COLOCADO NO SISTEMA

AO-5572_REVISÃO DA VERSÃO ORIGINAL EM INGLÊS – SUZANA GONTIJO

PREPRINT FRAN

Association between health literacy and glycemic control in elderly patients

with type 2 diabetes and modifying effect of social support

Associação entre letramento em saúde e controle glicêmico em idosos com diabetes

tipo 2 e efeito modificador do suporte social

Short title: Association between health literacy and glycemic control in elderly

patients with type 2 diabetes and modifying effect of social support

Jonas Gordilho Souza1, José Marcelo Farfel2, Omar Jaluul1, Márcia Silva Queiroz1,

Márcia Nery1

1 Hospital das Clínicas, Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo, São

Paulo, SP, Brazil.

2 Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brazil.

DOI: 10.31744/einstein_journal/****AO5572

How to cite this article:

Souza JG, Farfel JM, Jaluul O, Queiroz MS, Nery M. Association between health

literacy and glycemic control in elderly patients with type 2 diabetes and modifying

effect of social support. einstein (São Paulo).XXX;XX(X):eAO5572.

http://dx.doi.org/10.31744/einstein_journal/XXXXAO5572

Corresponding author:

Jonas Gordilho de Souza

Department of Internal Medicine and Diagnostic Support

Faculdade de Medicina da Bahia - Universidade Federal da Bahia

Praça XV de Novembro, Largo do Terreiro de Jesus

Zip code: 40026-010 - Salvador, BA, Brazil

Phone: (55 71) 3283-5577

E-mail: jonas.gordilho@gmail.com

Received on:

Feb 26, 2020

Accepted on:

*** **, ****

Conflict of interest: none.

ABSTRACT

Objectives: To investigate the association between inadequate functional health

literacy (Short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults score)

and glycemic control in elderly patients with type 2 diabetes, and to examine this

association in low social support settings (medical outcomes study score). Methods:

Cross-sectional study conducted at the diabetes referral center of a university

hospital. Participants were recruited among type 2 diabetes patients aged 60 years

or older, between May 2013 and November 2014. The primary outcome was the

most recent glycated hemoglobin value measured within the last six months.

Results: A total of 398 elderly patients with type 2 diabetes were evaluated. Of

these, 232 were not eligible to participate. The final sample comprised 166

participants. Hierarchical multiple linear regression was performed. The following

variables were entered in three blocks: sociodemographic characteristics, clinical

variables and health literacy scores. Regression analysis of the interaction between

health literacy and social support as a determinant of glycemic control was also

performed. Mean age of subjects was 68.0 years (SD=5.9). Mean glycated

hemoglobin value was 8.5% (SD=1.4). Short assessment of health literacy for

Portuguese speaking adults score was independently associated with glycated

hemoglobin (B=-0.059, p=0.043). The interaction between social support and health

literacy score (p=0.003) was a determinant of glycemic control. Conclusions: Health

literacy is associated with glycemic control. Social support may modify the relation

between health literacy and glycemic control.

Keywords: Health literacy; Diabetes mellitus, type 2 ; Blood glucose; Aged; Health of

the elderly

RESUMO

Objetivos: Verificar a associação entre letramento inadequado em saúde (escore no

Short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults) e controle

glicêmico em pacientes idosos com diabetes tipo 2, bem como avaliar essa

associação no contexto de baixo apoio social (escore no medical outcomes study).

Métodos: Estudo transversal conduzido no centro de referência de diabetes de um

hospital universitário. Os participantes foram recrutados entre pacientes com

diabetes tipo 2 com idade de 60 anos ou mais, entre maio de 2013 e novembro de

2014. O critério de avaliação primário foi o valor mais recente de hemoglobina

glicada obtido nos últimos seis meses. Resultados: Um total de 398 pacientes

idosos com diabetes tipo 2 foram avaliados. Destes, 232 não foram considerados

elegíveis para participar. A amostra final incluiu 166 participantes. Foi realizada

análise de regressão linear múltipla hierárquica com as seguintes variáveis inseridas

em três blocos: características sociodemográficas, variáveis clínicas e escore de

alfabetismo em saúde. Realizou-se também uma análise de regressão adicional da

interação entre letramento em saúde e apoio social como determinante do controle

glicêmico. A média de idade dos indivíduos foi 68,0 anos (DP=5,9). O valor médio de

hemoglobina glicada foi de 8,5% (DP=1,4). O escore no Short assessment of health

literacy for Portuguese speaking adults mostrou-se independentemente associado à

hemoglobina glicada (B=-0,059; p=0,043). A interação entre apoio social e escore de

letramento em saúde (p=0,003) foi determinante do controle glicêmico. Conclusões:

O letramento em saúde está associado ao controle glicêmico. O apoio social pode

modificar a relação entre o escore de letramento em saúde e o controle glicêmico.

Descritores: Letramento em saúde; Diabetes mellitus tipo 2; Glicemia; Idoso; Saúde

do idoso

INTRODUCTION

Health literacy has been defined as the degree to which individuals have the capacity

to obtain, process, and understand basic health information and services required to

make appropriate health decisions. The current concept includes communication and

critical skills, such as understanding of medication dosage, labels and exams, search

of health information, risk and benefit analysis, communication of needs and

discussion of preferences.(1)

Lower rates of health literacy have been observed in some population

groups, especially those comprising individuals with low socioeconomic status and

older adults. Health literacy may also have a significant impact on elderly individuals

with multimorbidities, who require complex therapies and are more likely to use

health services.(2)

Several health literacy assessment instruments have been developed in the

last decades, including the Short assessment of health literacy for Portuguese

speaking adults (SAHLPA). This test assesses functional health literacy and is

thought to be more appropriate for application in developing countries, since it

addresses more rudimentary health literacy-related skills and may thus be more

easily administered to individuals with low levels of education.(3,4)

Associations between inadequate health literacy and conditions, such as

poor ability to understand and follow medical instructions,(5) higher risk of hospital

admission(6) and higher mortality rates(7) have been demonstrated.

These findings make investigation of associations between health literacy

and chronic disease control an important field of research.(8) Type 2 diabetes (T2DM)

is thought to be a good model for study of such relations, since it is a complex

disease that requires self-care and proper understanding of pharmacological and

non-pharmacological treatments, particularly among individuals with longstanding

disease. Also, major barriers, such as polypharmacy and pharmacodynamic and

pharmacokinetic changes, can make glycemic control difficult in elderly individuals.(9)

Potential relations between health literacy and glycemic control have been

investigated by several researchers, with different results.(10) A recent meta-analysis

revealed associations between health literacy and glycemic control in subgroups with

T2DM and a higher proportion of subjects with low levels of education.(11) Low

socioeconomic status stands out in most relevant publications reporting this

association.(12-14)

One study reported associations between low health literacy and glycated

hemoglobin (HbA1C) levels ≥8% in elderly diabetic patients (OR=4.78; 95%CI: 1.38-

16.6). Still, glycemic control was not worse among illiterate participants, suggesting

difficulties faced by these individuals are more easily identified by family members

and health professionals, which may translate into better social support and

counteracting measures. However, that study(12) failed to demonstrate the impact of

social support. Osborn et al. investigated the effects of potential determining factors

of glycemic control in elderly individuals with high levels of education, and concluded

health literacy had only an indirect effect through social support. This finding

reinforces the hypothesis that social support may counteract the effects of

associations between health literacy and glycemic control.(15)

Few studies to date have investigated mechanisms through which social

support may mask or modify the effect of health illiteracy on diabetes control,

particularly among elderly patients living in developing countries where levels of

education are low. Given the high complexity of T2DM treatment and the greater

vulnerability of elderly individuals with lower levels of education to low health literacy,

this study set out to examine associations between functional health literacy and

glycemic control in elderly patients with T2DM and low levels of education living in a

developing country.

OBJECTIVE

To investigate associations between inadequate functional health literacy (Short

assessment of health literacy for Portuguese speaking adults score) and glycemic

control in elderly patients with type 2 diabetes, and to examine this association in low

social support settings (medical outcomes study score)

As a secondary objective, relations between social support, functional health literacy

and glycemic control in elderly patients with T2DM were evaluated.

METHODS

Design, settings and ethical considerations

An observational, cross-sectional study conducted in a public outpatient clinic. This

study was approved by the local institutional ethics committee (Comissão de Ética

para Análise de Projetos de Pesquisa CAPPesq), Hospital das Clínicas da

Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP), protocol

number 10639, CAAE:15560213.9.0000.0068. All patients signed an informed

consent form prior to enrollment.

Medical visits were carried out by resident physicians and supervised by

diabetes management specialists. Participants had equal access to antidiabetic

medications. Medication costs were covered by the local public health system.

Participants and data collection

Participants were recruited by convenience sampling among patients visiting

outpatient clinic of a large diabetes referral center belonging to a tertiary university

hospital (HCFMUSP), in the city of São Paulo, Brazil. Diabetic patients seen between

May 2013 and November 2014 were invited to participate at the time of medical visit.

One of the researchers (JGS) was in charge of recruitment and data

collection. Patients were approached in the waiting room prior to medical visits and

duly informed about the study. Once informed consent was obtained, participants

were interviewed in consultation rooms. Confidentiality was guaranteed.

Inclusion and exclusion criteria

Inclusion criteria were as follows: 60 years of age or older, fluency in the Portuguese

language, type 2 diabetes diagnosis according to American Diabetes Association

(ADA) criteria,(16) and recent Hba1C measurement (up to six months prior to

enrollment).

Patients were excluded if medical records/examinations revealed the

following:

- Less than three visits to the diabetes outpatient clinic;

- Glycated hemoglobin <6.5%, bearing in mind the u-shaped glycemic control

curve in elderly patients where extremes are associated with higher mortality.

(16) This criterion was established in order to maintain a linear relation between

HbA1C levels and negative outcomes;

- Vision, hearing or speech impairment severe enough to interfere with

questionnaire completion. Visual acuity was measured using the Snellen test;

(17) the cut-off value for vision impairment and exclusion from the study was set

at 0.5. Hearing ability was assessed by the whispered voice test;18) hearing

loss was defined as perception of words or numbers below 50%;

- Use of medications associated with poorly controlled blood glucose levels;

previous bariatric surgery or participation in clinical trials investigating diabetes

treatment; frailty syndrome, since a less stringent glycemic control target is

proposed for frail elderly relative to non-frail individuals.(16) Frailty syndrome

was defined according to criteria described in osteoporotic fracture studies, as

follows: unintentional weight loss greater than 5% in the last year; inability to

sit and rise from a chair five times without support; loss of energy defined by

the question: "Do you feel full of energy?". Individuals satisfying two out of

these three criteria were defined as frail;(19)

- Cognitive impairment defined as deficits in the mini mental state examination

(MMSE). MMSE scores were combined with level of education. The following

cut-off values were applied according to years of formal education: (20)

- illiteracy and MMSE score equal to or lower than 21;

- one to five years of education and MMSE score of 22 or lower;

- six to eleven years of education and MMSE score of 23 or lower;

- higher level of education (twelve years or more) and MMSE score of 24 or

lower;

- Prior diagnosis of confusional state, psychotic disorders, mania, alcoholism or

drug use; laboratory abnormalities that may interfere with HbA1C reading

method, such as thyroid dysfunction (thyroid stimulating hormone <0.1 or

>10 mU/l),(21) anemia (hemoglobin <11 mg/dL or <10 mg/dL, men and women

respectively),(22) chronic kidney disease with estimated glomerular filtration rate

below 30 ml/min/1.73 m2, determined using the Cockcroft-Gault formula(23) and

chronic parenchymal liver disease classified as Child-Pugh B or C.(24)

Data collection tools and variables

Demographics, physical and clinical evaluation

The first pieces of information extracted from medical records and/or interviews were

time since diagnosis of diabetes and prescribed drugs in use. Sociodemographic

data such as age, sex, marital status (married or not), years of education, race as

determined by the interviewer (white or non-white) and previous occupation (manual

labor or not) were also collected. Socioeconomic status was determined according to

Brazilian Criteria of Economic Classification (BCEC) and expressed as interval

scales.(25)

Glycated hemoglobin values obtained over the last six months were

extracted from medical records. In our service, HbA1C is measured using the high

performance liquid chromatography (HPLC) method certified by the National

Glycohemoglobin Standardization Program.

Anthropometric assessment was carried out using a digital scale (Lucastec,

Brazil). Body mass index (BMI) was calculated based on height and body weight

measurements.

Instruments used in this study are described in Table 1.

Table 1 Instruments used for evaluation and interpretation of variables

Instrument Portuguese

version

Range Interpretation

Medical outcomes study

(MOS)

Evaluates 5 social support

dimensions

Griep et al., (26) 0 to 95 Analyzed as intervals;

data sets divided into

terciles. No cut-off

value

Spoken knowledge in low

literacy patients with diabetes

(SKILLD)

Evaluates diabetes knowledge

Souza et al., (27) 0 to 10 Analyzed as intervals.

No cut-off value

Medication Regimen

Complexity Index (MRCI)

Evaluates pharmacological

treatment complexity

Melchiors et al., (28) Up to

0

Analyzed as intervals.

No cut-off value

Geriatric depression scale -

short version (GDS-15)

Evaluates symptoms of

depression

Almeida et al., (29) 0 to 15 Participants scoring

>5 were considered

depressed

Short assessment of health

literacy for Portuguese-

speaking adults - short version

(SAHLPA)

Evaluates health literacy

Apolinario et al., (4) 0 to 18 Analyzed as intervals.

Can be analyzed as a

dichotomous variable;

scores <14 define

poor health literacy

MOS: medical outcomes study tool; SKILLD: spoken knowledge in low literacy patients with diabetes; MRCI:

medication regimen complexity index; GDS-15: geriatric depression scale - short version; SAHLPA: short

assessment of health literacy for Portuguese speaking adults - short version.

Health literacy and diabetes knowledge

Health literacy assessment was based on SAHLPA scores. This tool analyzes

functional health literacy via reading of medical terms that must be correlated with

two other words. Upon reading the word "osteoporosis", for example, the interviewee

must choose between two alternatives ("bone" or "muscle").(3,4) Reasons for choosing

SAHLPA were proper validation for the Portuguese language and simplicity, which

makes it easier to apply to individuals with rudimentary literacy skills. The short

version of this test is intended for elderly individuals, given it as accurate as the long

version (50 items) but more user friendly in the context of comprehensive geriatric

assessment. In this study, SAHLPA scores were analyzed as intervals.

Diabetes knowledge was measured using SKILLD. This instrument consists

of 10 questions inquiring about understanding of the disease. Given it is an orally

administered test, reading ability is of little importance. Hence the suitability for

populations with low levels of education. SKILLD scores range from 0 to 100%; the

higher the score, the better the understanding of diabetes-related issues.(27)

Social support

The need for help with medications was investigated in medical records. Participants

were categorized as in need of help to organize, remember or manage their

medications or fully dependent. The MOS instrument was also used. This instrument

evaluates 5 dimensions of social support received by patients, with scores ranging

from 1 (never) to 5 (always).(26) Final scores range from 0 to 95, where 95

corresponds to the best possible social support. No cut-off points have been

described in literature. Therefore, scores were split into terciles for interaction

analysis.

Medication use and adherence

The Medication Regimen Complexity Index was calculated using the questionnaire

validated for Brazilian Portuguese. This tool comprises scores for drug presentation

form, dosage and additional administration directions (e.g., to dissolve or crush

tablets). The final score is given as an interval scale created from summed scores,

with no set threshold or maximum value.(28)

Adherence to diabetes treatment was assessed by direct verification of correct

medication use based on prescription and participant self-report. In the case of

individuals requiring assistance with medications, adherence was confirmed by

caregivers.

Depression

Depression was evaluated in this study due to potential associations between mood

disorders and poor glycemic control(30). A short version of the GDS comprising 15

items was used. Participants scoring higher than 5 were defined as depressed.(29)

Statistical analysis

Descriptive analysis was performed using measures of frequency or central tendency

(categorical and interval variables, respectively). Data were expressed as means and

standard deviations. Normality assessment was based on a histogram selected for

parametric tests.

The primary endpoint (HbA1C value) was analyzed as a continuous variable.

Associations with interval and categorical variables were determined using Pearson

correlation analysis and the Student’s t test, respectively.

Simple and forced-entry hierarchical multivariate linear regression models

were then created using HbA1C value as the dependent variable. In multiple

hierarchical regression models, covariates were entered in three sequential blocks

according to increments in R2 values. The sociodemographic variables (age, sex,

race, labor) were entered first. Clinical variables (MOS score, disease duration,

knowledge on diabetes, medication regimen complexity index, adherence to diabetes

treatment, symptoms of depression, and BMI) were then entered in the second

model. Finally, SAHLPA scores were entered. Missing data were accounted for in the

analysis.

Next, interaction analysis was conducted to assess potential impacts of

social support on the relation between health literacy and glycemic control. To

determine interaction effects in regression models, MOS scores were analyzed as a

continuous variable. To demonstrate relations between health literacy and HbA1C

values in each Social Group, MOS scores were also evaluated by terciles. SAHLPA

score, MOS score and the interaction variable were included in the final interaction

analysis model.

Study power estimation was based on the ability of the multivariate linear

regression model to predict HbA1C values. Assuming an effect size of 0.17,

calculated from the R2 value obtained in the model with 15 variables, and considering

a level of significance of 5% determined using a two-tailed test (alpha=0.05), a

sample size of 166 individuals was estimated to yield a power of 93%. Power and

data analysis were carried out using G Power 3.0.10 for Windows and SPSS version

20.0 for Windows, respectively.

RESULTS

A total of 398 elderly patients with T2DM were evaluated during the experimental

period. Of these, 232 were not eligible to participate. Exclusion was due to HbA1C

<6.5% in 20 cases. The final sample comprised 166 participants. Mean SAHLPA

score was 13.3 (5.0). Inadequate health literacy was detected in 46.4% of subjects.

SAHLPA scores did not differ significantly between individuals excluded due to

HbA1C <6.5% and remaining participants (12.1 and 13.3, respectively; p=0.279).

Excluded individuals used less insulin (30.0% versus 72.3%; p<0.001) and similar

proportions of oral hypoglycemic agents (95% versus 91%; p=0.543). With regards to

social support, the mean MOS score was 81.5 (17.9). Given MOS score was treated

as an interval variable, scores were divided into terciles for further analysis (0 to 84,

85 to 94 and 95; first, second and third tercile, respectively).

Clinical and sociodemographic characteristics are given in Table 2.

Table 2. Sociodemographic and clinical [N.T.] characteristics of diabetic patients

CharacteristicsTotal

n = 166

Age - years, mean (SD) 68.0 (5.9)

Female sex, n (%) 104.0 (62.7)

White race, n (%) 63.0 (38.0)

Manual labor, n (%) 86.0 (51.8)

(BCEC) - mean (SD) 20.6 (6.5)

Schooling - years, mean (SD) 6.5 (5.1)

Married or in stable relationship, n (%) 83.0 (50.0)

Social support – MOS score, mean (SD) 81.5 (17.9)

Disease duration - years, mean (SD) 18.5 (8.8)

Need for help with medication, n (%) 35.0 (21.1)

Insulin use, n (%) 120.0 (72.3)

Use of insulin pen, n (%) 9.0 (5.4)

Diabetes knowledge – SKILLD, mean (SD) 6.6 (1.8)

Adherence to diabetes medication. No, (%) 110.0 (66.3)

Medication regimen complexity index, mean

(SD)45.7 (16.1)

Symptoms of depression - GDS 15 >5, n (%) 43.0 (25.9)

BMI - kg/m2, mean (SD) (6 MD) 30.3 (5.4)

SAHLPA score, mean (SD) 13.3 (5.0)

HbA1C, mean (SD) 8.5 (1.4)

SD: standard deviation; MD: missing data; BCEC Brazilian Criteria of Economic Classification; MOS: medical

outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in low literacy patients with diabetes; GDS: geriatric depression

scale; BMI: body mass index; SAHLPA: short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults;

HbA1C: glycated hemoglobin.

Results of bivariate analysis and correlations of sociodemographic

characteristics and clinical variables with HbA1C values are shown in Table 3 .

Table 3. Associations and correlations between sociodemographic characteristics,

clinical variables, short assessment of health literacy for Portuguese-speaking Adults

score and glycated hemoglobin values

n = 166 Mean HbA1C Pearson’s p value

(SD) correlation

coefficient

Age -0.148 0.057*

Sex

Female 8.5 (1.5)0.939†

Male 8.5 (1.2)

Race

White 8.5 (1.8)0.876†

Others 8.5 (1.3)

Labor

Manual 8.7 (1.5)0.076†

Not manual 8.3 (1.2)

BCEC (1 MD) -0.136 0.080*

Schooling (years) -0.058 0.455*

Marital status

Married or in stable relationship 8.5 (1.2)0.733†

Others 8.4 (1.6)

Social support – MOS score -0.063 0.418*

Disease duration – years 0.081 0.302*

Need for help with medication

No 8.4 (1.3) 0.342†

Yes 8.7 (1.5)

Insulin use

No 7.8 (0.9)< 0.001†

Yes 8.7 (1.5)

Diabetes knowledge – SKILLD -0,090 0.248*

Adherence to diabetes medication

No 8.5 (1.4)0.746†

Yes 8.5 (1.4)

Medication regimen complexity index

(MRCI) 0.317 <0.001*

Symptoms of depression - GDS 15 >5

Not depressed 8.3 (1.3)0.016†

Depressed 8.9 (1.4)

BMI - kg/m2 (6 NA) 0.192 0.015*

SAHLPA score -0.121 0.120*

*Pearson's correlation test; †: Student´s t test to compare means between two groups.

MD: missing data; HbA1c: glycated hemoglobin; BCEC Brazilian Criteria of Economic Classification; MOS:

medical outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in low literacy patients with diabetes; GDS: geriatric

depression scale; BMI: body mass index; SAHLPA: short assessment of health literacy for Portuguese-speaking

adults.

The multiple linear regression model employed to test associations between

glycemic control, sociodemographic characteristics, clinical variables and SAHLPA

scores is described in Table 4 . Age (B=-0.50; p=0.018), MRCI score (B=0.024,

p=0.001) and SAHLPA score (B=-0.052, p=0.044) were independently associated

with HbA1C values. Insulin use, use of insulin pen and marital status caused

heteroscedasticity and were therefore excluded from the model. Also, MRCI provides

more comprehensive data regarding insulin use. Economic classification (CCEB) and

education were also excluded from the model. Finally, only very few participants

used insulin pens (n=9).

Table 4. Associations between glycated hemoglobin values, sociodemographic

characteristics, clinical variables and Short assessment of health literacy for

Portuguese-speaking scores detected using simple and forced-entry hierarchical

multivariate linear regression models

n = 166 No adjustment*Model 1†

R2=0.029

Model 2†

R2=0.122

Model 3†

R2=0.140

Characteristics Beta p value Beta p value Beta p value Beta p value

Age – years -0.034 0.057 -0.043 0.022 -0.040 0.053 -0.500 0.018

Female versus

male sex0.017 0.939 -0.025 0.913 -0.183 0.441 -0.189 0.421

White versus

other races0.035 0.876 0.237 0.303 0.174 0.440 0.294 0.204

Manual versus

not manual

labor

0.381 0.076 0.492 0.028 0.231 0.335 0.120 0.621

Social support -

MOS score-0.005 0.418 0.006 0.394 -0.009 0.197

Disease

duration - years0.013 0.302 0.017 0.226 0.018 0.204

Diabetes

knowledge

SKILLD

-0.070 0.248 0.129 0.061 -0.111 0.108

Medication

regimen

complexity

index

0.027 < 0.001 0.022 0.002 0.024 0.001

Adherence to

diabetes

medication

-0.74 0.746 0.009 0.967 0,.004 0.986

Symptoms of

depression -

GDS 15 >5

depressed

versus not

depressed

0.585 0.016 0.173 0.546 0.029 0.922

BMI - kg/m2 ** 0.049 0.015 0.030 0.146 0.024 0.241

SAHLPA score -0.034 0.120 -0.052 0,044

*univariate regression; **(6 MD);†: hierarchical multiple linear regression using HbA1C value as the dependent

variable.

MD: missing data; HbA1c: glycated hemoglobin; MOS: medical outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in

low literacy patients with diabetes; GDS: geriatric depression scale; BMI: body mass index; SAHLPA: short

assessment of health literacy for Portuguese-speaking adults. Model 1 (p=0.067); Model 2 (p=0.001); Model 3

(p=0.001); Model 1: adjusted for sociodemographic characteristics (age, sex, race, labor); Model 2: adjusted for

sociodemographic characteristics and clinical variables (MOS, disease duration, diabetes knowledge, medication

regimen complexity index, adherence to diabetes medication, symptoms of depression, BMI); Model 3: adjusted

for sociodemographic characteristics, clinical variables and SAHLPA score.

Analysis of interactions between health literacy and social support revealed

that SAHLPA score effects on glycemic control varied according to MOS score

(p=0.002). Figure 1 shows the linear relationship between SAHLPA score and

HbA1C values.

Figure 1- Analysis of interactions between SAHLPA score and HbA1C value

according to MOS score terciles

HbA1c: glycated hemoglobin (mmol/L); SAHLPA: short assessment of health literacy for Portuguese-speaking

adults (0-18); MOS: medical outcomes study (first tercile, 0-84; second tercile, 85-94; third tercile, 95).

Figure 1. Analysis of interactions between short assessment of health literacy for

Portuguese speaking adults score and glycated hemoglobin value according to

medical outcomes study score terciles

DISCUSSION

In this sample of elderly diabetic (T2DM) patients with low levels of education and

mean HbA1C of 8.5% (±1.4), functional health literacy was associated with glycemic

control. Also, interaction between health literacy and social support acted as a

determinant of glycemic control. Other variables related to glycemic control were age

and MRCI.

Associations between low levels of health literacy and greater social support

have been demonstrated in individuals with T2DM. Therefore, social support may act

as a neutralizing factor in the relation between health literacy and glycemic control, (15)

as indicated by the stronger association between SAHLPA score and glycemic

control in individuals with low social support in this sample.

Findings of a meta-analysis of 28 studies, including 5,242 individuals and

conducted in 2017, suggested social support is moderately associated with self-care

in diabetes (r=28, 95%CI: 21-34).(31) Year upon year, the American Diabetes

Association (ADA) publications have emphasized the significance of a centralized

communication-based approach accounting for patients' beliefs and preferences, and

accessing literacy, numeracy, social support and potential barriers to care whenever

possible.(20)

Data on the complexity of pharmacological treatment are scarce in literature.

Yet, this is thought to be an important factor in T2DM control, since these individuals

tend to need more medications over time.(16) Melchiors et al. evaluated 95 diabetic

patients with a mean age of 58.5±11.2 years, and failed to find correlations between

MRCI and HbA1C levels (r=0.06; p=0.56). However, that study aimed to validate the

MRCI for the Portuguese language; therefore, sample size was not calculated to

demonstrate associations between complexity of pharmacotherapy and glycemic

control.(28)

Conversely, in a study conducted by Martinez et al. evaluating 235 T2DM

patients with a mean age of 61.4±9.9 years, higher MRCI scores were correlated with

poorer glycemic control (r=0.16, p<0.01). Despite these findings, the authors did not

assess the impact of other factors, such as confounding variables (e.g., adherence).

(32)

This study revealed an inverse relation between age and HbA1C value,

suggesting a protective effect in individuals over the age of 60 years.

Pharmacokinetic and pharmacodynamic changes in elderly patients may interfere

with the effects of several medications, including oral antidiabetic agents and insulin.

Although T2DM tends to progress to pancreatic failure over time, medication doses

often should be reduced in older individuals due to the risk of hypoglycemia.(16)

This article makes an important contribution, since most relevant publications

addressing health literacy and outcomes in diabetes were carried out in developed

countries, with highly educated populations.(10,33) The few studies conducted with

samples comprising individuals with low socioeconomic status and low levels of

schooling reported similar findings.(12-14) Among previous studies, few evaluated

participants with similar severity profile (mean HbA1C higher than 8.0%).(8,10,11,14)

Given treatment of patients with longer duration of diabetes and more severe disease

is more complex, health literacy may play a more relevant role in this group.

Individuals with this profile should therefore be investigated.(33) The fact that this was

the first study conducted with elderly T2DM patients living in a developing country,

and that important sociodemographic and clinical variables, potential confounders

and effect modifiers, such as social support, were included in the analysis must be

emphasized. Findings of this study suggest this population profile is worthy of further

investigation in future research.

This study has some limitations. Firstly, cross-sectional design does not allow

establishment of causality. Secondly, although exclusion of a large number of

individuals minimized potential biases regarding HbA1C levels, this may lead to

superselection and loss of external validity. Selection of individuals with HbA1C

higher than or equal to 6.5% was due to the u-shaped T2DM curve, where extremes

represent higher mortality, given our aim was to evaluate linear relations between

HbA1C and outcomes.(16) To access the risk of selection bias, analysis of excluded

patients (20) was carried out. Health literacy levels did not differ between groups,

although there was higher proportion of insulin use in the group with higher HbA1C

values. Thirdly, the most recent HbA1C value measured within the last 6 months was

used as reference for good glycemic control. However, HbA1C values are somewhat

variable. The fourth limitation was the inability to demonstrate which individuals

participated in diabetes education groups. Nonetheless, the study was conducted at

a referral center and all participants were given detailed instructions on disease

management during medical visits. Also, diabetes knowledge assessment in this

study was based on SKILLD. Fifthtly, adherence to lifestyle habits, a relevant aspect

in the treatment of T2DM, could not be examined. Still, inclusion of the covariate BMI

in all models may have reflected adherence to lifestyle habits. Sixthly, the Crockoft-

Gault formula was used to exclude individuals with kidney dysfunction. Despite

evidence of superior performance of the Chronic Kidney Disease Epidemiology

Collaboration (CKD-EPI) formula, exclusion of these individuals aimed exclusively to

eliminate factors that might interfere with HbA1C measurement, and clinical

outcomes associated with glomerular filtration rate were not analyzed.(23) Finally, the

fact that the instrument selected for health literacy assessment (SAHLPA) does not

measure important domains of health literacy, such as numerical skills, must be

emphasized.(4,5) Other than that, SAHLPA is a user-friendly tool and is thought to be

more appropriate for populations living in developing countries, because it tests more

rudimentary health literacy skills.

CONCLUSIONS

Health literacy, age and medication regimen complexity index score were associated

with glycemic control in this study. Social support seems to modify the relation

between health literacy and glycemic control. Future research with individuals with

low levels of education should be conducted to explore health literacy domains other

than the functional domain.

ACKNOWLEDGMENTS

Conception: Jonas Gordilho Souza, Jose Marcelo Farfel, Omar Jallul, Marcia

Queiroz, Marcia Nery. Data collection: Jonas Gordilho Souza. Formal analysis: Jonas

Gordilho Souza. Investigation: Jonas Gordilho Souza, Jose Marcelo Farfel, Omar

Jallul, Marcia Queiroz, Marcia Nery. Methodology: Jonas Gordilho Souza, Jose

Marcelo Farfel, Omar Jallul, Marcia Queiroz, Marcia Nery. Project administration:

Jonas Gordilho Souza, Jose Marcelo Farfel, Omar Jallul, Marcia Queiroz, Marcia

Nery. Writing: Jonas Gordilho Souza. The authors gratefully acknowledge the

contribution of professor Dr. João Eduardo Nunes Salles.

AUTHORS’ INFORMATION

Souza JG: http://orcid.org/0000-0001-7430-3782

Farfel J: http://orcid.org/0000-0003-2057-3669

Jaluul O: http://orcid.org/0000-0003-0392-9723

Queiroz MS: http://orcid.org/0000-0001-5113-6299

Marcia Nery M: http://orcid.org/0000-0003-2415-9668

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AO-5572_TRADUÇÃO PARA PORTUGUÊS – SUZANA GONTIJO

PREPRINT FRAN

Associação entre letramento em saúde e controle glicêmico em idosos com

diabetes tipo 2 e efeito modificador do suporte social

Association between health literacy and glycemic control in elderly patients with type

2 diabetes and modifying effect of social support

Título curto: Associação entre letramento em saúde e controle glicêmico em idosos

com diabetes tipo 2 e efeito modificador do suporte social

Jonas Gordilho Souza1, José Marcelo Farfel2, Omar Jaluul1, Márcia Silva Queiroz1,

Márcia Nery1

1 Hospital das Clínicas, Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo, São

Paulo, SP, Brasil.

2 Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil.

DOI: 10.31744/einstein_journal/****AO5572

Como citar este artigo:

Souza JG, Farfel JM, Jaluul O, Queiroz MS, Nery M. Association between health

literacy and glycemic control in elderly patients with type 2 diabetes and modifying

effect of social support. einstein (São Paulo).XXX;XX(X):eAO5572.

http://dx.doi.org/10.31744/einstein_journal/XXXXAO5572

Autor correspondente:

Jonas Gordilho de Souza

Departamento de Medicina Interna e Apoio Diagnóstico

Faculdade de Medicina da Bahia - Universidade Federal da Bahia

Praça XV de Novembro, Largo do Terreiro de Jesus

CEP: 40026-010 - Salvador, BA, Brasil

Tel.: (55 71) 3283-5577

E-mail: jonas.gordilho@gmail.com

Data de submissão:

26/02/2020

Date de aceite:

*** **, ****

Conflitos de interesse: não há.

ABSTRACT

Objectives: To investigate the association between inadequate functional health

literacy (Short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults score)

and glycemic control in elderly patients with type 2 diabetes, and to examine this

association in low social support settings (medical outcomes study score). Methods:

Cross-sectional study conducted at the diabetes referral center of a university

hospital. Participants were recruited among type 2 diabetes patients aged 60 years

or older, between May 2013 and November 2014. The primary outcome was the

most recent glycated hemoglobin value measured within the last six months.

Results: A total of 398 elderly patients with type 2 diabetes were evaluated. Of

these, 232 were not eligible to participate. The final sample comprised 166

participants. Hierarchical multiple linear regression was performed. The following

variables were entered in three blocks: sociodemographic characteristics, clinical

variables and health literacy scores. Regression analysis of the interaction between

health literacy and social support as a determinant of glycemic control was also

performed. Mean age of subjects was 68.0 years (SD=5.9). Mean glycated

hemoglobin value was 8.5% (SD=1.4). Short assessment of health literacy for

Portuguese speaking adults score was independently associated with glycated

hemoglobin (B=-0.059, p=0.043). The interaction between social support and health

literacy score (p=0.003) was a determinant of glycemic control. Conclusions: Health

literacy is associated with glycemic control. Social support may modify the relation

between health literacy and glycemic control.

Keywords: Health literacy; Diabetes mellitus, type 2 ; Blood glucose; Aged; Health of

the elderly

RESUMO

Objetivos: Verificar a associação entre letramento inadequado em saúde (escore no

Short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults) e controle

glicêmico em pacientes idosos com diabetes tipo 2, bem como avaliar essa

associação no contexto de baixo apoio social (escore no medical outcomes study).

Métodos: Estudo transversal conduzido no centro de referência de diabetes de um

hospital universitário. Os participantes foram recrutados entre pacientes com

diabetes tipo 2 com idade de 60 anos ou mais, entre maio de 2013 e novembro de

2014. O desfecho primário foi o valor mais recente de hemoglobina glicada obtido

nos últimos seis meses. Resultados: Um total de 398 pacientes idosos com

diabetes tipo 2 foram avaliados. Destes, 232 não foram considerados elegíveis para

participar. A amostra final incluiu 166 participantes. Foi realizada análise de

regressão linear múltipla hierárquica com as seguintes variáveis inseridas em três

blocos: características sociodemográficas, variáveis clínicas e escore de letramento

em saúde. Realizou-se também uma análise de regressão adicional da interação

entre letramento em saúde e apoio social como determinante do controle glicêmico.

A média de idade dos indivíduos foi 68,0 anos (DP=5,9). O valor médio de

hemoglobina glicada foi de 8,5% (DP=1,4). O escore no Short assessment of health

literacy for Portuguese speaking adults mostrou-se independentemente associado à

hemoglobina glicada (B=-0,059; p=0,043). A interação entre apoio social e escore de

letramento em saúde (p=0,003) foi determinante do controle glicêmico. Conclusões:

O letramento em saúde está associado ao controle glicêmico. O apoio social pode

modificar a relação entre o escore de letramento em saúde e o controle glicêmico.

Descritores: Letramento em saúde; Diabetes mellitus tipo 2; Glicemia; Idoso; Saúde

do idoso

INTRODUÇÃO

O letramento ou alfabetização em saúde foi definido como o grau individual de

capacidade de obter, processar e compreender informações básicas e serviços de

saúde necessários para tomar decisões adequadas relacionadas à saúde. O

conceito atual inclui habilidades de comunicação e críticas, como a compreensão da

dosagem de medicamentos, rótulos e exames, a busca de informações sobre saúde,

a análise de riscos e benefícios, a comunicação de necessidades e a discussão de

preferências.(1)

Baixas taxas de letramento em saúde foram observadas em alguns grupos,

particularmente os formados por indivíduos de classe socioeconômica baixa e

idosos. O letramento em saúde também pode ter impacto importante em idosos com

multimorbidades, que requerem terapias complexas e são mais propensos a utilizar

serviços de saúde.(2)

Nas últimas décadas, diversos instrumentos destinados à avaliação do

letramento em saúde foram desenvolvidos, como a avaliação breve de letramento

em saúde em português (Short assessment of health literacy for Portuguese

speaking adults, SAHLPA). Esse teste avalia a alfabetização funcional em saúde e é

considerado mais adequado para aplicação em países em desenvolvimento, uma

vez que aborda habilidades mais rudimentares relacionadas ao letramento em

saúde, o que facilita a sua aplicação em indivíduos com baixo grau de escolaridade.

(3,4)

Associações entre alfabetização inadequada em saúde e condições, como

capacidade limitada de compreender e seguir instruções médicas,(5) maior risco de

hospitalização e (6) taxas mais altas de mortalidade(7) foram demonstradas.

Devido a esses achados, a investigação de associações entre letramento

em saúde e controle de doenças crônicas é um importante campo de pesquisa.(8)

Diabetes tipo 2 (DMT2) é tido como um bom modelo para estudo das relações

citadas, uma vez que se trata de uma doença complexa, cujo controle requer

autocuidado e compreensão adequada de tratamentos farmacológicos e não-

farmacológicos, principalmente entre os que sofrem da doença por longo tempo.

Além disso, barreiras ao controle glicêmico, principalmente a polifarmácia e as

alterações farmacodinâmicas e farmacocinéticas, podem tornar o controle da DMT2

difícil em idosos.(9)

As possíveis relações entre letramento em saúde e controle glicêmico foram

investigadas por diversos pesquisadores, com resultados variáveis.(10) Uma meta-

análise recente revelou associações entre letramento em saúde e controle glicêmico

em subgrupos com DMT2 e maior proporção de indivíduos com baixo grau de

escolaridade.(11) A baixa condição socioeconômica é destacada na maioria das

publicações relevantes que relatam essa associação.(12-14)

Em um estudo, o baixo letramento em saúde foi associado a valores de

hemoglobina glicada (HbA1C) ≥8% em pacientes diabéticos idosos (OR=4,78;

IC95%: 1,38-16,6). Ainda assim, o controle glicêmico não foi pior entre participantes

analfabetos, sugerindo que as dificuldades enfrentadas por esses indivíduos são

mais facilmente identificadas por familiares e profissionais da saúde, o que pode se

traduzir em maior apoio social e medidas compensatórias. Entretanto, o efeito do

apoio social não foi demonstrado no estudo em questão.(12) Osborn et al.

investigaram os efeitos de possíveis fatores determinantes do controle glicêmico em

idosos com alto grau de escolaridade, e concluíram que o letramento em saúde tem

apenas efeito indireto através do apoio social. Esse achado reforça a hipótese de

que a associação entre letramento em saúde e controle glicêmico pode ser

compensada pelo apoio social.(15)

Poucos estudos até hoje investigaram os mecanismos através dos quais o

apoio social pode mascarar ou modificar o efeito do letramento em saúde sobre o

controle do diabetes, principalmente em pacientes idosos vivendo em países em

desenvolvimento onde o grau de escolaridade é baixo. Dada a alta complexidade do

tratamento da DMT2 e a maior susceptibilidade de idosos com menor grau de

escolaridade ao baixo letarmento em saúde, este estudo foi desenvolvido para

avaliar as possíveis associações entre alfabetização funcional em saúde e controle

glicêmico em pacientes idosos com DMT2 e baixo grau de escolaridade residentes

em um país em desenvolvimento.

OBJETIVO

Investigar a associação entre alfabetismo em saúde com base em escores atingidos

no Short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults e controle

glicêmico em idosos com diabetes tipo 2, com baixos níveis de escolaridade de um

país em desenvolvimento. As relações entre suporte social (medical outcomes study

score), alfabetismo funcional em saúde e controle glicêmico em pacientes idosos

com DMT2 foram avaliadas como parte de um objetivo secundário.

MÉTODOS

Desenho experimental, local e aspectos éticos

Estudo observacional transversal conduzido em um ambulatório público de saúde.

Este estudo foi aprovado pela Comissão de Ética para Análise de Projetos de

Pesquisa CAPPesq), Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da

Universidade de São Paulo (HCFMUSP), sob o protocolo número 10639,

CAAE:15560213.9.0000.0068. Todos os pacientes assinaram um termo de

consentimento informado antes da inclusão.

As consultas médicas foram realizadas por médicos residentes e

supervisionadas por especialistas em tratamento do diabetes. Todos os participantes

tiveram igual acesso aos medicamentos antidiabéticos, fornecidos gratuitamente

pelo sistema público de saúde local.

Participantes e coleta de dados

Os participantes foram recrutados por amostragem por conveniência entre os

pacientes atendidos no ambulatório de um grande centro de referência de diabetes

de um hospital universitário terciário (HCFMUSP), na cidade de São Paulo, Brasil.

Pacientes diabéticos atendidos entre maio de 2013 e novembro de 2014 foram

convidados a participar no ato das consultas médicas.

O recrutamento e a coleta de dados ficaram a cargo de um dos

pesquisadores (JGS). Os pacientes foram abordados na sala de espera, antes da

consulta médica, quando foram devidamente informados a respeito do estudo. Uma

vez obtido o consentimento informado, os participantes foram entrevistados na sala

de atendimento. A confidencialidade foi assegurada.

Critérios de inclusão e exclusão

Foram adotados os seguintes critérios de inclusão: idade igual ou superior a 60

anos, fluência em português, diagnóstico de diabetes tipo 2 de acordo com os

critérios da American Diabetes Association (ADA) e(16) dosagem recente de Hba1C

(não mais de seis meses antes da inclusão).

Foram excluídos os pacientes cujos prontuários médicos/exames revelaram:

- Menos de três visitas ao ambulatório de diabetes;

- Dosagem de hemoglobina glicada <6.5%, dado o formato em U da curva de

controle glicêmico em idosos, onde os extremos são associados à

mortalidade mais elevada.(16) Esse critério for estabelecido a fim de se manter

uma relação linear entre valores de HbA1C e desfechos negativos;

- Deficiência de visão, audição ou fala de gravidade suficiente para afetar a

resposta aos questionários. A acuidade visual foi mensurada através do teste

de Snellen;(17) o valor de corte adotado para alteração visual e exclusão do

estudo foi de 0,5. A capacidade auditiva foi avaliada pelo teste do cochicho; (18)

a perda auditiva foi definida como percepção de palavras e números abaixo

de 50%;

- Uso de medicações associadas ao mau controle glicêmico; histórico de

cirurgia bariátrica ou participação em ensaios clínicos relacionados ao

tratamento do diabetes; síndrome da fragilidade, visto que o alvo de controle

glicêmico proposto para idosos frágeis é menos estrito do que o proposto

para indivíduos não frágeis.(16) A síndrome da fragilidade foi definida de

acordo com os seguintes critérios, descritos em estudos de fratura

osteoporótica: perda não intencional de peso de mais de 5% no último ano;

incapacidade de sentar e levantar de uma cadeira cinco vezes sem auxílio;

perda de energia, definida pela pergunta: "Você se sente cheio de energia?".

Indivíduos que satisfizeram dois dos três critérios acima foram definidos como

frágeis;(19)

- Perda cognitiva definida como déficit apontado pelo mini exame do estado

mental (mini mental state examination, MMSE). Os escores MMSE foram

combinados com o grau de escolaridade. Os seguintes valores de corte foram

aplicados de acordo com o tempo de educação formal: (20)

- analfabeto e escore MMSE igual ou inferior a 21;

- um a cinco anos de estudo e escore MMSE igual ou inferior a 22;

- seis a onze anos de estudo e escore MMSE igual ou inferior a 23;

- alto grau de escolaridade (doze anos ou mais) e escore MMSE igual ou

inferior a 24;

- Diagnóstico prévio de confusão mental, distúrbios psicóticos, mania,

alcoolismo ou uso de drogas; anomalias laboratoriais que possam interferir

com o método de dosagem de HbA1C, tais como disfunção tireoidiana

(hormônio tireoide estimulante <0,1 ou >10 mU/l),(21) anemia (hemoglobina

<11 mg/dL ou <10 mg/dL em homens e mulheres, respectivamente),(22)

doença renal crônica com taxa estimada de filtração glomerular abaixo de

30 ml/min/1,73 m2, definida pela fórmula de Cockcroft-Gault(23) e doença

hepática parenquimatosa classificada como Child-Pugh B ou C.(24)

Ferramentas de coleta de dados e variáveis

Características demográficas e dados de exame físico e clínico

Os primeiros dados extraídos dos prontuários médicos ou entrevistas foram o tempo

decorrido desde o diagnóstico do diabetes e as drogas prescritas em uso. Foram

extraídos também os seguintes dados demográficos: idade, sexo, estado civil

(casado ou não), anos de estudo, raça conforme determinada pelo entrevistador

(branco ou não-branco) e ocupação prévia (trabalho manual ou não). A condição

socioeconômica foi determinada com base na Classificação Econômica Brasil

(CCEB) e expressa na forma de intervalos.(25)

As dosagens de hemoglobina glicada dos últimos seis meses foram

extraídas dos prontuários médicos. No nosso serviço, a dosagem de HbA1C é feita

pelo método de cromatografia líquida de alto desempenho (HPLC) certificado pelo

National Glycohemoglobin Standardization Program.

A avaliação antropométrica foi realizada empregando-se uma balança digital

(Lucastec, Brasil). O índice de massa corporal (IMC) foi calculado a partir das

medidas de altura e peso corporal.

Os instrumentos utilizados neste estudo encontram-se descritos na Tabela 1.

Tabela 1 Instrumentos usados para avaliação e interpretação das variáveis

Instrumento Versão em

português

Intervalo Interpretação

Medical outcomes study

(MOS)

Avalia 5 dimensões do apoio

social

Griep et al., (26) 0 a 95 Analisado na forma

de intervalos; dados

divididos em tercis.

Não há valor de corte

Spoken knowledge in low

literacy patients with diabetes

(SKILLD)

Avalia o conhecimento sobre

o diabetes

Souza et al., (27) 0 a 10 Analisado na forma

de intervalos. Não há

valor de corte

Índice de Complexidade da

Farmacoterapia (ICFT)

Avalia a complexidade do

tratamento farmacológico

Melchiors et al., (28) Até 0 Analisado na forma

de intervalos. Não há

valor de corte

Geriatric depression scale -

short version (GDS-15)

Avalia sintomas de

depressão

Almeida et al., (29) 0 a 15 Participantes com

escores >5 foram

considerados

deprimidos

Short assessment of health

literacy for Portuguese

Apolinario et al., (4) 0 a 18 Analisado na forma

de intervalos. Pode

speaking adults- short

version (SAHLPA)

Avalia o letramento em

saúde

ser analisado como

variável dicotômica;

escores <14 definem

baixo letramento em

saúde

MOS: medical outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in low literacy patients with diabetes; ICFT: índice de

complexidade da farmacoterapia; GDS-15: geriatric depression scale - short version; SAHLPA: short assessment

of health literacy for Portuguese speaking adults - short version.

Letramento em saúde e conhecimento sobre o diabetes

O letramento em saúde foi avaliado com base nos escores SAHLPA. Essa

ferramenta avalia a alfabetização funcional em saúde por meio da leitura de termos

médicos que devem ser correlacionados com duas outras palavras. Ao ler a palavra

"osteoporose", por exemplo, o entrevistado deve optar entre as alternativas "osso" e

"músculo".(3,4) O SAHLPA foi selecionado por ser um instrumento adequadamente

validado para o português e por ser um teste simples, o que facilita a aplicação em

indivíduos com alfabetização rudimentar. A versão curta do teste se destina a

idosos, uma vez que tem a mesma acurácia da versão longa (50 itens) e maior

facilidade de aplicação no contexto da avaliação geriátrica ampla. Neste estudo, os

escores SAHLPA foram analisados na forma de intervalos.

O conhecimento sobre o diabetes foi mensurado com base no teste SKILLD.

Essa ferramenta consiste de 10 perguntas relacionadas à compreensão da doença.

Uma vez que se trata de uma ferramenta de administração oral, a capacidade de

leitura tem pouca importância, daí a aplicabilidade em populações com baixos graus

de escolaridade. Os escores SKILLD variam de 0 a 100%; quanto mais alto o

escore, melhor a compreensão do indivíduo a respeito das questões relacionadas ao

diabetes.(27)

Apoio social

A necessidade de ajuda com as medicações for investigada nos prontuários

médicos. Os participantes foram caracterizados como necessitados de ajuda para

organizar, lembrar ou gerenciar a tomada das medicações ou como totalmente

dependentes. E ferramenta MOS também foi utilizada. Esse instrumento avalia o

apoio social recebido pelo paciente em 5 dimensões, com escores variando de1

(nunca) a 5 (sempre).(26) O escore final vai de 0 a 95, sendo 95 correspondente ao

melhor apoio social possível. Não há ponto de corte relatado na literatura. Portanto,

os escores foram divididos em tercis para a análise de interações.

Uso de medicações e adesão

O ICFT foi calculado empregando-se a versão brasileira validada do questionário.

Essa ferramenta inclui escores para forma de apresentação da droga, dosagem e

informações adicionais como instruções para dissolver ou esmagar comprimidos. O

escore final é expresso por meio de um intervalo obtido a partir da soma dos demais

escores, sem limiar ou valor máximo determinado.(28)

A adesão ao tratamento do diabetes foi avaliada por conferência direta do uso

correto das medicações com base na prescrição e no autorrelato. No caso de

indivíduos com necessidade de ajuda com as medicações, o dado foi confirmado

junto aos cuidadores.

Depressão

Dada a possível associação entre transtornos de humor e mau controle glicêmico,(30)

a depressão foi avaliada neste estudo. Uma versão curta da GDS contendo 15 itens

foi utilizada. Os participantes com escores acima de 5 foram considerados

deprimidos.(29)

Análise estatística

Inicialmente, foi realizada a análise descritiva empregando-se medidas de frequência

e tendência central (variáveis categóricas e intervalares, respectivamente). Os dados

foram expressos na forma de médias e desvios-padrão. A avaliação da normalidade

foi baseada em um histograma selecionado para testes paramétricos.

O desfecho primário (valor de HbA1C) foi avaliado como uma variável

contínua. As associações com as variáveis intervalares e categóricas foram

determinadas empregando-se a análise de correlação de Pearson e o teste t de

Student, respectivamente.

Modelos de regressão linear hierárquica multivariada simples e de entrada

forçada foram então criados adotando-se o valor de HbA1C como a variável

dependente. Nos modelos de regressão múltipla hierárquica, as covariáveis foram

inseridas em três blocos sequenciais, de acordo com o incremento do valor de R2.

As variáveis sociodemográficas (idade, sexo, raça e trabalho) foram inseridas

primeiro. As variáveis clínicas (escore MOS, duração da doença, conhecimento

sobre o diabetes, índice de complexidade da farmacoterapia, a adesão ao

tratamento do diabetes, sintomas de depressão, e IMC) foram então incluídas no

segundo modelo. Finalmente, a variável escore SAHLPA foi acrescentada. Os dados

faltantes foram considerados na análise.

A seguir, uma análise de interações foi realizada para avaliar os possíveis

efeitos do apoio social sobre a relação entre letramento em saúde e controle

glicêmico. Para determinar os efeitos de interações nos modelos de regressão, os

escores MOS foram avaliados como uma variável contínua. A fim de se demonstrar

a relação entre letramento em saúde e valor de HbA1C em cada Grupo Social, o

escore MOS também foi avaliado por tercis. As variáveis SAHLPA, escore MOS e a

variável de interação foram incluídas no modelo final.

A estimativa da poder do estudo foi baseada na capacidade do modelo de

regressão linear multivariada de prever o valor de HbA1C. Considerando um

tamanho de efeito de 0,17, calculado a partir do valor de R2 obtido no modelo com 15

variáveis e considerando-se um nível bicaudal de significância de 5% (alfa=0,05),

estimou-se que uma amostra com 166 indivíduos forneceria uma poder de 93%.

As análises de poder e de dados foram conduzidas empregando-se o G Power

3.0.10 para Windows e a versão 20.0 do SPSS para Windows, respectivamente.

RESULTADOS

Ao todo, 398 pacientes idosos com DMT2 foram avaliados durante o período

experimental. Destes, 232 não foram considerados elegíveis. A exclusão foi devido a

valores de HbA1C <6,5% em 20 casos. A amostra final teve 166 participantes. O

escore SAHLPA médio foi 13,3 (5,0) e o baixo letramento em saúde foi detectado

em 46,4% da amostra. Não houve diferença significativa entre o escore SAHLPA

dos indivíduos excluídos devido a valores de HbA1C <6.5% e o dos demais

participantes (12,1 e 13,3, respectivamente; p=0,279). O uso de insulina foi menos

comum entre indivíduos excluídos (30.0% x 72.3%; p<0,001) e a proporção de uso

de agentes hipoglicemiantes orais foi semelhante (95% x 91%; p=0,543). Com

relação ao apoio social, o escore MOS médio foi 81,5 (17,9). Como o escore MOS

foi tratado como uma variável intervalar, optou-se pela divisão em tercis nas análises

adicionais (0 a 84, 85 a 94 e 95, primeiro, segundo e terceiro tercil,

respectivamente).

As características clínicas e sociodemográficas dos pacientes diabéticos

encontram-se descritas na Tabela 2.

Tabela 2. Características sociodemográficas e clínicas [N.T.] dos pacientes

diabéticos

CaracterísticasTotal

n = 166

Idade - anos, média (DP) 68,0 (5,9)

Sexo feminino, n (%) 104,0 (62,7)

Raça branca, n (%) 63,0 (38,0)

Trabalho manual, n (%) 86,0 (51,8)

CCEB- média (DP) 20,6 (6,5)

Escolaridade - anos, média (DP) 6,5 (5,1)

Casado ou em relação estável, n (%) 83,0 (50,0)

Apoio social – escore MOS, média (DP) 81,5 (17,9)

Duração da doença - anos, média (DP) 18,5 (8,8)

Necessidade de ajuda com a medicação, n (%) 35,0 (21,1)

Uso de insulina, n (%) 120,0 (72,3)

Uso de caneta de insulina, n (%) 9,0 (5,4)

Conhecimento sobre o diabetes – SKILLD,

média (DP) 6,6 (1,8)

Adesão do tratamento do diabetes. Não, (%) 110,0 (66,3)

Índice de complexidade da farmacoterapia

(ICFT), média (DP)45,7 (16,1)

Sintomas de depressão - GDS 15 >5, n (%) 43,0 (25,9)

IMC - kg/m2, média (DP) (6 MD) 30,3 (5,4)

Escore SAHLPA, média (DP) 13,3 (5,0)

HbA1C, média (DP) 8,5 (1,4)

DP: desvio padrão; MD: dados faltantes; CCEB Classificação Econômica Brasil; MOS: medical outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in low literacy patients with diabetes; GDS: geriatric depression scale; IMC: índice de massa corporal; SAHLPA: short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults; HbA1C: hemoglobina glicada.

A Tabela 3 descreve os resultados da análise bivariada e as correlações

entre as características sociodemográficas e clínicas e os valores de HbA1C.

Tabela 3. Associações e correlações entre características sociodemográficas,

variáveis clínicas e escore obtido no Short assessment of helth literacy for

Portuguese speaking adults e valores de hemoglobina glicada

n = 166HbA1C

média (DP)

Coeficiente

de

correlação

de Pearson

Valor de p

Idade -0.148 0.057*

Sexo

Feminino 8,5 (1,5)0.939†

Masculino 8,5 (1,2)

Raça

Branca 8,5 (1,8)0,876†

Outras 8,5 (1,3)

Trabalho

Manual 8,7 (1,5)0,076†

Não manual 8,3 (1,2)

CCEB (1 NA) -0,136 0,080*

Escolaridade (anos) -0,058 0,455*

Estado civil

Casado ou em relação estável 8,5 (1,2)0,733†

Outros 8,4 (1,6)

Apoio social – escore MOS -0,063 0,418*

Duração da doença – anos 0,081 0,302*

Necessidade de ajuda com a medicação

Não 8,4 (1,3) 0,342†

Sim 8,7 (1,5)

Uso de insulina

Não 7,8 (0,9)< 0,001†

Sim 8,7 (1,5)

Conhecimento sobre o diabetes –

SKILLD-0,090 0,248*

Adesão ao tratamento do diabetes

Não 8,5 (1,4)0,746†

Sim 8,5 (1,4)

ICFT 0,317 <0,001*

Sintomas de depressão - GDS 15 >5

Não deprimido 8,3 (1,3)0,016†

Deprimido 8,9 (1,4)

IMC - kg/m2 (6 NA) 0,192 0,015*

Escore SAHLPA -0,121 0,120*

*Teste de correlação de Pearson; †: Teste t de Student para comparação de médias entre dois grupos.

MD: dados faltantes; HbA1c: hemoglobina glicada; CCEB Classificação Econômica Brasil, MOS: medical

outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in low literacy patients with diabetes; ICFT: Índice de Complexidade

em Farmacoterapia; GDS: geriatric depression scale; IMC: índice de massa corporal; SAHLPA: short

assessment of health literacy for Portuguese speaking adults.

O modelo de regressão linear múltipla do controle glicêmico ajustado para

características sociodemográficas, variáveis clínicas e escore SAHLPA encontra-se

descrito na Tabela 4 . As variáveis idade (B=-0,50; p=0,018), escore ICFT (B=0,024,

p=0,001) e escore SAHLPA (B=-0,052, p=0,044) mostraram-se independentemente

associadas aos valores de HbA1C. Dentre as variáveis analisadas, o uso de

insulina, o uso de caneta de insulina e o estado civil causaram heteroscedasticidade

e foram excluídas do modelo. Além disso, o ICFT fornece dados mais abrangentes

no que se refere ao uso da insulina. As variáveis CCEB e escolaridade também

foram excluídas do modelo. Finalmente, o número de participantes que utilizavam a

caneta foi muito baixo (n=9).

Tabela 4. Associações entre valores de hemoglobina glicada e características

sociodemográficas, variáveis clínicas e escores obtidos no Short assessment of

health literacy for Portuguese-speaking adults detectadas através dos modelos de

regressão linear hierárquica multivariada simples e de entrada forçada

n = 166 Sem ajuste*Modelo 1†

R2=0,029

Modelo 2†

R2=0,122

Modelo 3†

R2=0,140

Características Beta valor de p Beta valor de p Betavalor

de pBeta

valor de

p

Idade – anos -0,034 0,057 -0,043 0,022 -0,040 0,053 -0,500 0,018

Sexo feminino x

masculino0,017 0,939 -0,025 0,913 -0,183 0,441 -0,189 0,421

Raça branca x

outras0,035 0,876 0,237 0,303 0,174 0,440 0,294 0,204

Trabalho

manual x não

manual

0,381 0,076 0,492 0,028 0,231 0,335 0,120 0,621

Apoio social –

escore MOS-0,005 0,418 0,006 0,394 -0,009 0,197

Duração da

doença - anos0,013 0,302 0,017 0,226 0,018 0,204

Conhecimento

sobre o

diabetes

SKILLD

-0,070 0,248 0,129 0,061 -0,111 0,108

Índice de

complexidade

da

farmacoterapia

(IFCT)

0,027 < 0,001 0,022 0,002 0,024 0,001

Adesão ao

tratamento do

diabetes

-0,74 0,746 0,009 0,967 0,,004 0,986

Sintomas de

depressão -

GDS 15 >5

deprimido x não

deprimido

0,585 0,016 0,173 0,546 0,029 0,922

IMC - kg/m2 ** 0,049 0,015 0,030 0,146 0,024 0,241

Escore

SAHLPA -0,034 0,120 -0,052 0,044

* regressão univariada; **(6 NA – N.T. seria não disponível?);†: regressão linear múltipla hierárquica adotando o

valor de HbA1C como variável dependente.

MD: dados faltantes; HbA1c: hemoglobina glicada; MOS: medical outcomes study; SKILLD: spoken knowledge in

low literacy patients with diabetes; GDS: geriatric depression scale; IMC: índice de massa corporal; SAHLPA:

short assessment of health literacy for Portuguese speaking adults. Modelo 1 (p=0,067); Modelo 2 (p=0,001);

Modelo 3 (p=0,001); Modelo 1: ajustado para características sociodemográficas (idade, sexo, raça, trabalho);

Modelo 2: ajustado para características sociodemográficas e variáveis clínicas (MOS, duração da doença,

conhecimento do diabetes, índice de complexidade da farmacoterapia (ICFT), adesão ao tratamento do diabetes,

sintomas de depressão, IMC); Modelo 3: ajustado para características sociodemográficas, variáveis clínicas e

escore SAHLPA.

A análise das interações entre letramento em saúde e apoio social

revelaram que o efeito do escore SAHLPA sobre o controle glicêmico foi modificado

de acordo com o escore MOS (p=0,002). A Figura 1 mostra a relação linear entre

escore SAHLPA e HbA1C.

HbA1c: hemoglobina glicada (mmol/L); SAHLPA: Short assessment of health literacy for Portuguese speaking

adults (0-18); MOS: medical outcomes study (primeiro tercil, 0-84; segundo tercil, 85-94; terceiro tercil, 95).

Gráfico 1- Análise das interações entre escores SAHLPA e valores de HbA1C

de acordo com os tercis do escore MOS

Figura 1. Análise das relações entre escores obtidos no short assessment of health

literacy for Portuguese speaking adults e valores de hemoglobina glicada de acordo

com os tercis de escores obtidos no medical outcomes study

DISCUSSÃO

Nesta amostra de pacientes idosos diabéticos (DMT2) com baixo grau de

escolaridade e HbA1C média de 8,5% (±1,4), o letramento funcional em saúde

mostrou-se associado ao controle glicêmico. A interação entre letramento em saúde

e apoio social como determinante do controle glicêmico também foi detectada.

Outras variáveis relacionadas ao controle glicêmico foram idade e ICFT.

Associações entre baixos níveis de letramento em saúde e maior apoio

social foram demonstradas em indivíduos com DMT2. Portanto, o apoio social pode

agir como fator de neutralização na relação entre letramento em saúde e controle

glicêmico, (15) conforme indicado pela associação mais robusta entre escore SAHLPA

e controle glicêmico em indivíduos com baixo nível de apoio social nesta amostra.

Os resultados de uma meta-análise de 28 estudos, incluindo 5.242

indivíduos e realizada em 2017, sugerem associações moderadas entre apoio social

e autocuidado em diabetes (r=28, IC95%: 21-34).(31) Ano após ano, a publicações da

American Diabetes Association (ADA) enfatizaram a importância de uma abordagem

centralizada baseada na comunicação, que respeite as crenças e preferências dos

pacientes, e avalie o letramento, numeramento, o apoio social e as possíveis

barreiras ao cuidado sempre que possível.(20)

Dados sobre a complexidade do tratamento farmacológico são escassos na

literatura, porém acredita-se que esse seja um fator importante no controle da

DMT2, uma vez que esses indivíduos tendem a necessitar de mais medicamentos

ao longo do tempo.(16) Melchiors et al. avaliaram 95 pacientes diabéticos com idade

média de 58,5±11,2 anos, e não encontraram correlações entre ICFT e níveis de

HbA1C (r=0,06; p=0,56). Entretanto, o estudo em questão foi realizado para fins de

validação do ICFT para a língua portuguesa; portanto o tamanho da amostra não foi

calculado para demonstrar associações entre complexidade da farmacoterapia e

controle glicêmico.(28)

Em contrapartida, um estudo realizado por Martinez et al. com 235 pacientes

com DMT2 e idade média de 61,4±9,9 mostrou correlação entre escores ICFT mais

altos e pior controle glicêmico (r=0,16, p<0,01). Apesar desses achados, os autores

não avaliaram o impacto de outros fatores, como variáveis de confusão (adesão, por

exemplo).(32)

Este estudo revelou uma relação inversa entre idade e valor de HbA1C,

sugerindo um efeito protetor em indivíduos com mais de 60 anos de idade. Sabe-se

que alterações farmacocinéticas e farmacodinâmicas podem afetar o efeito de

diversos medicamentos em idosos, incluindo os agentes antidiabéticos orais e a

insulina. Embora a DMT2 tenda a progredir para insuficiência pancreática ao longo

do tempo, a redução da dose da medicação costuma ser necessária em idosos

devido ao risco de hipoglicemia.(16)

Este artigo traz contribuições importantes, uma vez que a maioria das

publicações relevantes que abordam o letramento em saúde e os desfechos no

diabetes são provenientes de países desenvolvidos, cujas populações têm alto nível

de escolaridade.(10,33) Os poucos estudos conduzidos com amostras caracterizadas

por baixo nível socioeconômico e baixo grau de escolaridade obtiveram resultados

semelhantes ao desta pesquisa.(12-14) Dentre os estudos prévios, poucos avaliaram

participantes com perfil de gravidade semelhante (HbA1C média acima de 8,0%).

(8,10,11,14) O tratamento de pacientes com diabetes de maior duração e gravidade é

mais complexo, portanto o letramento em saúde pode ter papel mais relevante

nesse grupo.(33) Daí a importância de se avaliar indivíduos com esse perfil. Cabe

enfatizar que este foi o primeiro estudo realizado com idosos com DMT2, residentes

em país em desenvolvimento, e que variáveis sociodemográficas e clínicas

importantes, potenciais fatores de confusão e modificadores de efeito, como apoio

social, foram incluídos na análise. Os resultados deste estudo sugerem que esse

perfil populacional é digno de maior exploração em pesquisas futuras.

Este estudo tem algumas limitações. Em primeiro lugar, o desenho

experimental transversal não permite o estabelecimento de causalidade. Em

segundo lugar, embora a exclusão de grande número de indivíduos tenha

minimizado o viés relacionado aos valores de HbA1C, isso pode ser causa de

superseleção e perda de validade externa. Indivíduos com HbA1C maior ou igual a

6,5% foram selecionados devido ao formato de U da curva de DMT2, cujos extremos

representam mortalidade mais alta, enquanto o objetivo era avaliar relações lineares

entre HbA1C e desfechos.(16) Para avaliar o risco de viés de seleção, foi realizada a

análise dos 20 pacientes excluídos. Os níveis de letramento em saúde não diferiram

entre os grupos, apesar de maior proporção de uso de insulina no grupo com os

valores mais elevados de HbA1C. Em terceiro lugar, o valor mais recente de HbA1C

dosado nos últimos 6 meses foi empregado como referência de bom controle

glicêmico; porém, sabe-se que os valores HbA1C podem variar. A quarta limitação

foi a incapacidade de demonstrar quais indivíduos participaram dos grupos de

educação em diabetes. Entretanto, o estudo foi conduzido em um centro de

referência e todos os participantes receberam orientações detalhadas sobre o

tratamento da doença durante as consultas. Além disso, neste estudo a avaliação do

conhecimento sobre o diabetes foi baseada no SKILLD. Em quinto lugar, não foi

possível avaliar a adesão a estilos de vida, um aspecto relevante no tratamento da

DMT2, porém a covariável IMC foi considerada em todos os modelos, o que pode ter

refletido a adesão a estilos de vida. Em sexto lugar, a fórmula de Crockoft-Gault foi

empregada para excluir indivíduos com disfunção renal. Apesar das evidências a

favor do uso da fórmula desenvolvida pela Colaboração de Epidemiologia de

Doença Renal Crônica (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration, CKD-

EPI), a exclusão desses indivíduos teve por intuito apenas a eliminação de fatores

que pudessem interferir na dosagem de HbA1C, e os desfechos clínicos associados

à taxa de filtração glomerular não foram analisados.(23) Finalmente, o fato do

instrumento selecionado para avaliação do letramento em saúde (SAHLPA) não

mensurar domínios importantes, como habilidades numéricas, deve ser considerado.

(4,5) Fora isso, o SAHLPA é uma ferramenta de fácil aplicação e considerada mais

adequada para uso em populações de países em desenvolvimento, pois testa

funções mais rudimentares associadas ao letramento em saúde.

CONCLUSÕES

Neste estudo, o letramento em saúde, a idade e o índice de complexidade da

farmacoterapia mostraram-se associados ao controle glicêmico. O apoio social

parece modificar a relação entre letramento em saúde e controle glicêmico. Estudos

futuros com indivíduos com baixo grau de escolaridade devem ser realizados para

explorar outros domínios do letramento em saúde além do funcional.

AGRADECIMENTOS

Concepção: Jonas Gordilho Souza, Jose Marcelo Farfel, Omar Jallul, Marcia

Queiroz, Marcia Nery. Coleta de dados: Jonas Gordilho Souza. Análise formal:

Jonas Gordilho Souza. Pesquisa: Jonas Gordilho Souza, Jose Marcelo Farfel, Omar

Jallul, Marcia Queiroz, Marcia Nery. Metodologia: Jonas Gordilho Souza, Jose

Marcelo Farfel, Omar Jallul, Marcia Queiroz, Marcia Nery. Administração do projeto:

Jonas Gordilho Souza, Jose Marcelo Farfel, Omar Jallul, Marcia Queiroz, Marcia

Nery. Redação: Jonas Gordilho Souza. Os autores agradecem imensamente a

contribuição do Prof. Dr. João Eduardo Nunes Salles.

INFORMAÇÕES DOS AUTORES

Souza JG: http://orcid.org/0000-0001-7430-3782

Farfel J: http://orcid.org/0000-0003-2057-3669

Jaluul O: http://orcid.org/0000-0003-0392-9723

Queiroz MS: http://orcid.org/0000-0001-5113-6299

Marcia Nery M: http://orcid.org/0000-0003-2415-9668

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