RESUMEN Objetivo: determinar si factores sociales como las condiciones de vivienda, la satisfacción con la casa, las características del vecindario, el apoyo social, las relaciones familiares y la asistencia a la iglesia contribuyen al desarrollo de la carga alostática en los adultos mayores. Materiales y método: se realizó un estudio correlacional y predictivo de corte transversal. Los instrumentos utilizados fueron una hoja de datos sociodemográficos, el instrumento de relaciones familiares percibidas, el cuestionario de Apoyo Social y la Escala de Movilidad Activa en el Entorno Comunitario, versión corta. Los biomarcadores de carga alostática utilizados fueron: presión arterial sistólica y diastólica, índice de masa corporal, circunferencia de la cintura, relación cintura-cadera, colesterol total, lipoproteína de alta densidad, hemoglobina glicosilada, fibrinógeno y proteína C-Reactiva. La muestra se calculó para para el contraste de la hipótesis de no relación (R2= 0), en un modelo de regresión lineal múltiple con 11 covariables, con un nivel de significancia del .05 y una potencia del 90 % (.90), cuando el coeficinete de determinación poblacional (R2) es .15, tamaño de muestra que resultó en 131 adultos mayores. El análisis estadístico incluyó medidas descriptivas y modelos lineales generalizados. Resultados: los participantes tenían un riesgo medio o alto de carga alostática. El análisis del modelo de regresión lineal multivariante mostró que las mejores condiciones de vivienda, la satisfacción con la propia casa, la presencia de calles sin salida y la asistencia a la iglesia reducen la carga alostática y que el tráfico peligroso aumenta la carga alostática. Conclusiones: existen varios factores sociales que contribuyen al desarrollo de la carga alostática en adultos mayores. Es necesario crear estrategias de cuidado de enfermería hacia el entorno social para disminuir la carga alostática en el adulto mayor.
ABSTRACT Objective: To determine if social factors, such as housing conditions, satisfaction with one's house, neighborhood characteristics, social support, family relations and church attendance affect allostatic load in older adults. Materials and method: A correlational-predictive, cross-sectional study was conducted. The instruments used were sociodemographic data, the perceived family relationships instrument, the Medical Outcomes Study-Social Support Survey and the abbreviated version of the Neighborhood Environment Walkability Scale. The allostatic load biomarkers used were: systolic and diastolic blood pressure, body mass index, waist circumference, waist-hip ratio, total cholesterol, high density lipoprotein, glycated hemoglobin, fibrinogen, and C-reactive protein. Sample size was estimated to contrast the no relation (R2= 0) hypotheis in a multiple lineal regression model with 11 covariables, with a significance level of .05, power of 90% (.90), when coefficient of determination (R2) is .15, resulting in a sample of 131 older adults. The statistical analysis included descriptive measures and generalized linear models. Results: The participants had either medium- or high-risk allostatic load. Multivariate linear regression model analysis showed that better housing conditions, satisfaction with own house, presence of dead-end streets, and church attendance reduce allostatic load, while dangerous traffic increases allostatic load. Conclusions: There are several social factors contributing to the development of allostatic load in older adults. It is necessary to create nursing care strategies toward the social environment to decrease allostatic load in older adults.
RESUMO Objetivo: determinar se fatores sociais, como as condições de moradia, a satisfação com a casa, as características do bairro, o apoio social, as relações familiares e a freqüência à igreja afetam a carga alostática em idosos. Materiais e método: um estudo de correlação transversal e preditivo foi realizado. Os instrumentos utilizados foram dados sociodemográficos, o instrumento de relações familiares percebido, o Medical Outcomes Study-Social Support Survey e a Abbreviated Neighborhood Environment Walkability Scale. Os biomarcadores de carga alostática utilizados foram: pressão arterial sistólica e diastólica, índice de massa corporal, circunferência da cintura, relação cintura-quadril, colesterol total, lipoproteína de alta densidade, hemoglobina glicada, fibrinogênio e proteína C-reativa. A amostra foi calculada para o contraste do hipóseo de nenhuma relação (R2 = 0), em um modelo de regresión múltiple linear con 11 covariáveis, com um nível de significância de 0.05 e uma potencia de 90% (0.90), quando o coeficiente de determinação populacional (R2) es .15, o tamanho da amostra resultou em 131 idosos. A análise estatística incluiu medidas descritivas e modelos lineares generalizados. Resultados: os participantes tinham risco médio ou alto de carga alostática. A análise multivariada do modelo de regressão linear mostrou que melhores condições de moradia, satisfação com a casa própria, presença de ruas sem saída e freqüência à igreja reduzem a carga alostática e o tráfego perigoso aumenta a carga alostática. Conclusões: existem vários fatores sociais que contribuem para o desenvolvimento da carga alostática em idosos. É necessário criar estratégias de cuidados de enfermagem em direção ao ambiente social para diminuir a carga alostática no idoso.
