Arq Bras CardiolabcArquivos Brasileiros de CardiologiaArq. Bras. Cardiol.0066-782X1678-4170Sociedade Brasileira de CardiologiaJ4trfFyNYvB89XpMvPJH7LwS0066-782X2015002500560S0066-782X201500505013210.5935/abc.20150132Original ArticlesRisk Factors for Cardiovascular Disease, Metabolic Syndrome and Sleepiness in Truck DriversMansurAntonio de Padua1RochaMarcos ABS3LeytonVilma2TakadaJulio Yashio1AvakianSolange Desirée1SantosAlexandre J3NovoGisele C3NascimentoArledson Lima3MuñozDaniel Romero2RohlfsWaldo J C3Universidade de São PauloFMHCSão PauloSBrazilInstituto do Coração (InCor) – HC - FMUSP, São Paulo, SP – BrazilUniversidade de São PauloUniversidade de São PauloFMDepartamento de Medicina Legal, Ética Médica e Medicina Social e do TrabalhoSão PauloSPBrazilDepartamento de Medicina Legal, Ética Médica e Medicina Social e do Trabalho – FMUSP, São Paulo, SP – BrazilUniversidade de São PauloDepartamento da Polícia Rodoviária FederalSão PauloSPBrazilDepartamento da Polícia Rodoviária Federal, São Paulo, SP – BrazilMailing Address: Antonio de Padua Mansur , Instituto do Coração (InCor) - HC FMUSP Av. Dr. Enéas C. Aguiar, 44, Cerqueira César – Postal Code 05403-000, São Paulo, SP – Brazil. E-mail: pmansur@cardiol.br, apmansur@yahoo.com
Author contributions
Conception and design of the research: Mansur AP, Leyton V, Avakian SD; Acquisition of data: Rocha MABS, Santos AJ, Novo GC, Nascimento AL; Analysis and interpretation of the data: Mansur AP, Rocha MABS, Leyton V, Takada JY, Avakian SD, Muñoz DR, Rohlfs WJC; Statistical analysis: Mansur AP, Takada JY; Writing of the manuscript: Mansur AP; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Mansur AP, Rocha MABS, Leyton V, Takada JY, Avakian SD, Santos AJ, Novo GC, Nascimento AL, Muñoz DR, Rohlfs WJC.
Potential Conflict of Interest
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
2710201512201510565605652303201506082015This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.AbstractBackground:
Truck driver sleepiness is a primary cause of vehicle accidents. Several causes are associated with sleepiness in truck drivers. Obesity and metabolic syndrome (MetS) are associated with sleep disorders and with primary risk factors for cardiovascular diseases (CVD). We analyzed the relationship between these conditions and prevalence of sleepiness in truck drivers.
Methods:
We analyzed the major risk factors for CVD, anthropometric data and sleep disorders in 2228 male truck drivers from 148 road stops made by the Federal Highway Police from 2006 to 2011. Alcohol consumption, illicit drugs and overtime working hours were also analyzed. Sleepiness was assessed using the Epworth Sleepiness Scale.
Results:
Mean age was 43.1 ± 10.8 years. From 2006 to 2011, an increase in neck (p = 0.011) and abdominal circumference (p < 0.001), total cholesterol (p < 0.001), triglyceride plasma levels (p = 0.014), and sleepiness was observed (p < 0.001). In addition, a reduction in hypertension (39.6% to 25.9%, p < 0.001), alcohol consumption (32% to 23%, p = 0.033) and overtime hours (52.2% to 42.8%, p < 0.001) was found. Linear regression analysis showed that sleepiness correlated closely with body mass index (β = 0.19, Raj2 = 0.659, p = 0.031), abdominal circumference (β = 0.24, Raj2 = 0.826, p = 0.021), hypertension (β = -0.62, Raj2 = 0.901, p = 0.002), and triglycerides (β = 0.34, Raj2 = 0.936, p = 0.022). Linear multiple regression indicated that hypertension (p = 0.008) and abdominal circumference (p = 0.025) are independent variables for sleepiness.
Conclusions:
Increased prevalence of sleepiness was associated with major components of the MetS.
Traffic accidents are an important external cause of death associated with significant social costs. In 2010, Brazil had 320,000 road accidents, of which 35.1% occurred in the Southeastern region and 20.4%, in São Paulo State1. Cargo vehicles accounted for over 30% of those accidents, although only 9% of the national vehicle fleet is composed of cargo vehicles2.
Several variables have been shown to associate with car accidents3-6. Connor et al3 have shown that drinking alcohol before driving was responsible for approximately 30% of car crash injuries.3 A recent meta-analysis has shown nearly 3 times more vehicle crash risk associated with marijuana4. Stutts et al5 in a population-based case-control study have reported that drivers in sleep-related crashes were more likely to work multiple jobs, night shifts, or other unusual work schedules. Overtime work, a night shift, unusual work schedule, and ≥ 60 hours per week were associated with sleep-related crashes5.
Smolensky et al6 reviewed the potential contribution of several prevalent medical conditions on sleep disorders and on traffic crash risk6. Obesity and metabolic syndrome (MetS) are prevalent among truck drivers7,8 and relate to poor dietary habits and reduced physical activity.
Obesity was associated with some critical security events. Obese truck drivers of heavy commercial vehicles had a 55% higher risk of crash as compared with those with normal weight9. Obese truck drivers had higher prevalence of fatigue and risk of involvement in vehicle accidents10. Obese drivers involved in vehicle accidents also have higher mortality rate as compared with non-obese drivers11.
Obesity and MetS are closely related conditions. MetS is characterized by abdominal obesity, hypertension and metabolic blood alterations, in particular increased blood glucose levels and worsening lipid profiles12. Obesity and MetS are strongly associated with obstructive sleep apnea (OSA)13, which is an important cause of excessive daytime sleepiness in truck drivers and an important factor associated with accidents14,15.
This study analyzed the associations of cardiovascular risk factors, alcohol, and illicit drugs with sleepiness and vehicle accidents.
Methods
This is a cross-sectional survey on the major cardiovascular risk factors and sleep disorders in 2228 male truck drivers from 148 road stops made by the Federal Highway Police from 2006 to 2011 during the “Commands of Health” program directed to the health of truck drivers carried out once a year on a specific day.
The program is conducted throughout the national territory. Truck drivers were invited to participate and accepting demographic and laboratory data were collected. The response rate was almost 100%. Rare drivers (< 0.5%) refused to participate in the program. All drivers in the study were individual cases, and the likelihood of including the same driver twice in the study was zero.
The interview was conducted and anthropometric data collected by students of nursing or other professions related to human health under the supervision of graduate nurses by using a standard questionnaire. Point‑of‑care testing was used to analyze the serum levels of glucose, triglycerides and total cholesterol. The demographic data analyzed included personal (age, sex, marital status, ethnicity, educational level, socioeconomic class, neck and abdominal circumferences, and body fat) and occupational information (type of employment, length of daily working hours, driving hours, and sleepiness), as well as self-reported drug use. Amphetamines, marijuana, cocaine and benzodiazepines were the drugs questioned to drivers.
The following cardiovascular risk factors were assessed: smoking, dyslipidemia, diabetes, hypertension, sedentary lifestyle and obesity. The percentage of body fat was calculated using the formula: % of body fat = 495/(1.0324-0.19077(log(waist-neck))+0.15456(log(height)))-450 (log10)16. Neck, abdominal, and waist circumferences above normal limits were defined as values ≥ 40 cm, ≥ 102 cm, and ≥ 109 cm, respectively17. The obesity risk factor was defined according to body mass index (BMI) (kg/m2), using the following scale: normal (BMI ≥ 18.5 to < 25), overweight (BMI ≥ 25 to < 30) and obese (BMI ≥ 30)18. Smokers were classified as current versus non-current smokers. Hypertension was diagnosed when systolic blood pressure > 140 mmHg, diastolic blood pressure > 90 mmHg, or if antihypertensive medication was being used19. Dyslipidemia was diagnosed in individuals with total cholesterol ≥ 240 mg/dL, triglycerides ≥ 200 mg/dL, low-density lipoprotein (LDL) cholesterol ≥ 130 mg/dL or in individuals using lipid-lowering medications20. Diabetes was diagnosed in individuals with fasting glucose ≥ 126 mg/dL or casual plasma glucose ≥ 200 mg/dL as well as in individuals receiving hypoglycemic medications21. Sedentary lifestyle was diagnosed qualitatively by self-reported absence or presence of any additional leisure physical activity unrelated to regular working hours.
Sleepiness was assessed using the Epworth Sleepiness Scale with a cutoff score > 1022.
The Ethics Committee of the University of São Paulo Medical School approved this study (research protocol n°539/13).
Statistical analysis
Comparison of percentages and linear regression analysis were used for the statistical analysis of each variable (BMI, diabetes, hypertension, overtime, illicit drugs, alcohol, smoking, hypercholesterolemia, sleepiness, waist circumference, body fat, and triglycerides). All variables were dichotomized and analyzed as a percentage of the presence of the altered variable for each year. Using sleepiness as the dependent variable, linear multivariate regression analyses were performed using diabetes, illicit drug and alcohol use, hypercholesterolemia, hypertriglyceridemia, and abdominal circumference as independent variables. The same analysis was made for vehicle accidents as the dependent variable and diabetes, illicit drug and alcohol use, hypercholesterolemia, hypertriglyceridemia, sleepiness, and abdominal circumference as independent variables. The significance level adopted for the statistical tests was 5% (p < 0.05). The statistical analyses were performed using the SAS program for Windows (Statistical Analysis System version 9.2, SAS Institute Inc., 1989-1996, Cary, NC, USA).
Results
The clinical and laboratory data of 2228 truck drivers from road stops conducted by the Federal Highway Police from 2006 to 2011 are shown in Table 1. The mean age was 43.1 ± 10.8 years. From 2006 to 2011, an increase in neck (7.5% to 13.9%, p = 0.011) and abdominal circumferences (19.8% to 52.8%, p < 0.001), total cholesterol (4.4% to 13.7%, p < 0.001), triglyceride plasma levels (25.8% to 39.1%, p = 0.014), and sleepiness (4.9% to 14.7%, p < 0.001) was observed (Figure 1). In addition, a reduction in hypertension (39.6% to 25.9%, p < 0.001), alcohol consumption (32% to 23%, p = 0.033) and overtime hours worked (52.2% to 42.8%, p < 0.001) was also observed. The data obtained regarding body fat (56.1% to 62.4%, p = 0.395), smoking (20.3% to 17.7%, p = 0.192), hyperglycemia (14.9% to 11%, p = 0.267), and illicit drug use (5.5% to 8.1%, p = 0.127) were similar to the data analyzed from previous years. The linear regression analysis showed that sleepiness was closely correlated with BMI (β = 0.19, Raj2 = 0.659, p = 0.031), abdominal circumference (β = 0.24, Raj2 = 0.826, p = 0.021), hypertension (β = -0.62, Raj2 = 0.901, p = 0.002), triglycerides (β = 0.34, Raj2 = 0.936, p = 0.022). Vehicle accidents showed correlation with only BMI (β = 0.21, Raj2 = 0.807, p = 0.024). Linear multiple regression indicated that hypertension (p = 0.008) and abdominal circumference (p = 0.025) are independent variables for sleepiness, and no independent variable was found for vehicle accidents.
Clinical and laboratory data of truck drivers from road stops conducted by the Federal Highway Police from 2006 to 2011
Year
2011
2010
2009
2008
2007
2006
Number of police road stops
26
26
26
26
24
20
Median number of drivers
425
294.5
300
323.1
236.9
648.1
Body mass index (> 25 Kg/m2)(%)
64.5
63.8
64.9
65.5
55.2
58.5
Neck circumference (≥ 40 cm)(%)
13.9
11.1
12.5
7.5
13.9
11.1
Abdominal circumference (≥ 102 cm) (%)
52.8
50.3
49.8
43.8
19.8
52.8
Diabetes (%)
11
11.9
10.1
11.8
14.9
14.4
Hypertension (%)
25.9
24
27.7
36.3
39.6
36.3*
Overtime hours (> 8h) (%)
42.8
43.4
20.9
28.7
52.2
49.9*
Illicit drug use (% yes)
8.1
8.5
5.8
4.8
5.5
4.1
Alcohol (% yes)
23
30.9
24.2
30.3
32
36.6*
Smoking (% yes)
17.7
19.6
18.4
20.5
20.3
19.1
Hypercholesterolemia (%)
13.7
12.5
8.8
8.5
13.9
4.4*
Sleepiness (%)
14.7
14.8
13.6
10
6.9
4.9*
Waist circumference (> 109 cm) (%)
52.8
50.3
49.8
43.8
19.8
NA
Body fat (%)
62.4
60.6
63.8
56.1
NA
NA
Hypertriglyceridemia (%)
39.1
39.6
33.4
25.8*
NA
NA
Cargo vehicles accidents (%)
15.1
16.1
16.6
17.4
12.9
NA
NA: Not applicable.
Linear regression results of the variables from 2006/2007 to 2011.
Discussion
Our study showed that increased sleepiness was associated with the major components of the MetS. Increased abdominal circumference and hypertension were independently associated with sleepiness. It is well known that our population is becoming increasingly obese23, and based on data from our study we observed the same trend in truck drivers. Weight gain is often associated with some degree of hypertension, diabetes, dyslipidemia, and, thus, MetS.
Recently, Hirata et al24 found an increased prevalence of hypertension, obesity, hyperlipidemia, and hyperglycemia in bus drivers. These findings were related to lifestyle, such as poor dietary habits and low physical activity25. Sleepiness in these subjects may be related to some factors, such as overtime work, poor sleep quality, illicit drug and alcohol intake and obesity. Overtime work accounted for approximately 22% of road accidents and associated with higher mortality rate as compared with other causes26. Nevertheless, in our study, overtime work remained constant during the study period.
Alcohol intake and illicit drugs are known to be two important factors associated with sleepiness. We observed a reduction in the percentage of alcohol consumption in our truck drivers and the percentage of illicit drug use remained unchanged during the period analyzed suggesting minor, if any, influence of these variables on the expressive increase of sleepiness in our study. Poor sleep quality and obesity are closely related.
It is well known that drowsiness results from OSA, an important factor in this obese population and in subjects with MetS27,28.
Moreno et al29 used the Berlin Questionnaire to show that smoking and drug use are independent variables associated with increased risk for OSA in our truck driver population. A low risk for OSA was associated with some degree of exercise.
Another study on Brazilian truck drivers indicated that less than 8 hours of daily sleep, age > 40 years, glucose levels > 200 mg/dL, cholesterol levels > 240 mg/dL, snoring, and hypertension are independent factors associated with obesity29. Some of these factors are components of the MetS. Xie et al30 also showed that a BMI ≥ 30, hypertension, and diabetes are independently associated with OSA in commercial motor vehicle drivers. In our study, central obesity and hypertension are associated with sleepiness. These changes are likely related to the poor dietary habits, due to the high-calorie meals consumed by truck drivers at highway restaurants, and the lack of physical activity, consequent to overtime work. Nevertheless, the number of car accidents did not change during the study period. This finding may be the result of some improvements to the infrastructure and logistics of the transport system31. However, improvements to truck drivers’ health may have an important impact on cargo vehicle accidents.
A recent health survey of U.S. long-haul truck drivers showed that 83.4% were overweight/obese, 57.9% experienced sleep disturbances, and approximately 40% reported cardiovascular disease concerns32. An additional study of long-haul truck drivers indicated increased cardiovascular disease mortality in those drivers younger than 55 years33. This is a key age group in our truck driver population. The incidence of cardiovascular disease in men has significantly increased from that age onward. Therefore, this is a key group for implementing preventive interventions.
The main limitation of this ecological study was that we performed the statistical analysis based on a percent of the yearly grouped variable instead of the individual subject data. Because we used the percent data indicative of the presence or absence of a particular variable, we could not quantify the intensity of each variable. Other study limitations were: accuracy of point-of-care testing used to analyze the serum levels of glucose, triglycerides and total cholesterol. A common problem in studies with this design is the reverse causality that can mask the effects of some investigated associations. Residual confounding and selection bias are variables that may have influenced our results.
Conclusion
Increased sleepiness was associated with the major components of the MetS. The implementation of preventive measures, such as improvement in eating habits and physical activity, regular working times, and better working conditions, may reduce cardiovascular disease in this population. Lifestyle changes and cardiovascular risk factor control may reduce sleepiness and consequently decrease cargo vehicle accidents.
Sources of Funding
There were no external funding sources for this study.
Study Association
This study is not associated with any thesis or dissertation work.
Acknowledgements
To the Department of Legal Medicine, Medical Ethics, Social and Labour Medicine of the University of São Paulo Medical School for funding English language editing of the manuscript, and to the Federal Highway Police Department for data acquisition.
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J Occup Environ Med. 2011;53(2):169-73.XieWChakrabartySLevineRJohnsonRTalmageJBFactors associated with obstructive sleep apnea among commercial motor vehicle driversJ Occup Environ Med201153216917331 Agencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT). Relatórios anuais. Brasília; 2008/2013. [Citado em 2014 jun 10]. Disponível em http://www.antt.gov.br/index.php/content/view/4880/Relatorios_Anuais.html#listaAgencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT)Relatórios anuaisBrasília200-20132014 jun 10Disponível em http://www.antt.gov.br/index.php/content/view/4880/Relatorios_Anuais.html#lista32 Apostolopoulos Y, Sönmez S, Shattell MM, Gonzales C, Fehrenbacher C. Health survey of U.S. long-haul truck drivers: work environment, physical health, and healthcare access. Work. 2013;46(1):113-23.ApostolopoulosYSönmezSShattellMMGonzalesCFehrenbacherCHealth survey of U.SS. long-haul truck drivers: work environment, physical health, and healthcare accessWork201346111312333 Robinson CF, Burnett CA. 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Aguiar, 44, Cerqueira César – CEP 05403-000, São Paulo, SP – Brasil. E-mail: pmansur@cardiol.br, apmansur@yahoo.com
Contribuição dos autores
Concepção e desenho da pesquisa: Mansur AP, Leyton V, Avakian SD; Obtenção de dados: Rocha MABS, Santos AJ, Novo GC, Nascimento AL; Análise e interpretação dos dados: Mansur AP, Rocha MABS, Leyton V, Takada JY, Avakian SD, Muñoz DR, Rohlfs WJC; Análise estatística: Mansur AP, Takada JY; Redação do manuscrito: Mansur AP; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Mansur AP, Rocha MABS, Leyton V, Takada JY, Avakian SD, Santos AJ, Novo GC, Nascimento AL, Muñoz DR, Rohlfs WJC.
Potencial conflito de interesse
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
ResumoFundamento:
A sonolência de motoristas de caminhão, que pode resultar de diferentes causas, é a principal causa de acidentes com veículos. Obesidade e síndrome metabólica (SMet) estão associadas a distúrbios do sono e fatores de risco primários para doença cardiovascular (DCV). Este estudo verificou a relação entre essas condições e a prevalência de sonolência em motoristas de caminhão.
Métodos:
Este estudo analisou os principais fatores de risco para DCV, dados antropométricos e distúrbios do sono em 2.228 motoristas de caminhão do sexo masculino a partir de informação coletada de 148 paradas efetuadas em rodovias pela Polícia Rodoviária Federal entre 2006 e 2011. Consumo de álcool e de drogas ilícitas e excesso de horas trabalhadas também foram analisados. Sonolência foi avaliada com a Escala de Sonolência de Epworth.
Resultados:
A idade média foi de 43,1 ± 10,8 anos. De 2006 a 2011, observou-se aumento de: circunferências cervical (p = 0,011) e abdominal (p < 0,001); colesterol total (p < 0,001); níveis séricos de triglicerídeos (p = 0,014); sonolência (p < 0,001). Além disso, houve redução de hipertensão (de 39,6% para 25,9%, p < 0,001), consumo de álcool (de 32% para 23%, p = 0,033) e excesso de horas trabalhadas (de 52,2% para 42,8%, p < 0,001). A análise de regressão linear mostrou correlação íntima de sonolência com índice de massa corporal (β = 0,19, Raj2 = 0,659, p = 0,031), circunferência abdominal (β = 0,24, Raj2 = 0,826, p = 0,021), hipertensão (β = -0,62, Raj2 = 0,901, p = 0,002) e triglicerídeos (β = 0,34, Raj2 = 0,936, p = 0,022). Regressão linear múltipla indicou que hipertensão (p = 0,008) e circunferência abdominal (p = 0,025) são variáveis independentes para sonolência.
Conclusões:
Elevada prevalência de sonolência foi associada com os principais componentes da SMet.
Palavras-chave:Doenças CardiovascularesFatores de RiscoSíndrome MetabólicaHipertensãoObesidadeFases do SonoIntrodução
Os acidentes de trânsito são uma importante causa externa de morte, estando associados a significativos custos sociais. Em 2010, ocorreram no Brasil 320 mil acidentes rodoviários, 35,1% dos quais na região sudeste, sendo 20,4% no estado de São Paulo1. Os veículos de carga foram responsáveis por mais de 30% desses acidentes, embora tais veículos representem apenas 9% da frota nacional2.
Inúmeras variáveis mostraram-se associadas a acidentes de carro3-6. Connor e cols.3 relataram que o consumo de álcool antes de dirigir foi responsável por cerca de 30% das lesões em colisões de veículos. Uma meta-análise recente mostrou que o consumo de maconha quase triplicou o risco de colisão de veículo4. Em um estudo caso-controle de base populacional, Stutts e cols.5 relataram que motoristas envolvidos em colisões relacionadas a privação de sono tinham maior probabilidade de trabalhar em múltiplos empregos, no turno da noite ou em jornadas não usuais. O excesso de horas trabalhadas, o turno da noite, uma jornada de trabalho não usual ou ≥ 60 horas por semana foram associadas a colisões relacionadas à privação de sono5.
Smolensky e cols.6 revisaram a contribuição potencial de várias condições médicas para os distúrbios do sono e para o risco de colisão no trânsito. Obesidade e síndrome metabólica (SMet) são prevalentes entre motoristas de caminhão7,8 e relacionam‑se a maus hábitos alimentares e a reduzida atividade física. Obesidade foi associada a alguns eventos críticos de segurança. Motoristas obesos de veículo comercial pesado apresentam risco de colisão 55% maior se comparado aos de peso normal9. Motoristas obesos de caminhão apresentam maior prevalência de fadiga e risco de envolvimento em acidentes de veículos10. Motoristas obesos envolvidos em acidentes de veículos também apresentam maior taxa de mortalidade quando comparados a motoristas não obesos11.
Obesidade e SMet são condições intimamente relacionadas. A SMet caracteriza-se por obesidade abdominal, hipertensão e alterações sanguíneas metabólicas, em particular elevação da glicemia e piora do perfil lipídico12. Obesidade e SMet acham-se fortemente associadas com apneia do sono obstrutiva (ASO)13, que é uma importante causa de excessiva sonolência diurna em motoristas de caminhão e ainda um importante fator associado a acidentes14,15.
Este estudo analisou as associações de fatores de risco cardiovascular, álcool e drogas ilícitas com sonolência e acidentes de trânsito.
Métodos
Este é um estudo transversal sobre os principais fatores de risco para doença cardiovascular e distúrbios do sono realizado com 2.228 motoristas de caminhão do sexo masculino a partir de informação obtida em 148 paradas efetuadas em rodovias pela Polícia Rodoviária Federal entre 2006 e 2011, durante o programa “Comandos de Saúde” direcionado à saúde de motoristas de caminhão.
Tal programa é realizado uma vez ao ano, em um dia específico, em todo o território nacional. Os motoristas de caminhão foram convidados a participar, tendo-se coletado os dados demográficos e laboratoriais daqueles que aceitaram. A taxa de resposta foi de quase 100%, tendo poucos (< 0,5%) se recusado a participar do programa. Todos os motoristas do estudo foram casos individuais, sendo a probabilidade de inclusão do mesmo indivíduo duas vezes no estudo igual a zero.
A entrevista foi conduzida e os dados antropométricos coletados por estudantes de enfermagem ou de outras profissões relacionadas à saúde humana sob a supervisão de enfermeiras graduadas, usando-se um questionário padrão. Utilizaram-se testes rápidos (em inglês, point-of-care testing) para medir os níveis séricos de glicose, triglicerídeos e colesterol total. Os dados demográficos analisados foram: pessoais (idade, sexo, estado civil, etnia, nível educacional e socioeconômico, circunferências cervical e abdominal e gordura corporal); ocupacionais (tipo de emprego, número de horas trabalhadas por dia, número de horas dirigidas por dia e sonolência); e autorrelato sobre consumo de drogas. Os motoristas foram sondados quanto ao uso de anfetamina, maconha, cocaína e benzodiazepínicos.
Os seguintes fatores de risco cardiovascular foram avaliados: tabagismo, dislipidemia, diabetes, hipertensão, estilo de vida sedentário e obesidade. A porcentagem de gordura corporal foi calculada usando-se a fórmula: % de gordura corporal = 495/(1,0324-0,19077(log(cintura-pescoço))+ 0,15456(log(altura)))-450 (log10)16. Circunferências do pescoço, abdome e cintura acima do limite normal foram definidas como ≥ 40 cm, ≥ 102 cm e ≥ 109 cm, respectivamente17. Obesidade foi definida de acordo com o índice de massa corporal (IMC) (kg/m2) como se segue: peso normal (IMC ≥ 18,5 e < 25), sobrepeso (IMC ≥ 25 e < 30) e obesidade (IMC ≥ 30)18. Tabagismo foi classificado em atual versus passado. Diagnosticou-se hipertensão quando a pressão arterial sistólica > 140 mmHg, pressão arterial diastólica > 90 mmHg, ou quando do uso de anti-hipertensivos19. Diagnosticou-se dislipidemia em indivíduos com colesterol total ≥ 240 mg/dL, triglicerídeos ≥ 200 mg/dL, colesterol da lipoproteína de baixa densidade (LDL) ≥ 130 mg/dL, ou quando do uso de hipolipemiantes20. Diagnosticou-se diabetes em indivíduos com glicemia de jejum ≥ 126 mg/dL ou glicemia casual ≥ 200 mg/dL, assim como em indivíduos em uso de hipoglicemiantes21. O estilo de vida foi avaliado de maneira qualitativa e considerado sedentário através do autorrelato de ausência de qualquer atividade física adicional não relacionada à jornada de trabalho regular.
A Escala de Sonolência de Epworth foi usada para avaliar sonolência, com um ponto de corte > 1022.
O Comitê de Ética da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo aprovou este estudo (protocolo n°539/13).
Análise estatística
Comparação de porcentagens e regressão linear foram usadas para a análise estatística de cada variável (IMC, diabetes, hipertensão, excesso de horas trabalhadas, drogas ilícitas, álcool, tabagismo, hipercolesterolemia, sonolência, circunferência abdominal, gordura corporal e triglicerídeos). Todas as variáveis foram dicotomizadas e analisadas como uma porcentagem da presença da variável alterada por cada ano. Tendo sonolência como a variável dependente, realizaram-se análises multivariadas de regressão linear com as seguintes variáveis independentes: diabetes; consumo de drogas ilícitas e álcool; hipercolesterolemia; hipertrigliceridemia; e circunferência abdominal. A mesma análise foi feita para acidente de trânsito como variável dependente e as seguintes variáveis independentes: diabetes; consumo de drogas ilícitas e álcool; hipercolesterolemia; hipertrigliceridemia; sonolência e circunferência abdominal. Adotou-se o nível de significância estatística de 5% (p < 0,05). As análises estatísticas foram realizadas com o programa SAS (Statistical Analysis System, SAS Institute Inc., 1989-1996, Cary, NC, EUSA) para Windows, versão 9.2.
Resultados
A Tabela 1 mostra os dados clínicos e laboratoriais de 2.228 motoristas de caminhão obtidos a partir de paradas realizadas pela Polícia Rodoviária Federal durante o programa “Comandos de Saúde” de 2006 a 2011. A idade média foi de 43,1 ± 10,8 anos. No período estudado, as seguintes variáveis aumentaram: circunferências cervical (de 7,5% para 13,9%, p = 0,011) e abdominal (de 19,8% para 52,8%, p < 0,001); colesterol total (de 4,4% para 13,7%, p < 0,001); triglicerídeos (de 25,8% para 39,1%, p = 0,014); e sonolência (de 4,9% para 14,7%, p < 0,001) (Figura 1). Além disso, observou-se redução nas seguintes variáveis: hipertensão (de 39,6% para 25,9%, p < 0,001); consumo de álcool (de 32% para 23%, p = 0,033); e excesso de horas trabalhadas (de 52,2% para 42,8%, p < 0,001). As seguintes variáveis foram semelhantes às dos anos anteriores: gordura corporal (de 56,1% para 62,4%, p = 0,395); tabagismo (de 20,3% para 17,7%, p = 0,192); hiperglicemia (de 14,9% para 11%, p = 0,267); e consumo de drogas ilícitas (de 5,5% para 8,1%, p = 0,127). A análise de regressão linear mostrou correlação íntima de sonolência com as seguintes variáveis: IMC (β = 0,19, Raj2 = 0,659, p = 0,031); circunferência abdominal (β = 0,24, Raj2 = 0,826, p = 0,021); hipertensão (β = -0,62, Raj2 = 0,901, p = 0,002); e triglicerídeos (β = 0,34, Raj2 = 0,936, p = 0,022). A variável acidente de trânsito mostrou correlação apenas com IMC (β = 0,21, Raj2 = 0,807, p = 0,024). A regressão linear múltipla para sonolência identificou hipertensão (p = 0,008) e circunferência abdominal (p = 0,025) como variáveis independentes; para acidente de trânsito, no entanto, preditores independentes não foram identificados.
Dados clínicos e laboratoriais de motoristas de caminhão obtidos a partir de paradas nas rodovias realizadas pela Polícia Rodoviária Federal de 2006 a 2011
Ano
2011
2010
2009
2008
2007
2006
Número de paradas em rodovias
26
26
26
26
24
20
Número médio de motoristas
425
294,5
300
323,1
236,9
648,1
Índice de massa corporal (> 25 kg/m2) (%)
64,5
63,8
64,9
65,5
55,2
58,5
Circunferência cervical (≥ 40 cm) (%)
13,9
11,1
12,5
7,5
13,9
11,1
Circunferência abdominal (≥ 102 cm) (%)
52,8
50,3
49,8
43,8
19,8
52,8
Diabetes (%)
11
11,9
10,1
11,8
14,9
14,4
Hipertensão (%)
25,9
24
27,7
36,3
39,6
36,3*
Horas trabalhadas em excesso (> 8h) (%)
42,8
43,4
20,9
28,7
52,2
49,9*
Uso de drogas ilícitas (% sim)
8,1
8,5
5,8
4,8
5,5
4,1
Álcool (% sim)
23
30,9
24,2
30,3
32
36,6*
Tabagismo (% sim)
17,7
19,6
18,4
20,5
20,3
19,1
Hipercolesterolemia (%)
13,7
12,5
8,8
8,5
13,9
4,4*
Sonolência (%)
14,7
14,8
13,6
10
6,9
4,9*
Circunferência da cintura (> 109 cm) (%)
52,8
50,3
49,8
43,8
19,8
NA
Gordura corporal (%)
62,4
60,6
63,8
56,1
NA
NA
Hipertrigliceridemia (%)
39,1
39,6
33,4
25,8*
NA
NA
Acidentes com veículos de carga (%)
15,1
16,1
16,6
17,4
12,9
NA
NA: Não aplicável.
Resultados da regressão linear das variáveis de 2006/2007 a 2011.
Discussão
Este estudo mostrou a associação entre aumento de sonolência e os principais componentes da SMet. Aumento da circunferência abdominal e hipertensão associaram-se de modo independente a sonolência. Sabe-se que nossa população está se tornando cada vez mais obesa23, e, segundo nosso estudo, a mesma tendência é observada entre os motoristas de caminhão. O ganho de peso acha-se em geral associado com algum grau de hipertensão, diabetes e dislipidemia, e, portanto, com SMet.
Recentemente, Hirata e cols.24 relataram um aumento da prevalência de hipertensão, obesidade, hiperlipidemia e hiperglicemia em motoristas de ônibus. Tais achados foram relacionados ao estilo de vida, como maus hábitos alimentares e reduzida atividade física25. A sonolência nesses indivíduos pode estar relacionada a fatores, como excesso de horas de trabalho, má qualidade de sono, consumo de drogas ilícitas e álcool, e obesidade. Excesso de horas de trabalho foi responsável por 22% dos acidentes rodoviários, estando associado a maior taxa de mortalidade quando comparado a outras causas26. No nosso estudo, entretanto, o excesso de horas de trabalho permaneceu constante.
O consumo de álcool e drogas ilícitas é conhecido como importante fator associado a sonolência. Observamos uma redução na porcentagem de consumo de álcool nos nossos motoristas de caminhão, tendo a porcentagem do consumo de drogas ilícitas permanecido constante durante o período analisado, sugerindo uma influência menor, se é que existe alguma, dessas variáveis no expressivo aumento de sonolência no nosso estudo.
Má qualidade de sono e obesidade acham-se intimamente relacionadas. Sabe‑se que sonolência resulta de ASO, um importante fator nessa população obesa e em indivíduos com SMet27,28.
Moreno e cols.29 valeram-se do Questionário de Berlim para mostrar que tabagismo e consumo de drogas são variáveis independentes associadas com o aumento do risco para ASO na nossa população de motoristas de caminhão. Baixo risco para ASO está associado com algum grau de exercício.
Outro estudo com motoristas de caminhão brasileiros indicou que menos de 8 horas diárias de sono, idade > 40 anos, glicemia > 200 mg/dL, níveis de colesterol > 240 mg/dL, ronco e hipertensão são fatores independentes associados com obesidade29. Alguns desses fatores são componentes da SMet. Xie e cols.30 também mostraram que IMC ≥ 30, hipertensão e diabetes acham-se independentemente associados com ASO em motoristas de veículos comerciais motorizados. No nosso estudo, obesidade central e hipertensão estão associados com sonolência. É provável que tais alterações estejam relacionadas aos maus hábitos alimentares, devidos às refeições altamente calóricas consumidas pelos motoristas de caminhão nos restaurantes rodoviários, e à falta de atividade física consequente ao excesso de horas trabalhadas. Entretanto, não houve alteração no número de acidentes de trânsito durante o período do estudo. Esse achado pode resultar de algumas melhorias na infraestrutura e logística do sistema de transporte31. Entretanto, as melhorias para a saúde de motoristas de caminhão podem ter um importante impacto nos acidentes de veículos de carga.
Uma recente pesquisa sobre a saúde desses motoristas interestaduais nos EUA mostrou que 83,4% deles apresentavam sobrepeso/obesidade, 57,9% tinham distúrbios do sono e cerca de 40% relatavam preocupação com doenças cardiovasculares32. Um outro estudo sobre motoristas de caminhão interestaduais nos EUA indicou aumento da mortalidade cardiovascular naqueles com idade inferior a 55 anos33. Essa é uma faixa etária importante na nossa população de motoristas de caminhão. A incidência de doença cardiovascular em homens aumentou significativamente a partir daquela idade. Logo, trata-se de um grupo importante para a implementação de intervenções preventivas.
A principal limitação deste estudo foi que a análise estatística baseou‑se em uma porcentagem da variável agrupada por ano em lugar de basear-se em dados individuais. Como usamos uma porcentagem de dados indicativos de presença ou ausência de certa variável, não podemos quantificar a intensidade de cada variável. Outras limitações deste estudo: acurácia dos testes rápidos usados para medir os níveis séricos de glicose, triglicerídeos e colesterol total. Um problema comum nos estudos com este design é a causalidade reversa que pode mascarar os efeitos de algumas associações investigadas. Confundimento residual e viés de seleção podem ter influenciado os resultados.
Conclusão
Aumento de sonolência foi associado aos principais componentes da SMet. A implementação de medidas preventivas, como melhora dos hábitos alimentares e atividade física, horas de trabalho regulares e melhores condições de trabalho, pode reduzir as doenças cardiovasculares nesta população. Mudanças no estilo de vida e controle dos fatores de risco cardiovascular podem reduzir a sonolência e, portanto, diminuir os acidentes com veículos de carga.
Ao Departamento de Medicina Legal, Ética Médica, Medicina Social e do Trabalho da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo pelo financiamento da edição em inglês deste manuscrito, e ao Departamento de Polícia Federal Rodoviária pela aquisição dos dados.
Fontes de financiamento
O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.
Vinculação acadêmica
Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.
Agradecimentos
Ao Departamento de Medicina Legal, Ética Médica, Medicina Social e do Trabalho da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo pelo financiamento da edição em inglês deste manuscrito, e ao Departamento de Polícia Federal Rodoviária pela aquisição dos dados.