Actual prevalence of obesity and its correlation with medical and social factors among the employed population in the Saratov region

Cover Page

Cite item

Abstract

BACKGROUND: Obesity is a common, multifactorial disease that significantly contributes to other chronic noncommunicable diseases, which are the leading causes of premature mortality worldwide. The observed increase in the prevalence of obesity is attributable to a wide range of behavioral, medical, social, and biological factors.

AIM: To assess of the actual prevalence of obesity among the employed population in the Saratov region and its correlation with medical and social factors.

MATERIAL AND METHODS: A cross-sectional study was conducted to assess the prevalence of obesity among 3,721 employees, evaluating a range of medical and social factors, including sex, age, education, place of residence, physical activity, and risk factors for metabolic syndrome. The R programming language was used for statistical analysis. A probit regression model was created to determine the probability of obesity based on the presence or absence of specific factors.

RESULTS: A univariate analysis demonstrated a correlation between obesity and a number of medical and social factors, including sex, age, education, labor intensity, physical activity, and the risk factors for metabolic syndrome. A regression analysis revealed a lower prevalence of obesity among males engaged in physically demanding work and among females with a university degree. A regression analysis demonstrated a positive correlation between obesity and the markers of cardiometabolic risk, including an above-normal waist circumference, hyperglycemia, low HDL, and hypertension, in the overall study population and male participants. In the female cohort, the analysis identified an above-normal waist circumference and hypertension as correlates of obesity. The notable finding was that triglyceride levels were not associated with obesity in any of the groups. The study had several limitations, including those related to region (the Saratov region), age (working-age population), and occupational status (employed population).

CONCLUSION: A representative sample of the employed population in the Saratov region was used to establish the obesity prevalence patterns among males and females in various age groups. Additionally, the study identified the major medical and social risk factors for obesity. It is essential to consider the probability of a high body fat percentage among individuals with normal body weight and those who are overweight to prevent and mitigate cardiometabolic risks. The findings of this study are potentially beneficial for the creation of preventative strategies integrated into employee wellness initiatives focused on maintaining the wellbeing, quality of life and professional longevity of the employed population.

About the authors

Vladimir N. Dolich

Saratov Hygiene Medical Research Center

Author for correspondence.
Email: vndolich@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8980-5117
SPIN-code: 4085-7055
Russian Federation, Saratov

Natalia E. Komleva

Saratov Hygiene Medical Research Center; Saratov State Medical University n.a. V.I. Razumovsky

Email: nekomleva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4099-9368
SPIN-code: 7145-3073

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saratov; Saratov

Mikhail V. Pozdnyakov

Saratov Hygiene Medical Research Center; Saratov State Medical University n.a. V.I. Razumovsky

Email: mpozdnyakov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2067-3830
SPIN-code: 6726-4542

Cand. Sci. (Physics and Mathematics)

Russian Federation, Saratov; Saratov

Svyatoslav I. Mazilov

Saratov Hygiene Medical Research Center

Email: smazilov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8220-145X
SPIN-code: 2048-0643

Cand. Sci. (Biology)

Russian Federation, Saratov

Inna V. Zaikina

Saratov Hygiene Medical Research Center

Email: innaza2@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4234-7056
SPIN-code: 9644-0101

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saratov

Igor N. Lutsevich

Saratov Hygiene Medical Research Center; Saratov State Medical University n.a. V.I. Razumovsky

Email: ilutsevich@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2008-6895
SPIN-code: 2435-6069

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saratov; Saratov

References

  1. WHO: The top 10 causes of death [cited 2024 Aug 9]. Available from: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
  2. Feigl AB, Goryakin Y, Devaux M, et al. The short-term effect of BMI, alcohol use, and related chronic conditions on labour market outcomes: a time-lag panel analysis utilizing European SHARE dataset. Plos One. 2019;14(3):e0211940. doi: 10.1371/journal.pone.0211940
  3. Order of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 8 dated 01/15/2020 “On approval of the Strategy for the formation of a healthy lifestyle of the population, prevention and control of noncommunicable diseases for the period up to 2025”. Available from: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_344362 (In Russ.)
  4. Savina AA, Feiginova SI. Obesity prevalence in population of Russian Federation: before COVID-19 pandemic. Social Aspects of Population Health. 2022;68(5):4. EDN: EOYEAN doi: 10.21045/2071-5021-2022-68-5-4
  5. Tsygankova DP, Fedorova NV, Krivoshapova KE, et al. Socio-economic risk factors of hypertension in the elderly. The Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2020;35(4):111–118. EDN: MCZDJN doi: 10.29001/2073-8552-2020-35-4-111-118
  6. Grigorieva EA, Sukhoveeva AB, Kalmanova VB. Environmental, climatic and medical-social factors as predictors of life quality and reproductive health in the Middle Amur region of the Russian far east. Regional Problems. 2018;21(3):71–81. EDN: YLVBET doi: 10.31433/1605-220X-2018-21-3-71-81
  7. Nikolaev DV, Shchelykalina SP. Bioimpedance analysis of the human body composition: Lectures. Moscow: RIO CNIIOIZ MZ RF; 2016. (In Russ.)
  8. Grundy SM, Cleeman JI, Daniels SR, at al. Diagnosis and management of the metabolic syndrome: an American Heart Association / National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation. 2005;112(17):2735–2752. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.105.169404
  9. Mamatov AU, Polupanov AG, Kakeev BA, et al. Sex and age factors associated with the development of obesity. The Scientific Heritage. 2021;(68-2):46–56. EDN: DOOMOT doi: 10.24412/9215-0365-2021-68-2-46-56
  10. Faulkner JL, Belin de Chantemèle EJ. Sex hormones, aging and cardiometabolic syndrome. Biol Sex Differ. 2019;10(1):30. doi: 10.1186/s13293-019-0246-6
  11. Poteryaeva EL, Smirnova EL, Selyatickaya VG, et al. Evaluation of certain hormonal and metabolic parameters inwomen of different age groups. Journal of Siberian Medical Sciences. 2020;(2):77–88. EDN: KYFOXB doi: 10.31549/2542-1174-2020-2-77-88
  12. Lemamsha H, Randhawa G, Papadopoulos C. Prevalence of overweight and obesity among libyan men and women. Biomed Res Int. 2019;2019:8531360. doi: 10.1155/2019/8531360
  13. Aistov AV, Aleksandrova EА, Garipova FG. Body mass index dynamics of russian men and women: age–period–cohort analysis. Demographic Review. 2021;8(1):44–80. EDN: XPLOAH doi: 10.17323/demreview.v8i1.12393
  14. Paravidino VB, Mediano MFF, Silva ICM, et al. Effect of physical exercise on spontaneous physical activity energy expenditure and energy intake in overweight adults (the EFECT study): a study protocol for a randomized controlled trial. Trials. 2018;19:167. doi: 10.1186/s13063-018-2445-6
  15. Syurin SA, Gorbanev SA. Overweight and obesity in metallurgical workers of the Arctic: prevalence, causes of development, clinical significance. Public Health and Life Environment. 2019;(10):11–15. EDN: DYFGRY doi: 10.35627/2219-5238/2019-319-10-11-15
  16. Pokida AN, Zybunovskaya NV, Gazieva IA. The role of higher education in the formation of a healthy lifestyle: results of sociological research. Higher Education in Russia. 2022;31(1):72–88. EDN: KLVCPC doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-1-72-88
  17. Kolosnitcyna MG, Kulikova OA. Оverweight: socioeconomic factors and consequences. Demographic Review. 2018;5(4):92–124. EDN: YUEEWT doi: 10.17323/demreview.v5i4.8664
  18. Bender AM, Sørensen J, Diderichsen F, Brønnum-Hansen H. A health inequality impact assessment from reduction in overweight and obesity. BMC Public Health. 2020;20(1):1823. doi: 10.1186/s12889-020-09831-x
  19. Ortega FB, Sui X, Lavie CJ, Blair SN. Body mass index, the most widely used but also widely criticized index: would a criterion standard measure of total body fat be a better predictor of cardiovascular disease mortality? Mayo Clin Proc. 2016;91(4):443–55. doi: 10.1016/j.mayocp.2016.01.008
  20. Tutor AW, Lavie CJ, Kachur S, at al. Updates on obesity and the obesity paradox in cardiovascular diseases. Prog Cardiovasc Dis. 2023;78:2–10. doi: 10.1016/j.pcad.2022.11.013
  21. Elagizi A, Kachur S, Lavie CJ, еt al. An overview and update on obesity and the obesity paradox in cardiovascular diseases. Prog Cardiovasc Dis. 2018;61(2):142–150. doi: 10.1016/j.pcad.2018.07.003
  22. Zaikina MP, Kapustina VA, Savel’ev SI. Obesity paradox in patients with cardiovascular diseases and diabetes mellitus type 2 (analytical review). Health Care of the Russian Federation. 2021;65(2):135–142. EDN: GVXDRH doi: 10.47470/0044-197X-2021-65-2-135-142
  23. Miklishanskaya SV, Zolozova EA, Orlovsky AA, et al. Justification of the need to create a new classification of obesity. Lechaschi Vrach. 2021;(7):58–62. EDN: ZOFHUM doi: 10.51793/OS.2021.24.7.011
  24. Bondarenko VM, Pimanov SI, Makarenko EV, Bondarenko EF. Metabolically healthy obesity: factors influencing stability and prognosis. Vitebsk Medical Journal. 2023;22(4):21–32. EDN: CLDAXN doi: 10.22263/2312-4156.2023.4.21
  25. Drapkina OM, Samorodskaya IV, Starinskaya MA, et al. Obesity: assessment and tactics of patient management. Moscow: Siliceya-Poligraf; 2021. (In Russ.) EDN: IQKSFW
  26. Zheng J, Hu Y, Xu H, at al. Normal-weight visceral obesity promotes a higher 10-year atherosclerotic cardiovascular disease risk in patients with type 2 diabetes mellitus — a multicenter study in China. Cardiovasc Diabetol. 2023;22(1):137. doi: 10.1186/s12933-023-01876-7
  27. Ma W, Zhou X, Huang X, Xiong Y. Causal relationship between body mass index, type 2 diabetes and bone mineral density: Mendelian randomization. PLoS One. 2023;18(10):e0290530. doi: 10.1371/journal.pone.0290530
  28. Dwivedi AK, Dubey P, Cistola DP, Reddy SY. Association Between Obesity and Cardiovascular Outcomes: Updated Evidence from Meta-analysis Studies. Curr Cardiol Rep. 2020;22(4):25. doi: 10.1007/s11886-020-1273-y
  29. Zhirkov II, Gordienko AV, Chumak BA, et al. Prognostic mathematical models of the development of chronic non-viral liver diseases. Experimental and Clinical Gastroenterology Journal. 2022;(8):84–91. EDN: VQJIWT doi: 10.31146/1682-8658-ecg-204-8-84-91
  30. Demidova TYu, Izmaylova MYa. Predictive models of high risk of heart failure, atherosclerotic diseases and CKD in patients with type 2 diabetes mellitus. FOCUS. Endokrinologia. 2024;5(1):6–13. EDN: DINVIS doi: 10.62751/2713-0177-2024-5-1-01

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Body fat in individuals with normal body weight, overweight, and obese individuals.

Download (86KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».