Цели
Этот метааналитический обзор был проведен для определения степени, в которой социальные отношения влияют на риск смертности, какие аспекты социальных отношений являются наиболее прогностичными, а какие факторы могут снизить риск.
Извлечение данных
Были получены данные по нескольким характеристикам участников, включая причину смертности, исходное состояние здоровья и ранее существовавшие заболевания, а также по характеристикам исследования, включая продолжительность наблюдения и тип оценки социальных взаимоотношений.
Результаты
В 148 исследованиях (308 849 участников) средневзвешенный размер эффекта случайных эффектов составил OR = 1,50 (95% ДИ от 1,42 до 1,59), что указывает на увеличение вероятности выживания на 50% у участников с более прочными социальными связями. Этот вывод оставался неизменным в зависимости от возраста, пола, первоначального состояния здоровья, причины смерти и периода наблюдения. Были обнаружены существенные различия в зависимости от типа оцениваемых социальных показателей (p<0,001); связь была наиболее сильной для комплексных показателей социальной интеграции (OR = 1,91; 95% ДИ от 1,63 до 2,23) и самый низкий показатель для бинарных показателей статуса постоянного жителя (проживание в одиночестве по сравнению с другими людьми) (ОШ = 1,19; 95% ДИ от 0,99 до 1,44).
Выводы
Влияние социальных связей на риск смертности сопоставимо с хорошо установленными факторами риска смертности.
Краткое содержание от редакции
Люди по своей природе общительны. Однако современный образ жизни в промышленно развитых странах значительно снижает количество и качество социальных связей. Многие люди в этих странах больше не живут большими семьями или даже рядом друг с другом. Вместо этого они часто живут на другом конце страны или даже на другом конце света от своих родственников. Многие также откладывают вступление в брак и рождение детей. Аналогичным образом, все больше и больше людей всех возрастов в развитых странах живут одни, и одиночество становится все более распространенным явлением. В Великобритании, согласно недавнему опросу Фонда психического здоровья, 10% людей часто чувствуют себя одинокими, у трети есть близкий друг или родственник, которого они считают очень одиноким, а половина считает, что люди в целом становятся все более одинокими. Аналогичным образом, по ту сторону Атлантики за последние два десятилетия в три раза увеличилось число американцев, которые говорят, что у них нет близких друзей. Есть основания полагать, что люди становятся все более социально изолированными.Почему было проведено это исследование?
Некоторые эксперты считают, что социальная изоляция вредна для здоровья человека. Они ссылаются на проведенный в 1988 году обзор пяти проспективных исследований (исследований, в которых определяются характеристики популяции, а затем проводится наблюдение за популяцией, чтобы выяснить, связаны ли какие-либо из этих характеристик с конкретными исходами), который показал, что люди с меньшим количеством социальных связей умирают в среднем раньше, чем те, у кого больше социальных связей. Но, несмотря на то, что после этого первого обзора многие проспективные исследования смертности включали показатели социальных связей, идея о том, что отсутствие социальных связей является фактором риска смерти, все еще не получила широкого признания среди организаций здравоохранения и общественности. Поэтому в данном исследовании исследователи проводят систематический обзор и мета-анализ соответствующей литературы, чтобы определить, в какой степени социальные отношения влияют на риск смертности и какие аспекты социальных отношений в наибольшей степени предсказывают смертность. В систематическом обзоре используются заранее определенные критерии для идентификации всех исследований по данной теме; в мета-анализе используются статистические методы для объединения результатов нескольких исследований.
Что сделали исследователи и к чему они пришли?
Исследователи выявили 148 проспективных исследований, которые предоставили данные о смертности людей в зависимости от социальных отношений, и извлекли “величину эффекта” из каждого исследования. Величина эффекта количественно определяет величину разницы между двумя группами — в данном случае это разница в вероятности смерти между группами, которые различаются по своим социальным отношениям. Затем исследователи использовали статистический метод под названием “моделирование случайных эффектов”, чтобы рассчитать средний размер эффекта исследований, выраженный в виде отношения шансов (OR) — отношения шансов на то, что событие произойдет в одной группе, к шансам на то, что то же событие произойдет во второй группе. Они сообщают, что среднее значение OR составило 1,5. То есть у людей с более сильными социальными связями вероятность выживания была на 50% выше, чем у тех, у кого социальные связи были слабее. Иными словами, ОР, равный 1,5, означает, что к тому времени, когда половина из гипотетической выборки в 100 человек умрет, в живых останется на пять человек больше людей с более крепкими социальными связями, чем людей со слабыми социальными связями. Важно отметить, что исследователи также сообщают, что социальные отношения в большей степени предсказывали риск смерти в исследованиях, в которых рассматривались сложные показатели социальной интеграции, чем в исследованиях, в которых рассматривались простые оценки, такие как семейное положение.
Что означают эти результаты?
Эти результаты свидетельствуют о том, что влияние социальных отношений на риск смерти сопоставимо с хорошо установленными факторами риска смертности, такими как курение и употребление алкоголя, и превышает влияние других факторов риска, таких как отсутствие физической активности и ожирение. Кроме того, общее влияние социальных связей на смертность, о котором сообщалось в этом мета-анализе, может быть заниженным, поскольку во многих исследованиях использовались простые показатели социальной изоляции, а не сложные измерения. Хотя необходимы дальнейшие исследования, чтобы точно определить, как социальные отношения могут быть использованы для снижения риска смертности, врачи, медицинские работники, педагоги и средства массовой информации уже сейчас должны признать, что социальные отношения влияют на состояние здоровья взрослых, и относиться к социальным отношениям так же серьезно, как и к другим факторам риска, влияющим на смертность, заключают исследователи.
Вступление
“Социальные отношения или их относительное отсутствие представляют собой основной фактор риска для здоровья, конкурирующий с воздействием хорошо известных факторов риска для здоровья, таких как курение сигарет, кровяное давление, уровень липидов в крови, ожирение и физическая активность”.
— Хаус, Лэндис и Умберсон; Science, 1988 [1]
Два десятилетия назад была предложена причинно-следственная связь между социальными отношениями и смертностью после того, как обзор пяти крупных проспективных исследований показал, что социальные отношения предсказывают смертность [1]. После публикации этого провокационного обзора количество проспективных исследований смертности, которые включали показатели социальных отношений, увеличилось в геометрической прогрессии. Хотя обратная связь между социальными отношениями и смертностью, не связанной с самоубийством, привлекает повышенное внимание в исследованиях, ни крупные организации здравоохранения, ни широкая общественность не признают ее фактором риска смертности. Отчасти это может быть связано с тем, что литература стала громоздкой, а в большом количестве исследований и разочаровывающих клинических испытаний наблюдаются большие различия в способах измерения социальных отношений [2]. “Социальные отношения”, возможно, стали рассматриваться как нечеткая переменная, которой не хватает того уровня точности и контроля, который является предпочтительным в биомедицинских исследованиях. Таким образом, большой объем соответствующих эмпирических исследований нуждается в обобщении и уточнении.
Имеющиеся данные также указывают на то, что количество и/или качество социальных отношений в промышленно развитых обществах снижаются. Например, тенденции свидетельствуют о сокращении продолжительности жизни между поколениями, большей социальной мобильности, задержке вступления в брак, семьях с двойной карьерой, увеличении числа домохозяйств, проживающих в одиночку, и росте возрастной инвалидности [3],[4]. Более конкретно, за последние два десятилетия число американцев, сообщающих, что у них нет доверенного лица, увеличилось в три раза - теперь это модальный ответ [3]. Такие результаты свидетельствуют о том, что, несмотря на развитие технологий и глобализацию, которые, предположительно, способствуют укреплению социальных связей, люди становятся все более социально изолированными. Учитывая эти тенденции, понимание природы и степени взаимосвязи между социальными отношениями и смертностью приобретает все большее значение с точки зрения времени.
Существуют две общие теоретические модели, которые предлагают процессы, посредством которых социальные отношения могут влиять на здоровье: модель смягчения стресса и модель основных эффектов [5]. Гипотеза буферизации предполагает, что социальные отношения могут предоставлять ресурсы (информационные, эмоциональные или материальные), которые способствуют адаптивным поведенческим или нейроэндокринным реакциям на острые или хронические стрессоры (например, болезни, жизненные события, перемены в жизни). Таким образом, помощь со стороны социальных связей смягчает или буферизует пагубное влияние стрессоров на здоровье. С этой точки зрения термин "социальная поддержка" используется для обозначения реальной или предполагаемой доступности социальных ресурсов [6]. Модель основных эффектов предполагает, что социальные отношения могут быть связаны с защитным воздействием на здоровье посредством более прямых средств, таких как когнитивные, эмоциональные, поведенческие и биологические воздействия, которые явно не предназначены для оказания помощи или поддержки. Например, социальные отношения могут прямо поощрять или косвенно моделировать здоровое поведение; таким образом, участие в социальной сети обычно ассоциируется с соблюдением социальных норм, касающихся здоровья и заботы о себе. Кроме того, участие в социальной сети дает людям значимые роли, которые обеспечивают самоуважение и цель в жизни [7],[8].
В разных исследованиях социальные отношения определялись и измерялись по-разному. Несмотря на разительные различия, последовательно оцениваются три основных компонента социальных отношений [5]: (а) степень интеграции в социальные сети [9], (б) социальные взаимодействия, которые призваны оказывать поддержку (т.е. получать социальную поддержку), и (в) убеждения и восприятие людей. наличие поддержки у индивида (т.е. воспринимаемая социальная поддержка). Первая подконструкция представляет структурные аспекты социальных отношений, а две последние - функциональные аспекты. Примечательно, что эти различные субструктуры взаимосвязаны лишь умеренно, обычно в диапазоне от r = 0,20 до 0,30 [9],[10]. Хотя было показано, что все три компонента связаны с заболеваемостью и смертностью, считается, что каждый из них может по-разному влиять на здоровье [11],[12]. Поскольку в настоящее время неясно, является ли какой-либо отдельный аспект социальных отношений более прогностичным, чем другие, обобщение данных исследований с использованием нескольких типов показателей социальных отношений позволило бы провести важные сравнения, которые не проводились в таком большом масштабе.
Эмпирические данные свидетельствуют о медицинской значимости социальных взаимоотношений для улучшения ухода за пациентами [13], повышения соблюдения медицинских режимов [13] и сокращения продолжительности госпитализации [14],[15]. Аналогичным образом, социальные отношения были связаны с развитием [16],[17] и прогрессированием [18]–[21] сердечно—сосудистых заболеваний [22] - ведущей причины смертности во всем мире. Таким образом, обобщение имеющихся эмпирических данных, связывающих социальные взаимоотношения и смертность, наряду с разъяснениями потенциальных модераторов может быть особенно актуальным для общественного здравоохранения и клинической практики для обоснования мероприятий и политики, направленных на снижение риска смертности.
Чтобы ответить на эти вопросы, мы провели мета-анализ литературы, в которой изучалась связь между социальными отношениями и смертностью. В частности, мы рассмотрели следующие вопросы: Какова общая величина связи между социальными отношениями и смертностью в различных исследованиях? Влияют ли структурные и функциональные аспекты социальных отношений по-разному на риск смертности? Зависит ли зависимость от характеристик участников (возраст, пол, состояние здоровья, причина смертности) или от характеристик исследования (продолжительность клинического наблюдения, включение статистического контроля)? Является ли влияние социальных связей на смертность градиентным или пороговым эффектом?
Методы
Идентификация исследованийЧтобы выявить опубликованные и неопубликованные исследования связи между социальными отношениями и смертностью, мы использовали три метода. Сначала мы провели поиск исследований с января 1900 по январь 2007 года, используя несколько электронных баз данных: Тезисы диссертаций, HealthSTAR, Medline, Тезисы о психическом здоровье, PsycINFO, Тезисы по социальным наукам, социологические тезисы через SocioFile, Академический поиск Premier, ERIC и Исследования семьи и общества по всему миру. Чтобы охватить как можно более широкую выборку релевантных статей, мы использовали несколько поисковых запросов, включая "смертность", "death", "decease(d)", "died", "dead" и "remain(ed) alive", которые были скрещены с поисковыми словами, относящимися к социальным отношениям, включая термины "социальные" и "межличностные", связанные со следующими словами: поддержка, сеть контактов, интеграция, участие, сплоченность, взаимоотношения, капитал и изоляция Чтобы сократить количество непреднамеренных пропусков, мы еще два раза провели поиск по базам данных, дающим наибольшее количество цитат (Medline, PsycINFO). Затем мы вручную просмотрели разделы со ссылками на предыдущие обзоры и исследования, соответствующие критериям включения, чтобы найти статьи, не указанные в результатах поиска по базе данных. Наконец, мы разослали письма-приглашения авторам, опубликовавшим три или более статей по данной теме.
Критерии включения
Мы включили в мета-анализ исследования, которые предоставили количественные данные о смертности людей в зависимости от социальных отношений, включая как структурные, так и функциональные аспекты [23]. Поскольку нас интересовало влияние социальных отношений на заболеваемость, мы исключили исследования, в которых смертность была вызвана самоубийством или травмой. Мы также исключили исследования, в которых единственным измерением социальной поддержки было вмешательство, оказываемое в контексте исследования (например, группа поддержки), источником социальной поддержки были нечеловеческие лица (например, домашнее животное или высшая сила), или социальная поддержка оказывалась другим лицам (например, поддержка другие лица или показатели выгоды других лиц от предоставленной поддержки), а не к индивиду, за которым ведется наблюдение на предмет статуса смертности. Мы закодировали исследования, в которых семейное положение участников рассматривалось как один из нескольких показателей социальной поддержки, но исключили исследования, в которых семейное положение было единственным показателем социальной поддержки. Мы также исключили исследования, в которых исходом не была явная и исключительно смертность (например, комбинированные показатели заболеваемости/смертности). Отчеты, содержащие исключительно агрегированные данные (например, статистические данные на уровне переписи), также были исключены. Все зашифрованные рукописи были написаны на английском языке, что составило 98% от общего числа найденных. Дополнительные сведения см. на рисунке 1.
Абстрагирование данных
Для повышения точности кодирования и ввода данных каждая статья была первоначально закодирована двумя оценщиками. Впоследствии та же статья была независимо закодирована двумя дополнительными оценщиками. Разработчики программы выделили несколько объективно проверяемых характеристик исследований: (а) количество участников и их состав по возрасту, полу, семейному положению, уровню стресса, состоянию здоровья и ранее существовавшим заболеваниям (если таковые имелись), а также процент курильщиков и процент физически активных людей, и конечно, причина смертности; (b) продолжительность наблюдения; (c) план исследования; и (d) оцениваемый аспект социальных отношений.
Данные в рамках исследований часто представлялись в виде коэффициентов шансов (OR), то есть вероятности смертности на различных уровнях социальных взаимоотношений. Поскольку значения OR не могут быть достоверно агрегированы, все величины эффекта, указанные в рамках исследований, были преобразованы в натуральный логарифм OR (lnOR) для анализа, а затем преобразованы обратно в OR для интерпретации. Когда данные о величине эффекта были представлены в любой метрике, отличной от OR или lnOR, мы преобразовали эти значения с помощью статистических программ и макросов (например, всестороннего мета-анализа [24]). В некоторых случаях, когда прямое статистическое преобразование оказывалось невозможным, мы рассчитывали соответствующие величины эффекта на основе данных о частоте в матрицах статуса смертности в зависимости от статуса социального родства. Когда данные о частоте не были представлены, мы вычисляли вероятности ячеек по сообщенному соотношению и предельным вероятностям. При проведении анализа выживаемости (т.е. коэффициентов риска) мы рассчитывали величину эффекта на основе соответствующего уровня статистической значимости, который часто определяется на основе 95% доверительных интервалов (CIS). Во всех исследованиях мы присваивали значения ИЛИ менее 1,00 данным, свидетельствующим о повышении смертности, и значения ИЛИ более 1,00 данным, свидетельствующим о снижении смертности у лиц с относительно более высоким уровнем социальных связей.
Когда в рамках исследования в один и тот же момент времени сообщалось о нескольких значениях эффекта (например, по разным показателям социальных отношений), мы усредняли несколько значений (взвешивали по стандартной ошибке), чтобы избежать нарушения предположения о независимых выборках. В таких случаях совокупное значение стандартной ошибки для lnOR оценивалось на основе общих частотных данных без корректировки на возможную корреляцию между усредненными значениями. Хотя этот метод был неточным, рукописи, включенные в мета-анализ, не содержали информации, необходимой для внесения статистических корректировок, и мы решили не использовать условные значения, учитывая возможный широкий диапазон. При анализе данных мы использовали метод сдвига единиц измерения [25], который сводит к минимуму угрозу отсутствия независимости в данных и в то же время позволяет проводить более детальный последующий анализ (т.е. изучение неоднородности размера эффекта).
Когда несколько отчетов содержали данные от одних и тех же участников (публикации из одной и той же базы данных), мы выбирали отчет, содержащий всю выборку, и исключали отчеты из подвыборок. Когда несколько отчетов содержали одну и ту же выборку целиком, мы выбирали отчет с наибольшей продолжительностью наблюдения. Когда несколько отчетов с одной и той же выборкой в целом были одинаковой продолжительности, мы выбирали тот, в котором сообщалось о наибольшем количестве показателей социальных взаимоотношений.
В тех случаях, когда сообщалось о различных размерах эффекта на разных уровнях социальных отношений (например, высокий по сравнению со средним, средний по сравнению с низким), мы извлекали значение с наибольшим контрастом (например, высокий по сравнению с низким). Когда исследование выявляло множественные эффекты во времени, мы извлекали данные за самый длительный период наблюдения. Если в исследовании использовался статистический контроль при расчете величины эффекта, мы извлекали данные из модели, используя наименьшее количество статистических средств контроля, чтобы обеспечить максимальную согласованность между исследованиями (и мы записывали тип и количество ковариат, использованных в каждом исследовании, для проведения последующего сравнительного анализа). Мы кодировали используемый дизайн исследования, а не оценивали риск предвзятости отдельных исследований. Протокол кодирования доступен у авторов.
Большая часть информации, полученной в ходе исследований, была дословно взята из отчетов. В результате межклассовое согласие было довольно высоким для категориальных переменных (среднее значение коэффициента Коэна = 0,73, SD = 0,13) и для непрерывных переменных (средняя внутриклассовая корреляция [26] = 0,80, SD = 0,14). Расхождения между парами кодировок были устранены путем дальнейшего изучения рукописи до тех пор, пока не был достигнут консенсус.
Суммарные величины эффекта были рассчитаны с использованием моделей случайных эффектов после подтверждения гетерогенности. Подход, основанный на случайных эффектах, позволяет получить результаты, которые выходят за рамки фактически рассмотренной выборки исследований [27]. Допущения, сделанные в этом мета-анализе, явно оправдывают этот метод: Вера в то, что определенные переменные служат модераторами наблюдаемой связи между социальными отношениями и смертностью, подразумевает, что в рассмотренных исследованиях будут оцениваться различные масштабы воздействия на население. Модели со случайными эффектами учитывают такие различия между исследованиями, в то время как модели с фиксированными эффектами - нет [28]. В каждом проведенном анализе мы изучали оставшуюся дисперсию, чтобы подтвердить, что модели со случайными эффектами были подходящими.
Результаты
Статистически незначимые величины эффекта были получены из 148 исследований ([29]–[176]; см. таблицу 1). Были получены данные от 308 849 участников, из которых 51% были из Северной Америки, 37% - из Европы, 11% - из Азии и 1% - из Австралии. Во всех исследованиях средний возраст участников на момент первоначальной оценки составлял 63,9 года, и участники были равномерно представлены по полу (49% женщин, 51% мужчин). Из рассмотренных исследований 60% включали выборки населения, но в 24% были обследованы лица, получающие амбулаторное лечение, а в 16% - пациенты, находящиеся в стационарных медицинских учреждениях. Из исследований, в которых участвовали пациенты с ранее установленным диагнозом, 44% были связаны с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ), 36% - с раком, 9% - с заболеваниями почек, а у остальных 11% были различные состояния, включая неврологические заболевания. В отчетах об исследованиях чаще всего (81%) рассматривалась смертность от всех причин, но некоторые оценки ограничивались смертностью, связанной с раком (9%), сердечно-сосудистыми заболеваниями (8%) или другими причинами (2%). Наблюдение за участниками продолжалось в среднем 7,5 лет (SD = 7,1, диапазон от 3 месяцев до 58 лет), при этом в среднем 29% участников умирали в течение периода наблюдения за каждым исследованием.
Комплексный анализ
В 148 исследованиях средневзвешенный размер эффекта случайных эффектов составил OR = 1,50 (95% доверительный интервал [ДИ] = 1,42-1,59), что указывает на увеличение вероятности выживания на 50% в зависимости от укрепления социальных связей. Соотношение шансов варьировало от 0,77 до 6,50 при существенной неоднородности в исследованиях (I2 = 81% [95% ДИ = 78-84%]; Q(147) = 790, p<0,001; τ2 = 0,07), что позволяет предположить, что систематическая вариабельность величины эффекта не была учтена. Таким образом, факторы, связанные с самими исследованиями (например, статус публикации), характеристики участников (например, возраст, состояние здоровья) и тип оценки социальных взаимоотношений (например, структурные социальные сети в сравнении с восприятием функциональной социальной поддержки), возможно, повлияли на общие результаты. Поэтому мы провели дополнительный анализ, чтобы определить, в какой степени эти переменные повлияли на общие результаты.
Чтобы оценить возможность предвзятости публикации [177], мы провели несколько анализов. Во-первых, мы рассчитали, что безотказное число N [177] равно 4274, что является теоретическим числом неопубликованных исследований с величинами эффекта, равными в среднем нулю (без эффекта), которые были бы необходимы для того, чтобы свести к нулю общие результаты. Во-вторых, мы использовали методологию “обрезки и заполнения”, описанную Дювалем и Твиди [178],[179], чтобы оценить количество исследований, пропущенных из-за предвзятости публикаций, но этот анализ не выявил ни одного исследования, которое необходимо было бы создать на противоположной стороне распределения, что означает, что корректировка для эффекта омнибуса размер был не нужен. В-третьих, мы рассчитали как регрессионный тест Эггера, так и альтернативу этому тесту, рекомендованную Питерсом и его коллегами [180], которая лучше подходит для данных в формате lnOR. Результаты обоих анализов не достигли статистической значимости (p>0,05). Наконец, мы построили график воронки с увеличенным контуром (рис. 2) [181]. Данные, полученные в результате этого мета-анализа, были довольно симметричными по отношению к их собственному среднему значению; менее десяти исследований “отсутствовали” в левой части распределения, что сделало бы график симметричным. Исходя из этих нескольких анализов, предвзятость публикаций вряд ли повлияет на результаты.
Модерация по оценке социальных взаимоотношений, а также по характеристикам участников и исследования
Учитывая, что структурные и функциональные компоненты социальных отношений могут по-разному влиять на здоровье [11],[12], высокая степень неоднородности, наблюдаемая в сводных результатах, возможно, частично объясняется различиями между компонентами социальных отношений, оцениваемыми в рамках исследований и между ними. Следовательно, в остальных анализах отдельно оцениваются размеры эффекта, полученные на основе структурных, функциональных и комбинированных (структурных и функциональных) показателей социальных отношений. В таблице 2 приведены определения типов и подтипов оцениваемых социальных отношений.
Структурные аспекты социальных отношений
В шестидесяти трех исследованиях использовались данные исключительно по структурным показателям социальных отношений (см. рисунок 3). Во всех этих исследованиях средневзвешенный размер эффекта случайных эффектов составил OR = 1,57 (95% ДИ = 1,46-1,70), что соответствует ДИ обобщенных результатов, о которых сообщалось ранее. Гетерогенность исследований по-прежнему была довольно высокой (I2 = 84% [95% ДИ от 80% до 87%]; Q(62) = 390, p<0,001; τ2 = 0,07), поэтому мы провели метарегрессию с заранее определенными характеристиками участников и исследования.
Метарегрессия является аналогом множественного регрессионного анализа для определения величины эффекта. Ее основная цель - определить, какие непрерывные и категориальные (фиктивно закодированные) переменные предсказывают изменение оценок величины эффекта. Используя метарегрессию, взвешенную по случайным эффектам, мы исследовали одновременную связь (со всеми переменными, введенными в модель) между размерами эффекта и заранее заданными характеристиками участников и исследования (таблица 3). Чтобы изучить наиболее точные из доступных оценок величины эффекта и увеличить статистическую мощность, связанную с этим анализом, мы изменили единицу анализа [24] и выделили величины эффекта в рамках исследований, которые были специфичны для измерения структурных аспектов социальных отношений. То есть, если исследование содержало данные о величине эффекта как от структурных, так и от функциональных типов социальных отношений, мы извлекали структурные типы для этого анализа (с объединением идентичных подтипов), в результате чего в 116 исследованиях было получено в общей сложности 230 уникальных значений эффекта. В общей сложности 18% различий в этих величинах эффекта были объяснены с помощью метарегрессии (p<0,001). Как видно из таблицы 3, величины эффекта, основанные на данных, контролирующих другие переменные, были ниже по величине, чем те, которые основаны на необработанных данных. Более того, размеры эффекта различались по величине в зависимости от подтипа измеряемых структурных социальных отношений. Комплексные показатели социальной интеграции были связаны с большими значениями эффекта, чем показатели социального участия. Бинарные показатели того, жили ли участники в одиночестве (да/нет), были связаны с меньшими значениями эффекта. Средние коэффициенты вероятности, взвешенные по случайным эффектам, для различных подтипов социальных отношений приведены в таблице 4.
Функциональные аспекты социальных отношений
В двадцати четырех исследованиях были представлены данные исключительно по функциональным показателям социальных взаимоотношений (см. рис. 4). Во всех этих исследованиях средневзвешенный размер эффекта случайных эффектов составил OR = 1,46 (95% ДИ = 1,28-1,66), что соответствует ДИ обобщенных результатов, о которых сообщалось ранее. В исследованиях наблюдалась умеренная гетерогенность (I2 = 47% [95% ДИ = 16-68%]; Q(23) = 44, p<0,01; τ2 = 0,04), поэтому мы провели метарегрессию случайных эффектов, используя те же переменные и аналитические процедуры, которые были описаны ранее. Мы выделили 87 уникальных величин эффекта, которые были характерны для показателей функциональных социальных отношений в рамках 72 исследований. В общей сложности 16,5% дисперсии в размерах этих эффектов было объяснено с помощью метарегрессии, но модель не достигла статистической значимости (p = 0,46). Результаты не зависели ни от одной из указанных характеристик участников (возраст, пол, исходное состояние здоровья, причина смертности) или характеристик исследования (продолжительность наблюдения, географический регион, статистический контроль).
Комбинированные оценки социальных отношений
В шестидесяти одном исследовании были объединены данные как по структурным, так и по функциональным показателям социальных отношений (см. рисунок 5). В этих исследованиях средневзвешенный размер эффекта случайных эффектов составил ОШ = 1,44 (95% ДИ = 1,32-1,58). Исследования характеризовались высокой степенью гетерогенности (I2 = 82% [95% ДИ = 78-86%]; Q(60) = 337, p<0,001; τ2 = 0,09), и мы провели метарегрессию случайных эффектов, используя те же переменные и аналитические процедуры, которые были описаны ранее. Мы выделили 64 уникальных величины эффекта, которые оценивали комбинированные структурные и функциональные показатели социальных отношений в рамках 61 исследования. Метарегрессия объяснила только 6,8% различий в этих величинах эффекта, и модель не смогла достичь статистической значимости (p = 0,95). Ни одна из переменных в мета-регрессии не повлияла на результаты.
Обсуждение
Совокупные эмпирические данные, полученные в ходе 148 независимых исследований, указывают на то, что опыт людей в социальных отношениях в значительной степени предсказывает смертность. Общая величина эффекта соответствует увеличению шансов на выживание на 50% в зависимости от социальных отношений. Многомерные оценки социальной интеграции показали еще более сильную взаимосвязь: шансы на выживание увеличились на 91%. Таким образом, масштабы этих результатов можно считать довольно значительными, сравнимыми с показателями хорошо известных факторов риска (рис. 6). Результаты также оставались неизменными по ряду факторов, включая возраст, пол, первоначальное состояние здоровья, период наблюдения и причину смерти, что позволяет предположить, что связь между социальными отношениями и смертностью может быть обобщенной.
Масштабы снижения риска варьировались в зависимости от типа измерения социальных отношений (см. таблицу 4). Социальные отношения наиболее эффективно влияли на снижение риска смертности в исследованиях, которые включали многомерные оценки социальной интеграции. Поскольку эти исследования включали более одного типа измерения социальных отношений (например, сетевые опросы, семейное положение и т.д.), такой подход к измерению может лучше отражать многочисленные пути (описанные ранее), с помощью которых социальные отношения влияют на здоровье и смертность [182]. И наоборот, бинарные оценки одинокой жизни ("да"/"нет") в наименьшей степени предсказывали уровень смертности. Надежность и достоверность измерений, вероятно, объясняет этот вывод, и исследователям рекомендуется использовать психометрически обоснованные показатели социальных отношений (например, таблица 2). Например, хотя у исследователей может возникнуть соблазн использовать простой единичный показатель, такой как “жизнь в одиночестве”, в качестве показателя социальной изоляции, человек может жить один, но иметь большую поддерживающую социальную сеть и, таким образом, неадекватно отражать социальную изоляцию. Мы также обнаружили, что социальная изоляция оказывает аналогичное влияние на вероятность смертности по сравнению с другими показателями социальных отношений. Это доказательство подтверждает понятие порогового эффекта (отсутствие социальных отношений - единственное неблагоприятное условие); скорее, связь между различными типами показателей социальных отношений кажется устойчивой.
Этот метаанализ также предоставляет данные, подтверждающие направленное влияние социальных отношений на смертность. В большинстве исследований (60%) участвовали представители местных сообществ, большинство из которых на момент первоначальной оценки не испытывали опасных для жизни состояний. Более того, первоначальное состояние здоровья не уменьшало влияния социальных связей на смертность. Хотя болезнь может привести к ухудшению или ограничению социальных связей (социальная изоляция, возникающая в результате физического заточения), так что люди, находящиеся на грани смерти, могут получать меньшую социальную поддержку по сравнению со здоровыми людьми, результаты этих исследований показывают, что представители сообщества в целом с сильными социальными связями, вероятно, проживут дольше, чем аналогичные люди с ограниченными возможностями. плохие социальные отношения. Однако установить причинно-следственную связь нелегко. Нельзя случайным образом отнести людей, участвовавших в исследовании, к социально изолированным, состоящим в браке или в некачественных отношениях. Аналогичная дилемма характерна практически для всех факторов риска смертности, связанных с образом жизни: например, невозможно случайным образом разделить людей на курильщиков и некурящих. Несмотря на такие трудности, “курение представляет собой наиболее широко документированную причину заболеваний, когда-либо исследованную в истории биомедицинских исследований” [183]. Связь между социальными отношениями и смертностью в настоящее время изучена гораздо меньше, чем другие факторы риска; тем не менее, имеются значительные экспериментальные, поперечные и перспективные данные, связывающие социальные отношения с многочисленными путями, связанными со смертностью (обзор см. в [182]). Существующие модели снижения риска смертности могут быть существенно усилены за счет включения факторов социальных отношений.
Примечательно, что общее влияние социальных отношений на смертность, о котором здесь сообщается, может быть консервативной оценкой. Во многих исследованиях, включенных в мета-анализ, использовались единичные показатели социальных отношений, однако степень взаимосвязи была наибольшей среди исследований, в которых использовались комплексные оценки. Более того, поскольку многие исследования статистически скорректированы с учетом стандартных факторов риска, эффект может быть недооценен, поскольку некоторое влияние социальных отношений на смертность может быть опосредовано такими факторами (например, поведением, диетой, физическими упражнениями). Кроме того, большинство показателей социальных отношений не учитывали качество социальных связей, тем самым предполагая, что все отношения являются положительными. Однако исследования показывают, что это не так, поскольку негативные социальные отношения связаны с повышенным риском смертности [184],[185]. Например, семейное положение широко используется в качестве показателя социальной интеграции; однако все большее количество литературы документирует его различные эффекты, основанные на уровне качества брака [186],[187]. Таким образом, влияние позитивных социальных связей на риск смертности на самом деле может быть намного больше, чем указано в этом мета-анализе, учитывая неспособность учесть негативные или пагубные социальные связи в рамках показателей, используемых в исследованиях.
Следует учитывать и другие возможные ограничения этого обзора. Статистический контроль (например, возраст, пол, физическое состояние и т.д.), используемый во многих исследованиях, исключает ряд потенциально противоречивых переменных, которые могли бы объяснить связь между социальными отношениями и смертностью. Однако в исследованиях использовалось противоречивое разнообразие управляющих переменных, а в некоторых отчетах использовались необработанные данные (таблица 1). Хотя величина эффекта была уменьшена за счет включения статистического контроля только в данные, полученные с помощью показателей структурных социальных связей (но не функциональных или комбинированных показателей), будущие исследования могут лучше определить, какие переменные с наибольшей вероятностью окажут влияние на общую взаимосвязь. Следует также признать, что существующие данные в основном представляют собой исследования, проведенные в Северной Америке и Западной Европе. Хотя мы не обнаружили различий между регионами мира, будущие обзоры, включающие исследования, написанные на всех языках (не только на английском), с участием участников, лучше представляющих другие регионы мира, могут дать более точные оценки по группам населения.
Примерно через два десятилетия после обзора, проведенного Хаусом и его коллегами [1], целое поколение эмпирических исследований подтвердило их первоначальную предпосылку: социальные отношения оказывают независимое влияние на риск смертности, сравнимое с хорошо установленными факторами риска смертности (рис. 6). Несмотря на ограниченность результатов текущих исследований и возможное отсутствие соответствующих отчетов, этот метаанализ предоставляет эмпирические данные (почти в 30 раз превышающие количество исследований, о которых сообщалось ранее), подтверждающие критерии, позволяющие считать недостаточные социальные связи фактором риска смертности (т.е. силу и постоянство связей по широкому кругу причин). исследования, временная упорядоченность и градиент реакции) [188]. В настоящее время установлена степень связи между социальными отношениями и смертностью, и этот мета-анализ дает столь необходимые разъяснения относительно факторов социальных отношений, которые в наибольшей степени предсказывают смертность. Будущие исследования могут перейти к более тонким вопросам, направленным на (а) понимание причинно-следственных связей, посредством которых социальное участие способствует укреплению здоровья, (б) уточнение концептуальных моделей и (в) разработку эффективных моделей вмешательства и профилактики, которые четко учитывают социальные отношения.
Уже предприняты некоторые шаги по выявлению психологических, поведенческих и физиологических путей, связывающих социальные отношения со здоровьем [5],[182],[189]. Социальные отношения связаны с улучшением состояния здоровья и психологическими процессами, такими как стресс и депрессия, которые сами по себе влияют на состояние здоровья [190]; однако влияние социальных отношений на здоровье не может быть полностью объяснено этими процессами, поскольку социальные отношения оказывают независимое воздействие. Анализ таких результатов позволяет предположить, что существует множество биологических путей (физиологических регуляторных механизмов, которые сами по себе взаимосвязаны), которые, в свою очередь, влияют на ряд конечных точек заболевания [182],[191]–[193]. Например, ряд исследований показывает, что социальная поддержка связана с улучшением функционирования иммунной системы [194]–[197] и с воспалительными процессами, опосредованными иммунитетом [198]. Таким образом, междисциплинарная работа и перспективы будут важны в будущих исследованиях, учитывая сложность этого явления.
Возможно, наиболее важная проблема, связанная с этими результатами, заключается в том, как эффективно использовать социальные связи для снижения риска смертности. Предварительные исследования продемонстрировали некоторое снижение риска с помощью формализованных социальных вмешательств [199]. Хотя данные противоречивы [2],[6], следует отметить, что большинство мероприятий социальной поддержки, оцененных в литературе до настоящего времени, основаны на поддержке, оказываемой незнакомыми людьми; напротив, данные, представленные в этом мета-анализе, почти полностью основаны на естественных социальных отношениях. Более того, наш анализ показывает, что полученная поддержка в меньшей степени способствует прогнозированию смертности, чем социальная интеграция (таблица 4). Таким образом, содействие пациенту в использовании естественных социальных связей и вмешательств на уровне сообщества может быть более успешным, чем предоставление социальной поддержки с помощью нанятого персонала, за исключением случаев, когда социальные связи пациента кажутся вредными или отсутствуют. Многогранные мероприятия на уровне общин могут иметь ряд преимуществ, поскольку такие мероприятия социально обоснованы и охватывают широкий круг общественности. Инициативы в области государственной политики не обязательно должны ограничиваться теми, кто считается “подверженным высокому риску”, или теми, у кого уже развились проблемы со здоровьем, но потенциально могут включать лиц с низким и умеренным риском на более ранних этапах траектории риска [200]. В целом, учитывая значительное увеличение показателей выживаемости (не говоря уже о факторах качества жизни), результаты этого мета-анализа являются достаточно убедительными для продвижения дальнейших исследований, направленных на разработку и оценку вмешательств, которые четко учитывают факторы социальных взаимоотношений на всех уровнях здравоохранения (профилактика, оценка, соблюдение режима лечения, реабилитация и т.д.).
Вывод
Данные о 308 849 людях, за которыми велось наблюдение в среднем в течение 7,5 лет, показывают, что люди с адекватными социальными отношениями имеют на 50% большую вероятность выживания по сравнению с теми, у кого плохие или недостаточные социальные отношения. Величина этого эффекта сравнима с отказом от курения и превосходит многие хорошо известные факторы риска смертности (например, ожирение, гиподинамия). Эти результаты также свидетельствуют о значительной вариабельности в прогностической полезности переменных социальных взаимоотношений, при этом многомерные оценки социальной интеграции являются оптимальными при оценке индивидуального риска смертности и свидетельствуют о том, что социальная изоляция оказывает такое же влияние на смертность, как и другие показатели социальных взаимоотношений. Общий эффект оставался неизменным в зависимости от ряда факторов, включая возраст, пол, первоначальное состояние здоровья, период наблюдения и причину смерти, что позволяет предположить, что связь между социальными отношениями и смертностью может быть общей, и усилия по снижению риска не следует изолировать от таких подгрупп, как пожилые люди.
Чтобы провести параллель, много десятилетий назад наблюдались высокие показатели смертности среди младенцев, находящихся под опекой (т.е. в детских домах), даже при соблюдении ранее существовавших условий здоровья и медицинского лечения [201]–[204]. Отсутствие контакта с людьми предсказывало смертность. Медики были ошеломлены, узнав, что младенцы умирают без социального взаимодействия. Это единственное открытие, которое, оглядываясь назад, кажется таким упрощенным, привело к изменениям в практике и политике, которые заметно снизили уровень смертности в учреждениях по уходу за детьми. Современная медицина также могла бы извлечь выгоду из признания этих данных: социальные отношения влияют на состояние здоровья взрослых.
Врачи, медицинские работники, педагоги и средства массовой информации серьезно относятся к таким факторам риска, как курение, диета и физические упражнения; представленные здесь данные убедительно доказывают необходимость добавления к этому списку факторов социальных взаимоотношений. При таком признании медицинские осмотры и скрининги могли бы регулярно включать показатели социального благополучия; медицинское обслуживание могло бы рекомендовать, если не прямо способствовать укреплению социальных связей; больницы и клиники могли бы привлекать сети поддержки пациентов к внедрению и мониторингу схем лечения и их соблюдения и т.д. Политика в области здравоохранения и инициативы в области общественного здравоохранения также могли бы выиграть от четкого учета социальных факторов в усилиях, направленных на снижение риска смертности. Люди не существуют изолированно; социальные факторы влияют на здоровье людей через когнитивные, эмоциональные и поведенческие механизмы. Усилия по снижению смертности с помощью факторов социальных взаимоотношений потребуют инноваций, однако инновации уже характеризуют многие медицинские вмешательства, которые продлевают жизнь за счет снижения качества жизни. Вмешательства, основанные на социальных взаимоотношениях, представляют собой важную возможность для повышения не только качества жизни, но и выживания.