Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC BSYfyRF3HS5XzVHWLmPy4xm S0066-782X2024001000304 10.36660/abc.20230796 00304 Artigo Original Relação Causal entre Tempo de Exibição de Televisão, Doenças Cardiovasculares e Mecanismos Potenciais 0000-0003-0473-6077 Hu Mengjin 1 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo Li Boyu 1 Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo Xia Jinggang 1 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Yin Chunlin 1 Concepção e desenho da pesquisa Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo Yang Yuejin 2 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de financiamento Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo Capital Medical University Xuanwu Hospital Beijing China Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing – China State Key Laboratory of Cardiovascular Disease Fuwai Hospital Beijing China Fuwai Hospital, State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, Beijing – China Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing – China E-mail: 18393911603@163.com

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Natália Olivetti

 28 10 2024 2024 121 10 e20230796 01 12 2023 28 05 2024 31 07 2024 This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License Resumo Fundamento:

Como comportamento sedentário predominante no lazer, foi documentado que assistir televisão aumenta as doenças cardiovasculares em estudos observacionais, mas a relação causal e os mecanismos potenciais ainda precisam ser determinados.

 Objetivos:

Investigar sistematicamente a relação causal entre o tempo de exibição de televisão, doenças cardiovasculares e mecanismos potenciais.

 Métodos:

Realizamos uma análise de randomização mendeliana (RM) de duas amostras para estimar associações causais com doenças cardiovasculares e biomarcadores de risco cardiometabólico. O método aleatório ponderado pela variância inversa foi utilizado como estimativa primária. Para contabilizar múltiplas comparações, um valor P de correção de Bonferroni para doenças cardiovasculares e biomarcadores de risco cardiometabólico foi 0,0045 e 0,0024, respectivamente.

 Resultados:

O tempo de visualização de televisão geneticamente instrumentado foi associado a riscos mais elevados de diabetes tipo 2 (odd ratio [OR]=2,51; intervalo de confiança [IC] de 95%: 1,89-3,33; p<0,00001), hipertensão (OR=2,11; IC 95%: 1,67-2,66; p<0,00001), doença coronariana (OR=1,53; IC 95%: 1,23-1,91; p=0,00015) e insuficiência cardíaca (OR=1,42; IC 95%: 1,18-1,70; p=0,00017). Evidências sugestivas de associações prejudiciais também foram observadas para doença arterial periférica (OR=1,58; IC 95%: 1,07-2,34; p=0,02253) e acidente vascular cerebral isquêmico (OR=1,34; IC 95%: 1,10-1,63; p=0,00328). Biomarcadores de risco cardiometabólico, incluindo interleucina 10, leptina, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática, índice de massa corporal, circunferência da cintura, triglicerídeos e proteína C reativa, estavam aumentados. A pressão arterial sistólica, a frequência cardíaca, a lipoproteína de baixa densidade e o colesterol total foram potencialmente aumentados, enquanto a lipoproteína de alta densidade diminuiu. No entanto, o tempo de visualização da televisão não teve efeito sobre o tromboembolismo venoso ou a embolia pulmonar.

 Conclusão:

O tempo de exibição de televisão foi causalmente associado ao aumento do risco de doenças cardiovasculares, o que pode ser explicado por mecanismos metabólicos e inflamatórios.

Uma visão geral do efeito do tempo de exibição de televisão sobre doenças cardiovasculares e biomarcadores de risco cardiometabólico.

 Palavras-chave: Televisão Doenças Cardiovasculares Fatores de Risco Cardiometabólico Inflamação Análise da Randomização Mendeliana National Key R&D Program of China 2023YFC3605000 This study was partially funded by National Key R&D Program of China (2023YFC3605000). Introdução

Verificou-se que ver televisão, o comportamento sedentário predominante nos momentos de lazer em muitos países desenvolvidos, está negativamente associado a doenças cardiovasculares e a fatores de risco cardiovasculares, independentemente dos níveis de atividade física,1,2 mesmo nos adultos que são fisicamente ativos e cumprem as diretrizes de exercício.3 Além disso, foram documentadas relações dose-resposta, com associações moderadas para assistir televisão <2 h/d e associações mais fortes para ≥4 h/d.4 No entanto, vale ressaltar que a evidência de riscos mais elevados de doenças cardiovasculares é geralmente gerados a partir de estudos observacionais, que são desafiadores para interpretar a causalidade devido à existência de fatores de confusão. Embora várias variáveis potenciais de confusão tenham sido ajustadas, é provável que outros fatores de confusão não medidos ou desconhecidos, como interação em redes sociais ou solidão, possam resultar em tempo prolongado de visualização de televisão, especialmente para indivíduos mais velhos. Além disso, permanece a incerteza se o tempo prolongado de visualização de televisão ocorreu antes, durante ou após o aparecimento de doenças cardiovasculares. Embora os participantes com doenças cardiovasculares diagnosticadas relevantes tenham sido excluídos para evitar causalidade reversa, outras características, como o excesso de peso, provavelmente podem levar os participantes a passarem mais tempo frente a tela da televisão. Portanto, a causalidade reversa não pode ser descartada. Determinar as ligações causais de fatores de risco potencialmente modificáveis com doenças cardiovasculares é de grande importância para a compreensão da etiologia das doenças cardiovasculares bem como a prevenção e gestão de doenças cardiovasculares em ambientes clínicos. Na prática, ensaios clínicos randomizados (ECR) que aumentam especificamente a exposição à televisão são um método ideal para inferir causalidade. No entanto, o ECR é demorado e difícil de realizar por razões práticas ou éticas.

Atualmente, a randomização mendeliana (RM) é cada vez mais usada para examinar os efeitos causais das exposições em doenças cardiovasculares, uma vez que as variantes genéticas são determinadas na concepção e, portanto, não são afetadas por fatores de confusão ou causalidade reversa.5 No presente estudo, investigamos sistematicamente se o tempo de visualização de televisão geneticamente previsto está causalmente associado a doenças cardiovasculares. Além disso, os mecanismos que ligam o tempo de visualização de televisão e as doenças cardiovasculares permanecem desconhecidos, e não há evidências claras de uma relação entre o tempo de visualização de televisão e biomarcadores de risco cardiometabólico. Embora a maioria dos estudos tenha relatado associações significativas entre o tempo de exibição de televisão e a obesidade em adultos, essas associações desapareceram após ajuste para o índice de massa corporal (IMC) basal.6 Portanto, a associação entre o tempo de exibição de televisão e biomarcadores de risco cardiometabólico também foi investigada para encontrar potenciais mecanismos subjacentes às doenças cardiovasculares.

 Métodos Desenho do estudo

Os polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) selecionados como as variantes genéticas para o tempo de exibição de televisão tiveram que atender às três suposições a seguir: A) Os SNPs estão fortemente associados ao tempo de exibição de televisão; B) Os SNPs não estão correlacionados com confundidores conhecidos; C) Os SNPs afetam doenças cardiovasculares e biomarcadores de risco cardiometabólico apenas através do tempo de exibição de televisão (Figura 1).7

Três pressupostos principais do estudo de randomização mendeliana. Os SNPs devem estar fortemente associados ao tempo de exibição de televisão; B. Os SNPs devem ser independentes de confundidores; C. Os SNPs só devem ser associados ao risco de doenças cardiovasculares/biomarcadores através do tempo de visualização da televisão. SNP: polimorfismo de nucleotídeo único. Fonte de dados

Os participantes da nossa análise de RM de duas amostras eram predominantemente de ascendência europeia. Estatísticas resumidas para a associação de cada SNP com o tempo de exibição de televisão foram obtidas do UK Biobank.8 As doenças cardiovasculares investigadas incluíram doença coronariana, hipertensão, fibrilação atrial, insuficiência cardíaca, diabetes tipo 2, acidente vascular cerebral isquêmico, ataque isquêmico transitório, tromboembolismo venoso, embolia pulmonar, doença arterial periférica e morte cardíaca. Os biomarcadores de risco cardiometabólico investigados incluíram pressão arterial sistólica (PAS), pressão arterial diastólica (PAD), frequência cardíaca, IMC, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática, leptina, circunferência da cintura, proteína C reativa (PCR), Interleucina 6 (IL-6), Interleucina 10 (IL-10), adiponectina, fator transformador de crescimento-β (TGF-β), fator de necrose tumoral-α (TNF-α), colesterol total, triglicerídeos, lipoproteína de alta densidade (HDL), lipoproteína de baixa densidade (LDL), glicemia de jejum e fibrinogênio. As características iniciais dos estudos de associação genômica ampla incluídos (GWAS) podem ser encontradas na Tabela Suplementar 1. A aprovação ética não foi aplicável para a presente análise porque todos os dados GWAS incluídos estão disponíveis publicamente e foram aprovados pelos conselhos de revisão ética relevantes.

 Seleção de SNP

Consideramos os SNPs atingindo significância em todo o genoma (5 × 10−8) e avaliamos a força de cada SNP usando a estatística F, com F ≥10 sendo considerado um instrumento forte. Para garantir que a contribuição dos SNPs incluídos fosse independente, o desequilíbrio de ligação foi verificado. Quando r2 > 0,001 (janela de agregação de 10.000 kb), os SNPs associados a mais SNPs ou com maior valor de p foram deletados.

 Análise de randomização mendeliana

A ponderação da variância inversa (IVW) com efeito aleatório foi considerada a principal estimativa para mitigar a influência da heterogeneidade. Várias análises de sensibilidade foram realizadas, incluindo mediana ponderada, RM-Egger, modo simples e modo ponderado. Um método de mediana ponderada pode fornecer estimativas consistentes mesmo que até 50% da informação provenha de SNPs inválidos.9 O método RM-Egger assume que os efeitos pleiotrópicos são independentes da distribuição de variantes genéticas associadas à exposição. Além disso, os SNPs selecionados como variantes genéticas para o tempo de exibição de televisão podem estar correlacionados com fatores de confusão. Ao verificar o intercepto do RM-Egger, podemos avaliar a pleiotropia horizontal dos SNPs selecionados.10 Além disso, para determinar o efeito de um SNP individual nas estimativas globais, foi realizada uma análise de sensibilidade de exclusão. O valor Q de Cochrane foi utilizado para avaliar a heterogeneidade entre os SNPs selecionados. Para contabilizar comparações múltiplas, foi utilizado um valor p de correção de Bonferroni (p corrigido: 0,05/11 = 0,0045 para doenças cardiovasculares e p corrigido: 0,05/21 = 0,0024 para biomarcadores de risco cardiometabólico). O valor de p entre o valor corrigido por Bonferroni e 0,05 sugeriu evidência de associação, sendo necessária confirmação adicional. Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando os pacotes "TwoSampleRM" na versão R 4.0.3 (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Áustria).

 Resultados Instrumentos genéticos para tempo de exibição de televisão

Conforme mostrado na Tabela Suplementar 2, obtivemos 113 SNPs associados ao tempo de exibição de televisão e todos F>10.

 Associações com doenças cardiovasculares

Geneticamente instrumentado o tempo de exibição de televisão afetou negativamente quatro das 11 doenças cardiovasculares, incluindo e com magnitude decrescente de associações: diabetes tipo 2, hipertensão, doença coronariana e insuficiência cardíaca. Evidências sugestivas de associações prejudiciais também foram observadas para doença arterial periférica e acidente vascular cerebral isquêmico. Entretanto, nenhuma associação foi observada para ataque isquêmico transitório, fibrilação atrial, morte cardíaca, tromboembolismo venoso ou embolia pulmonar (Figura 2). Os resultados da mediana ponderada também revelaram estimativas consistentes, embora nenhuma associação tenha sido observada nos resultados do RM-Egger (Tabela 1). Nos métodos simples e ponderados, nenhuma associação foi encontrada (Tabela Suplementar 3). Como a heterogeneidade foi maior para a maioria das doenças cardiovasculares (Tabela 1), a IVW sob modelo aleatório foi adotada como estimativa primária. A interceptação do RM-Egger não sugeriu nenhuma evidência de pleiotropia direcional (Tabela 1), ou seja, os SNPs selecionados como variantes genéticas para o tempo de exibição de televisão não foram correlacionados com fatores de confusão.

Associações do tempo de visualização de televisão geneticamente previsto com doenças cardiovasculares. IC: intervalo de confiança; OR: odd ratio; SNP: polimorfismo de nucleotídeo único. Associações entre o tempo de visualização de televisão previsto geneticamente e doenças cardiovasculares em análises de sensibilidade usando os métodos de mediana ponderada e MR-Egger
Desfechos Mediana Ponderada MR-Egger Heterogeneidade Pleiotropia
OR (IC 95%) p OR (IC 95%) p Q p Intercepto p
Doença coronária 1,52 (1,17-1,97) 0,00170 1,66 (0,61-4,52) 0,32058 167 <0,01 -0,001 0,87
Hipertensão 2,00 (1,51-2,65) <0,00001 1,23 (0,40-3,85) 0,71801 174 <0,01 0,0063 0,35
Fibrilação atrial 1,57 (0,88-2,81) 0,12969 1,19 (0,16-8,75) 0,86696 130 0,04 0,0011 0,92
Insuficiência cardíaca 1,57 (1,25-1,98) 0,00011 1,39 (0,60-3,18) 0,44250 143 <0,01 0,0003 0,96
Diabetes tipo 2 2,43 (1,86-3,18) <0,00001 5,73 (1,15-28,57) 0,03624 250 <0,01 -0,0095 0,31
Acidente vascular cerebral isquêmico 1,41 (1,12-1,79) 0,00385 2,06 (0,85-5,01) 0,11479 164 <0,01 -0,0051 0,34
Ataque isquêmico transitório 1,13 (0,72-1,77) 0,60293 4,21 (0,87-20,38) 0,07683 115 0,21 -0,0134 0,15
Tromboembolismo venoso 0,88 (0,56-1,39) 0,59302 1,16 (0,19-7,09) 0,87435 155 <0,01 -0,0035 0,74
Embolia pulmonar 0,79 (0,42-1,47) 0,45391 2,74 (0,20-38,07) 0,45398 159 <0,01 -0,0156 0,31
Doença arterial periférica 1,52 (0,90-2,56) 0,11353 2,49 (0,36-17,29) 0,35698 131 0,04 -0,0054 0,64
Morte cardíaca 1,31 (0,78-2,20) 0,31031 1,35 (0,23-8,01) 0,73906 109 0,36 -0,0016 0,88

Os gráficos de dispersão (Figura 1 suplementar) e gráficos de floresta (Figura 2 suplementar) da associação entre o tempo de exibição de televisão e doenças cardiovasculares documentaram resultados semelhantes. As estimativas gerais não foram afetadas desproporcionalmente por nenhum SNP individual (Figura 3 suplementar), e nenhuma evidência de pleiotropia horizontal foi observada (Figura 4 suplementar).

 Associações com biomarcadores de risco cardiometabólico

Como mostrado na Figura 3, o tempo de exibição de televisão geneticamente instrumentado foi positivamente associado a nove dos 21 biomarcadores de risco cardiometabólico, incluindo e com magnitude decrescente de associações: IL-10, leptina, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática, IMC, circunferência da cintura, triglicerídeos e PCR. Evidências sugestivas foram observadas entre o tempo de exibição de televisão geneticamente instrumentado e PAS elevada, frequência cardíaca, LDL e colesterol total, enquanto HDL baixo. Não foram encontradas associações causais significativas para PAD, fibrinogênio, IL-6, adiponectina, glicemia de jejum, TGF-β ou TNF-α. Os resultados medianos ponderados revelaram estimativas semelhantes, enquanto apenas o HDL revelou estimativas consistentes nos resultados do RM-Egger (Tabela 2). Nos métodos simples e ponderados, nenhuma associação foi encontrada (Tabela Suplementar 4). A heterogeneidade foi maior para a maioria dos biomarcadores de risco cardiometabólico (Tabela 2). A evidência de pleiotropia direcional existia apenas na adiponectina, colesterol total, HDL e LDL (Tabela 2).

Associações do tempo de visualização de televisão geneticamente previsto com biomarcadores cardiovasculares. IMC: índice de massa corporal; IC: intervalo de confiança; PCR: proteína C reativa; PAD: pressão arterial diastólica; HDL: lipoproteína de alta densidade; IL: interleucina; LDL: lipoproteína de baixa densidade; PAS: pressão arterial sistólica; SNP: polimorfismo de nucleotídeo único; TGF: fator transformador de crescimento; TNF: fator de necrose tumoral. Associações entre o tempo de visualização de televisão previsto geneticamente e biomarcadores cardiovasculares em análises de sensibilidade usando os métodos de mediana ponderada e RM-Egger
Desfechos Mediana Ponderada RM-Egger Heterogeneidade Pleiotropia
Beta (IC 95%) p Beta (IC 95%) p Q p Intercepto p
Pressão arterial sistólica 1,69 (0,64, 2,74) 0,00163 -4,56 (-11,48, 2,36) 0,19992 741 <0,01 0,0765 0,06
Pressão arterial diastólica 1,23 (0,63, 1,83) 0,00006 -1,91 (-6,63, 2,81) 0,42931 1026 <0,01 0,0352 0,21
Frequência cardíaca 1,10 (-0,97, 3,17) 0,29726 -2,06 (-9,65, 5,54) 0,59814 42 0,56 0,0407 0,35
Índice de massa corporal 0,22 (0,06, 0,39) 0,00686 1,17 (0,31, 2,03) 0,01098 133 <0,01 -0,0093 0,06
Gordura visceral 0,63 (0,44, 0,81) <0,00001 0,81 (0,18, 1,44) 0,01289 149 0,01 -0,0028 0,46
Gordura subcutânea abdominal 0,48 (0,27, 0,69) 0,00001 0,65 (-0,09, 1,39) 0,08797 174 <0,01 -0,0013 0,76
Gordura hepática 0,34 (0,13, 0,54) 0,00134 0,56 (-0,46, 1,57) 0,28591 285 <0,01 -0,0014 0,81
Leptina 0,63 (-0,05, 1,32) 0,07082 2,54 (-1,40, 6,49) 0,33364 1 0,8 -0,0276 0,46
Circunferência da cintura 0,21 (0,02, 0,40) 0,03374 0,55 (-0,29, 1,39) 0,20845 85 <0,01 -0,0024 0,62
Proteína C-reativa 0,36 (0,19, 0,53) 0,00002 0,27 (-0,57, 1,10) 0,53739 104 <0,01 0,0003 0,94
Interleucina 6 -0,21 (-1,05, 0,62) 0,61895 -1,84 (-4,69, 1,02) 0,21138 88 0,18 0,0240 0,17
Interleucina 10 2,32 (-0,77, 5,42) 0,14130 6,11 (-6,85, 19,07) 0,37353 5 0,97 -0,0407 0,57
Adiponectina 0,19 (-0,01, 0,39) 0,06947 0,94 (0,17, 1,71) 0,02056 68 0,01 -0,0092 0,04
Fator de crescimento transformador β -0,09 (-1,43, 1,26) 0,89742 -1,65 (-5,70, 2,41) 0,42775 98 0,50 0,0153 0,52
Fator de necrose tumoral α 0,26 (-3,04, 3,56) 0,87779 -0,31 (-13,35, 12,73) 0,96397 12 0,52 -0,0038 0,96
Colesterol total 0,22 (-0,04, 0,47) 0,09477 -1,80 (-3,14, −0,46) 0,01174 173 <0,01 0,0240 <0,01
Triglicerídeos 0,22 (0,02, 0,42) 0,02895 0,70 (-0,21, 1,62) 0,14147 79 <0,01 -0,0046 0,39
Lipoproteína de alta densidade -0,17 (-0,40, 0,06) 0,14656 -2,44 (-3,58, −1,30) 0,00015 157 <0,01 0,0249 <0,01
Lipoproteína de baixa densidade 0,13 (-0,11, 0,37) 0,27773 -1,09 (-2,49, 0,31) 0,13381 161 <0,01 0,0166 0,04
Glicose em jejum 0,01 (-0,13, 0,15) 0,92310 -0,06 (-0,51, 0,39) 0,80228 38 0,68 0,0007 0,78
Fibrinogênio 0,49 (0,18, 0,79) 0,00206 0,75 (-0,23, 1,73) 0,15503 45 <0,01 -0,0062 0,35

IC: intervalo de confiança; RM: randomização mendeliana; OR: razão de chances.

Os gráficos de dispersão (Figura 5 suplementar) e gráficos de floresta (Figura 6 suplementar) da associação entre o tempo de exibição de televisão e biomarcadores de risco cardiometabólico apresentaram resultados semelhantes. Um único SNP não afetou desproporcionalmente as estimativas gerais (Figura 7 suplementar). Nenhuma evidência de pleiotropia horizontal foi encontrada nos gráficos de funil (Figura 8 suplementar).

Uma visão geral do efeito do tempo de exibição de televisão sobre doenças cardiovasculares e biomarcadores de risco cardiometabólico podem ser encontrados na Figura Central.

 Discussão

Esta análise de RM confirmou estudos observacionais anteriores, demonstrando associações causais entre o tempo de exibição de televisão e riscos aumentados de diabetes tipo 2, hipertensão, doença coronariana e insuficiência cardíaca. Confirmamos ainda a nova descoberta de que essa associação foi mediada principalmente por marcadores inflamatórios e metabólicos, incluindo aumento de IL-10,leptina, PCR, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática, IMC, circunferência da cintura e triglicerídeos. PAS, frequência cardíaca, LDL e colesterol total foram potencialmente aumentados enquanto o HDL diminuiu. No entanto, o tempo de visualização da televisão não teve efeito sobre o tromboembolismo venoso ou a embolia pulmonar.

Ver televisão é um dos comportamentos sedentários comuns que envolvem ficar sentado por muito tempo. Além de dormir, ver televisão foi o comportamento que mais ocupava o tempo no ambiente doméstico. O tempo médio gasto assistindo televisão foi de cerca de 3 horas/dia na Austrália e no Reino Unido e chegou a 8 horas/dia nos Estados Unidos.4 Uma metanálise de estudos de coorte prospectivos sugeriu que assistir televisão aumentava os riscos do tipo 2 diabetes, doenças cardiovasculares e mortalidade por todas as causas. Existiu um aumento linear tanto para a diabetes tipo 2 como para as doenças cardiovasculares, e a associação com a mortalidade por todas as causas pareceu mais forte com o tempo de visualização de televisão >3 h/d.2 No entanto, embora os estudos incluídos tenham controlado vários fatores de risco conhecidos, o efeito da fatores de confusão residuais ou não medidos sobre os resultados não podem ser descartados. Embora os participantes com doença crónica no início do estudo tenham sido excluídos, a causalidade reversa ainda pode existir se os participantes com fases subclínicas da doença se tornarem mais sedentários. Por exemplo, a Coorte Britânica de Nascimentos sugeriu que a frequência de ver televisão estava positivamente associada à PCR, fibrinogénio, circunferência da cintura, PAS e PAD, independentemente dos hábitos de ver televisão e da atividade física. No entanto, essas associações atenuaram-se para nulas após o ajuste para o IMC basal.11 Os resultados do estudo do UK Biobank também revelaram que, embora o tempo de visualização de televisão estivesse associado tanto à doença isquêmica do coração (taxa de risco [HR] = 1,30; intervalo de confiança [IC] de 95%: 1,27-1,33) e morte acidental (HR = 1,15; 95). IC %: 1,07-1,24) em modelos não ajustados, as associações foram atenuadas e convergiram consideravelmente para doença cardíaca isquêmica (HR = 1,09, IC 95%: 1,06-1,12) e morte acidental (HR = 1,06, IC 95%: 0,98-1,15) após ajuste para fatores de confusão.12 Ao aplicar a análise RM, podemos superar o efeito dos fatores de confusão e da causalidade reversa. Além disso, a RM pode estabelecer marcadores de risco para doenças crónicas, uma vez que as variantes genéticas podem refletir a exposição ao longo da vida. Nós revelamos a relação causal entre o tempo prolongado de visualização de televisão e o aumento dos riscos de diabetes tipo 2, hipertensão, doença coronariana e insuficiência cardíaca. Os riscos aumentados podem ser explicados por níveis mais elevados de IL-10, leptina, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática, IMC, circunferência da cintura, triglicerídeos e PCR. Concordante com nossos resultados, uma metanálise de quatro ECRs mostrou que a redução do tempo de exibição de televisão em crianças e jovens pode reduzir o IMC.13 Outros resultados de RM também apoiaram um efeito causal entre o tempo de exibição de televisão e doença arterial coronariana (odd ratio [OR]: 1,44; IC95%: 1,25-1,66; p<0,001),14 e acidente vascular cerebral isquêmico (OR: 1,28; IC95%: 1,10-1,49; p= 0,04).15

No entanto, pouco se sabe sobre o efeito do tempo de visualização de televisão sobre outras doenças cardiovasculares e sobre os mecanismos que podem estar subjacentes aos correlatos cardiometabólicos do comportamento de ver televisão. Demonstrar a plausibilidade biológica é essencial, pois ajuda a compreender a natureza causal de uma associação. Do ponto de vista comportamental, a visualização prolongada de televisão reduz o tempo de prática de atividades físicas, resultando na redução do gasto energético de todo o corpo. Assistir televisão foi associado ao aumento do comportamento de lanches, como maior consumo de lanches ricos em energia, bebidas açucaradas e fast food, enquanto menor consumo de frutas e vegetais. Além disso, os anúncios de salgadinhos na televisão podem atrair indivíduos a consumir lanches e bebidas com alto teor energético e podem desencadear comportamentos alimentares automáticos que são independentes da fome.16 De uma perspectiva fisiológica, assistir televisão geralmente ocorre após uma grande refeição noturna, quando o fígado/periférico a sensibilidade à insulina e o tráfego lipídico são subótimos, em parte devido à cronobiologia circadiana.17 Assistir televisão foi associado à perda da estimulação contrátil local, resultando na supressão da atividade da lipoproteína lipase (LPL) do músculo esquelético. A LPL é a enzima limitante da taxa envolvida na absorção de triglicerídeos e ácidos graxos livres no músculo esquelético e na produção de HDL. Além disso, a captação de glicose também foi reduzida através da translocação embotada dos transportadores de glicose GLUT-4 para a superfície das células musculares esqueléticas.18 Outra via potencial pode envolver a alteração da composição corporal, especialmente depósitos de gordura intra-abdominal, incluindo tecido adiposo visceral, tecido adiposo subcutâneo abdominal e gordura hepática, que são fatores de risco para dislipidemia, intolerância à glicose, hipertensão e doenças cardiovasculares.19 Em nossos resultados de RM, foram observados maior circunferência da cintura, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática e IMC. O tecido adiposo é um local significativo para a produção de mediadores inflamatórios, o que pode levar a um maior risco de mortalidade relacionada à inflamação com o aumento do tempo de exibição de televisão. Stamatakis et al.20 sugeriram que a inflamação de baixo grau pode explicar cerca de 20% da associação entre lazer baseado em telas e eventos cardiovasculares. No tempo prolongado de visualização de televisão, aqueles com peso médio tendem a ter maior risco de mortalidade relacionada com inflamação em comparação com indivíduos com excesso de peso.21 Concordante com a opinião de que os biomarcadores inflamatórios, incluindo PCR, IL-10 e leptina, estavam aumentados em nossa análise de RM. Distúrbios lipídicos também foram observados em nossos resultados de RM, refletidos por triglicerídeos, LDL e colesterol total elevados, enquanto HDL baixo, que são fatores de risco conhecidos para doenças cardiovasculares. Entretanto, o tempo de exibição de televisão não afetou o tromboembolismo venoso, a embolia pulmonar ou os marcadores hemostáticos (fibrinogênio).

Comparado com outros comportamentos sedentários, ver televisão é provavelmente mais suscetível a mudanças voluntárias. Altos níveis de atividade física poderiam atenuar, mas não eliminaram, o aumento do risco de mortalidade associado ao tempo prolongado de visualização de televisão.22 Portanto, além da ênfase contínua na atividade física, sugestões sobre a redução do tempo de visualização de televisão podem fornecer uma mensagem clínica e de saúde pública valiosa em prevenção de doenças cardiovasculares e biomarcadores de risco cardiometabólico. A coorte ARIC (Risco de Aterosclerose nas Comunidades), baseada em 13.534 participantes, demonstrou que, em comparação com assistir mais televisão, assistir menos televisão estava associado a uma maior expectativa de vida livre de doença coronariana, acidente vascular cerebral e insuficiência cardíaca.23 As pausas na posição sentada podem aumentar a expressão muscular de genes envolvidos em vias anti-inflamatórias e antioxidantes (por exemplo, N-metiltransferase e cadeia leve de dineína LC8 tipo 1),24 e foram beneficamente associados aos níveis de triglicerídeos, IMC, circunferência da cintura e glicose plasmática de 2 horas.25 Portanto, as diretrizes dos EUA para crianças recomendam não mais do que duas horas de tempo de tela por dia.26 No entanto, os números atuais indicam que 62-83% dos adolescentes dos países ocidentais excedem as recomendações baseadas na tela.27 Pior ainda, as condições cardiometabólicas como a obesidade aumentam rapidamente nos EUA, afetando aproximadamente 17% de todas as crianças e adolescentes, e mais de um terço de todos os adultos.28 Portanto, além da atividade física, a redução do tempo de visualização de televisão deve ser visada na infância, antes de se tornar um comportamento crônico. Mais estudos são necessários para validar o papel da limitação do tempo de visualização de televisão na prevenção de doenças cardiovasculares.

Limitações

Em primeiro lugar, as associações encontradas são relativas à população europeia e não podem ser generalizadas para outras pessoas. No entanto, estudos entre negros também revelaram que assistir >4 horas de televisão estava associado a riscos mais elevados de doenças cardiovasculares e mortalidade por todas as causas, em comparação com assistir <2 horas de televisão diariamente.29 A origem europeia também excluiu a influência do viés de estratificação populacional nos resultados. Em segundo lugar, a heterogeneidade foi substancial na maioria dos resultados. Portanto, foi adotado um modelo de efeitos aleatórios para mitigar a influência da heterogeneidade, e as análises de sensibilidade da mediana ponderada também produziram resultados semelhantes. Terceiro, a falta de dados brutos no GWAS original nos limita de fazer análises mais aprofundadas.

 Conclusões

Ao aplicar a análise de RM livre de fatores de confusão e causalidade reversa, nossos resultados indicaram que o tempo de exibição de televisão estava causalmente associado ao aumento dos riscos de diabetes tipo 2, hipertensão, doença coronariana e insuficiência cardíaca. Essa associação foi mediada principalmente por marcadores inflamatórios e metabólicos, incluindo aumento de IL-10, leptina, PCR, adiposo visceral, adiposo subcutâneo abdominal, gordura hepática, IMC, circunferência da cintura e triglicerídeos. No entanto, o tempo de visualização da televisão não teve efeito sobre o tromboembolismo venoso ou a embolia pulmonar. Dada a elevada prevalência de visualização excessiva de televisão, para além da ênfase contínua na atividade física, as recomendações de saúde pública deveriam considerar aconselhar uma redução do tempo de visualização de televisão.

O presente estudo foi financiado por National Key R&D Program of China (2023YFC3605000).

Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.

Este artigo não contém estudos com humanos ou animais realizados por nenhum dos autores.

 Agradecimentos

Este trabalho foi apoiado pelo National Key R&D Program of China (2023YFC3605000).

 Referências Thorp AA Healy GN Owen N Salmon J Ball K Shaw JE Deleterious Associations of Sitting Time and Television Viewing Time with Cardiometabolic Risk Biomarkers: Australian Diabetes, Obesity and Lifestyle (AusDiab) Study 2004-2005 Diabetes Care 2010 33 2 327 334 10.2337/dc09-0493 1 Thorp AA, Healy GN, Owen N, Salmon J, Ball K, Shaw JE, et al. Deleterious Associations of Sitting Time and Television Viewing Time with Cardiometabolic Risk Biomarkers: Australian Diabetes, Obesity and Lifestyle (AusDiab) Study 2004-2005. Diabetes Care. 2010;33(2):327-34. doi: 10.2337/dc09-0493. Grøntved A Hu FB Television Viewing and Risk of Type 2 Diabetes, Cardiovascular Disease, and All-cause Mortality: A Meta-analysis JAMA 2011 305 23 2448 2455 10.1001/jama.2011.812 2 Grøntved A, Hu FB. Television Viewing and Risk of Type 2 Diabetes, Cardiovascular Disease, and All-cause Mortality: A Meta-analysis. JAMA. 2011;305(23):2448-55. doi: 10.1001/jama.2011.812. Healy GN Dunstan DW Salmon J Shaw JE Zimmet PZ Owen N Television Time and Continuous Metabolic Risk in Physically Active Adults Med Sci Sports Exerc 2008 40 4 639 645 10.1249/MSS.0b013e3181607421 3 Healy GN, Dunstan DW, Salmon J, Shaw JE, Zimmet PZ, Owen N. Television Time and Continuous Metabolic Risk in Physically Active Adults. Med Sci Sports Exerc. 2008;40(4):639-45. doi: 10.1249/MSS.0b013e3181607421. Dunstan DW Barr EL Healy GN Salmon J Shaw JE Balkau B Television Viewing Time and Mortality: The Australian Diabetes, Obesity and Lifestyle Study (AusDiab) Circulation 2010 121 3 384 391 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.894824 4 Dunstan DW, Barr EL, Healy GN, Salmon J, Shaw JE, Balkau B, et al. Television Viewing Time and Mortality: The Australian Diabetes, Obesity and Lifestyle Study (AusDiab). Circulation. 2010;121(3):384-91. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.894824. Lawlor DA Harbord RM Sterne JA Timpson N Smith GD Mendelian Randomization: Using Genes as Instruments for Making Causal Inferences in Epidemiology Stat Med 2008 27 8 1133 1163 10.1002/sim.3034 5 Lawlor DA, Harbord RM, Sterne JA, Timpson N, Smith GD. Mendelian Randomization: Using Genes as Instruments for Making Causal Inferences in Epidemiology. Stat Med. 2008;27(8):1133-63. doi: 10.1002/sim.3034. Meyer AM Evenson KR Couper DJ Stevens J Pereria MA Heiss G Television, Physical Activity, Diet, and Body Weight Status: The ARIC Cohort Int J Behav Nutr Phys Act 2008 5 68 68 10.1186/1479-5868-5-68 6 Meyer AM, Evenson KR, Couper DJ, Stevens J, Pereria MA, Heiss G. Television, Physical Activity, Diet, and Body Weight Status: The ARIC Cohort. Int J Behav Nutr Phys Act. 2008;5:68. doi: 10.1186/1479-5868-5-68. Emdin CA Khera AV Kathiresan S Mendelian Randomization JAMA 2017 318 19 1925 1926 10.1001/jama.2017.17219 7 Emdin CA, Khera AV, Kathiresan S. Mendelian Randomization. JAMA. 2017;318(19):1925-6. doi: 10.1001/jama.2017.17219. Sudlow C Gallacher J Allen N Beral V Burton P Danesh J UK Biobank: An Open Access Resource for Identifying the Causes of a Wide Range of Complex Diseases of Middle and Old Age PLoS Med 2015 12 3 e1001779 10.1371/journal.pmed.1001779 8 Sudlow C, Gallacher J, Allen N, Beral V, Burton P, Danesh J, et al. UK Biobank: An Open Access Resource for Identifying the Causes of a Wide Range of Complex Diseases of Middle and Old Age. PLoS Med. 2015;12(3):e1001779. doi: 10.1371/journal.pmed.1001779. Burgess S Bowden J Fall T Ingelsson E Thompson SG Sensitivity Analyses for Robust Causal Inference from Mendelian Randomization Analyses with Multiple Genetic Variants Epidemiology 2017 28 1 30 42 10.1097/EDE.0000000000000559 9 Burgess S, Bowden J, Fall T, Ingelsson E, Thompson SG. Sensitivity Analyses for Robust Causal Inference from Mendelian Randomization Analyses with Multiple Genetic Variants. Epidemiology. 2017;28(1):30-42. doi: 10.1097/EDE.0000000000000559. Bowden J Smith GD Burgess S Mendelian Randomization with Invalid Instruments: Effect Estimation and Bias Detection Through Egger Regression Int J Epidemiol 2015 44 2 512 525 10.1093/ije/dyv080 10 Bowden J, Smith GD, Burgess S. Mendelian Randomization with Invalid Instruments: Effect Estimation and Bias Detection Through Egger Regression. Int J Epidemiol. 2015;44(2):512-25. doi: 10.1093/ije/dyv080. Stamatakis E Hamer M Mishra GD Early Adulthood Television Viewing and Cardiometabolic Risk Profiles in Early Middle Age: Results from a Population, Prospective Cohort Study Diabetologia 2012 55 2 311 320 10.1007/s00125-011-2358-3 11 Stamatakis E, Hamer M, Mishra GD. Early Adulthood Television Viewing and Cardiometabolic Risk Profiles in Early Middle Age: Results from a Population, Prospective Cohort Study. Diabetologia. 2012;55(2):311-20. doi: 10.1007/s00125-011-2358-3. Hamer M Ding D Chau J Duncan MJ Stamatakis E Association between TV Viewing and Heart Disease Mortality: Observational Study Using Negative Control Outcome J Epidemiol Community Health 2020 74 4 391 394 10.1136/jech-2019-212739 12 Hamer M, Ding D, Chau J, Duncan MJ, Stamatakis E. Association between TV Viewing and Heart Disease Mortality: Observational Study Using Negative Control Outcome. J Epidemiol Community Health. 2020;74(4):391-4. doi: 10.1136/jech-2019-212739. Tremblay MS LeBlanc AG Kho ME Saunders TJ Larouche R Colley RC Systematic Review of Sedentary Behaviour and Health Indicators in School-aged Children and Youth Int J Behav Nutr Phys Act 2011 8 98 98 10.1186/1479-5868-8-98 13 Tremblay MS, LeBlanc AG, Kho ME, Saunders TJ, Larouche R, Colley RC, et al. Systematic Review of Sedentary Behaviour and Health Indicators in School-aged Children and Youth. Int J Behav Nutr Phys Act. 2011;8:98. doi: 10.1186/1479-5868-8-98. van de Vegte YJ Said MA Rienstra M van der Harst P Verweij N Genome-wide Association Studies and Mendelian Randomization Analyses for Leisure Sedentary Behaviours Nat Commun 2020 11 1 1770 1770 10.1038/s41467-020-15553-w 14 van de Vegte YJ, Said MA, Rienstra M, van der Harst P, Verweij N. Genome-wide Association Studies and Mendelian Randomization Analyses for Leisure Sedentary Behaviours. Nat Commun. 2020;11(1):1770. doi: 10.1038/s41467-020-15553-w. Yang F Chen S Qu Z Wang K Xie X Cui H Genetic Liability to Sedentary Behavior in Relation to Stroke, Its Subtypes and Neurodegenerative Diseases: A Mendelian Randomization Study Front Aging Neurosci 2021 13 757388 757388 10.3389/fnagi.2021.757388 15 Yang F, Chen S, Qu Z, Wang K, Xie X, Cui H. Genetic Liability to Sedentary Behavior in Relation to Stroke, Its Subtypes and Neurodegenerative Diseases: A Mendelian Randomization Study. Front Aging Neurosci. 2021;13:757388. doi: 10.3389/fnagi.2021.757388. Harris JL Bargh JA Brownell KD Priming Effects of Television Food Advertising on Eating Behavior Health Psychol 2009 28 4 404 413 10.1037/a0014399 16 Harris JL, Bargh JA, Brownell KD. Priming Effects of Television Food Advertising on Eating Behavior. Health Psychol. 2009;28(4):404-13. doi: 10.1037/a0014399. Poggiogalle E Jamshed H Peterson CM Circadian Regulation of Glucose, Lipid, and Energy Metabolism in Humans Metabolism 2018 84 11 27 10.1016/j.metabol.2017.11.017 17 Poggiogalle E, Jamshed H, Peterson CM. Circadian Regulation of Glucose, Lipid, and Energy Metabolism in Humans. Metabolism. 2018;84:11-27. doi: 10.1016/j.metabol.2017.11.017. Bey L Hamilton MT Suppression of Skeletal Muscle Lipoprotein Lipase Activity During Physical Inactivity: A Molecular Reason to Maintain Daily Low-intensity Activity J Physiol 2003 551 Pt 2 673 682 10.1113/jphysiol.2003.045591 18 Bey L, Hamilton MT. Suppression of Skeletal Muscle Lipoprotein Lipase Activity During Physical Inactivity: A Molecular Reason to Maintain Daily Low-intensity Activity. J Physiol. 2003;551(Pt 2):673-82. doi: 10.1113/jphysiol.2003.045591. Tchernof A Després JP Pathophysiology of Human Visceral Obesity: An Update Physiol Rev 2013 93 1 359 404 10.1152/physrev.00033.2011 19 Tchernof A, Després JP. Pathophysiology of Human Visceral Obesity: An Update. Physiol Rev. 2013;93(1):359-404. doi: 10.1152/physrev.00033.2011. Stamatakis E Hamer M Dunstan DW Screen-based Entertainment Time, All-cause Mortality, and Cardiovascular Events: Population-based Study with Ongoing Mortality and Hospital Events Follow-up J Am Coll Cardiol 2011 57 3 292 299 10.1016/j.jacc.2010.05.065 20 Stamatakis E, Hamer M, Dunstan DW. Screen-based Entertainment Time, All-cause Mortality, and Cardiovascular Events: Population-based Study with Ongoing Mortality and Hospital Events Follow-up. J Am Coll Cardiol. 2011;57(3):292-9. doi: 10.1016/j.jacc.2010.05.065. Grace MS Dillon F Barr ELM Keadle SK Owen N Dunstan DW Television Viewing Time and Inflammatory-related Mortality Med Sci Sports Exerc 2017 49 10 2040 2047 10.1249/MSS.0000000000001317 21 Grace MS, Dillon F, Barr ELM, Keadle SK, Owen N, Dunstan DW. Television Viewing Time and Inflammatory-related Mortality. Med Sci Sports Exerc. 2017;49(10):2040-7. doi: 10.1249/MSS.0000000000001317. Ekelund U Steene-Johannessen J Brown WJ Fagerland MW Owen N Powell KE Does Physical Activity Attenuate, or Even Eliminate, the Detrimental Association of Sitting Time with Mortality? A Harmonised Meta-analysis of Data from More than 1 Million Men and Women Lancet 2016 388 10051 1302 1310 10.1016/S0140-6736(16)30370-1 22 Ekelund U, Steene-Johannessen J, Brown WJ, Fagerland MW, Owen N, Powell KE, et al. Does Physical Activity Attenuate, or Even Eliminate, the Detrimental Association of Sitting Time with Mortality? A Harmonised Meta-analysis of Data from More than 1 Million Men and Women. Lancet. 2016;388(10051):1302-10. doi: 10.1016/S0140-6736(16)30370-1. Cuthbertson CC Tan X Heiss G Kucharska-Newton A Nichols HB Kubota Y Associations of Leisure-time Physical Activity and Television Viewing with Life Expectancy Free of Nonfatal Cardiovascular Disease: The ARIC Study J Am Heart Assoc 2019 8 18 e012657 10.1161/JAHA.119.012657 23 Cuthbertson CC, Tan X, Heiss G, Kucharska-Newton A, Nichols HB, Kubota Y, et al. Associations of Leisure-time Physical Activity and Television Viewing with Life Expectancy Free of Nonfatal Cardiovascular Disease: The ARIC Study. J Am Heart Assoc. 2019;8(18):e012657. doi: 10.1161/JAHA.119.012657. Latouche C Jowett JB Carey AL Bertovic DA Owen N Dunstan DW Effects of Breaking up Prolonged Sitting on Skeletal Muscle Gene Expression J Appl Physiol 2013 114 4 453 460 10.1152/japplphysiol.00978.2012 24 Latouche C, Jowett JB, Carey AL, Bertovic DA, Owen N, Dunstan DW, et al. Effects of Breaking up Prolonged Sitting on Skeletal Muscle Gene Expression. J Appl Physiol. 2013;114(4):453-60. doi: 10.1152/japplphysiol.00978.2012. Healy GN Dunstan DW Salmon J Cerin E Shaw JE Zimmet PZ Breaks in Sedentary Time: Beneficial Associations with Metabolic Risk Diabetes Care 2008 31 4 661 666 10.2337/dc07-2046 25 Healy GN, Dunstan DW, Salmon J, Cerin E, Shaw JE, Zimmet PZ, et al. Breaks in Sedentary Time: Beneficial Associations with Metabolic Risk. Diabetes Care. 2008;31(4):661-6. doi: 10.2337/dc07-2046. American Academy of Pediatrics Committee on Public Education. American Academy of Pediatrics: Children, Adolescents, and Television Pediatrics 2001 107 2 423 426 10.1542/peds.107.2.423 26 American Academy of Pediatrics. Committee on Public Education. American Academy of Pediatrics: Children, Adolescents, and Television. Pediatrics. 2001;107(2):423-6. doi: 10.1542/peds.107.2.423. Foley LS Maddison R Jiang Y Olds T Ridley K It's Not Just the Television: Survey Analysis of Sedentary Behaviour in New Zealand Young People Int J Behav Nutr Phys Act 2011 8 132 132 10.1186/1479-5868-8-132 27 Foley LS, Maddison R, Jiang Y, Olds T, Ridley K. It's Not Just the Television: Survey Analysis of Sedentary Behaviour in New Zealand Young People. Int J Behav Nutr Phys Act. 2011;8:132. doi: 10.1186/1479-5868-8-132. Ogden CL Carroll MD Kit BK Flegal KM Prevalence of Childhood and Adult Obesity in the United States, 2011-2012 JAMA 2014 311 8 806 814 10.1001/jama.2014.732 28 Ogden CL, Carroll MD, Kit BK, Flegal KM. Prevalence of Childhood and Adult Obesity in the United States, 2011-2012. JAMA. 2014;311(8):806-14. doi: 10.1001/jama.2014.732. Garcia JM Duran AT Schwartz JE Booth JN 3rd Hooker SP Willey JZ Types of Sedentary Behavior and Risk of Cardiovascular Events and Mortality in Blacks: The Jackson Heart Study J Am Heart Assoc 2019 8 13 e010406 10.1161/JAHA.118.010406 29 Garcia JM, Duran AT, Schwartz JE, Booth JN 3rd, Hooker SP, Willey JZ, et al. Types of Sedentary Behavior and Risk of Cardiovascular Events and Mortality in Blacks: The Jackson Heart Study. J Am Heart Assoc. 2019;8(13):e010406. doi: 10.1161/JAHA.118.010406.

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 10.36660/abc.20230796i Original Article Causal Relationship between Television Viewing Time, Cardiovascular Diseases, and Potential Mechanisms 0000-0003-0473-6077 Hu Mengjin 1 Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for content Li Boyu 1 Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for content Xia Jinggang 1 Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Yin Chunlin 1 Conception and design of the research Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for content Yang Yuejin 2 Conception and design of the research Obtaining financing Critical revision of the manuscript for content Beijing China Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing – China Beijing China Fuwai Hospital, State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, Beijing – China Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing – China E-mail: 18393911603@163.com

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Natália Olivetti

 Abstract Background:

As the predominant leisure-time sedentary behavior, television viewing was documented to increase cardiovascular diseases in observational studies, yet the causal relationship and potential mechanisms remain to be determined.

 Objectives:

To systematically investigate the causal relationship between television viewing time, cardiovascular diseases, and potential mechanisms.

 Methods:

We conducted a two-sample Mendelian randomization (MR) analysis to estimate causal associations with cardiovascular diseases and biomarkers of cardiometabolic risk. The random inverse-variance weighted method was used as the primary estimate. To account for multiple comparisons, a Bonferroni correction p value for cardiovascular diseases and biomarkers of cardiometabolic risk was 0.0045 and 0.0024, respectively.

 Results:

Genetically instrumented television viewing time was associated with higher risks of type 2 diabetes (odd ratio [OR]=2.51; 95% confidence interval [CI]: 1.89-3.33; p<0.00001), hypertension (OR=2.11; 95% CI: 1.67-2.66; p<0.00001), coronary heart disease (OR=1.53; 95% CI: 1.23-1.91; p=0.00015), and heart failure (OR=1.42; 95% CI: 1.18-1.70; p=0.00017). Suggestive evidence of harmful associations was also observed for peripheral artery disease (OR=1.58; 95% CI: 1.07-2.34; p=0.02253) and ischemic stroke (OR=1.34; 95% CI: 1.10-1.63; p=0.00328). Biomarkers of cardiometabolic risk, including interleukin 10, leptin, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, body mass index, waist circumference, triglycerides, and C-reactive protein, were increased. Systolic blood pressure, heart rate, low-density lipoprotein, and total cholesterol were potentially increased while high-density lipoprotein was decreased. However, television viewing time had no effect on venous thromboembolism or pulmonary embolism.

 Conclusion:

Television viewing time was causally associated with increased risks of cardiovascular diseases, which may be explained by metabolic and inflammatory mechanisms.

An overview of the effect of television viewing time on cardiovascular diseases and biomarkers of cardiometabolic risk.

 Keywords: Television Cardiovascular Diseases Cardiometabolic Risk Factors Inflammation Mendelian Randomization Analysis Introduction

Television viewing, the predominant leisure-time sedentary behavior in many developed countries, was found to be detrimentally associated with cardiovascular diseases and cardiovascular risk factors independent of levels of physical activity,1,2 even in those adults who are physically active and met exercise guidelines.3 In addition, dose-response relationships have been documented, with moderate associations for television viewing <2 h/d and stronger associations for ≥4 h/d.4 However, it is noteworthy that the evidence for higher risks of cardiovascular diseases is generally generated from observational studies, which are challenging to interpret causality due to the existence of confounding factors. Although several potential confounding variables were adjusted, it is probable that other unmeasured or unknown confounding factors, such as social network interaction or loneliness, may result in prolonged television viewing time, especially for older individuals. Moreover, uncertainty remains as to whether the prolonged television viewing time occurred before, during, or after the onset of cardiovascular diseases. Even though participants with relevant diagnosed cardiovascular diseases were excluded to avoid reverse causation, other characteristics such as being overweight may probably lead participants to spend more time on the television screen. Therefore, reverse causality cannot be ruled out. Determining the causal links of potentially modifiable risk factors with cardiovascular diseases is of great significance in understanding the etiology of cardiovascular diseases as well as in preventing and managing cardiovascular diseases in clinical settings. In practice, randomized controlled trials (RCT) specifically increasing exposure to television viewing are an ideal method to infer causality. However, RCT is time-consuming and challenging to perform for practical or ethical reasons.

Currently, Mendelian randomization (MR) is increasingly used to examine the causal effects of exposures on cardiovascular diseases as genetic variants are determined at conception and therefore are not affected by confounding factors or reverse causality.5 In the current study, we systematically investigated whether the genetically predicted television viewing time is causally associated with cardiovascular diseases. Besides, the mechanisms linking television viewing time and cardiovascular diseases remain unknown, and there is no clear evidence of a relationship between television viewing time and biomarkers of cardiometabolic risk. Although the majority of studies reported significant associations between television viewing time and obesity in adults, these associations disappeared after adjustment for baseline body mass index (BMI).6 Therefore, the association between television viewing time and biomarkers of cardiometabolic risk was also investigated to find potential mechanisms underlying cardiovascular diseases.

 Methods Study design

The single nucleotide polymorphisms (SNPs) selected as genetic variants for television viewing time had to meet the following three assumptions: A. SNPs are strongly associated with television viewing time; B. SNPs are not correlated with known confounders; C. SNPs affect cardiovascular diseases and biomarkers of cardiometabolic risk only via television viewing time (Figure 1).7

Three key assumptions of Mendelian randomization study. SNPs must be strongly associated with television viewing time; B. SNPs must be independent of confounders; C. SNPs must only be associated with the risk of cardiovascular diseases/biomarkers via television viewing time. SNP: single nucleotide polymorphism. Data Source

Participants in our two-sample MR analysis were predominantly of European ancestry. Summary statistics for the association of each SNP with television viewing time were obtained from the UK Biobank.8 The investigated cardiovascular diseases included coronary heart disease, hypertension, atrial fibrillation, heart failure, type 2 diabetes, ischemic stroke, transient ischemic attack, venous thromboembolism, pulmonary embolism, peripheral artery disease, and cardiac death. The investigated biomarkers of cardiometabolic risk included systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), heart rate, body mass index, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, leptin, waist circumference, C-reactive protein (CRP), Interleukin 6 (IL-6), Interleukin 10 (IL-10), adiponectin, transforming growth factor−β (TGF-β), tumor necrosis factor−α (TNF−α), total cholesterol, triglycerides, high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL), fasting glucose, and fibrinogen. The baseline characteristics of included genome-wide association studies (GWAS) can be found in Supplementary Table 1. Ethics approval was not applicable for the present analysis because all included GWAS data are publicly available and had been approved by relevant ethical review boards.

Associations between genetically predicted television viewing time and cardiovascular diseases in sensitivity analyses using the weighted median and MR-Egger methods
Outcomes Weighted median MR-Egger Heterogeneity Pleiotropy
OR (95% CI) p OR (95% CI) p Q p Intercept p
Coronary heart disease 1.52 (1.17-1.97) 0.00170 1.66 (0.61-4.52) 0.32058 167 <0.01 -0.001 0.87
Hypertension 2.00 (1.51-2.65) <0.00001 1.23 (0.40-3.85) 0.71801 174 <0.01 0.0063 0.35
Atrial fibrillation 1.57 (0.88-2.81) 0.12969 1.19 (0.16-8.75) 0.86696 130 0.04 0.0011 0.92
Heart failure 1.57 (1.25-1.98) 0.00011 1.39 (0.60-3.18) 0.44250 143 <0.01 0.0003 0.96
Type 2 diabetes 2.43 (1.86-3.18) <0.00001 5.73 (1.15-28.57) 0.03624 250 <0.01 -0.0095 0.31
Ischemic stroke 1.41 (1.12-1.79) 0.00385 2.06 (0.85-5.01) 0.11479 164 <0.01 -0.0051 0.34
Transient ischemic attack 1.13 (0.72-1.77) 0.60293 4.21 (0.87-20.38) 0.07683 115 0.21 -0.0134 0.15
Venous thromboembolism 0.88 (0.56-1.39) 0.59302 1.16 (0.19-7.09) 0.87435 155 <0.01 -0.0035 0.74
Pulmonary embolism 0.79 (0.42-1.47) 0.45391 2.74 (0.20-38.07) 0.45398 159 <0.01 -0.0156 0.31
Peripheral artery disease 1.52 (0.90-2.56) 0.11353 2.49 (0.36-17.29) 0.35698 131 0.04 -0.0054 0.64
Cardiac death 1.31 (0.78-2.20) 0.31031 1.35 (0.23-8.01) 0.73906 109 0.36 -0.0016 0.88

CI: confidence interval; MR: Mendelian randomization; OR: odd ratio.

 SNP Selection

We considered SNPs reaching genome-wide significance (5 × 10−8) and evaluated the strength of each SNP using the F-statistic, with F ≥10 being considered a strong instrument. To ensure the contribution of included SNPs was independent, linkage disequilibrium was checked. When r2 > 0.001 (clumping window 10000 kb), the SNP associated with more SNPs or with a higher p value were deleted.

 MR analysis

Inverse variance weighting (IVW) with random effect was regarded as the main estimate to mitigate the influence of heterogeneity. Several sensitivity analyses were conducted, including weighted median, MR-Egger, simple mode, and weighted mode. A weighted median method can give consistent estimates even if up to 50% of the information is from invalid SNPs.9 MR-Egger method assumes that the pleiotropic effects are independent of the distribution of genetic variants associated with the exposure. Moreover, the SNPs selected as genetic variants for television viewing time may be correlated with confounders. By checking the intercept from MR-Egger, we can evaluate the horizontal pleiotropy of selected SNPs.10 Additionally, to determine the effect of an individual SNP on the overall estimates, a leave-one-out sensitivity analysis was performed. Cochrane's Q value was used to assess heterogeneity among selected SNPs. To account for multiple comparisons, a Bonferroni correction p value (corrected p: 0.05/11 = 0.0045 for cardiovascular diseases and corrected p: 0.05/21 = 0.0024 for biomarkers of cardiometabolic risk) was used. P value between the Bonferroni-corrected value and 0.05 suggested evidence of association, and further confirmation was required. All statistical analyses were conducted using the "TwoSampleMR" packages in R version 4.0.3 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).

 Results Genetic instruments for television viewing time

As shown in Supplementary Table 2, we obtained 113 SNPs associated with television viewing time and all F >10.

Associations between genetically predicted television viewing time and cardiovascular biomarkers in sensitivity analyses using the weighted median and MR-Egger methods
Outcomes Weighted median RM-Egger Heterogeneity Pleiotropy
Beta (95% CI) p Beta (95% CI) p Q p Intercept p
Systolic blood pressure 1.69 (0.64. 2.74) 0.00163 -4.56 (-11.48. 2.36) 0.19992 741 <0.01 0.0765 0.06
Diastolic blood pressure 1.23 (0.63. 1.83) 0.00006 -1.91 (-6.63. 2.81) 0.42931 1026 <0.01 0.0352 0.21
Heart rate 1.10 (-0.97. 3.17) 0.29726 -2.06 (-9.65. 5.54) 0.59814 42 0.56 0.0407 0.35
Body mass index 0.22 (0.06. 0.39) 0.00686 1.17 (0.31. 2.03) 0.01098 133 <0.01 -0.0093 0.06
Visceral adipose 0.63 (0.44. 0.81) <0.00001 0.81 (0.18. 1.44) 0.01289 149 0.01 -0.0028 0.46
Abdominal subcutaneous adipose 0.48 (0.27. 0.69) 0.00001 0.65 (-0.09. 1.39) 0.08797 174 <0.01 -0.0013 0.76
Liver fat 0.34 (0.13. 0.54) 0.00134 0.56 (-0.46. 1.57) 0.28591 285 <0.01 -0.0014 0.81
Leptin 0.63 (-0.05. 1.32) 0.07082 2.54 (-1.40. 6.49) 0.33364 1 0.8 -0.0276 0.46
Waist circumference 0.21 (0.02. 0.40) 0.03374 0.55 (-0.29. 1.39) 0.20845 85 <0.01 -0.0024 0.62
C-Reactive protein 0.36 (0.19. 0.53) 0.00002 0.27 (-0.57. 1.10) 0.53739 104 <0.01 0.0003 0.94
Interleukin 6 -0.21 (-1.05. 0.62) 0.61895 -1.84 (-4.69. 1.02) 0.21138 88 0.18 0.0240 0.17
Interleukin 10 2.32 (-0.77. 5.42) 0.14130 6.11 (-6.85. 19.07) 0.37353 5 0.97 -0.0407 0.57
Adiponectin 0.19 (-0.01. 0.39) 0.06947 0.94 (0.17. 1.71) 0.02056 68 0.01 -0.0092 0.04
Transforming growth factor-β -0.09 (-1.43. 1.26) 0.89742 -1.65 (-5.70. 2.41) 0.42775 98 0.50 0.0153 0.52
Tumor necrosis factor-α 0.26 (-3.04. 3.56) 0.87779 -0.31 (-13.35. 12.73) 0.96397 12 0.52 -0.0038 0.96
Total cholesterol 0.22 (-0.04. 0.47) 0.09477 -1.80 (-3.14. −0.46) 0.01174 173 <0.01 0.0240 <0.01
Triglycerides 0.22 (0.02. 0.42) 0.02895 0.70 (-0.21. 1.62) 0.14147 79 <0.01 -0.0046 0.39
High-density lipoprotein -0.17 (-0.40. 0.06) 0.14656 -2.44 (-3.58. −1.30) 0.00015 157 <0.01 0.0249 <0.01
Low-density lipoprotein 0.13 (-0.11. 0.37) 0.27773 -1.09 (-2.49. 0.31) 0.13381 161 <0.01 0.0166 0.04
Fasting glucose 0.01 (-0.13. 0.15) 0.92310 -0.06 (-0.51. 0.39) 0.80228 38 0.68 0.0007 0.78
Fibrinogen 0.49 (0.18. 0.79) 0.00206 0.75 (-0.23. 1.73) 0.15503 45 <0.01 -0.0062 0.35

CI: confidence interval; MR: Mendelian randomization; OR: odd ratio.

 Associations with cardiovascular diseases

Genetically instrumented television viewing time detrimentally affected four of the 11 cardiovascular diseases, including and with decreasing magnitude of associations: type 2 diabetes, hypertension, coronary heart disease, and heart failure. Suggestive evidence of harmful associations was also observed for peripheral artery disease and ischemic stroke. However, no association was observed for transient ischemic attack, atrial fibrillation, cardiac death, venous thromboembolism, or pulmonary embolism (Figure 2). The weighted median results also revealed consistent estimates, while no association was observed in MR-Egger results (Table 1). In simple and weighted mode methods, no association was found (Supplementary Table 3). As heterogeneity was higher for the majority of cardiovascular diseases (Table 1), IVW under a random model was adopted as the primary estimate. The intercept from MR-Egger suggested no evidence of directional pleiotropy (Table 1), that is the SNPs selected as genetic variants for television viewing time were not correlated with confounders.

Associations of genetically predicted television viewing time with cardiovascular diseases. CI: confidence interval; OR: odd ratio; SNP: single nucleotide polymorphism.

The scatter plots (Supplementary Figure 1) and forest plots (Supplementary Figure 2) of the association between television viewing time and cardiovascular diseases documented similar results. The overall estimates were not disproportionately affected by any individual SNP (Supplementary Figure 3), and no evidence of horizontal pleiotropy was observed (Supplementary Figure 4).

 Associations with biomarkers of cardiometabolic risk

As shown in Figure 3, genetically instrumented television viewing time was positively associated with nine of the 21 biomarkers of cardiometabolic risk, including and with decreasing magnitude of associations: IL-10, leptin, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, BMI, waist circumference, triglycerides, and CRP. Suggestive evidence was observed between genetically instrumented television viewing time and high SBP, heart rate, LDL, and total cholesterol while low HDL. No significant causal associations were found for DBP, fibrinogen, IL-6, adiponectin, fasting glucose, TGF-β or TNF-α. The weighted median results revealed similar estimates, while just HDL revealed consistent estimates in MR-Egger results (Table 2). In simple and weighted mode methods, no association was found (Supplementary Table 4). The heterogeneity was higher for the majority of biomarkers of cardiometabolic risk (Table 2). The evidence of directional pleiotropy just existed in adiponectin, total cholesterol, HDL, and LDL (Table 2).

Associations of genetically predicted television viewing time with cardiovascular biomarkers. BMI: body mass index; CI: confidence interval; CRP: C-Reactive protein; DBP: diastolic blood pressure; HDL: high-density lipoprotein; IL: interleukin; LDL: low-density lipoprotein; SBP: systolic blood pressure; SNP: single nucleotide polymorphism; TGF: transforming growth factor; TNF: tumor necrosis factor.

The scatter plots (Supplementary Figure 5) and forest plots (Supplementary Figure 6) of the association between television viewing time and biomarkers of cardiometabolic risk showed similar results. A single SNP did not disproportionately affect the overall estimates (Supplementary Figure 7). No evidence of horizontal pleiotropy was found in the funnel plots (Supplementary Figure 8).

An overview of the effect of television viewing time on cardiovascular diseases and biomarkers of cardiometabolic risk can be found in the Central Illustration.

 Discussion

This MR analysis confirmed previous observational studies by demonstrating causal associations between television viewing time and increased risks of type 2 diabetes, hypertension, coronary heart disease, and heart failure. We further confirmed the novel finding that this association was mainly mediated by inflammatory and metabolic markers, including increased IL-10, leptin, CRP, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, BMI, waist circumference, and triglycerides. SBP, heart rate, LDL, and total cholesterol were potentially increased while HDL was decreased. However, television viewing time had no effect on venous thromboembolism or pulmonary embolism.

Television viewing is one of the common sedentary behaviors that involve prolonged sitting. Aside from sleeping, television viewing was the behavior that occupied the most time in the domestic setting. The average time spent watching television was about 3 h/d in both Australia and the United Kingdom and was up to 8 h/d in the United States.4 A meta-analysis of prospective cohort studies suggested that television viewing increased the risks of type 2 diabetes, cardiovascular disease, and all-cause mortality. A linear increase existed for both type 2 diabetes and cardiovascular disease, and the association with all-cause mortality appeared stronger with television viewing time >3 h/d.2 However, although the included studies controlled for various known risk factors, the effect of residual or unmeasured confounding factors on outcomes cannot be ruled out. Although participants with chronic disease at baseline were excluded, reverse causality may still exist if participants with subclinical stages of disease become more sedentary. For example, the British Birth Cohort suggested that television viewing frequency was positively associated with CRP, fibrinogen, waist circumference, SBP, and DBP independent of television viewing habits and physical activity. However, these associations attenuated towards null after adjusting for baseline BMI.11 Results from the UK Biobank study also revealed that although television viewing time was associated with both ischemic heart disease (hazard ratio [HR]=1.30; 95% confidence interval [CI]: 1.27-1.33) and accidental death (HR=1.15; 95% CI: 1.07-1.24) in unadjusted models, the associations were attenuated and considerably converged for ischaemic heart disease (HR=1.09, 95% CI: 1.06-1.12) and accidental death (HR=1.06, 95% CI: 0.98-1.15) after adjustment for confounders.12 By applying MR analysis, we can overcome the effect of confounding factors and reverse causality. Moreover, MR can establish the risk markers for chronic disease as genetic variants can reflect life-long exposure. We revealed the causal relationship between prolonged television viewing time and increased risks of type 2 diabetes, hypertension, coronary heart disease, and heart failure. The increased risks may be explained by higher IL-10, leptin, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, BMI, waist circumference, triglycerides, and CRP. Concordant with our results, a meta-analysis of four RCTs showed that reducing television viewing time in children and youth can reduce BMI.13 Other MR results also supported a causal effect between television viewing time, coronary artery disease (odd ratio [OR]: 1.44; 95%CI: 1.25-1.66; p<0.001),14 and ischemic stroke (OR: 1.28; 95%CI: 1.10-1.49; p=0.04).15

However, less is known about the effect of television viewing time on other cardiovascular diseases and the mechanisms that might underlie the cardiometabolic correlates of television viewing behavior. Demonstrating biological plausibility is essential as it helps understand the causal nature of an association. From a behavioral perspective, prolonged television viewing reduces time engaging in physical activities, resulting in reduced whole-body energy expenditure. Television viewing was associated with increased snacking behavior, such as higher intakes of energy-dense snacks, sugar-sweetened beverages, and fast foods while lower intakes of fruits and vegetables. Moreover, snack-food advertisements on television may attract individuals to consume high-energy snacks and beverages and can trigger automatic eating behaviors that are independent of hunger.16 From a physiological perspective, television viewing commonly occurs after a large evening meal when liver/peripheral insulin sensitivity and lipid trafficking are suboptimal, partly because of circadian chronobiology.17 Television viewing was associated with loss of local contractile stimulation, resulting in the suppression of skeletal muscle lipoprotein lipase (LPL) activity. LPL is the rate-limiting enzyme involved in the uptakes of triglycerides and free fatty acids into skeletal muscle and the production of HDL. In addition, glucose uptake was also reduced through blunted translocation of GLUT-4 glucose transporters to the skeletal muscle cell surface.18 Another potential pathway may involve the changed body composition, especially intra-abdominal fat depots, including visceral adipose tissue, abdominal subcutaneous adipose, and liver fat, which are risk factors for dyslipidemia, glucose intolerance, hypertension, and cardiovascular disease.19 In our MR results, higher waist circumference, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, and BMI were observed. Adipose tissue is a significant site to produce inflammatory mediators, which may lead to a higher risk of inflammatory-related mortality with increasing television viewing time. Stamatakis et al.20 suggested that low-grade inflammation may explain about 20% of the association between screen-based leisure and cardiovascular events. In prolonged television viewing time, those with average weight tended to be at greater risk of inflammatory-related mortality compared with overweight individuals.21 Concordant with the opinion, that the inflammatory biomarkers, including CRP, IL-10, and leptin, were increased in our MR analysis. Lipid disorders were also observed in our MR results as reflected by high triglycerides, LDL, and total cholesterol while low HDL, which are known risk factors for cardiovascular diseases. However, television viewing time did not affect venous thromboembolism, pulmonary embolism, or hemostatic markers (fibrinogen).

Compared with other sedentary behaviors, television viewing is probably most susceptible to voluntary change. High levels of physical activity could attenuate but did not eliminate the increased mortality risk associated with prolonged television viewing time.22 Therefore, apart from the continued emphasis on physical activity, suggestions regarding reducing television viewing time may provide a valuable clinical and public health message in preventing cardiovascular diseases and biomarkers of cardiometabolic risk. The ARIC (Atherosclerosis Risk in Communities) cohort based on 13534 participants demonstrated that compared with watching more television, watching less television was associated with longer life expectancy free of coronary heart disease, stroke, and heart failure.23 Breaks in sitting could increase muscle expression of genes involved in anti-inflammatory and anti-oxidative pathways (e.g., N-methyltransferase and dynein light chain LC8-type 1),24 and were beneficially associated with the levels of triglycerides, BMI, waist circumference, and 2-h plasma glucose.25 Therefore, the USA guidelines for children recommend no more than two hours of screen time per day.26 However, current figures indicated that 62-83% of adolescents from Western countries exceed the screen-based recommendations.27 Worse still, cardiometabolic conditions such as obesity increase rapidly in the USA, affecting approximately 17% of all children and adolescents, and more than one-third of all adults.28 Therefore, apart from physical activity, reducing television viewing time should be targeted in childhood, before it becomes a chronic behavior. Further studies are required to validate the role of limiting television viewing time in the prevention of cardiovascular diseases.

Limitations

First, the associations found are relative to the European population, and may not generalize to others. However, studies among blacks also revealed that watching >4 hours of television was associated with higher risks of cardiovascular diseases and all-cause mortality compared with watching <2 hours of television daily.29 European origin also excluded the influence of population stratification bias on results. Second, the heterogeneity was substantial in the majority of outcomes. Therefore, a random-effects model was adopted to mitigate the influence of heterogeneity, and sensitivity analyses of the weighted median also yielded similar results. Third, the lack of raw data in the original GWAS limits us from making further analyses.

 Conclusions

By applying MR analysis free from confounding factors and reverse causality, our results indicated that television viewing time was causally associated with increased risks of type 2 diabetes, hypertension, coronary heart disease, and heart failure. This association was mainly mediated by inflammatory and metabolic markers, including increased IL-10, leptin, CRP, visceral adipose, abdominal subcutaneous adipose, liver fat, BMI, waist circumference, and triglycerides. However, television viewing time had no effect on venous thromboembolism or pulmonary embolism. Given the high prevalence of excessive television viewing, apart from the continued emphasis on physical activity, public health recommendations should consider advising a reduction in television viewing time.

This study was partially funded by National Key R&D Program of China (2023YFC3605000).

This study is not associated with any thesis or dissertation work.

This article does not contain any studies with human participants or animals performed by any of the authors.

 Acknowledgements

This work was supported by the National Key R&D Program of China (2023YFC3605000).

For supplementary tables, please click here.