Trajectories of family and employment stress associated with cerebrovascular accidents.

OBJECTIVES: Reconstruct types of simultaneous stress trajectories in the family and employment domain at different stages of life and estimate their association with cerebrovascular accident (CVA) in old age.
METHODS: We used a retrospective, face-to-face, representative survey of people aged 65 to 75 years in the city of Santiago, Chile, (n = 802). We performed a multichannel sequence analysis to reconstruct family and employment stress trajectory types at various life stages and then used logistic regression models to estimate the association of these trajectory types with CVA in old age, controlled for traditional cardiovascular risk factors.
RESULTS: Four representative types of family and employment stress trajectories were identified: (1) Absence of family and employment stress, (2) Absence of family stress, persistent employment stress, (3) Absence of family stress, out of the labor market, and (4) Persistent family stress, absence of employment stress. The 61.7% of the sample followed trajectories marked by the permanent presence of family and/or employment stress. Likewise, 18.3% had a trajectory characterized by prolonged absence from the labor market. Individuals with persistent family or employment stress trajectories, as well as those with extended periods of inactivity, are more at risk of developing CVA.
CONCLUSIONS: Stress is a risk factor for cardiovascular disease experienced by many people at different stages and domains of life on a prolonged basis. Consequently, prevention systems for this type of chronic diseases should emphasize the highly harmful effects of daily and cumulatively stressful life experiences. This could mitigate the multiple health and financial consequences associated with CVA.

INTRODUCTION

Cardiovascular diseases are a group of disorders of the circulatory and coronary systems that occur regularly in adulthood and old age[1] and are currently the leading cause of death worldwide, accounting for 17.8 million deaths[2]. Among cardiovascular diseases, cerebrovascular accident (CVA) is the second leading cause of death in men and women (11.9 million deaths)[2] and the third leading cause of disability in adults[3].

Approximately 90% of CVA can be attributed to modifiable risk factors[3]. Epidemiological evidence indicates that these factors include smoking, high blood pressure, high cholesterol levels, diabetes mellitus, obesity, physical inactivity, alcohol consumption and inadequate dietary patterns[4]. However, there is also an emphasis on the growing influence of psychosocial, environmental and behavioral factors. Among these, stress is a crucial determinant[5], as it is associated with the development of premorbid processes that lead to the occurrence of CVA[6]. Specifically, acute and long-term stressful experiences can trigger pathological cardiac events and are associated with an increased risk of developing CVA and greater associated mortality[6-9].

From life course epidemiology, the development of CVA is a result of multiple exposures to adverse social, physical and psychological conditions during different stages of people's lives[10-12]. For example, the accumulation of adverse experiences during childhood, such as parental illness, prolonged family conflict or financial problems showed to have a significantly positive effect on the risk of CVA later in life[11]. On the other hand, some studies suggest that facing stressful events during adulthood, whether earthquakes[13] or family and interpersonal events such as the loss of a partner, as well as isolation of community, are associated with an increase in CVA[8,14].

In addition to stressful family experiences, another domain in which people often face stressful situations is the labor market. Evidence suggests that those exposed to multiple employment stressors, such as a high workload and long working hours, are at increased risk of developing CVA, especially when stress exposures are frequent over time[15].

Despite the advances in relation to the effect of family and employment stressors on the risk of CVA, there are at least three aspects that still require further elaboration in this study field. First, most research so far considers measurements of stress and CVA at one or two life stages. This precludes understanding family or employment stress patterns along people's lives, as well as their cumulative effect on CVA.

Second, despite the growing evidence on the consequences of family and employment stressors on CVA, most studies focused on only one domain separately to measure the presence of stress. Consequently, the studies have been ignored the simultaneous impact of experiencing family and employment stress on this type of pathology. The simultaneous effect of family and employment stress is relevant because the harmful effect of the presence of stress in one of these domains could be compensated by the absence of stress in the other; or the effect on CVA could be greater due to the presence of stress in both life domains.

Third, the growing research in this field almost exclusively occurs in high-income countries with better health promotion and disease prevention-oriented health systems, such as Finland and the United Kingdom[8,15]. After an exhaustive review of the current evidence, we did not find any studies on trajectories of employment or family stress and CVA in developing or middle-income countries, such as those in the Latin American. Understanding the relationship between stress trajectories and CVA could allow us to reorient public policies for the prevention of this type of disease in Latin American countries as well, directing efforts towards stress mitigation in different domains and stages of people's lives.

Considering these knowledge gaps, the present study has two main objectives: reconstruct different types of simultaneous stress trajectories in the family and employment domains during the life of individuals in Chile; and estimate the association of these types of trajectories on the presence of CVA in old age.

METHODS

Data and Sample

This study used data from the survey “Curso de vida y vulnerabilidad en personas mayores en Santiago, Chile” (Life course and vulnerability in older people in Santiago, Chile), which collected retrospective information on multiple life domains, such as residential, educational and occupational histories, health risk habits, marital and fertility patterns, financial vulnerabilities, and health status in old age. The survey was face-to-face, conducted between March and August 2019, obtaining representative information from 802 people aged 65 to 75 years old residing in Santiago, Chile.

We conducted the data collection following the quality standards defined by the American Association for Public Opinion Research[16]. The selection of the sample of individuals was random, with a maximum variance (p = 0.5), a confidence level of 95%, and an estimated error of ± 3.5 points for an infinite population. To mitigate possible non-response bias in the sample selection, we adjusted the database by a weighting factor that corrects our estimates for known population characteristics of this age group in Santiago, such as areas of residence, educational level and sex.

A retrospective instrument called “life course calendar”[17,18] was used to collect the data, specially designed to help the interviewees remember and chronologically organize the episodes of their lives with approximate dates of occurrence. Figure 1 shows an example of the life course calendar used in this research. The time unit used in this tool corresponded to annual information. Given that a major limitation of retrospective measurement instruments corresponds to memory bias, the life course calendar used in this study was created by addressing three key aspects of autobiographical memory functioning. First, it includes a timeline that forces people to think retrospectively about their lives chronologically. Second, it requires individuals to first recall experiences in key life domains (for example, births, marriages, divorces, widowhood) and then relate them to other experiences in the remaining domains, thereby increasing the accuracy of the reconstruction of the past. And third, respondents have the opportunity to add information to the life course calendar, even if it means moving backwards or forwards in the timeline[17,18].

Figure 1

Life course calendar used in this study.

Variables

Independent Variable: Family and employment stress trajectories

To reconstruct types of family and employment stress trajectories, we considered life course calendar questions in which we asked to each participant to identify periods in their lives when they experienced family and employment stress according to their own criteria. Specifically, while for the family domain we asked each participant to mark the years in which they “felt stress due to family causes”; in the employment domain we asked them to answer “yes” or “no” to the question “Was it generally a stressful employment?” for each of the jobs they had during their life. From these questions, we first created the variable “employment stress”, which measured the categories “presence of stress”, “absence of stress” or “out of the labor market” in the case of a year in which the person was outside the labor force. Secondly, we created the variable “family stress”, which similarly identified for each year of people's lives the categories: “presence of stress” and “absence of stress”.

Dependent Variable: Cerebrovascular accident

The dependent variable in our study corresponds to having experienced a cerebrovascular accident or not. Following international standards, the participants were asked: “Has a doctor ever told you that you have or had any of the health problems listed on this card? Remember that they may be health problems that you currently have or had in the past.” Among the options was “Stroke or cerebral vascular disease”.

Control Variables: Sociodemographic and traditional CVA risk factors

Considering studies conducted in high-income countries, the analyses were first adjusted for the following four sociodemographic variables: age, sex (woman, man), educational level (elementary, secondary or higher education), and health coverage (public, private). The latter variable is a proxy indicator of the socioeconomic level of the respondent, since people with a better financial situation have access to private health coverage. Our analyses were also adjusted for traditional CVA risk factors, such as body mass index (obese, non-obese); physical activity (one or more times per week / once a month or less); frequency of consumption of (1) dairy, (2) legumes, beans or eggs and (3) meat, fish or poultry (one or more times per week / less than once a week); current smoking (presence/absence); and diagnosis of hypertension (presence/absence).

Statistical Methods

First, we employed multichannel sequence analysis[19-21] to reconstruct representative types of simultaneous trajectories of family and employment stress during the life course. Multichannel sequence analysis allows comparing similarities and differences between life trajectories in two or more life domains (in this case employment stress and family stress), by estimating the distance between these trajectories. Distance is the cost of transforming the trajectory of an individual in a specific domain to the trajectory of another individual in that domain, through two specific operations: status substitution from which trajectories are measured, and insertion or elimination of this status[22].

Once the distances between all individual trajectories are obtained, they are inserted into a distance matrix, on which a hierarchical cluster analysis is performed using Ward's method[23], which allowed us to group trajectories similar to each other (with less distance between them) into different clusters or representative types of family and employment stress trajectories. Finally, to determine the most robust number of trajectory types representative of the diversity of possible trajectories in the sample, we used four statistical selection criteria: average silhouette width (ASW), point biserial correlation (PBS), Hubert's gamma (HG) and Hubert's C (HC)[24]. The scores of these criteria ranges from −1 to 1, or from 0 to 1. To ensure comparability between the criteria, their scores were standardized. In the case of ASW, PBC and HG, higher values mean a better solution, while lower values in HC indicate a better solution.

After identifying the most robust number of family and employment stress trajectory types, this became the main independent variable in a logistic regression model in which we measure its association with CVA, adjusting for the control variables indicated previously. We conducted the analyses in this study in the statistical software R[25], specifically with the statistical package TraMineR[22] to estimate multichannel sequence analyses, and the statistical package survey[26] to work with a weighted database.

RESULTS

Sample Characteristics

The estimated weighted univariate proportions of the dependent and control variables are in Table 1. Among other results, we observed that 6.4% of the sample reported having experienced a CVA, women were 56.7% of those analyzed, 30.3% reported obesity, and 66% had a diagnosis of hypertension.

Table 1

Weighted univariate proportions of dependent and control variables.

		%
CVA Diagnosis
	Absence	93.6
	Presence	6.4
Sex
	Man	43.3
	Woman	56.7
Educational level
	Secondary or higher	61.5
	Elementary	38.5
Health coverage
	Public	88.0
	Private	11.2
Dairy consumption
	Less than once a week	12.3
	One or more times per week	87.2
Consumption of meat, fish or poultry
	Less than once a week	1.7
	One or more times per week	98.3
Consumption of legumes, beans or eggs
	Less than once a week	3.7
	One or more times per week	96.2
Physical activity
	Once a month or less	56.6
	One or more times per week	43.4
Smoking
	Absence	81.1
	Presence	17.3
Hypertension
	Absence	66.0
	Presence	34.0
Body mass index
	Not obese	69.7
	Obese	30.3

CVA: cerebrovascular accident.

Note: The only variable that presented missing values was “Smoking” with 1.6%.

Family and Employment Stress Trajectories

Figure 2 suggests that, based on the aforementioned selection criteria, four clusters correspond to the most robust number of trajectory types to adequately represent the diversity of family and employment stress patterns in the sample studied.

Figure 2

Cluster selection criteria.

Figures 3 and 4 detail the four types of trajectories in two types of graphs: chronogram graphs and individual sequence graphs, respectively. In each of these graphs, the trajectory of family stress and employment stress is in different columns. On the left of the graphs are represented the names and weighted proportions of each type of trajectory, and on the right the family and employment stress status used to reconstruct these trajectories. In the chronogram graph, the X-axis represents the age of individuals; and the Y-axis, the proportion (0 to 1) of individuals in different types of stress status over time. In the graph of individual sequences, the X-axis also indicates age, but the Y-axis shows the specific trajectory of each individual classified in a trajectory type (the number of lines is equal to the number of persons classified in the type).

Figure 3

Chronogram graphs of the four types of family and employment stress trajectories.

Figure 4

Graphs of individual sequences of the four types of family and employment stress trajectories.

The first type, “Absence of family stress, persistent employment stress”, includes 54.8% of the sample and corresponds to people who mostly described not having felt stress due to family causes, but permanently due to employment causes. This group reports having experienced employment stress mostly from the age of 20 years old constantly, which decreases after the age of 50 years when the leaving from the labor market begins to increase progressively.

The second type of trajectory, “Absence of family stress, out of the labor market”, gathers 18.3% of the sample, characterized by people who most of the time in their lives were without a paid work, and who did not report having felt stress due to family causes. In this group, some people report having suffered employment stress in early adulthood (from 18 to 30 years of age), but then left the labor market.

The third type of trajectory, “Persistent family stress, absence of employment stress”, included 6.9% of the sample and was composed of individuals who mostly reported no employment stress, but reported family stress. In this type, even some people are classified as having felt family stress since early childhood, increasing markedly after the age of 18 and remaining constant until after 60 years old.

Finally, the fourth type of trajectory “Absence of family and employment stress” includes 20% of the sample and consists of people who mostly described not having felt stress due to family or employment stress in their lives.

Trajectories of Family and Employment Stress and CVA

Table 2 shows the result of three logistic regression models: the first includes only the types of stress trajectories, the second adds sociodemographic variables, while the third also considers traditional CVA risk factors. The results are reported in odds ratios (OR) with their respective confidence intervals and levels of statistical significance.

Table 2

Logistic regression on cerebrovascular accident.

		Odds ratios	95% confidence intervals	Odds ratios	95% confidence intervals	Odds ratios	95% confidence intervals
Type of employment and family stress trajectories
	Absence of family and employment stress
	Absence of family stress, persistent employment stress	2.42	0.77—7.56	3.16d	0.89–11.17	3.38d	1.00–11.50
	Absence of family stress, out of the labor market	9.18b	2.16—39.00	8.54b	1.80–40.50	8.28b	1.86–36.93
	Persistent family stress, absence of employment stress	12.64a	3.53—45.23	12.90a	2.96–56.14	11.87b	2.80–50.38
Sociodemographic variables
Age				1.09	0.87–1.36	1.11	0.90–1.37
Sex
	Man	–		–		–
	Woman			0.94	0.44–2.01	0.80	0.37–1.83
Educational level
	Secondary or higher	–		–		–
	Elementary			1.95d	0.93–4.11	1.50	0.79–2.84
Health coverage
	Public	–		–		–
	Private			0.00a	0.00–0.00	0.00a	0.00–0.00
Traditional CVA risk factors
Body mass index
	Not obese	–		–		–
	Obese					1.72	0.74–4.00
Physical activity
	Once a month or less	–		–		–
	One or more times per week					0.90	0.25–3.19
Dairy consumption
	Less than once a week	–		–		–
	One or more times per week					0.51	0.17–1.54
Consumption of legumes, beans or eggs
	Less than once a week	–		–		–
	One or more times per week					0.28c	0.09–0.86
Consumption of meat, fish or poultry
	Less than once a week	–		–		–
	One or more times per week					0.76	0.09–6.40
Smoking
	Absence	–		–		–
	Presence					1.21	0.55–2.67
Hypertension
	Absence	–		–		–
	Presence					1.74	0.68–4.46
Intercept		0.02		0.00		0.00

p < 0.001.

p < 0.01.

p < 0.05.

p < 0.1.

Note: Statistically significant effects marked in gray.

The model that considers adjustments for all control variables shows that the possibility of suffering a CVA is significantly higher in all types of stress trajectories, compared to those subjects grouped in the “Absence of family and employment stress” trajectory. Specifically, in those subjects that compose the trajectory “Absence of family stress, persistent employment stress”, the probability of suffering a CVA is more than twice higher (OR = 3.38; p < 0.1). While for those classified in the “Absence of family stress, out of the labor market” trajectory, the probability is more than seven times higher (OR = 8.28; p < 0.01), and for those who followed the trajectory “Persistent family stress, absence of employment stress” the probability is more than ten times higher (OR = 11.87; p < 0.01). In relation to the control factors, having private health coverage, as well as the consumption of legumes, beans or eggs more than once a week, reduces the risk of CVA.

Additionally, based on previous evidence on differences between men and women regarding cerebrovascular disease[27], we conducted a sensitivity analysis including interaction effects between trajectory types and sex on CVA risk (see Table 3). As can be seen, the model that considers all controls suggests that only in the relationship between the trajectory “Persistent family stress, absence of employment stress” and CVA, men show a significantly higher effect than women (OR = 8.69; p < 0.5).

Table 3

Logistic regression on cerebrovascular accident (interaction effects between trajectory types and sex).

		Odds ratios	95% confidence intervals	Odds ratios	95% confidence intervals	Odds ratios	95% confidence intervals
Type of employment and family stress trajectories
	Absence of family and employment stress	–		–		–
	Absence of family stress, persistent employment stress	1.31	0.23–7.35	1.94	0.28–13.18	2.27	0.33–15.58
	Absence of family stress, out of the labor market	7.50	0.59–95.57	7.71	0.47–125.29	8.98	0.59–95.57
	Persistent family stress, absence of employment stress	8.32b	1.52–45.64	9.15b	1.37–61.18	8.69b	1.22–61.83
Type of employment and family stress trajectories * Sex
	Absence of family stress, persistent employment stress * Woman	3.54	0.30–42.16	2.72	0.20–36.25	2.28	0.17–28.86
	Absence of family stress, out of labor market * Woman	2.27	0.09–46.06	1.64	0.06–44.34	1.27	0.04–36.28
	Persistent family stress, absence of employment stress * Woman	2.06	0.15–33.96	2.00	0.14–28.25	1.92	0.12–29.51
Sociodemographic variables
Age				1.09	0.88–1.36	1.12	0.92–1.37
Educational level
	Secondary or higher	–		–		–
	Elementary			1.87	0.85–4.01	1.44	0.74–2.80
Health coverage
	Public	–		–		–
	Private			0.00a	0.00–0.00	0.00a	0.00–0.00
Traditional CVA risk factors
Body mass index
	Not obese	–		–		–
	Obese					1.70	0.75–3.88
Physical activity
	Once a month or less	–		–		–
	One or more times per week					0.91	0.26–3.25
Dairy consumption
	Less than once a week	–		–		–
	One or more times per week					0.51	0.17–1.51
Consumption of legumes, beans or eggs
	Less than once a week	–		–		–
	One or more times per week					0.29b	0.09–0.88
Consumption of meat, fish or poultry
	Less than once a week	–		–		–
	One or more times per week					0.76	0.09–6.52
Smoking
	Absence	–		–		–
	Presence					1.25	0.58–2.69
Hypertension
	Absence	–		–		–
	Presence					1.73	0.68–4.40
Intercept		0.02		0.00		0.00

p < 0.001.

p < 0.05.

Note: Statistically significant effects marked in gray.

DISCUSSION

Using a retrospective survey, representative of people aged 65 to 75 years in the city of Santiago, Chile, and based on a life course approach, this study analyzed the association between different types of simultaneous family and employment stress trajectories and the presence of CVA in old age. The results of this study indicate that a significant proportion of older people in Chile (61.7%) followed trajectories marked by the permanent presence of family and/or employment stress. Likewise, a not smaller proportion (18.3%) had a trajectory characterized by prolonged absence from the labor market.

In terms of the association with CVA, we observed that trajectories characterized by permanent exposure to stressful family and/or employment situations during life are significantly associated with the presence of this cardiovascular disease. These findings are consistent with previous cross-sectional studies. For example, in a meta-analysis of 14 studies involving 10,130 patients diagnosed with CVA, a 33% increased risk of this disease was estimated among those who reported experiencing family, employment, or financial stress[28].

Our results show that the type of trajectory characterized by the persistent presence of family stress, but with the absence of employment stress, is more associated with the presence of CVA (indicating a risk more than 10 times higher than the type of trajectory “Absence of family and employment stress”). This result is in line with previous studies that have observed a relevant effect on the presence of CVA in those individuals facing stressful marital and interpersonal relationships[29]. In addition, our sensitivity analysis (Table 3) show that this type of trajectory is significantly riskier in men than in women. In this regard, some researchers have pointed to an increased risk of CVA in groups that had experienced stress associated with divorce or death of a partner, particularly in men[14].

On the other hand, our study evidences a strong association with CVA among people who report not having suffered stress due to family causes, but were out of the labor market for prolonged periods of time. These results are also consistent with previous cross-sectional studies, which show that those who stop working for pay have more than twice the risk of CVA (as well as other cardiovascular diseases such as acute myocardial infarction), especially if the inactivity occurs involuntarily[27,30,31]. In addition, other studies in Latin America indicate a higher mortality associated with CVA in inactive subjects.[32]. One possible explanation for this association is that, especially in countries such as Chile, having a continuous work implies obtaining a financial income that allows satisfying individual needs such as access to better preventive health services and pharmacological treatments[33-35].

Limitations

This study has some limitations that should be considered when interpreting findings. First, due to inevitable memory bias, respondents may have inaccurately reported early life experiences. To mitigate this bias, the life course calendar employed in this study incorporated methodological innovations aimed at strengthening autobiographical memory, such as the decomposition of life domains into different subcategories, the use of illustrative visual supports, and the orientation of a properly trained interviewer in the process of filling out the questionnaire. Second, in relation to the sample, it is relevant to consider that it is representative of the capital, but not of all of Chile. This is important, since the centralized nature of the country means that access to health services is greater and of better quality in the capital than in the rest of the regions. A final relevant limitation refers to the fact that the report of stress by the participants depends closely on their perception of the concept of “stress”. We know, however, that there is no single definition of this term, as it encompasses psychological, emotional, motivational and cognitive aspects. Likewise, when identifying employment stress, participants may have considered different aspects than when reporting family stress.

IMPLICATIONS AND CONCLUSION

This study has relevant implications for the field of cardiovascular diseases. CVA are highly prevalent pathologies, with catastrophic health consequences and highly associated with modifiable risk factors, including stress. In order to reduce mortality and the consequences that these pathologies have on the population, it is essential to consider these risk factors and strengthen health systems with a promotional and preventive approach, focusing on reducing health inequities, and not only on optimizing medical technologies for treatment and rehabilitation.

As this study suggests, stress is a risk factor experienced on a prolonged basis by a high proportion of people at different stages and domains of life. Consequently, it is necessary to adopt a promotional and preventive approach that emphasizes the adverse effects of experiencing daily and cumulatively stressful situations. The formulation of public policies aimed at reducing stress could contribute to mitigating the risk of CVA in traditionally susceptible populations.

INTRODUCCIÓN

Las enfermedades cardiovasculares son un grupo de desórdenes del sistema circulatorio y coronario que se manifiestan regularmente en la adultez y la vejez[1], y representan actualmente la principal causa de muerte en el mundo, alcanzando 17,8 millones de muertes[2]. Entre las enfermedades cardiovasculares, el accidente cerebrovascular (ACV) es la segunda causa de muerte en hombres y mujeres (11,9 millones de muertes)[2], y la tercera causa de discapacidad en adultos[3].

Se estima que aproximadamente el 90% de los ACV pueden ser atribuidos a factores de riesgo modificables[3]. La evidencia epidemiológica ha destacado que entre estos factores se encuentran el hábito tabáquico, presión arterial elevada, niveles nocivos de colesterol, diabetes mellitus, obesidad, inactividad física, consumo de alcohol y patrones dietéticos inadecuados[4]. Sin embargo, también se ha enfatizado la creciente influencia de factores de tipo psicosocial, del entorno y del comportamiento. Entre ellos, el estrés se considera un determinante crucial[5], pues se asocia al desarrollo de procesos premórbidos que conducen a la aparición de ACV[6]. Específicamente, las experiencias estresantes agudas y de larga duración pueden desencadenar eventos cardíacos patológicos y se asocian a un mayor riesgo de desarrollar ACV y a una mayor mortalidad asociada[6-9].

Desde la epidemiología de curso de vida, el desarrollo de ACV se ha entendido como el resultado de múltiples exposiciones a condiciones sociales, físicas y psicológicas adversas durante distintas etapas de la vida de las personas[10-12]. Por ejemplo, la acumulación de experiencias adversas durante la niñez, tales como enfermedades de los padres, conflictos familiares prolongados o problemas financieros, han mostrado un efecto significativamente positivo sobre el riesgo de ACV en etapas posteriores de la vida[11]. Por otra parte, algunas investigaciones sugieren que enfrentar eventos estresantes durante la adultez, ya sea terremotos[13] o eventos familiares e interpersonales como la pérdida de la pareja, así como el aislamiento comunitario, inciden en un aumento de ACV[8,14].

Además de las experiencias familiares estresantes, se ha descrito que otro de los dominios en el que las personas suelen enfrentar situaciones de estrés es el mercado laboral. La evidencia sugiere que aquellas personas expuestas a múltiples estresores laborales, por ejemplo una alta carga laboral y jornadas extensas de trabajo, presentarían mayor riesgo de desarrollar ACV, especialmente cuando las exposiciones a estrés son frecuentes en el tiempo[15].

A pesar de los avances en relación al efecto de estresores familiares y laborales sobre el riesgo de ACV, existen al menos tres aspectos que aún requieren mayor elaboración en este campo de estudio. En primer lugar, hasta el momento la mayoría de las investigaciones consideran mediciones del estrés y de ACV en una o dos etapas de la vida. Esto impide entender patrones de estrés de tipo familiar o laboral a lo largo de la vida de las personas, así como su efecto acumulativo sobre el ACV.

En segundo lugar, pese a la creciente evidencia sobre las consecuencias de estresores familiares y laborales sobre ACV, la mayoría de los estudios se han centrado en uno u otro dominio por separado para medir la presencia de estrés. En consecuencia, se ha ignorado el impacto simultáneo de experimentar estrés familiar y laboral sobre este tipo de patologías. El efecto simultáneo de estrés por causas familiares y laborales es relevante por cuanto el efecto nocivo de la presencia de estrés en uno de estos dominios podría ser compensado por la ausencia de estrés en el otro; o por el contrario, el efecto sobre el ACV podría verse aumentado por la interacción de la presencia de estrés en ambos dominios de vida.

En tercer lugar, la creciente investigación en este campo ha sido conducida casi únicamente en países de altos ingresos, los que cuentan con sistemas sanitarios mejores y orientados a la promoción de la salud y prevención de enfermedades, tales como Finlandia y Reino Unido[8,15]. Luego de revisar exhaustivamente la evidencia actual, no se encontraron estudios sobre trayectorias de estrés laboral o familiar y ACV en países en desarrollo o de ingresos medios, como aquellos de la región latinoamericana. Comprender la relación entre trayectorias de estrés y ACV podría permitir reorientar las políticas públicas de prevención de este tipo de enfermedades también en los países latinoamericanos, dirigiendo esfuerzos hacia la mitigación del estrés en diferentes dominios y etapas de la vida de las personas.

Considerando estas brechas de conocimiento, el presente estudio se plantea dos objetivos principales: Reconstruir diferentes tipos de trayectorias de estrés simultáneo en el dominio familiar y laboral durante la vida de las personas en Chile; y estimar la asociación de dichos tipos de trayectorias sobre la presencia de ACV en la vejez.

MÉTODOS

Base de Datos

Este estudio utilizó datos de la encuesta “Curso de vida y vulnerabilidad en personas mayores en Santiago, Chile”, la cual recolectó información retrospectiva en múltiples dominios de la vida, tales como historias residenciales, educacionales y ocupacionales, hábitos de riesgo para la salud, patrones maritales y de fertilidad, vulnerabilidades financieras, y estados de salud en la vejez. La encuesta fue cara a cara, aplicada entre marzo y agosto del año 2019, y obtuvo información representativa de 802 personas de 65 a 75 años de edad que residían en Santiago de Chile.

La recopilación de datos se realizó siguiendo los estándares de calidad definidos por la Asociación Americana de Investigación de Opinión Pública[16]. La selección de la muestra de individuos fue aleatoria, con una varianza máxima (p = 0,5), un nivel de confianza del 95%, y un error estimado de ± 3,5 puntos para una población infinita. Para mitigar los posibles sesgos de no respuesta en la selección de la muestra, la base de datos fue ajustada por un factor de ponderación que corrige nuestras estimaciones por características poblacionales conocidas de este tramo de edad en Santiago, tales como zonas de residencia, nivel educacional y género.

Para recopilar los datos se utilizó el instrumento retrospectivo llamado “calendario de curso de vida”[17,18], diseñado especialmente para ayudar a los entrevistados a recordar y organizar cronológicamente los episodios a lo largo de sus vidas con fechas aproximadas de ocurrencia. En la Figura 1 presentamos un ejemplo del calendario de curso de vida utilizado en esta investigación. La unidad de tiempo empleada en esta herramienta correspondió a información anual. Dado que una limitante importante de los instrumentos de medición retrospectivos corresponde al sesgo de memoria, el calendario de curso de vida utilizado en este estudio fue creado abordando tres aspectos claves del funcionamiento de la memoria autobiográfica. Primero, incluye una línea de tiempo que fuerza a las personas a pensar retrospectivamente sobre sus vidas de forma cronológica. Segundo, exige a los individuos que recuerden en primer lugar experiencias en dominios clave para la vida (por ejemplo, nacimientos, matrimonios, divorcios, viudez) para luego relacionarlos con otras experiencias en el resto de los dominios, aumentando así la precisión de la reconstrucción del pasado. Y tercero, entrega a los encuestados la oportunidad de agregar información al calendario, incluso si esto significa retroceder o avanzar en la línea de tiempo[17,18].

Figura 1

Calendario de curso de vida utilizado en este estudio.

Variable Independiente: Trayectorias de estrés familiar y laboral

Para reconstruir tipos de trayectorias de estrés familiar y laboral, se consideraron preguntas del calendario de curso de vida en las que los participantes debieron identificar períodos de sus vidas en que experimentaron estrés por motivos familiares y laborales de acuerdo a su propio criterio. Específicamente, mientras que para el dominio familiar a cada participante se le solicitó marcar los años en que “sintió estrés por causas familiares”, en el dominio laboral se le pidió que para cada uno de los trabajos en los que se había desempeñado durante su vida respondiera “sí” o “no” a la pregunta “¿En general fue un trabajo estresante?”. A partir de estas preguntas, se creó en primer lugar la variable “estrés laboral”, que midió para cada año de vida de las personas las categorías “presencia de estrés”, “ausencia de estrés” o “fuera del mercado laboral” en caso de ser un año en el que la persona no se encontrara empleada. En segundo lugar, se creó la variable “estrés familiar”, la cual de modo similar identificó para cada año de vida de las personas las categorías: “presencia de estrés” y “ausencia de estrés”.

Variable Dependiente: Accidente cerebrovascular

La variable dependiente de nuestro estudio corresponde a haber experimentado o no un accidente cerebrovascular. Siguiendo estándares internacionales, a los participantes se les consultó “¿Alguna vez un médico le ha dicho que tiene o tenía alguno de los problemas de salud que figuran en esta tarjeta? Recuerde que pueden ser problemas de salud que tiene actualmente, o tuvo anteriormente”. Entre las opciones se encontraba “Derrame cerebral o enfermedad vascular cerebral”.

Variables de Control: Factores sociodemográficos y de riesgo tradicional de ACV

Tomando en cuenta estudios realizados en países de altos ingresos, los análisis fueron ajustados primero por las siguientes cuatro variables sociodemográficas: edad, género (mujer, hombre), nivel educacional (primaria, secundaria o terciaria), y cobertura de salud (pública, privada). Esta última variable se considera un indicador proxy de nivel socioeconómico del entrevistado por cuanto las personas con mejor situación financiera acceden a cobertura privada de salud. Nuestros análisis se ajustaron también por factores de riesgo tradicionales de ACV, tales como índice de masa corporal (obeso, no obeso); actividad física (una o más veces por semana / una vez al mes o menos); frecuencia de consumo de (1) lácteos, (2) legumbres, alubias o huevos y (3) carne, pescado o ave (una o más veces por semana / menos de una vez por semana); hábito tabáquico actual (presencia/ausencia); y diagnóstico de hipertensión (presencia/ausencia).

Métodos Estadísticos

En primer lugar, empleamos un análisis de secuencia multicanal[19-21] para reconstruir tipos representativos de trayectorias simultáneas de estrés familiar y laboral a lo largo de la vida. El análisis de secuencia multicanal permite comparar similitudes y diferencias entre trayectorias de vida en dos o más dominios de la vida (en este caso estrés laboral y estrés familiar), por medio del cálculo de la distancia entre dichas trayectorias. La distancia se entiende como el costo de transformar la trayectoria de un individuo en un dominio específico a la trayectoria de otro individuo en dicho dominio, mediante dos operaciones concretas: substitución de estatus a partir de los que se miden las trayectorias, e inserción o eliminación de estos estatus[22].

Cuando se obtienen las distancias entre las distintas trayectorias individuales, estas son introducidas en una matriz de distancias, sobre la cual se realiza un análisis de conglomerados jerárquico usando el método de Ward[23], que nos permitió agrupar trayectorias similares entre sí (vale decir, con menor distancia entre ellas) en diferentes conglomerados o tipos representativos de trayectorias de estrés familiar y laboral. Finalmente, para determinar el número más robusto de tipos de trayectorias representativos de la diversidad de trayectorias posibles en la muestra, se utilizaron cuatro criterios estadísticos de selección: average silhouette width (ASW), point biserial correlation (PBS), Hubert's gamma (HG) y Hubert's C (HC)[24]. Los puntajes de estos índices varían de −1 a 1, o de 0 a 1. Para asegurar la comparación entre los criterios, sus puntajes fueron estandarizados. En el caso de ASW, PBC y HG, valores mayores significan una mejor solución, mientras que valores menores en HC indican una mejor solución.

Una vez identificado el número de tipos más robusto de trayectoria de estrés familiar y laboral, este se convirtió en la principal variable independiente para medir la asociación con ACV en un modelo de regresión logística, el cual fue ajustado por las variables de control indicadas previamente. Los análisis de este estudio fueron conducidos en el software estadístico R[25], específicamente con el paquete estadístico TraMineR[22] para estimar análisis de secuencia multicanal, y el paquete estadístico survey[26] para trabajar con base de datos ponderada.

RESULTADOS

Características de la Muestra

Las proporciones univariadas ponderadas de las variables dependientes y de control se muestran en la Tabla 1. Entre los datos más destacados observamos que el 6,4% de la muestra reportó haber experimentado ACV, las mujeres constituyeron el 56,7% de los analizados, un 30,3% reportó obesidad, y un 66% presencia de un diagnóstico de hipertensión.

Tabla 1

Proporciones univariadas ponderadas de variables dependientes y de control.

		%
Diagnóstico ACV
	Ausencia	93,6
	Presencia	6,4
Género
	Hombre	43,3
	Mujer	56,7
Nivel educacional
	Secundaria o terciaria	61,5
	Primaria	38,5
Cobertura de salud
	Pública	88,0
	Privada	11,2
Consumo de lácteos
	Menos de una vez por semana	12,3
	Una o más veces por semana	87,2
Consumo de carne, pescado o ave
	Menos de una vez por semana	1,7
	Una o más veces por semana	98,3
Consumo de legumbres, alubias o huevos
	Menos de una vez por semana	3,7
	Una o más veces por semana	96,2
Actividad física
	Una vez al mes o menos	56,6
	Una o más veces por semana	43,4
Hábito tabáquico
	Ausencia	81,1
	Presencia	17,3
Hipertensión
	Ausencia	66,0
	Presencia	34,0
Índice de masa corporal
	No obeso	69,7
	Obeso	30,3

ACV: accidente cerebrovascular.

Nota: La única variable que presentó valores perdidos fue “Hábito tabáquico” con un 1,6%.

Trayectorias de Estrés Familiar y Laboral

La Figura 2 sugiere que, basados en los criterios de selección antes mencionados, cuatro conglomerados corresponden al número más robusto de tipos de trayectorias para representar adecuadamente la diversidad de patrones de estrés familiar y laboral en la muestra estudiada.

Figura 2

Criterios de selección de conglomerados.

En las Figuras 3 y 4 se detallan los cuatro tipos de trayectorias en dos tipos de gráficos: gráficos de cronogramas y gráficos de secuencias individuales, respectivamente. En cada uno de estos gráficos, la trayectoria de estrés familiar y de estrés laboral se despliega en diferentes columnas. A la izquierda de los gráficos están representados los nombres y proporciones ponderados de cada tipo de trayectoria, y a la derecha los estatus de estrés familiar y laboral utilizados para reconstruir dichas trayectorias. En el gráfico de cronogramas, el eje X representa la edad de las personas; y el eje Y, la proporción (0 a 1) de personas en diferentes tipos de estatus de estrés en el tiempo. En el gráfico de secuencias individuales, el eje X también indica la edad, pero el eje Y muestra la trayectoria específica de cada individuo clasificado en un tipo de trayectoria (es decir, existen tantas líneas como personas clasificadas en dicho tipo).

Figura 3

Gráficos de cronogramas de los cuatro tipos de trayectorias de estrés familiar y laboral.

Figura 4

Gráficos de secuencias individuales de los cuatro tipos de trayectorias de estrés familiar y laboral.

El primer tipo, “Ausencia de estrés familiar, estrés laboral persistente”, incluye al 54,8% de la muestra y corresponde a personas que mayoritariamente describieron no haber sentido estrés por causas familiares, pero sí permanentemente por causas laborales. Este grupo manifiesta haber percibido estrés laboral mayoritariamente a partir de los 20 años de edad de forma constante, lo que disminuye después de los 50 años cuando comienza a aumentar progresivamente la salida del mercado laboral.

El segundo tipo de trayectoria, “Ausencia de estrés familiar, fuera del mercado laboral”, reúne al 18,3% de la muestra y se caracteriza por personas que la mayoría del tiempo en sus vidas se encontraron sin un empleo remunerado, y que no reportaron haber sentido estrés por causas familiares. En este grupo algunas personas reportan haber sufrido estrés laboral en etapas tempranas de la adultez (esto es, de 18 a 30 años de edad), pero luego salieron del mercado laboral.

El tercer tipo de trayectoria, “Estrés familiar persistente, ausencia de estrés laboral”, comprende el 6,9% de la muestra y está compuesto por individuos que mayoritariamente casi no reportaron estrés por causas laborales, pero sí por causas familiares. En este tipo, se clasifican incluso algunas personas que indicaron haber sentido estrés familiar desde la primera infancia, aumentando notoriamente después de los 18 años y manteniéndose constante hasta después de los 60 años.

Por último, el cuarto tipo de trayectoria “Ausencia de estrés familiar y laboral” incluye al 20% de la muestra y se compone de personas que mayoritariamente describieron no haber sentido estrés ni por causas familiares ni laborales en sus vidas.

Trayectorias de Estrés Familiar y Laboral y ACV

La Tabla 2 muestra el resultado de tres modelos de regresión logística: el primero incluye solo los tipos de trayectorias de estrés, el segundo agrega las variables sociodemográficas, mientras que el tercero considera también los factores de riesgo tradicionales de ACV. Los resultados son reportados en odds ratios (OR) con sus respectivos intervalos de confianza y niveles de significancia estadística.

Tabla 2

Regresión logística sobre accidente cerebrovascular.

		Odds ratios	95% intervalos de confianza	Odds ratios	95% intervalos de confianza	Odds ratios	95% intervalos de confianza
		Tipo de trayectorias de estrés laboral y familiar
	Ausencia de estrés familiar y laboral
	Ausencia de estrés familiar, estrés laboral persistente	2,42	0,77—7,56	3,16d	0,89–11,17	3,38d	1,00–11,50
	Ausencia de estrés familiar, fuera de mercado laboral	9,18b	2,16—39,00	8,54b	1,80–40,50	8,28b	1,86–36,93
	Estrés familiar persistente, ausencia de estrés laboral	12,64a	3,53—45,23	12,90a	2,96–56,14	11,87b	2,80–50,38
Variables sociodemográficas
Edad				1,09	0,87–1,36	1,11	0,90–1,37
Género
	Hombre	–		–		–
	Mujer			0,94	0,44–2,01	0,80	0,37–1,83
Nivel educacional
	Secundaria o terciaria	–		–		–
	Primaria			1,95d	0,93–4,11	1,50	0,79–2,84
Cobertura de salud
	Pública	–		–		–
	Privada			0,00a	0,00–0,00	0,00a	0,00–0,00
Factores de riesgo tradicionales de ACV
Índice de masa corporal
	No obeso	–		–		–
	Obeso	–		–		1,72	0,74–4,00
Actividad física
	Una vez al mes o menos	–		–		–
	Una o más veces por semana		–		–	0,90	0,25–3,19
Consumo de lácteos
	Menos de una vez por semana	–		–		–
	Una o más veces por semana					0,51	0,17–1,54
Consumo de legumbres, alubias o huevos
	Menos de una vez por semana	–		–		–
	Una o más veces por semana		–		–	0,28c	0,09–0,86
Consumo de carne, pescado o ave
	Menos de una vez por semana	–		–		–
	Una o más veces por semana	–		–		0,76	0,09–6,40
Hábito tabáquico
	Ausencia	–		–		–
	Presencia	–		–		1,21	0,55–2,67
Hipertensión
	Ausencia	–		–		–
	Presencia	–		–		–	0,68–4,46
Intercepto		0,02		0,00		0,00

p < 0.001.

p < 0.01.

p < 0.05.

p < 0.1.

Nota: Efectos estadísticamente significativos marcados en gris.

Como se observa en el modelo que considera los ajustes de todas las variables de control, la posibilidad de sufrir ACV es significativamente mayor en todos los tipos de trayectorias de estrés, en comparación a aquellos sujetos agrupados en la trayectoria “Ausencia de estrés familiar y laboral”. Específicamente, en aquellos sujetos que componen la trayectoria “Ausencia de estrés familiar, estrés laboral persistente”, la probabilidad de sufrir ACV es más de dos veces mayor (OR = 3,38; p < 0,1). Mientras que para aquellos clasificados en la trayectoria “Ausencia de estrés familiar, fuera del mercado laboral” la probabilidad es más de siete veces mayor (OR = 8,28; p < 0,01), y para aquellos que siguieron la trayectoria “Estrés familiar persistente, ausencia de estrés laboral” la probabilidad es más de diez veces mayor (OR = 11,87; p < 0,01). En relación a los factores de control, se observa que el hecho de tener cobertura privada de salud, así como el consumo de legumbres, alubias o huevos más de una vez a la semana, reduce el riesgo de ACV.

Adicionalmente, basados en evidencia previa sobre diferencias entre hombres y mujeres en enfermedades cerebrovasculares[27], condujimos un análisis de sensibilidad incluyendo efectos de interacción entre los tipos de trayectorias y género sobre el riesgo de ACV (ver Tabla 3). Como se puede observar, el modelo que considera todos los controles sugiere que solo en la relación entre la trayectoria “Estrés familiar persistente, ausencia de estrés laboral” y ACV los hombres muestran un efecto significativamente superior al de las mujeres (OR = 8,69; p < 0,5).

Tabla 3

Regresión logística sobre accidente cerebrovascular (efectos de interacción entre tipos de trayectorias y género).

		Odds ratios	95% intervalos de confianza	Odds ratios	95% intervalos de confianza	Odds ratios	95% intervalos de confianza
		Tipo de trayectorias de estrés laboral y familiar
	Ausencia de estrés familiar y laboral	–		–		–
	Ausencia de estrés familiar, estrés laboral persistente	1,31	0,23–7,35	1,94	0,28–13,18	2,27	0,33–15,58
	Ausencia de estrés familiar, fuera de mercado laboral	7,50	0,59–95,57	7,71	0,47–125,29	8,98	0,59–95,57
	Estrés familiar persistente, ausencia de estrés laboral	8,32b	1,52–45,64	9,15b	1,37–61,18	8,69b	1,22–61,83
Tipo de trayectorias de estrés laboral y familiar * Género
	Ausencia de estrés familiar, estrés laboral persistente * Mujer	3,54	0,30–42,16	2,72	0,20–36,25	2,28	0,17–28,86
	Ausencia de estrés familiar, fuera de mercado laboral * Mujer	2,27	0,09–46,06	1,64	0,06–44,34	1,27	0,04–36,28
	Estrés familiar persistente, ausencia de estrés laboral * Mujer	2,06	0,15–33,96	2,00	0,14–28,25	1,92	0,12–29,51
Variables sociodemográficas
Edad				1,09	0,88–1,36	1,12	0,92–1,37
Nivel educacional
	Secundaria o terciaria	–		–		–
	Primaria			1,87	0,85–4,01	1,44	0,74–2,80
Cobertura de salud
	Pública	–		–		–
	Privada			0,00a	0,00–0,00	0,00a	0,00–0,00
Factores de riesgo tradicionales de ACV
Índice de masa corporal
	No obeso	–		–		–
	Obeso	–		–		1,70	0,75–3,88
Actividad física
	Una vez al mes o menos	–		–		–
	Una o más veces por semana	–		–		0,91	0,26–3,25
Consumo de lácteos
	Menos de una vez por semana	–		–		–
	Una o más veces por semana	–		–		0,51	0,17–1,51
Consumo de legumbres, alubias o huevos
	Menos de una vez por semana	–		–		–
	Una o más veces por semana	–		–		0,29b	0,09–0,88
Consumo de carne, pescado o ave
	Menos de una vez por semana	–		–		–
	Una o más veces por semana	–		–		0,76	0,09–6,52
Hábito tabáquico
	Ausencia	–		–		–
	Presencia	–		–		1,25	0,58–2,69
Hipertensión
	Ausencia	–		–		–
	Presencia	–		–		1,73	0,68–4,40
Intercepto		0,02		0,00		0,00

p < 0.001.

p < 0.05.

Nota: Efectos estadísticamente significativos marcados en gris.

DISCUSIÓN

Utilizando una encuesta retrospectiva, representativa de personas de 65 a 75 años de edad de la ciudad de Santiago, Chile, y basados en un enfoque de curso de vida, este estudio analizó la asociación entre distintos tipos de trayectorias simultáneas de estrés familiar y laboral y la presencia de ACV en la vejez. Los resultados de este estudio indican que una proporción importante de personas mayores en Chile (61,7%) siguieron trayectorias marcadas por la presencia permanente de estrés familiar y/o laboral. Asimismo, una proporción no menor (18,3%) tuvo una trayectoria caracterizada por la ausencia prolongada del mercado laboral.

En términos de la asociación con ACV, observamos que trayectorias caracterizadas tanto por la exposición permanente a situaciones familiares y/o laborales estresantes a lo largo de la vida, se asocian significativamente con la presencia de esta enfermedad cardiovascular. Estos hallazgos son coherentes con estudios transversales o cros-seccionales previos. Por ejemplo, en un metaanálisis de 14 estudios que involucró 10.130 pacientes con diagnóstico de ACV, se estimó un aumento del riesgo del 33% en esta patología entre aquellos que reportaron sentir estrés por motivos familiares, laborales o financieros[28].

Nuestros resultados muestran en particular que el tipo de trayectoria caracterizado por la presencia persistente de estrés vinculado a causas familiares, pero con ausencia de estrés laboral, se asocia más a la presencia de ACV (indicando un riesgo más de 10 veces superior al tipo de trayectoria “Ausencia de estrés familiar y laboral”). Este resultado se ajusta adecuadamente a estudios previos que han observado un efecto relevante sobre la presencia de ACV en aquellas personas que enfrentan relaciones maritales e interpersonales estresantes[29]. Además, nuestros análisis de sensibilidad (Tabla 3) nos muestran que este tipo de trayectoria es significativamente más riesgosa en hombres que en mujeres. Al respecto, algunas investigaciones han apuntado un aumento del riesgo de sufrir ACV en grupos que habían experimentado estrés asociado al divorcio o fallecimiento del cónyuge, particularmente entre hombres[14].

Por otro lado, nuestro estudio evidencia una fuerte asociación con ACV entre personas que reportan no haber sufrido estrés por causas familiares, pero estaban fuera del mercado laboral durante períodos prolongados. Estos resultados también coinciden con estudios transversales previos, que muestran que aquellas personas que dejan de trabajar remuneradamente tienen más del doble de riesgo de padecer ACV (así como otras enfermedades cardiovasculares como el infarto agudo al miocardio), especialmente si la pérdida del empleo se produce de forma involuntaria[27,30,31]. Además, otros estudios en Latinoamérica indican una mayor mortalidad asociada a ACV en sujetos inactivos[32]. Una posible explicación de esta asociación corresponde a que, sobre todo en países como Chile, tener un empleo de manera continua implica obtener a un ingreso financiero que permite satisfacer necesidades individuales tales como el acceso a mejores servicios preventivos de salud y a tratamientos farmacológicos[33-35].

Limitaciones

Este estudio tiene ciertas limitaciones que deben ser consideradas. En primer lugar, debido al ineludible sesgo de memoria, los encuestados podrían haber reportado de forma inexacta experiencias tempranas de su vida. Para mitigar este sesgo, el calendario de curso de vida empleado en este estudio incorporó innovaciones metodológicas orientadas a fortalecer la memoria autobiográfica, tales como la descomposición de los dominios de vida en diferentes subcategorías, el uso de ayudas visuales y la orientación de un encuestador debidamente capacitado en el proceso de rellenado del cuestionario. En relación a la muestra, es relevante considerar que esta es representativa de la capital, pero no de todo Chile. Esto es importante, por cuanto el centralismo del país genera que el acceso a los servicios de salud sea mayor y de mejor calidad en la capital que en el resto de las regiones. Una última limitación relevante refiere a que el reporte de estrés por parte de los encuestados depende estrechamente de su percepción del concepto “estrés”. Sabemos, sin embargo, que no existe una definición única de este término, pues abarca aspectos psicológicos, emocionales, motivacionales y cognitivos. Asimismo, al momento de identificar estrés laboral, los participantes pueden haber considerado aspectos diferentes que cuando reportaron estrés familiar.

IMPLICANCIAS Y CONCLUSIÓN

Este estudio tiene implicancias relevantes para el campo de enfermedades cardiovasculares. Los ACV son patologías de alta prevalencia, con consecuencias catastróficas en la salud y altamente asociadas a factores de riesgo modificables, entre ellos el estrés. Para disminuir la mortalidad y las secuelas que estas patologías tienen en la población, es fundamental considerar dichos factores de riesgo y fortalecer los sistemas sanitarios con un enfoque promocional, preventivo, con eje en la disminución de las inequidades en salud, y no solo en la optimización de tecnologías médicas de tratamiento y rehabilitación.

Como sugiere este estudio, el estrés es un factor de riesgo que experimenta de manera prolongada una alta proporción de personas en distintas etapas y dominios de la vida. En consecuencia, es necesario adoptar un enfoque promocional y preventivo que enfatice los efectos adversos de experimentar cotidiana y acumulativamente situaciones estresantes. La formulación de políticas públicas orientadas a reducir el estrés podría contribuir a mitigar el riesgo de ACV en poblaciones tradicionalmente susceptibles.