Author :
Abstract
Giriş/Amaç: Bu çalışmanın amacı, tip 2 diyabetes mellituslu bireylerde kardiyometabolik risk göstergeleri ile diyabete özgü yaşam kalitesi arasındaki ilişkileri incelemektir.
Gereç ve Yöntem: Kesitsel tipte yürütülen çalışmaya tip 2 diyabetes mellitus tanısı olan 370 yetişkin dahil edilmiştir. Kardiyometabolik risk; beden kitle indeksi, bel çevresi, sistolik kan basıncı, lipid profili parametreleri ve Framingham Risk Skoru ile değerlendirilmiştir. Diyabete özgü yaşam kalitesi Diabetes Health Profile-18 Ölçeği ile ölçülmüştür. Bivariate analizler ve çok değişkenli lineer regresyon analizi uygulanmıştır.
Bulgular: Katılımcıların ortalama yaşı 53.91 ± 12.29 yıl, ortalama diyabet süresi 7.97 ± 5.36 yıl ve ortalama glikozile hemoglobin düzeyi %7.27 ± 1.24’tür. Diabetes Health Profile-18 toplam puanı 47.88 ± 16.20 olup Cronbach alfa katsayısı 0.901’dir. Framingham Risk Skoru’na göre katılımcıların %37.8’i yüksek risk kategorisindedir; bu oran erkeklerde %68.5, kadınlarda %18.5’tir. Diabetes Health Profile-18 toplam puanı; eğitim düzeyi (p=0.003), gelir durumu (p<0.001), çalışma durumu (p<0.001), hipertansiyon varlığı (p=0.013), kalp hastalığı varlığı (p<0.001) ve ilaç tedavisine uyum düzeyi (p<0.001) açısından farklılık göstermiştir. Çok değişkenli analizde; yaş (p=0.001), cinsiyet (p=0.047), gelir durumu (p<0.001), çalışma durumu (p=0.001), kalp hastalığı varlığı (p=0.005), ilaç uyumu (p=0.004), vücut kitle indeksi (p=0.003), total kolesterol (p<0.001) ve Framingham Risk Skoru (p=0.022) DHP-18 toplam puanı ile bağımsız olarak ilişkili bulunurken, glikozillenmiş hemoglobin düzeyi ile anlamlı bir ilişki saptanmamıştır (p>0.05). Model, varyansın %29.4’ünü açıklamaktadır.
Sonuç: Tip 2 diyabetli bireylerde diyabete özgü yaşam kalitesi yalnızca glisemik kontrolle değil, sosyodemografik, klinik ve kardiyometabolik faktörlerin birlikte etkisiyle şekillenmektedir. Kardiyometabolik göstergelerle anlamlı ilişkiler saptanmış olmakla birlikte, bu ilişkilerin ters yönde olması dikkatle yorumlanmalıdır. Bulgular, hasta bildirimine dayalı sonuçların objektif klinik göstergelerle her zaman paralel olmayabileceğini göstermektedir.
Keywords
Abstract
Background/ Objective: This study aimed to examine the associations between cardiometabolic risk indicators and diabetes-specific quality of life in individuals with type 2 diabetes mellitus.
Material and Methods: A cross-sectional study was conducted with 370 adults diagnosed with type 2 diabetes mellitus. Cardiometabolic risk was assessed using body mass index, waist circumference, systolic blood pressure, lipid profile parameters, and the Framingham Risk Score. Diabetes-specific quality of life was measured using the Diabetes Health Profile-18. Bivariate analyses and multivariable linear regression were performed.
Results: Participants’ mean age was 53.91 ± 12.29 years, mean diabetes duration was 7.97 ± 5.36 years, and mean glycated hemoglobin level was 7.27 ± 1.24%. Mean Diabetes Health Profile-18 total score was 47.88 ± 16.20, with Cronbach’s alpha of 0.901. According to the Framingham Risk Score, 37.8% of participants were in the high-risk category; this proportion was 68.5% in men and 18.5% in women. Diabetes Health Profile-18 total score differed by education level (p=0.003), income status (p<0.001), employment status (p<0.001), presence of hypertension (p=0.013), presence of heart disease (p<0.001), and medication adherence level (p<0.001). In multivariable analysis, age (p=0.001), sex (p=0.047), income (p<0.001), employment status (p=0.001), heart disease (p=0.005), medication adherence (p=0.004), body mass index (p=0.003), total cholesterol (p<0.001), and Framingham Risk Score (p=0.022) were independently associated with DHP-18 total score, whereas glycated hemoglobin was not (p>0.05). The model explained 29.4% of the variance.
Conclusion: Diabetes-specific quality of life in individuals with type 2 diabetes is shaped not only by glycemic control but also by a combination of sociodemographic, clinical, and cardiometabolic factors. Although significant associations were observed with cardiometabolic indicators, the inverse direction of these relationships should be interpreted with caution. These findings suggest that patient-reported outcomes may not always align with objective clinical indicators.
