken niet verschillend te scoren op de LOT-R en de pessimisme en optimisme subschalen. Wel lijken vrouwen hoger te scoren op depressie in vergelijking met mannen. In Tabel 2 worden correlatiecoëfficiënten weergegeven tussen bepaalde karakteristieken van deelnemers en optimisme. Optimistische deelnemers neigen naar het hebben van een lagere BMI, een grotere
alcoholconsumptie, meer lichaamsbeweging en daarnaast lijken oudere mensen optimistischer en lijken optimisten minder te roken en minder depressief te zijn. Er werd geen associatie gevonden tussen optimisme, geslacht en veranderingen in vetgehalte.
Tabel 1
Gemiddelde Optimisme en Depressie Scores en Standaarddeviaties (tussen Haakjes) voor Mannen en Vrouwen op het Eerste Meetmoment (t=0)
Geslacht Optimisme Pessimisme
(subschaal) Optimisme Depressie (subschaal) Man Vrouw 15,1 (,13) 15,3 (,13) 5,4 (,09) 5,2 (,09) 8,4 (,10) 3.7 (,11) 8,5 (,09) 4.2 (,11)
13 Tabel 2
Correlatiecoëfficiënten voor Associaties Tussen Optimisme en Karakteristieken van Deelnemers.
Karakteristiek Associatie Optimisme
p r Leeftijd Geslacht BMI Rookstatus* Alcoholconsumptie^ Lichaamaamsbeweging” Verandering in vetgehalteꜞ Depressie .07 -.02 -.13 -.05 .06 .08 -.01 -.38 < .01 .31 < .01 .04 < .01 < .01 .83 <.01
*Rookstatus: Nee = 1, Vroeger gerookt = 2, Ja = 3.
^Alcoholconsumptie: Nee = 1, Zeer zelden = 2, Zelden = 3, Regelmatig = 4 en Dagelijks = 5. “Lichaamsbeweging: Minder dan 2u/W = 1, Meer dan 2u/w = 2.
ꜞVerandering in vetgehalte: Cholesterolgehalte t2 – t0.
In Tabel 3 hieronder zijn de resultaten te zien van de logistische regressie analyses waarmee de hypotheses getest worden of de LOT-R totaalscore, de LOT-R optimisme score, de LOT-R pessimisme score voorspellend zijn voor het krijgen van CVA’s. In de tabel is te zien dat het model met de
voorspellers BMI, leeftijd en geslacht significant meer variantie verklaard dan het model zonder voorspellers, χ 2 (3) = 46.49, p < .001. Daarnaast verklaard het model met de LOT-R score significant meer variantie dan het minimaal gecorrigeerde model met BMI, leeftijd en geslacht, χ 2 (4) = 3.91, p =
14 .048. Voor mannen is het 3.25 keer zo waarschijnlijk om wel dan geen CVA te krijgen in vergelijking tot vrouwen, b = 1.18 met Exp(B) = 3.25, 95% BI [2.13, 4.96]. Verder neemt de kans op het krijgen van een CVA versus het niet krijgen van een CVA met een factor van 1.04 toe als de leeftijd met 1 jaar toeneemt, b = .04 met Exp(B) = 1.04, 95% BI [1.02, 1.06]. Stel dat de kans op het krijgen van een CVA versus het niet krijgen van een CVA bij een deelnemer .20 is, dan zou die kans ,met een factor van 1.04, vijf jaar later .24 zijn. De kans op het krijgen van een CVA versus het niet krijgen van een CVA neemt met een factor van 1.05 af als de score op de LOT-R met 1 toeneemt, b = -.05 met Exp(B) = .95, 95% BI [.90, 1]. De LOT-R score is een voorspeller van het krijgen van een CVA. Dit is in lijn met de hypothese.
Verder verklaard het model met de LOT-opt score niet significant meer variantie dan het minimaal gecorrigeerde model met BMI, leeftijd en geslacht, χ 2 (4) = 1.70, p = .19. LOT-opt is geen betrouwbare voorspeller voor het wel of niet krijgen van een CVA omdat het betrouwbaarheidsinterval de waarde van 1 overschrijdt, b = -04 met Exp(B) = .96, 95% BI [.90, 1.02]. Dit houdt in dat er geen betrouwbare associatie is. Hetzelfde doet zich voor bij LOT-pes, b = .05 met Exp(B) = 1.05, 95% BI [.98, 1.13] waardoor ook deze subschaal geen betrouwbare voorspeller is voor het wel of niet krijgen van een CVA. Deze
15 Tabel 3.
Coëfficienten van het Model dat Onderzoekt of de LOT-R, Optimisme en Pessimisme Voorspellend zijn Voor het Krijgen van een CVA na Corrigeren voor Geslacht, Leeftijd en BMI
B SE B p Chi-kwadraat 95% BI voor Odds Ratio
Stap 1 46.49* Odds (BI)
Constant Geslacht Leeftijd BMI Stap 2 Constant Geslacht Leeftijd BMI LOT-R Stap 21 LOT-opt Stap 22 LOT-pes -6.87 1.18 .04 .04 -5.95 1.18 .04 .03 -.05 -.04 .05 1 <.001 .22 <.001 .01 <.001 .02 .11 1.1 <.001 .22 <.001 .01 <.001 .02 .19 .03 .048 .03 .19 .04 .21 3.91* 3.26 [2.14, 4.98] 1.04 [1.02, 1.06] 1.03 [.99, 1.08] 3.26 [2.13, 4.96] 1.04 [1.02, 1.06] 1.02 [.99, 1.08] .95 [.90, 1] .96 [.90, 1.02] 1.05 [.98, 1.13] χ 2 Stap 1 = 46.49, p < .001
χ 2 Stap 2 = 3.91, p = .048 χ 2 Stap 21 = 1.70, p = .19 χ 2 Stap 22 = 1.61, p = .21 χ 2 Model = 50.40, p < .001
16 In Tabel 4 hieronder zijn de resultaten te zien van de logistische regressieanalyse die onderzoekt of de eerdere gevonden associatie tussen de LOT-R totaalscore en het wel of niet krijgen van een CVA verklaart kan worden door rookstatus, alcoholconsumptie en lichaamsbeweging. In de tabel is te zien dat het model met de voorspellers BMI, leeftijd, geslacht en de LOT-R significant meer variantie verklaart dan het model zonder voorspellers, χ 2 (4) = 50.40, p < .001. Na toevoeging van rookstatus, alcoholconsumptie en lichaamsbeweging als covariaten verklaart het model iets meer variantie, dit is echter niet significant, χ 2 (3) = 2.01, p = .57. Het toevoegen van deze covariaten leidt niet tot een betere voorspelling voor het wel of niet krijgen van een CVA. Dit is niet in lijn met de hypothese. Verder is te zien dat de associatie tussen de LOT-R totaalscore en het krijgen van een CVA niet meer significant is na toevoeging van de covariaten rookstatus, alcoholconsumptie en lichaamsbeweging, b = -.05, Exp(B) = .95, 95% BI [.90, 1.003] met p = .062. Opvallend is dat rookstatus, alcoholconsumptie en lichaamsbeweging als onafhankelijke covariaten geen betrouwbare voorspellers zijn van het krijgen van een CVA omdat de betrouwbaarheidsintervallen van deze covariaten allemaal het getal 1 overschrijden. Toch lijkt het kleine beetje variantie wat zij wel voorspellen er voor te zorgen dat de voorspellende waarde van de LOT-R minder wordt. Het
betrouwbaarheidsinterval van de LOT-R overschrijdt na toevoeging van de covariaten namelijk het getal 1 en is hierdoor geen betrouwbare voorspeller meer. Deze bevindingen zijn niet in lijn met de hypotheses.
In Tabel 2 is al te zien dat de veranderingen in het vetgehalte tussen t0 en t2 niet was
geassocieerd met de LOT-R totaalscore. Uit een logistische regressieanalyse is gebleken dat het toevoegen van deze variabele aan het model niet resulteerde in een hogere verklaarde variantie en daarnaast veranderde de Exp(B) voor de relatie tussen LOT-R en het krijgen van een CVA niet, dit is niet in lijn met de hypothese.
17 Tabel 4.
Coëfficienten van het Model dat Onderzoekt of de Associatie tussen de Lot-R totaalscore en het Krijgen van een CVA Verklaart kan worden door Rookstatus, Alcoholconsumptie en Lichaamsbeweging.
B SE B p Chi-kwadraat 95% BI voor Odds Ratio Odds (BI) Stap 1 Constant Geslacht Leeftijd BMI Lot-R Stap 2 Constant Geslacht Leeftijd BMI LOT-R Rookstatus Alcoholconsumptie Lichaamsbeweging -5.95 1.18 .04 .03 -.05 -5.80 1.14 .04 .03 -.05 .09 -.02 -.08 1.1 <.001 .22 <.001 .01 <.001 .02 .19 .03 .048 1.29 <.001 .23 <.001 .01 <.001 .02 .24 .03 .062 .08 .62 .04 .63 .09 .42 50.40* 2 3.25 [2.13,4.96] 1.04 [1.02, 1.06] 1.03 [.99, 1.08] .95 [.90, 1] 3.13 [2.01, 4.90] 1.04 [1.02, 1.06] 1.03 [.98, 1.07] .95 [.90, 1.003] 1.10 [.94, 1.28] .98 [.91, 1.06] .93 [.78, 1.11] χ 2 Stap 1 = 50.40, p < .001 χ 2 Stap 2 = 2.01, p = .57
18 χ 2 Model = 52.41, p < .001
In Tabel 5 zijn de correlatiecoëfficiënten weergegeven van associaties tussen bepaalde
karakteristieken van deelnemers en depressie. In de tabel is te zien dat optimisme en depressie inderdaad met elkaar samenhangen. Verder is op te merken dat depressieve deelnemers er naar neigen een hogere BMI te hebben, minder alcohol te drinken en minder lichaamsbeweging te hebben. Tussen depressie met leeftijd, rookstatus en verandering in vetgehalte werden geen significante correlaties gevonden.
Tabel 5.
Correlatiecoëfficiënten voor Associaties Tussen Depressie en Karakteristieken van Deelnemers
Karakteristiek Associatie Depressie
p r Leeftijd Geslacht BMI Rookstatus* Alcoholconsumptie^ Lichaamaamsbeweging” Verandering in vetgehalteꜞ Optimisme -.02 -.069 .064 .038 -.13 -.07 -.01 -.38 .46 <.01 < .01 .098 < .01 < .01 .59 <.01
*Rookstatus: Nee = 1, Vroeger gerookt = 2, Ja = 3.
^Alcoholconsumptie: Nee = 1, Zeer zelden = 2, Zelden = 3, Regelmatig = 4 en Dagelijks = 5. “Lichaamsbeweging: Minder dan 2u/W = 1, Meer dan 2u/w = 2.
19 In Tabel 6 hieronder zijn de resultaten van de logistische regressieanalyse weergegeven die de relatie tussen depressie en het krijgen van een CVA onderzoekt. Daarbij is eerst minimaal gecorrigeerd voor leeftijd, BMI en geslacht. Vervolgens zijn de covariaten rookstatus, alcoholconsumptie,
lichaamsbeweging en verandering in vetgehalte toegevoegd. In de tabel is te zien dat depressie een significante voorspeller is voor het wel of niet krijgen van een CVA, b = .14 met Exp(B) = 1.15, 95% BI [1.07, 1.25]. Dit is in lijn met de hypothese. Na toevoeging van de voorspellers rookstatus,
alcoholconsumptie en lichaamsbeweging is er meer variantie verklaart in vergelijking met het model met depressie, deze toename is echter niet significant χ 2(7) = .79, p = .85. Gezamenlijk vormen zij geen verklaring voor de relatie tussen depressie en het krijgen van een CVA. Dit is niet in lijn met de hypothese. Als onafhankelijk naar de covariaten wordt gekeken dan is te zien dat zowel rookstatus als alcoholconsumptie en lichaamsbeweging geen voorspellers zijn voor het krijgen van een CVA. Verder is op te merken dat het voor mannen in vergelijking tot vrouwen 3.37 keer zo waarschijnlijk is om wel dan geen CVA te krijgen als wordt geadjusteerd voor depressie, b = 1.21 met Exp(B) = 3.37, 95% BI [1.93, 5.87]. BMI is in dit model geen betrouwbare voorspeller omdat het betrouwbaarheidsinterval de waarde van 1 overschrijdt. De kans op het wel krijgen versus het niet krijgen van een CVA neemt met 1.06 toe als de leeftijd met 1 toeneemt, b = .06 met Exp(B) = 1.06, 95% BI [1.03, 1.10].
In Tabel 5 is al te zien dat veranderingen in vetgehalte tussen t0 en t1 niet waren geassocieerd met depressie. Uit een logistische regressieanalyse is gebleken dat het toevoegen van deze variabele aan het model niet resulteerde in meer verklaarde variantie, daarnaast veranderde de Exp(B) voor de relatie tussen depressie en het krijgen van een CVA niet, dit is niet in lijn met de hypothese.
20 Tabel 6
Coëfficienten van het Model dat de Associatie onderzoekt tussen Depressie en het Krijgen van een CVA en of deze Verklaart kan worden door Rookstatus, Alcoholconsumptie en Lichaamsbeweging.
B SE B p Chi-square 95% BI voor Odds Ratio Odds (BI) Stap 1 Constant Geslacht Leeftijd BMI Depressie Stap 2 Constant Geslacht Leeftijd BMI Depressie Rookstatus Alcoholconsumptie Lichaamsbeweging -8.93 1.21 .06 .04 .14 -9.47 1.14 .06 .04 .15 .01 .03 .03 1.53 <.001 .28 <.001 .02 <.001 .03 .16 .04 <.001 1.80 <.001 .31 <.001 .02 <.001 .03 .14 .04 <.001 .09 .96 .04 .43 .10 .75 42.19* .79 3.37 [1.93, 5.87] 1.06 [1.03, 1.10] 1.04 [.98, 1.10] 1.15 [1.07, 1.25] 3.14 [1.70, 5.80] 1.07 [1.03, 1.10] 1.05 [.99, 1.11] 1.16 [1.07, 1.26] 1.01 [.84, 1.20] 1.03 [.95, 1.13] 1.03 [.84, 1.27]
21 χ 2 Stap 1 = 42.19, p < .001 χ 2 Stap 2 = .79, p = .85 χ 2 Model = 42.97, p < .001 Discussie
In deze studie werd de relatie tussen optimisme, pessimisme, depressie en het krijgen van een CVA onderzocht. Er werd gehypothetiseerd dat optimisme een beschermende factor is voor het krijgen van een CVA en dat pessimisme en depressie risicofactoren zijn voor het krijgen van een CVA.
Daarnaast werd onderzocht of deze relaties verklaard kunnen worden door leefstijlfactoren en
veranderingen in het vetgehalte. Uit de resultaten is gebleken dat optimisme inderdaad als beschermende factor kan worden gezien voor het krijgen van een CVA. Het werkingsmechanisme van optimisme kon echter niet verklaard worden door leefstijlfactoren of veranderingen in het vetgehalte. Ook bleek dat depressie een risicofactor is voor het krijgen van een CVA maar ook dit kon niet verklaard worden door leefstijlfactoren of veranderingen in het vetgehalte.
Dat optimisme een beschermende factor is voor het krijgen van een CVA sluit aan bij de eerder al besproken onderzoeken van Hansen et al. (2010) en Boehm et al. (2011). Een verschil tussen deze
onderzoeken en het huidige onderzoek is echter dat in het huidige onderzoek het effect van optimisme op het krijgen van een CVA klein was en grensde aan significantie. Hoewel er in dit onderzoek dus steun is gevonden voor deze hypothese moeten de resultaten met voorzichtigheid geïnterpreteerd worden. Met dit resultaat is het dus niet mogelijk om stellig te beweren dat optimisme zeker een beschermende factor is voor het krijgen van een CVA. Waar in de onderzoeken van Hansen et al. (2010) en Boehm et al. (2011) het meten van optimisme geschiedde door afname van een verkorte versie van de LOT-R en een sterk
22 effect werd gevonden, werd in het huidige onderzoek de volledige LOT-R afgenomen bij de deelnemers en een klein effect gevonden. Er werd hierdoor een genuanceerdere mate van optimisme vastgesteld en dit zou de oorzaak kunnen zijn voor de verschillen in gevonden effecten. Het huidige onderzoek schijnt hiermee licht op de conclusies die zijn getrokken uit eerder onderzoek en trekt de betrouwbaarheid daarvan in twijfel. Het is aan te raden om in vervolgonderzoek naar de relatie tussen optimisme en het krijgen van een CVA de volledige LOT-R af te nemen omdat daarmee voorkomen kan worden dat er verkeerde conclusies worden getrokken aan de hand van metingen van optimisme waarvan men niet weet of ze betrouwbaar zijn.
In dit onderzoek kon geen steun worden gevonden voor de hypothese dat leefstijlfactoren de relatie tussen optimisme, depressie en het krijgen van een CVA kunnen verklaren. Giltay et al. (2007) vonden dat optimisme gerelateerd was aan leefstijlfactoren en theoretiseerden vervolgens dat dit mogelijk de relatie tussen het krijgen van een CVA en optimisme verklaarde. Uit de meta-analyse van Rugulies (2002) bleek dat depressie een risicofactor was voor het krijgen van een een CVA en dat leefstijlfactoren daarvoor een verklaring kunnen zijn. In veel van de studies opgenomen in deze meta-analyse werd niet correct gecorrigeerd voor leefstijlfactoren waardoor de rol daarvan onduidelijk bleef. De resultaten uit het huidige onderzoek vormen geen corroboratie voor de theorieën dat optimisme beschermd en depressie het risico vergroot voor het krijgen van CVA’s doordat een bepaalde leefstijl wordt gehanteerd. Een alternatieve verklaring voor de gevonden relaties zou kunnen worden gezocht in de gehanteerde copingstijlen van deelnemers die afhangen van optimisme en depressie. Aspinwall en Taylor (1990, aangehaald in Scheier & Carver, 1992) vonden namelijk dat copingstijl verklarend is voor de relatie tussen optimisme en fysieke gezondheid. Ook blijkt uit eerder onderzoek dat depressieve mensen maladaptieve copingstijlen hanteren in tijden van stress en dat dit gerelateerd is aan de fysieke gezondheid (Olff, 1999). In het huidige onderzoek zijn de copingstijlen van deelnemers niet gemeten
23 waardoor er geen rekening mee is gehouden met deze mogelijke verklarende factor voor de relatie tussen optimisme, depressie en CVA’s. Voor vervolgonderzoek is interessant om een assessment te doen van de copingstijlen die de deelnemers hanteren. Verder is het dan nog mogelijk om te onderzoeken of er ook een associatie is tussen copingstijlen en leefstijlfactoren om dat vervolgens te linken aan het krijgen van een CVA. Dit is bijvoorbeeld al eerder gedaan bij patiënten met hypertensie (Ariff, Suthahar & Ramli, 2011). Een andere suggestie voor vervolgonderzoek om meer betekenis te kunnen geven aan leefstijlfactoren kan gerealiseerd worden door het beter uit te vragen. In het huidige onderzoek werd voor de assessment van alcoholgebruik, rookstatus en lichaamsbeweging per onderwerp maar één
meerkeuzevraag gesteld. Mogelijk zijn de leefstijlfactoren van de deelnemers in het onderzoek hierdoor niet goed in kaart gebracht en had het daarom geen toegevoegde waarde in de analyses. Zo bestaat er tegenwoordig de Duitse DEGS (Scheidt-nave et al., 2012), een gestandaardiseerde leefstijl vragenlijst die gebruikt kan worden om de leefstijl van volwassenen over langere tijd in kaart te brengen. Een
werkwijze met dergelijke gestandaardiseerde vragenlijsten geniet de voorkeur.
Verder kon ook de verandering in het vetgehalte in dit onderzoek voor zowel optimisme als depressie geen verklaring bieden voor de associatie met het krijgen van een CVA. Dit is niet in lijn met wat bekend is uit de literatuur over de relatie tussen vetgehalte en CVA’s (Steinberg, 2005). Met de resultaten uit het huidige onderzoek kan geconcludeerd worden dat veranderingen in het vetgehalte over een tijd van vijf jaar niet geassocieerd is met het krijgen van CVA’s. Het tot stand komen van deze variabele had twee meetmomenten nodig zodat het vetgehalte op het ene moment afgetrokken kon worden van het andere moment. Er is in dit onderzoek echter geen rekening gehouden met mortaliteit tussen deze meetmomenten waardoor de analyses zich alleen hebben gericht op de mensen die nog leefden tijdens het derde meetmoment. Het is mogelijk dat de mensen die gedurende de tijd tussen de meetmomenten zijn overleden veranderingen hadden doorgemaakt in het vetgehalte en zijn overleden
24 aan een CVA (Wilson et al., 1998). Er is hiermee in dit onderzoek geen rekening gehouden waardoor er mogelijk belangrijke data verloren is gegaan waarmee wel een associatie had kunnen worden
aangetoond. Het is in vervolgonderzoek daarom aan te raden om ook rekening te houden met mortaliteit in het onderzoekssample.
Al met al bevestigd dit onderzoek dat mentale gezondheid van patiënten met hyperlipidemie een belangrijke rol kan spelen bij de fysieke gezondheid. Zowel optimistische mensen en minder depressieve mensen lijken baat te hebben bij hun gemoedstoestand. Mensen met een te hoog vetgehalte zijn al een risicogroep op zichzelf voor het krijgen van een CVA. Aan de hand van dit onderzoek is het aan te raden om de depressieve mensen in deze subpopulatie in ieder geval te behandelen voor hun klachten en om bij de minder optimistische mensen een oogje in het zeil te houden.
25
Literatuurlijst
Ariff, F., Suthahar, A., & Ramli, M. (2011). Coping styles and lifestyle factors among hypertensive and non-hypertensive subjects. Singapore medical journal, 52(1), 29-34.
Boehm, J. K., Peterson, C., Kivimaki, M., & Kubzansky, L. (2011). A prospective study of positive psychological well-being and coronary heart disease. Health Psychology, 30(3), 259.
Boehm, J. K., Williams, D. R., Rimm, E. B., Ryff, C., & Kubzansky, L. D. (2013). Relation between optimism and lipids in midlife. The American journal of cardiology, 111(10), 1425-1431.
Giltay, E. J., Geleijnse, J. M., Zitman, F. G., Buijsse, B., & Kromhout, D. (2007). Lifestyle and dietary correlates of dispositional optimism in men: The Zutphen Elderly Study. Journal of
psychosomatic research, 63(5), 483-490.
Glaesmer, H., Rief, W., Martin, A., Mewes, R., Brähler, E., Zenger, M., & Hinz, A. (2012). Psychometric properties and population‐based norms of the Life Orientation Test Revised (LOT‐R). British journal of health psychology, 17(2), 432-445.
Goodwin, R. D., & Friedman, H. S. (2006). Health status and the five-factor personality traits in a nationally representative sample. Journal of health psychology, 11(5), 643-654.
Hansen, J. D., Shimbo, D., Shaffer, J. A., Hong, S., Borda, T., Ventura, A., ... & Davidson, K. W. (2010). Finding the glass half full? Optimism is protective of 10-year incident CHD in a population-based study: the Canadian Nova Scotia Health Survey. International journal of cardiology, 145(3), 603.
26 Howell, R. T., Kern, M. L., & Lyubomirsky, S. (2007). Health benefits: Meta-analytically
determining the impact of well-being on objective health outcomes. Health Psychology Review, 1(1), 83-136.
Kubzansky, L. D., Sparrow, D., Vokonas, P., & Kawachi, I. (2001). Is the glass half empty or half full? A prospective study of optimism and coronary heart disease in the normative aging
study. Psychosomatic medicine, 63(6), 910-916.
Lyubomirsky, S., King, L., & Diener, E. (2005). The benefits of frequent positive affect: Does happiness lead to success?.
Olff, M. (1999). Stress, depression and immunity: the role of defense and coping styles. Psychiatry research, 85(1), 7-15.
Pänkäläinen, M. T., Kerola, T. V., & Hintikka, J. J. (2015). Pessimism and the risk for coronary heart disease among middle-aged and older Finnish men and women: a ten-year follow-up
study. BMC cardiovascular disorders, 15(1), 113.
Pressman, S. D., & Cohen, S. (2005). Does positive affect influence health? Psychological bulletin, 131(6), 925.
Rugulies, R. (2002). Depression as a predictor for coronary heart disease: a review and meta-analysis American journal of preventive medicine, 23(1), 51-61.
Scheidt-Nave, C., Kamtsiuris, P., Gößwald, A., Hölling, H., Lange, M., Busch, M. A., ... & Hapke, U. (2012). German health interview and examination survey for adults (DEGS)-design, objectives and implementation of the first data collection wave. BMC Public health, 12(1), 730.
27 Scheier, M. F., & Carver, C. S. (1985). Optimism, coping, and health: assessment and implications of
generalized outcome expectancies. Health psychology, 4(3), 219.
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 Orientation Test. Journal of personality and social psychology, 67(6), 1063.
Steinberg, D. (2005). Thematic review series: the pathogenesis of atherosclerosis. An interpretive history of the cholesterol controversy: part II: the early evidence linking hypercholesterolemia to coronary disease in humans. Journal of lipid research, 46(2),179-190.
Steptoe, A., Dockray, S., & Wardle, J. (2009). Positive affect and psychobiological processes relevant to health. Journal of personality, 77(6), 1747-1776.
Veenhoven, R. (2008). Healthy happiness: Effects of happiness on physical health and the consequences for preventive health care. Journal of happiness studies, 9(3), 449-469.
Wilson, P. W., D’Agostino, R. B., Levy, D., Belanger, A. M., Silbershatz, H., & Kannel, W. B. (1998). Prediction of coronary heart disease using risk factor categories. Circulation, 97(18), 1837-1847.
Wittchen, H. U., Glaesmer, H., März, W., Stalla, G., Lehnert, H., Zeiher, A. M.,...Ruf, G. (2005).
Cardiovascular risk factors in primary care: methods and baseline prevalence rates–the DETECT program. Current medical research and opinion, 21(4), 619-629.
Wittchen H.U., Perkonigg A., (1997). DIA-X screening Verfahren. Fragebogen DIA-DSQ: Screening für depression.
