FUNDAMENTO: A Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS) é um dos principais fatores de risco cardiovascular e de alta prevalência em quase todos os países. Estudos mostram o efeito negativo da HAS na qualidade de vida relacionada à saúde. OBJETIVO: Avaliar a Qualidade de Vida de pacientes hipertensos comparando com a população geral. MÉTODOS: Avaliados 333 indivíduos de ambos os sexos, maiores que 18 anos, divididos em Grupo Estudo, composto de 246 pacientes hipertensos sob tratamento em serviço multiprofissional e Grupo Controle, formado por 87 indivíduos normotensos da comunidade. Aplicaram-se a ambos os grupos, questionário sociodemográfico e o SF-36 de qualidade de vida. Para a análise estatística, utilizados os testes qui-quadrado, de Kolmogorov-Smirnov, de Mann Whitney U, de Kruskal-Wallis e análise multivariada. Os dados foram analisados pelo programa SPSS e valores de p < 0,05 considerados significantes. RESULTADOS: Os grupos foram homogêneos em relação à idade, ao sexo, à etnia, à escolaridade e ao estado civil. Observou-se que os indivíduos normotensos apresentaram melhor qualidade de vida relacionada à saúde quando foram comparados aos hipertensos. CONCLUSÃO: A hipertensão arterial, embora considerada entidade clínica, na maioria das vezes, silenciosa, interfere negativamente na qualidade de vida de seus portadores.
IUniversidade Federal de Goiás, Goiania, GO - Brasil
IILiga de Hipertensão, Goiania, GO - Brasil
As doenças cardiovasculares (DCV) são uma das principais causas de morbimortalidade no mundo (29,2% da mortalidade)1,2.
Na população abaixo de 60 anos, a prevalência da hipertensão arterial (HAS) varia, de acordo com a região estudada (22% a 44% no Brasil)3-8, sendo de 60% a 80% entre os idosos9,10.
É uma doença crônica multifatorial, de detecção muitas vezes tardia por sua evolução lenta e silenciosa3.
A HAS é um dos principais fatores de risco cardiovascular e pode resultar em consequências graves a alguns órgãos (coração, cérebro, rins e vasos sanguíneos), além de ser considerada um grave problema de saúde pública pela sua cronicidade, pelos altos custos com internações, pela incapacitação por invalidez e aposentadoria precoce11,12. No Brasil, Miranzi e cols.13, salientam que 17,6% das internações são em virtude da HAS e que são gastos com esse agravo 5,9% dos recursos dispendidos pelo SUS.
Os principais fatores de risco para a HAS incluem: hereditariedade, idade, raça, obesidade, estresse, vida sedentária, álcool, sexo, anticoncepcionais e alta ingestão de sódio12,14,15. Outros fatores, tanto sociais quanto físicos, também são destacados, não por serem causadores da HAS, mas por estarem frequentemente associados a ela (baixo nível educacional, colesterol elevado e diabetes
Apesar das dificuldades na adesão ao tratamento, os avanços no conhecimento e a evolução obtida na terapêutica têm aumentado a expectativa de vida da população17. Com a longevidade, é importante que os indivíduos mantenham a autonomia e a saúde, pois o envelhecimento aumenta o risco de doenças crônicas, sobretudo as cardiovasculares18. Além disso, com o aumento da sobrevida dos pacientes com doenças crônicas e/ou graves, a Qualidade de Vida (QV) passou a ser mais valorizada e a importância de sua avaliação foi reconhecida e incorporada aos ensaios clínicos19. As informações sobre QV dos hipertensos, em estudos nacionais, ainda é escassa, e dados comparativos com a população geral são importantes dentro desse contexto.
Este estudo avaliou a QV de hipertensos comparada à de não hipertensos, por meio de um instrumento genérico (SF-36) que avalia de forma integral a qualidade de vida relacionada à saúde (QVRS).
Trata-se de um estudo observacional transversal exploratório, realizado com pacientes hipertensos sob tratamento e indivíduos não hipertensos da comunidade.
O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa Humana e Animal da Instituição (Protocolo: 074/2009). Todos os indivíduos assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE).
A investigação foi realizada com a comparação de dois grupos: Grupo Estudo (GE), formado por pacientes com diagnóstico HAS, matriculados e assistidos em serviço multiprofissional, e Grupo Controle (GC), constituído por indivíduos normotensos da comunidade.
Para o GE incluíram-se pacientes de ambos os sexos; maiores de 18 anos; matriculados e acompanhados no serviço há pelo menos um ano; com qualquer grau de controle da pressão arterial (PA) e dose estável de medicação anti-hipertensiva há pelo menos três meses. Como critérios de exclusão, foram considerados: diabetes descompensado; sequelas de acidente vascular cerebral; insuficiência cardíaca descompensada; insuficiência renal crônica; insuficiência hepática; infarto agudo do miocárdio nos últimos seis meses; doenças reumatológicas ativas; doença pulmonar obstrutiva crônica; outras doenças crônicas incapacitantes; doenças consumptivas; tabagismo; gravidez; utilização de psicofármacos; ser atendido em processo psicoterápico; ser sujeito de pesquisa em outro projeto desenvolvido pela equipe multiprofissional.
No GC foram investigados indivíduos da comunidade que se autorreferiram como saudáveis, de ambos os sexos; maiores de 18 anos e normotensos. Foram considerados critérios de exclusão, o uso de medicação anti-hipertensiva; presença de doenças crônicas ou incapacitantes; tabagismo; gravidez; utilização de psicofármacos; estar sob atendimento em processo psicoterápico.
Foi realizado o cálculo amostral para um erro-padrão estimado de 7%, com nível de significância de 5%, poder de teste de 80% e para detectar uma diferença de 10 pontos entre os grupos, nos escores das dimensões avaliadas pelo SF-36, a partir dos valores de referência descritos por Ciconelli e cols.20. O tamanho da amostra calculada foi de 231 indivíduos para o GE e de 76 para o GC. Para possível reposição de perdas, foram acrescentados 8,5% sobre o total da amostra calculada e foram incluídos 246 pacientes para o GE e 87 indivíduos para o GC, ficando a amostra final com 333 participantes.
Na população dos 1.100 indivíduos hipertensos cadastrados e que frequentavam o serviço, foram identificados 628 pacientes elegíveis para a participação no estudo. Entre eles, foram sorteados 246 prontuários de pacientes com frequência regular. Os sorteados, após assinarem o TCLE, foram incluídos no GE, realizaram coleta de dados demográficos e clínicos no prontuário e aplicaram instrumento de avaliação da QVRS por meio de entrevista.
Para a constituição do GC, a pesquisadora foi à comunidade em locais prováveis de se encontrar possíveis participantes, em determinada faixa etária (clubes de serviços, academias, parques da cidade e Universidade Aberta da Terceira Idade). Após a verificação dos critérios de elegibilidade e assinatura do TCLE foram colhidas informações desse grupo de indivíduos, por meio da autorreferência e aplicado o instrumento para avaliação da QVRS por entrevista.
Os dados sociodemográficos foram colhidos de duas maneiras: a) sexo e idade por meio dos prontuários dos pacientes; b) etnia, escolaridade, renda familiar e estado civil mediante relatos dos indivíduos durante a entrevista. Os dados clínicos (Índice de massa corporal, classificação da hipertensão - controlada e não controlada, tipo do tratamento, número e classe de medicamentos utilizados, comorbidades, valor médio da PA) e a história (tempo da hipertensão e do tratamento) foram também colhidos nos prontuários dos pacientes. As informações obtidas no prontuário foram relativas à última consulta, a qual ocorre em intervalos médios de três meses.
Utilizou-se o SF-36 validado no Brasil por Ciconelli e cols.20 (
O SF-36 também pode ser categorizado em dois componentes agrupados. O componente físico (
Os dados foram registrados em planilha eletrônica do Excel (Office 2007) e analisados com aplicação do programa
As variáveis quantitativas foram apresentadas como média e desvio padrão ou média, mediana e desvio padrão conforme tivessem distribuição normal ou não normal. As variáveis qualitativas apresentadas em números absolutos e porcentagens. Para avaliação das associações entre os grupos, foi utilizado o teste do qui-quadrado para as variáveis qualitativas, e para as variáveis quantitativas foram aplicados os testes de Mann Whitney
A análise multivariada foi realizada construindo um modelo para cada desfecho. Os domínios dos testes de QV foram considerados os desfechos. Além dos domínios individuais (SF-36), como CF, AF, D, EGS, V, AS, AE e SM; também foram analisados alguns domínios agrupados em PCS e MCS. As variáveis sociodemográficas foram utilizadas como variáveis explicativas e consideradas quando apresentaram valores de p < 0,20 na análise univariada
Foram estudados 246 pacientes matriculados no serviço, que compuseram o GE e 87 indivíduos da comunidade, sem diagnóstico de HAS, que constituíram o GC.
Os grupos foram homogêneos em relação a idade, sexo, escolaridade e renda (p > 0,05). A média de idade foi de 61,5 (± 12,6 Mediana 63,0) anos. A maioria era do sexo feminino (68,9%). Os brancos representaram 68,3% da amostra e em torno de 50% tinham a renda familiar na faixa de um a quatro salários mínimos. A maioria possuía o primeiro grau incompleto (61,3%) e 58,1% dos investigados informaram viver com companheiro (
O GC (normotensos) obteve, em todos os domínios, médias mais altas quando comparado ao GE (hipertensos). As diferenças foram significativas (p < 0,05) em todos os domínios, exceto no Aspecto Emocional, em que, apesar de escores mais elevados no GC, não houve significância estatística (p = 0,36). Verifica-se que os indivíduos normotensos apresentaram melhor QVRS quando comparado aos hipertensos (
Quando se realizou a comparação entre os dois grupos divididos por sexo, observou-se que os normotensos (GC) continuaram a obter escores de QVRS mais elevados em quase todos os domínios. Para o sexo masculino, a diferença foi significativa nos domínios CF, AS, SM e no Componente Físico Agrupado (PCS), já no sexo feminino houve diferença significativa em todos os domínios, exceto no AE (
Na avaliação da influência das variáveis sociodemográficas sobre os domínios agrupados do SF-36, observou-se que os normotensos (GC) obtiveram maiores escores de QVRS em todas as variáveis. No PCS a diferença alcançou significância estatística para ambos os sexos para qualquer faixa etária, escolaridade e estado civil. No MCS, a diferença foi significativa para qualquer faixa etária, renda e estado civil (
Na análise da QVRS intragrupo, observou-se que os homens hipertensos tiveram pontuação média significativamente maior em todos os domínios quando comparados às mulheres hipertensas (p < 0,05) (
Em relação às variáveis sociodemográficas, os hipertensos mais jovens (
Aqueles que relataram que viviam com cônjuge, apresentaram melhores médias de QVRS nos domínios CF, AF, AS e AE (p < 0,05) quando foram comparados com os sujeitos que não os tinham.
Na análise dos domínios do SF-36 agrupados, verificou-se que os pacientes do sexo masculino e os com companheiro apresentaram melhores escores de QVRS no PCS assim como no MCS (p < 0,05). Maior escolaridade (3º grau incompleto/completo) e renda maior que quatro salários mínimos determinaram pontuação mais elevada apenas no PCS (p < 0,05). A faixa etária não determinou diferença significativa da QVRS nos componente agrupados entre os hipertensos.
Na análise multivariada, a variável sexo funcionou como variável explicativa para sete dos oito domínios com exceção do EGS. O domínio AE teve as variáveis sexo, idade e estado civil como explicativas da distribuição das médias nesse grupo. A idade foi variável explicativa nos domínios AE e SM.
Ao averiguar o efeito das variáveis sociodemográficas na QVRS, por meio da categorização do SF-36 nos dois componentes - PCS e MCS, verificou-se que, no componente físico houve influência significativa da variável sexo (p = 0,00) e da variável escolaridade (p = 0,02); no componente mental houve influência da variável sexo (p = 0,00) e da variável estado civil (p = 0,03).
Em relação às variáveis (tempo de diagnóstico e tratamento, controle da PA, quantidade de drogas anti-hipertensivas e número de tomadas/dia), verificou-se que o tempo de diagnóstico interferiu, significativamente, na QVRS no domínio AF (p = 0,00) e no PCS (p = 0,04), em que os pacientes com menor tempo de diagnóstico apresentaram melhor QVRS. O tempo de tratamento e o fato de a PA estar, ou não, controlada não interferiu significativamente na QVRS. Da mesma forma, a quantidade de drogas anti-hipertensivas usadas e o número de ingestão por dia também não influenciaram a QVRS.
Com relação ao tipo de medicamento, não foi possível verificar sua interferência na QVRS em virtude da grande variedade de associações.
Na análise multivariada das variáveis clínicas, verificou-se que elas não apresentaram influência na QVRS.
Os resultados demonstraram que os pacientes hipertensos apresentaram pior QVRS quando comparados com os normotensos, uma vez que os escores relativos a sete dentre oito domínios do SF-36 foram menores para aqueles sujeitos quando comparados aos últimos. Na literatura, vários estudos corroboram esse resultado, demonstrando o impacto da hipertensão na QVRS10,16,25,26.
Todos os autores supracitados avaliaram a QVRS em pacientes hipertensos comparado aos normotensos, com exceção de Brito e cols.10, que avaliaram o impacto da HAS na QVRS apenas em pacientes hipertensos e constatou que, apesar desses pacientes considerarem sua doença sem gravidade e curável, a HAS interfere na QVRS.
Os autores que avaliaram a QVRS em pacientes hipertensos e compararam-na aos normotensos, concluíram que aqueles com a PA elevada apresentaram-na de forma pior. Chegaram, ainda, à conclusão de que, nesse grupo, algumas variáveis podem causar mais impacto na QVRS, como, por exemplo, presença de comorbidades16,26, PA não controlada16, danos em órgãos-alvo, frequência cardíaca elevada, excesso de peso27, sexo feminino, idade mais avançada, menor renda, menor escolaridade e ausência de companheiros25.
No presente estudo, os dados demonstraram que os hipertensos do sexo masculino, os mais jovens, aqueles com maior renda e escolaridade e que tinham companheira apresentaram melhor QVRS, o que confirma os dados obtidos por Bardage e Isacson25.
Os estudos de Arslantas e cols.16, Bardage e Isacson25, Wang e cols.26 utilizaram o SF-36 como instrumento de avaliação da QVRS, entretanto foram encontradas diferenças com relação às dimensões que sofrem influência da HAS. No presente estudo foi verificado o impacto da HAS em todos os domínios com exceção do domínio AE. Silqueira28 afirma que, apesar de se encontrarem frequentemente os sentimentos como ansiedade e depressão em hipertensos, a prática clínica mostra que tais sentimentos são mais comuns em pacientes com diagnóstico recente de HAS. Essa afirmação talvez possa justificar os resultados obtidos neste estudo (não comprometimento no domínio AE), uma vez que a média de tempo de diagnóstico dos pacientes estudados foi longa (17, 26 anos).
No estudo realizado por Bardage e Isacson25 foi encontrada diferença significativa em todos os domínios com exceção do AE e SM. Em dois estudos publicados em 200816,29, os autores encontraram pior QVRS em todos os domínios. Da mesma forma, foram descritos os resultados de Roca-Cusachs e cols.27. De maneira diferente, Wang e cols.26 encontraram diferenças na CF, Estado Geral de Saúde EGS, Vitalidade (V), AS, AE, enquanto Mena-Martin e cols.30 mostraram pior QVRS nos domínios, EGS, CF, V, SM. Já Brito e cols.10 encontraram pior QVRS apenas nos domínios EGS e Dor.
De acordo com alguns autores16,25, a falta de consistência dos estudos acerca do impacto da HAS na QVRS nos domínios do SF36 pode ser justificada pelas diferenças da população estudada (características sociodemográficas, comorbidades, gravidade da hipertensão e efeitos colaterais da medicação anti-hipertensiva).
Trevisol e cols.31 afirmaram que, apesar da variabilidade dos resultados do impacto da HAS na QVRS, os pacientes hipertensos, quando comparado aos normotensos, apresentam pior QVRS, pelo menos no componente físico. Alguns autores sustentam tal constatação25,28,32 e explicam que o maior comprometimento nos domínios físicos está relacionado com o fato de a escala SF-36 estar mais associada com doença física25.
Neste estudo, nos domínios que apresentaram diferença significante, os maiores escores em ordem decrescente foram AF, SM, EGS, AS, Dor, CF, V.
Alguns autores28,32 também encontraram menor escore (pior QVRS) no domínio V e afirmaram que tal fato pode ser explicado pela falta de disposição e ânimo e por causa da associação da HAS com sintomas de cefaleia, ansiedade, astenia e pelos efeitos das drogas anti-hipertensivas, como, por exemplo, fadiga e distúrbios do sono.
Na análise intragrupo, quando avaliada a QVRS apenas entre os hipertensos, em relação às variáveis sociodemográficas, verificou-se que a QVRS para os homens foi avaliada como melhor em todos os domínios, o que inclui o componente físico e emocional. Alguns investigadores que encontraram resultados semelhantes22,25,33, afirmam que as mulheres apresentaram pior QVRS devido aos fatores hormonais22,25 e por serem mais atentas aos estados internos25.
Segundo Youssef e cols.33, o fato de os homens apresentarem melhor QVRS em relação aos aspectos emocionais pode ser compreendido por causa das mulheres referirem-se mais frequentemente a sentimentos de insatisfação e, além disso, os homens têm maior tolerância a doenças crônicas, não sendo emocionalmente tão afetados por elas quanto as mulheres.
Em relação à faixa etária, no presente estudo foi verificado que os pacientes mais jovens (< 30 anos) apresentaram melhor QVRS no componente CF quando foram comparados aos mais idosos (> 60 anos). Alguns autores25,26 também encontraram melhor QVRS em hipertensos com menor idade comparada aos de maior idade. No processo de envelhecimento, podem surgir agravos a saúde em decorrência das alterações fisiológicas e funcionais tornando o indivíduo mais vulnerável a doenças crônicas o que pode afetar a QVRS e comprometer os aspectos físicos18,25.
Indivíduos com maior renda apresentaram escores mais altos na QVRS no domínio CF e esse dado foi corroborado em alguns estudos25,26,32. Na escala agrupada, constatouse que pacientes com maior renda apresentaram escores mais altos na QVRS no componente físico agrupado. Os rendimentos financeiros são importantes na vida diária e na QV34, pois podem interferir no estado físico e mental, uma vez que garantem acessibilidade ao tratamento e à compra de medicamentos, além de proporcionar uma vida tranquila em relação à aquisição de bens.
Grau maior de escolaridade dos participantes da pesquisa também significou maior escore na QVRS no domínio CF quando esses foram comparados aos participantes que tinham primeiro grau incompleto. Na escala agrupada do SF-36, constatou-se que pacientes com maior escolaridade apresentaram maior escore na QVRS no PCS. A escolaridade influencia no grau de compreensão das informações, o que favorece o conhecimento sobre a doença e a adesão ao tratamento35. Por esse motivo, pacientes com maior grau de escolaridade podem apresentar melhores escores na QVRS.
Com relação ao estado civil, aqueles que relataram que tinham cônjuge, apresentaram melhores médias de QVRS no domínio CF.
Em relação às variáveis clínicas, verificou-se que o tempo de diagnóstico influenciou de forma desfavorável no domínio AF e no PCS. Ao analisar a relação do tempo de tratamento da HAS na QVRS, verificou-se que não houve diferença estatisticamente significativa em nenhum dos domínios.
Neste estudo, ao comparar a QVRS dos pacientes com PA controlada com aqueles com PA não controlada, verificou-se que não houve diferença significativa, o que confirmam os dados obtidos por Melchiors36, que também não encontrou diferença na QVRS entre hipertensos controlados e não controlados. Este diverge de outro estudo16 que encontrou pior QVRS nos domínios CF, AF, EGS, V, AS e SM para os indivíduos hipertensos não controlados e, diverge ainda, de outro mais33 que encontrou dados de que o controle da PA foi um preditor para melhor QVRS.
Avaliando a interferência da quantidade das drogas antihipertensivas na QVRS, por meio do SF-36, não foi verificada diferença significativa em nenhum dos domínios.
Em síntese, neste estudo observou-se, em relação às variáveis sociodemográficas, que a faixa etária (mais jovens) e o estado civil (com companheiro) influenciaram para uma melhor QVRS no domínio CF e a maior renda e escolaridade também interferiram no domínio CF bem como no PCS. Em relação às variáveis clínicas, o tempo de diagnóstico interferiu de forma negativa na QVRS no domínio AF e no PCS. Portanto, observou-se maior impacto da hipertensão na QV nos domínios relacionados aos aspectos físicos do SF-36 e no componente físico agrupado - PCS. Segundo Bardage e Isacson25, o maior comprometimento nos domínios físicos está relacionado com o fato da escala SF-36 estar mais associada à doença física.
Os estudos transversais não permitem atribuir causalidade às associações encontradas, uma vez que analisam desfecho e exposição simultaneamente, podendo essa ser uma das limitações do presente estudo. Os achados, entretanto, têm relevância por proporcionar melhor conhecimento e compreensão da interferência da HA sobre a QV.
Outra limitação do estudo foi a impossibilidade de fazer uma avaliação da influência da classe de medicamentos hipotensores na qualidade de vida dos hipertensos pelo grande número de associações.
Os achados do presente estudo indicam a necessidade dos profissionais de saúde darem maior atenção à qualidade de vida dos pacientes, na busca de modificações na abordagem terapêutica de maneira geral. Isso poderá ocorrer com o encontro de alternativas médicas e sociais, que interfiram favoravelmente na QV como um todo, no estímulo cada vez maior à melhor relação médico/paciente e até com o do manuscrito: Carvalho MV; Revisão crítica do manuscrito desenvolvimento de fármacos que, além do benefício no quanto ao conteúdo intelectual: Jardim, PCBV. controle da PA, tenham ainda efeitos benéficos sobre a QVRS.
À equipe multiprofissional do serviço e aos indivíduos que participaram como sujeitos dessa pesquisa.
Concepção e desenho da pesquisa: Carvalho MV, Jardim, PCBV; Obtenção de dados: Carvalho MV, Siqueira LB; Análise e interpretação dos dados: Carvalho MV, Sousa ALL, Jardim, PCBV; Análise estatística: Sousa ALL, Jardim, PCBV; Redação
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
O presente estudo foi parcialmente financiado pela Capes.
Este artigo é parte de tese de Doutorado de Maria Virgínia de Carvalho pela Universidade Federal de Goiás.
Maria Virgínia de Carvalho Av. Independência, 1615 - Vila Nova CEP 74645-010, Goiânia, GO - Brasil E-mail:
Artigo recebido em 06/04/12; revisado em 17/07/12; aceito em 30/07/12.
BACKGROUND: Systemic Hypertension (SH) is a major cardiovascular risk factor with a high prevalence in almost all countries. Studies show the negative effect of SH on health-related quality of life. OBJECTIVE: To evaluate the quality of life of hypertensive patients when compared with the general population. METHODS: A total of 333 individuals of both genders and older than 18 years were evaluated; they were divided into the Study Group, consisting of 246 hypertensive patients undergoing treatment in a multidisciplinary service and the Control group, comprised of 87 normotensive individuals from the community. A sociodemographic questionnaire and the SF-36 for quality of life assessment were administered to both groups. The Chi-square, Kolmogorov-Smirnov test, Mann Whitney U-test, Kruskal-Wallis test and multivariate analysis were used for the statistical analysis. Data were analyzed using SPSS and p values <0.05 were considered significant. RESULTS: The groups were homogeneous for age, gender, ethnicity, educational level and marital status. It was observed that normotensive individuals showed a better health-related quality of life when compared with hypertensive patients. CONCLUSIONS: Although considered to be almost always a clinically silent disease, systemic hypertension impairs the quality of life of patients who suffer from it.
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Cardiovascular diseases (CVD) are a major cause of morbidity and mortality worldwide (29.2% mortality)1,2. In the population younger than 60 years, the prevalence of systemic hypertension (SH) varies according to the region studied (22% to 44% in Brazil)3-8, ranging from 60% to 80% among the elderly9,10. It is a chronic multifactorial disease whose detection is often delayed due to its slow and silent progression3.
SH is a major cardiovascular risk factor that can result in serious consequences to some organs (heart, brain, kidneys and blood vessels); it is considered a serious public health problem due to its chronicity, high costs of hospitalization, and for being the cause of early retirement and disability11,12. In Brazil, Miranzi et al13 point out that 17.6% of hospital admissions are due to hypertension and that this disease is consuming 5.9% of the budget spent by the Brazilian unified public heath system (SUS).
The main risk factors for hypertension include: heredity, age, ethnicity, obesity, stress, sedentary lifestyle, alcohol consumption, gender, use of contraceptives and high sodium intake12,14,15. Other factors, both social and physical, are also emphasized not as causes of hypertension, but because they are often associated with it (low educational level, high cholesterol and diabetes mellitus)16. Thus, because of its close correlation with lifestyle, SH can be prevented, attenuated or treated by adopting healthy habits.
Despite the difficulties with treatment adherence, advances in knowledge and evolution achieved in therapy have increased the life expectancy of this population17. With increased longevity, it is important that individuals maintain their independence and health, since aging increases the risk of chronic diseases, especially cardiovascular diseases18. Moreover, with the increased survival of patients with chronic and/or severe diseases, Quality of Life (QoL) has become more significant and the importance of its assessment has been recognized and incorporated to clinical trials19.
Information on QoL of hypertensive individuals in national studies is still scarce and comparative data with the general population are important in this context.
This study evaluated the QoL of hypertensive versus non-hypertensive individuals, using a generic instrument (SF-36) that systematically evaluates the health-related quality of life (HRQoL).
This is an observational cross-sectional exploratory study carried out in hypertensive patients undergoing treatment and non-hypertensive individuals from the community. The project was approved by the Institutional Human and Animal Research Ethics Committee (Protocol: 074/2009). All subjects gave free informed consent (FIC).
The study was carried out to compare two groups: the Study Group (SG) consisting of patients diagnosed with SH, enrolled and treated at a multidisciplinary service and the Control Group (CG), consisting of normotensive individuals from the community.
SG included patients of both genders, aged 18 years and older, enrolled and treated at the service for at least one year, with any degree of BP control and stable dose of antihypertensive medication for at least three months. Exclusion criteria were decompensated diabetes; sequelae of stroke; decompensated heart failure; chronic kidney disease; liver failure; acute myocardial infarction within the past six months; active rheumatic diseases; chronic obstructive pulmonary disease; other chronic disabling diseases; consumptive diseases; smoking; pregnancy; use of psychotropic drugs; being under treatment with psychotherapy; and being the research subject of another project developed by a multidisciplinary team.
CG included individuals from the community who self-reported being healthy, of both genders, aged 18 years older and normotensive. Exclusion criteria were use of antihypertensive medication; presence of chronic or disabling diseases; smoking; pregnancy; use of psychotropic drugs; and being under treatment with psychotherapy.
Sample size calculation was performed for an estimated standard error of 7%, with a significance level of 5% and statistical power of 80%, to detect a difference of 10 points between groups in scores of dimensions assessed by the SF-36 based on the reference values described by Ciconelli et al20. The calculated sample size was 231 individuals for SG and 76 for CG. To account for possible replacement of losses, 8.5% were added to the total sample size; thus, SG comprised 246 patients and CG, 87 individuals, totaling a final sample of 333 participants.
Among the population of 1,100 hypertensive patients enrolled and being treated at the service, we identified 628 patients who were eligible for study participation. Among their patient charts, 246 were randomly selected from those showing regular attendance. The selected patients were included in SG after giving informed consent; subsequently, their demographic and clinical data were collected from their medical records; the instrument used to assess HRQoL was administered through interviews.
To form CG, the researcher covered places in the community where potential participants within a particular age group could be found (service clubs, gyms, city parks and the Open University for Senior Citizens). After the eligibility criteria had been verified and informed consent had been given, data on this group of individuals were collected through self-reference and the instrument to assess HRQoL was administered through an interview.
Sociodemographic data were collected in two ways: a) by gender and age of patient files, b) ethnicity, level of education, household income and marital status, as self-reported by the individuals during the interview. Clinical data (BMI, hypertension classification - controlled and uncontrolled, type of treatment, number and class of drugs used, comorbidities, mean BP) and history (hypertension time and treatment) were also collected from patients' medical records. The information obtained in medical records was related to the last visit, which occurs at three-month intervals.
The SF-36 validated in Brazil by Ciconelli et al20 was used (
SF-36 can also be categorized into two grouped components. The physical component (Physical Component Summary - PCS), which consists of the grouping of the functional capacity, physical aspects, pain and general health status domains; and the mental component (Mental Component Summary - MCS), which consists of the grouping of the vitality, social aspects, emotional aspect, and mental health domains21-25.
The data were recorded in Excel spreadsheets (Office 2007) and analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS 15.0) software program.
Quantitative variables are expressed as mean and standard deviation or mean, median and standard deviation if they were normally or non-normally distributed. Qualitative variables are expressed as absolute numbers and percentages. The chi-square test was used to assess the associations between groups for qualitative variables and the Mann Whitney U test was used for quantitative variables for binary variables and Kruskal-Wallis test for more than two groups, after the Kolmogorov-Smirnov test to analyze the distribution. The level of significance was set at p < 0.05.
Multivariate analysis was performed by constructing a model for each outcome. The domains of the QoL tests were considered as outcomes. In addition to the individual domains (SF-36), such as functional capacity, physical aspect, pain, general health status, vitality, social aspect, emotional aspect and mental health, we also analyzed some domains grouped in PCS and MCS. Sociodemographic variables were used as explanatory variables and considered when they had p values < 0.20 in the univariate analysis.
We studied 246 patients enrolled in the service, who comprised the SG and 87 individuals from the community, not diagnosed with hypertension, who comprised the CG.
The groups were homogenous regarding age, gender, level of education and income (p > 0.05). The mean age was 61.5 (± 12.6; median 63.0) years. Most of them were females (68.9%). Caucasians accounted for 68.3% of the sample and approximately 50% had household incomes within the range of one to four minimum wages. Most had finished high school (61.3%) and 58.1% of the individuals reported living with a partner (
CG (normotensive) had higher scores when compared with SG (hypertension) in all domains. The differences were significant (p <0.05) in all areas except for the Emotional Aspect, for which, despite the higher scores found in CG, there was no statistical significance (p = 0.36). Normotensive individuals showed better HRQoL when compared with hypertensive individuals (
When performing the comparison between the two groups divided by gender, it was observed that the normotensive group (GC) continued to achieve higher HRQoL scores in almost all domains. In the male gender, the difference was significant in the Functional Capacity (FC), Social Aspect (SA), Mental Health (MH) domains and grouped Physical Component (PCS); in the female gender, there was no significant difference in any of the domains, except for the Emotional Aspect (EA) (
When assessing the influence of sociodemographic variables on the grouped domains of SF-36, it was observed that the normotensive individuals (CG) obtained higher scores in all variables. In PCS, the difference reached statistical significance in both genders for any age range, level of education and marital status. In MCS, the difference was significant for any age range, income and marital status (
When performing the intragroup analysis of HRQoL, we observed that men with hypertension had significantly higher mean scores in all areas when compared with hypertensive women (p < 0.05) (
Regarding the sociodemographic variables, the younger hypertensive individuals (
Those who reported living with a spouse had better HRQoL mean scores in the FC, PA, SA and EA domains (p <0.05) when compared with subjects who did not have a partner.
When analyzing the grouped SF-36 domains, it was observed that male patients and those with a partner had better HRQoL scores in PCS and MCS (p <0.05). Higher level of education (incomplete/complete College/University degree) and income higher than four minimum wages determined higher scores only in PCS (p <0.05). Age range did not determine significant differences in HRQoL in the grouped component among hypertensive individuals.
In the multivariate analysis, the gender variable was treated as an explanatory variable for seven of the eight domains, except for GHS. The EA domain had gender, age and marital status as explanatory variables of the distribution of means in this group. Age was an explanatory variable in the EA and MH domains.
When assessing the effect of sociodemographic variables on the HRQoL, by categorizing the SF-36 in two components - PCS and MCS, it was observed that the physical component was significantly influenced by the gender (p = 0.00) and level of education (p = 0.02) variables; the mental component had no influence of the gender (p = 0.00) and marital status variables (p = 0.03).
Regarding the time of diagnosis and treatment, BP control, amount of antihypertensive drugs and number of doses/day variables, it was observed that the time of diagnosis significantly influenced HRQoL in the PA (p = 0.00) and PCS (p = 0.04) domains, since patients with a shorter time of diagnosis showed better HRQoL. Time of treatment and whether BP was controlled or not did not significantly influence HRQoL. Similarly, the number of antihypertensive drugs used by patients and number of doses/day did not influence HRQoL.
As regards the type of medication, it was not possible to observe any influence on HRQoL due to the wide variety of combinations.
In the multivariate analysis of clinical variables, it was observed that they showed no influence on HRQoL.
The results showed that hypertensive patients had a poorer HRQoL, with lower scores in seven of the eight domains of the SF-36 in comparison with normotensive individuals. In the literature, several studies have corroborated this result, thus demonstrating the impact of hypertension on HRQoL10,16,25,26.
All authors previously mentioned assessed HRQoL in hypertensive patients in comparison with normotensive individuals, except for Brito et al10, who evaluated the impact of hypertension on HRQoL only in hypertensive patients and observed that, although these patients consider SH not severe and curable, it interferes with their HRQoL.
The authors evaluated HRQoL in hypertensive patients and compared it to that of normotensive individuals and concluded that those with high BP had worse HRQoL. They also concluded that, in this group, some variables such as the presence of comorbidities16,26, uncontrolled BP16, target-organ damage, high heart rate, overweight27, female gender, older age, lower income, lower level of education, and no partner may have a higher impact on HRQoL 25.
The findings of the present study showed that hypertensive males, younger individuals, those with higher income and level of education and who had a partner had better HRQoL, which corroborates the data obtained by Bardage and Isacson25.
Arslantas et al16, Bardage and Isacson's,25 and Wang et al26 studies used SF-36 as a tool for the assessment of HRQoL; however, differences were found regarding the dimensions that were influenced by SH. The present study showed the impact of hypertension on all areas, except for the EA domain. Silqueira28 states that, although feelings such as anxiety and depression were often identified in hypertensive patients, clinical practice shows that such feelings are more common in patients with newly diagnosed hypertension. This statement might explain the results obtained in the present study (no impact on the EA domain), since the mean time of diagnosis among the study patients was long (17.26 years).
In Bardage and Isacson's study25 significant difference was found in all domains except for EA and MH. In two studies published in 200816,29, the authors found worse HRQoL in all domains. The results described by Roca-Cusachs et al27 were similar. Differently, Wang et al26 found differences in FC, GHS (General Health Status) , Vitality (V), SA and EA, whereas Mena-Martin et al30 showed worse HRQoL in the GHS, FC, V, MH domains. Brito et al10 found a worse HRQoL score only in the GHS and pain domains.
According to some authors16,25, the lack of consistency of studies on the impact of hypertension on HRQoL in SF-36 domains can be explained by differences in study populations (sociodemographic characteristics, comorbidities, severity of hypertension and side effects of antihypertensive medication).
Trevisol et al31 stated that, in spite of the variation in the results of the impact of hypertension on HRQoL, hypertensive patients show worse HRQoL at least as regards the physical component when compared with normotensive individuals. Some authors support this finding25,28,32 and explain that the greater impairment in physical domains is related to the fact that the SF-36 scale is more associated with physical illness25.
In this study, in the domains that showed significant difference, the highest scores in descending order were PA, MH, GHS, SA, Pain, FC, and V.
Some authors28,32 also found lower scores (worse HRQoL) in the V domain and stated that this fact may be explained by lack of disposition and enthusiasm and because of the association of hypertension with symptoms such as headache, anxiety, asthenia, and the effects of antihypertensive drugs, such as fatigue and sleep disorders.
In the intragroup analysis, when HRQoL was assessed only among hypertensive patients in relation to sociodemographic variables, it was observed that, for men, the HRQoL score was better in all domains, including the physical and emotional components. Some researchers who found similar results22,25,33 state that women have poorer HRQoL because of hormonal factors22,25 and of the fact that they are more attentive to internal states25.
According to Youssef et al33, the fact that men have better HRQoL scores in relation to the emotional aspects can be understood by the fact that women refer to feelings of dissatisfaction more often and, moreover, men are more tolerant to chronic diseases, thus less emotionally affected by them when compared to women.
As regards the age range, the present study showed that younger patients (<30 years) had better HRQoL in the FC component when compared to older ones (> 60 years). Some authors25,26 also found better HRQoL scores in younger hypertensive patients when compared to older patients. During the aging process, health hazards may arise as a result of physiological and functional changes, making the individual more vulnerable to chronic diseases which can affect HRQoL and compromise the physical aspects18,25.
Individuals with higher incomes had higher HRQOL scores in the FC domain and this finding was corroborated by some studies25,26,32. In the grouped scale, patients with higher incomes were observed to have higher HRQoL scores in the grouped physical component. Financial resources are important in everyday life and in QoL34, since they may interfere with the physical and mental states, for they guarantee access to treatment and the possibility to afford medication, in addition to providing a peaceful life in relation to the acquisition of goods.
A higher level of education among the study participants also meant higher HRQoL scores in the FC domain when these were compared to participants who had not finished elementary school. In the grouped SF-36 scale, it was observed that patients with a higher level of education had higher HRQoL scores in PCS. The level of education influences the ability to understand information, which favors knowledge on the disease and treatment adherence35. Therefore, patients with a higher level of education may have better HRQoL scores.
Regarding marital status, those who reported having a spouse/partner had better HRQoL means in the FC domain.
As regards the clinical variables, it was observed that the time of diagnosis negatively influenced the PA and PCS domains. When analyzing the influence of time of hypertension treatment on HRQoL, it was observed that there was no statistically significant difference in any of the domains.
In this study, when comparing HRQoL of patients with controlled BP to those with uncontrolled BP, no significant difference was observed. This confirms the data obtained by Melchiors36, who also found no difference in HRQoL scores between controlled and uncontrolled hypertensive patients. This is in disagreement with another study16, which found worse HRQoL in the FC, PA, GHS, V, SA and MH domains for uncontrolled hypertensive patients, and also differs from another study33, which found that BP control was a predictor of better HRQoL.
When evaluating the influence of the number of antihypertensive drugs on HRQoL in the SF-36, no significant difference was found in any of the domains.
In summary, this study showed that, in relation to sociodemographic variables, age (younger individuals) and marital status (with a partner) provided better HRQoL in the FC domain, and higher income and level of education also influenced both the FC domain and PCS. Regarding the clinical variables, time of diagnosis negatively influenced HRQoL in the PA and PCS domains. Therefore, we observed a higher impact of hypertension on QoL in domains related to Physical Aspects of the SF-36 and the grouped physical component - PCS. According to Bardage and Isacson25, the greater impairment of the physical domains is related to the fact that the SF-36 scale is more associated with physical disease.
Cross-sectional studies do not allow causality to be attributed to the observed associations, since they analyze both outcome and exposure, which can be one of the limitations of this study. However, the findings are relevant for providing better knowledge and understanding of the influence of SH on QoL.
Another study limitation was the incapacity to assess the influence of the antihypertensive drug class on QoL of hypertensive individuals due to the large number of combinations.
The findings of this study indicate the necessity for health professionals to pay more attention to patients' quality of life, seeking changes in the therapeutic approach in general. This can be achieved by finding medical and social alternatives that have a favorable influence on QoL as a whole, stimulating a better doctor/patient relationship and the development of drugs that not only provide blood pressure control, but also show beneficial effects on HRQoL.
We wish to thank the multidisciplinary team of the service and the individuals who participated as subjects in this research.
Conception and design of the research: Carvalho MV, Jardim, PCBV; Acquisition of data: Carvalho MV, Siqueira LB; Analysis and interpretation of the data: Carvalho MV, Sousa ALL, Jardim, PCBV; Statistical analysis: Sousa ALL, Jardim, PCBV; Writing of the manuscript: Carvalho MV; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Jardim, PCBV.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
This study was partially funded by Capes.
This article is part of the thesis of doctoral submitted by Maria Virgínia de Carvalho from Universidade Federal de Goiás.