Un enfoque de red para entender los ambientes obesogénicos para niños en Pennsylvania
Emily A. Knapp * / Usama Bilal / Bridget T. Burke / Geoff B. Dougherty / Thomas A. Glass
Información de la cita: Connections. VOLUME 38
, ISSUE 1
, ISSN (Online) ,
DOI:
10.21307/connections-2018-001,
July 2018
© 2018.© 2018 Authors
Las redes están en todas partes (Barabasi, 2007, 2012, 2009, 2013). Sin embargo, en materia de salud pública, la ciencia de la red solo ha comenzado a tener importantes avances en las carreteras. Hasta la fecha, la ciencia de la red ha hecho contribuciones en diversas áreas de la investigación biomédica, incluida la comunicación celular en el cáncer (Stites et al., 2007; Berger et al., 2012; Gill et al., 2014; Grupo de trabajo de Mutation Consequences and Pathway Analysis of the International Cancer Genome Consortium, 2015), interacciones proteína-proteína (Jeong et al., 2001) e interacciones complejas de la enfermedad (Barabasi, 2007; Goh et al., 2007; Hidalgo et al., 2009; Zhou et al., 2014). Las características comunes vinculan estas diversas aplicaciones, incluidos datos de alta dimensión y patrones emergentes que no son fácilmente visibles en el espacio bivariado. Las redes representan relaciones entre objetos en un sistema, y los métodos de red ayudan a identificar estructuras que influyen en el comportamiento del sistema.
La obesidad es un desafío para la investigación de salud pública tradicional porque actualmente no tenemos una explicación sólida para los patrones temporales y espaciales de la epidemia de obesidad (Galea et al., 2010). Esto ha llevado a los investigadores de la obesidad a buscar métodos y enfoques alternativos orientados a la ciencia de sistemas (Burke y Heiland, 2007; Huang et al., 2009; Finegood, 2011). La ciencia de redes ha hecho importantes contribuciones en la investigación de la obesidad en varias dimensiones. Primero, los métodos de red se han utilizado para identificar vínculos complejos entre genes relacionados con la obesidad en modelos animales (Chen y Zhang, 2013). En segundo lugar, los investigadores han conceptualizado la "red de respuesta al estrés" para comprender cómo la retroalimentación dentro de los sistemas biológicos conduce a la exacerbación y la habituación que resulta en un crecimiento obesogénico (Dallman et al., 2003, 2006). Los enfoques de red se han utilizado para estudiar las interacciones entre las organizaciones y los componentes de las intervenciones de obesidad (Leroux et al., 2013; Marks et al., 2013), y se han aplicado a diagramas de bucle causal para identificar los puntos de influencia para la intervención (McGlashan et al., 2016 ). Varios estudios se han centrado en cómo la obesidad y la actividad física se propagan a través de poblaciones como la infección (Crandall, 1988; Christakis y Fowler, 2007; Blanchflower et al., 2009; Hammond, 2010; Hill et al., 2010; Ali et al., 2012 ; El-Sayed et al., 2012; Gesell et al., 2012; Simpkins et al., 2013; Hammond and Ornstein, 2014). Otros han examinado cómo la obesidad afecta las relaciones sociales (Brewis et al., 2011; de la Haye et al., 2011; Ali et al., 2012). A pesar de estos avances, la mayoría de los estudios de redes sobre la obesidad se han centrado en la estructura de los vínculos entre individuos conectados a través de vínculos sociales. No tenemos conocimiento de ningún estudio hasta la fecha que se centre en la estructura de los vínculos entre las características del entorno, que se cree que son los principales impulsores de la epidemia de obesidad.
El concepto de "entorno obesogénico" se propuso por primera vez en la década de 1990 como un modelo para evaluar la contribución de los factores ambientales a la obesidad (Hill y Peters, 1998; Swinburn et al., 1999). El entorno obesogénico asume un patrón de características coexistentes espacialmente que influyen conjuntamente en el riesgo de obesidad. Hay pocas dudas de que los aspectos del entorno de los alimentos y la actividad física son importantes, pero la pregunta sobre cómo identificar los patrones de características dentro del entorno de la obesidad sigue sin respuesta. Se necesitan herramientas para examinar las conexiones entre las características del entorno obesogénico. El análisis de red se puede usar para describir las relaciones (enlaces) entre objetos (nodos), lo que permite la caracterización de las características de nivel de red que de otra manera están ocultas. Los métodos de red también nos permiten visualizar estas conexiones, facilitando la comprensión de una epidemia muy compleja y potencialmente priorizando áreas de intervención. En este estudio, caracterizamos el entorno obesogénico con características de la comunidad como nodos y correlaciones entre esas características como enlaces. Una versión de esta metodología se ha utilizado en la investigación neurológica y genética y se conoce comúnmente como "Análisis de red de correlación ponderada" (Fox et al., 2005; Zhang y Horvath, 2005). Nuestro enfoque examina la estructura de las relaciones entre múltiples características de la comunidad, en lugar de examinar cada característica de la comunidad como una causa independiente de obesidad.
La literatura demuestra una fuerte relación entre las características ambientales que afectan la dieta y la actividad física. Sin embargo, los estudios existentes se han centrado en las características individuales relacionadas con la obesidad de forma aislada, la mayoría de las veces se evalúa por sus asociaciones lineales con la obesidad. Ha habido poca atención a la interdependencia de estas características ambientales y cómo se estructuran las relaciones entre las características obesógenas del entorno y pueden crear entornos de riesgo cualitativamente diferentes para la obesidad. Tomamos herramientas de análisis de red para estudiar estas interrelaciones entre las características del entorno y explorar cómo se relacionan con los patrones espaciales de prevalencia de obesidad. Nos guiamos por la visión de que los sistemas de transporte, la variación cultural, los mercados y otras dinámicas del sistema crean grupos de características relacionadas con la obesidad que pueden tener efectos sinérgicos y agregativos en el comportamiento de la población. Las fuerzas del mercado conducen a grupos de restaurantes, tiendas y espacios de actividad en el entorno construido (Hidalgo y Castañer, 2015). Este agrupamiento puede potenciar el efecto de cualquier instalación al aumentar el efecto conjunto de un entorno construido y social diseñado para entregar el exceso de calorías con la máxima eficiencia. Por lo tanto, la agrupación de características y la existencia de nodos de enlace centrales que unen grupos dispares pueden apuntar hacia nuevos objetivos para la investigación y la intervención.
Nuestro objetivo principal es explorar la utilidad de los métodos de análisis de redes para caracterizar los vínculos entre un conjunto de 32 características espacialmente estructuradas del entorno obesogénico. Creamos una red ponderada de características comunitarias de 1,288 comunidades en Pennsylvania, y examinamos la relación entre las medidas de centralidad y agrupamiento y una métrica comúnmente usada de sobrepeso y obesidad infantil (porcentaje de niños con índice de masa corporal (IMC) percentil ≥ 85).
Métodos
Nuestro objetivo fue modelar la red de características hipotéticas relacionadas con la obesidad de los entornos locales para comprender mejor cómo la centralidad de la red y los nodos y la agrupación proporcionan información sobre el papel de los entornos en la obesidad infantil y adolescente.
Datos
Nuestro estudio se basó en datos de un estudio de niños de 1,288 comunidades en el centro y noreste de Pennsylvania atendidos por Geisinger Health System. Desde el sistema de registros médicos electrónicos (EMR) del sistema, recibimos datos de todos los pacientes entre 3 y 18 años que visitaron a un médico de atención primaria de Geisinger entre 2001 y 2012. La muestra incluyó 163,473 niños y 523,674 visitas. La muestra es representativa de la población juvenil en la región (Schwartz et al., 2011). Este estudio fue aprobado por las juntas de revisión institucional de Geisinger Health System y la Escuela de Salud Pública Johns Hopkins.
Los niños fueron asignados previamente a una de las 1.288 comunidades según su domicilio geocodificado. Las comunidades consistían en secciones censales dentro de las ciudades y divisiones civiles menores (municipios y barrios) fuera de las ciudades (Schwartz et al., 2011). De Geisinger EMR obtuvimos medidas longitudinales de altura y peso para niños. Se asumió que los valores de IMC no plausibles, definidos como cinco desviaciones estándar por encima y por debajo de la mediana, eran errores de medición o de entrada de datos y se eliminaron utilizando el programa estándar CDC SAS (Schwartz et al., 2011). Calculamos las puntuaciones z para el IMC individual, la puntuación z estimada media de la comunidad estimada y el porcentaje de niños con sobrepeso u obesos (IMC mayor o igual al percentil 85 por edad y sexo). Luego clasificamos las comunidades según los cuartiles del porcentaje de niños con IMC en o por encima del percentil 85.
Para caracterizar las características del entorno relacionadas con la obesidad, reunimos un corpus de 32 variables con la hipótesis de estar relacionadas con la obesidad según la investigación existente. Estas variables incluyen información demográfica, económica y geográfica de conjuntos de datos disponibles públicamente, incluidos los publicados por el Censo de los EE. UU., La Oficina Federal de Investigaciones, y dos proveedores de datos comerciales, Info USA y Dun & Bradstreet, que proporcionaron registros de alimentos comerciales y físicos. Establecimientos de actividades categorizados utilizando códigos estándares de la industria. La tabla 1 describe las características de la comunidad que estudiamos. Esta lista se seleccionó en función de los atributos que están bien aceptados en la literatura, tienen propiedades de medición aceptables y abarcan una amplia gama de dominios de contenido y relaciones, algunos de ellos relacionados con la actividad física y otros relacionados con la dieta. Este conjunto de variables se ha utilizado en nuestra investigación anterior para caracterizar diversos aspectos del entorno relacionado con la obesidad en las comunidades (Nau et al., 2015). Clasificamos todas las variables en puntajes de quintil o cuartil para preservar la posición de rango de las variables que a menudo están mal distribuidas. Después de revisar las distribuciones de variables y las matrices de correlación de Spearman, Pearson y Phi, elegimos las correlaciones de Spearman como la mejor representación de las distribuciones de variables y la fuerza de las conexiones.
Tabla 1. Características de la comunidad relacionadas con la obesidad incluidas en el análisis de redes.
Métodos de red
Dada la naturaleza compleja de los ambientes obesogénicos, buscamos la manera de caracterizar mejor las relaciones entre las 32 características de la comunidad. Necesitamos respetar tanto las correlaciones por pares (bivariadas) entre las variables como las estructuras que emergen de estas correlaciones por pares. Utilizamos un método análogo al análisis de red de correlación ponderada (Zhang y Horvath, 2005). Generamos una matriz de datos de covariables (32 características de la comunidad relacionadas con la obesidad) que tratamos como nodos en una red de atributos ambientales interconectados. Los enlaces se operacionalizaron como la fuerza de la correlación bivariada entre cada par de atributos. Las correlaciones bivariadas se estimaron utilizando los coeficientes de correlación de Spearman por pares entre las variables de la comunidad. Debido a que estábamos interesados principalmente en la fuerza de los vínculos entre los nodos y existe controversia sobre la dirección de las relaciones entre algunas de estas variables y la obesidad, optamos por utilizar el valor absoluto de la correlación entre las variables.
Todas las 992 correlaciones de pares se convirtieron luego en una matriz de adyacencia no dirigida ponderada donde cada celda era la correlación entre dos variables. Creamos un grafo ponderado a partir de esta matriz de adyacencia utilizando el paquete R iGraph (versión 1.0.1) (Csardi y Nepusz, 2006), especificando las correlaciones de pares como los ponderadores de enlaces. De esta gráfica, obtuvimos cinco conjuntos de resultados.
Primero, trazamos un grafo de red general usando las 1,288 comunidades. Las coordenadas de cada nodo se calcularon utilizando un algoritmo basado en la fuerza, el algoritmo de Fruchterman-Reingold (Fruchterman y Reingold, 1991), donde la atracción entre nodos es proporcional a la fuerza de la correlación entre las características ambientales (nodos). Implementamos la versión del algoritmo en el paquete R qgraph (versión 1.3.2) (Epskamp et al., 2012). El segundo conjunto de resultados representa el mismo grafo estratificado por la carga de obesidad de la comunidad (cuartiles). Para facilitar la interpretación, mostramos grafos correspondientes a los cuartiles 1 y 4 (las comunidades más delgadas y más pesadas, respectivamente (ver Fig. 1 (red general) y Fig. 2 (red estratificada)).
En tercer lugar, con el fin de comprender mejor las relaciones entre los componentes del entorno obesogénico, se buscó obtener una medida de agrupación y estructura de la comunidad que nos permitiera evaluar si la estructura de la red era diferente en las comunidades clasificadas según la prevalencia de la obesidad infantil. Llevamos a cabo un análisis de detección de módulos utilizando el método walktrap (Pons y Latapy, 2005) que realiza una serie de "caminatas aleatorias" entre los nodos. La probabilidad de "caminar" de un nodo a otro es proporcional al peso del enlace entre los nodos, lo que significa que es más probable que ocurra una caminata entre dos nodos altamente correlacionados. Cada nodo está restringido a la membresía en un módulo. Esto crea módulos de variables que están altamente conectados entre sí. Luego calculamos la puntuación de modularidad de red normalizada (Newman, 2006), que cuantifica la fuerza de las conexiones dentro y entre los módulos. Una mayor puntuación de modularidad indica una red con alta conectividad dentro del módulo y baja conectividad entre módulos. Calculamos la puntuación de modularidad para el grafo de red general y cada uno de los cuatro grafos en función de los estratos comunitarios de carga de la obesidad infantil (consulte la Tabla 2). Utilizamos la correlación de pares entre variables (nodos) como un peso en el cálculo de la modularidad. Cuarto, calculamos una medida general de la centralidad de la red al calcular el grado promedio de la red (Barrat et al., 2004). En una red no dirigida ponderada como la nuestra, el grado promedio de red es la media de todas las correlaciones por pares (Barrat et al., 2004). Un grado de red promedio alto representa una red que tiene una correlación general más estrecha entre todos los nodos. Calculamos el grado de red promedio para el grafo de red general y cada uno de los cuatro grafos de red según la prevalencia de obesidad (consulte la Tabla 2).
Tabla 2. Modularidad de la red y grado de red promedio en la red general y por cuartil de prevalencia de obesidad infantil.
En quinto lugar, examinamos la asociación entre la centralidad de un nodo y su correlación con la prevalencia de la obesidad infantil. Para esto, trazamos el grado de centralidad de cada nodo en relación con la correlación de ese nodo con la prevalencia de obesidad infantil (Fig. 3).
Figura 1. Grafo de red para 1,288 comunidades en Pennsylvania. Esto muestra un grafo de la red de conexiones entre atributos de comunidades en 1,288 comunidades en Pennsylvania. Cada
nodo en la red representa una característica de las comunidades, y los
enlaces en la red son valores absolutos de los coeficientes de
correlación de Spearman. La correlación bivariada
entre cada variable y la puntuación z promedio del índice de masa
corporal (IMC) se muestra mediante el sombreado de cada nodo, con
colores más oscuros que representan una correlación absoluta más fuerte
con la puntuación z media del IMC de la comunidad. La
fuerza de la correlación absoluta entre dos nodos se representa por la
oscuridad y el grosor de las líneas que conectan las variables. Una línea gruesa y oscura puede representar una fuerte correlación positiva o negativa. Los módulos de variables altamente conectadas se crearon usando el método walktrap.
Figura 2. Grafos de red para 1288 comunidades en Pennsylvania, por cuartil de porcentaje de niños en o por encima del percentil 85 de BMIz. En las comunidades en el cuartil más bajo del porcentaje de niños con sobrepeso u obesidad (A: izquierda), las características de la comunidad parecen estar menos agrupadas, es decir, ocurren con más frecuencia que en las comunidades en el cuartil más alto de la comunidad BMIz (B : derecho).
Figura 3. Asociación de grados de centralidad de cada característica de la comunidad con la prevalencia de sobrepeso y obesidad entre los niños. La correlación entre las características de la comunidad y el índice de masa corporal es más fuerte para las variables más centrales de las características de la red relacionadas con la obesidad (R = 0.51).
Resultados
El propósito de este análisis fue aplicar la metodología de red para caracterizar los patrones de vínculos e interacciones entre las características ambientales relacionadas con la obesidad entre las comunidades en Pennsylvania. La Figura 1 es un grafo de la red de conexiones (correlaciones por pares) entre nodos (características relacionadas con la obesidad) en 1,288 comunidades de Pennsylvania.
El grafo ilustra tres características importantes de la red. Primero, se identificaron tres grupos de variables estrechamente conectadas utilizando el método de la trampa. Se puede ver un conjunto de las tres variables relacionadas con el delito (tasas por 100,000 personas de delitos contra la propiedad, delitos contra personas y todos los delitos de la Parte I) (sombreado verde), y está débilmente vinculado a la red principal. Esto sugiere que las comunidades con altos índices de delitos violentos (es decir, asalto) también tienen altos índices de delitos contra la propiedad (es decir, incendio premeditado). Las tasas de delincuencia parecen estar moderadamente correlacionadas con las tasas de obesidad, como lo indica el color oscuro de los nodos relacionados con la delincuencia. Se identifica un segundo grupo que consta de características que representan patrones de uso de la tierra, transporte y densidad de establecimiento de alimentos (sombreado amarillo). Creemos que esto representa el agrupamiento espacial que se produce en el contexto de la expansión suburbana con la ubicación conjunta de establecimientos en corredores de transporte de gran volumen. Los nodos en el corazón de este grupo incluyen la densidad de hogares (por milla cuadrada) y todos los establecimientos de alimentos por milla cuadrada. Este segundo grupo parece ser el más ajustado. Once de los 14 nodos tienen una correlación absoluta superior a la media con la obesidad. El modelo identificó un tercer grupo (sombreado azul claro) que consiste principalmente en características que describen el entorno de actividad física. Estos incluyen diversidad de establecimientos de actividad física, instalaciones recreativas al aire libre por milla cuadrada, tiendas de bocadillos (p. Ej., Donas, pretzels, helados) por milla cuadrada, centros de recreación interiores por milla cuadrada, todos los establecimientos de actividad física por milla cuadrada, gimnasio interior y recreacional instalaciones por milla de la calle, y clubes recreativos interiores e instalaciones por milla cuadrada.
Tanto en el segundo como en el tercer clúster, los nodos que están más altamente correlacionados con la obesidad (indicado por el color del nudo más oscuro), son más centrales en la red en general, así como dentro de cada clúster. No todos los nodos de alimentos o actividad física están agrupados. En el enlace del grafo vemos varios nodos de actividad física o de alimentos que no están tan estrechamente acoplados (incluidos parques y grandes almacenes). Finalmente, la estructura general de la red sugiere que los elementos de estas comunidades están agrupados geográficamente y no están dispersos aleatoriamente entre las comunidades, especialmente las características de los entornos físicos, de alimentos y de uso de la tierra.
A continuación, nos interesaba saber si la estructura de esta red de características variaba en los estratos de la carga de obesidad de la comunidad. La Figura 2 muestra el resultado de ejecutar un modelo de red similar por separado por cuartil de porcentaje de niños en o por encima del percentil 85 en BMI-z, un umbral ampliamente considerado como indicativo de sobrepeso y carga de obesidad. Entre las comunidades en el cuartil más bajo de prevalencia de obesidad (Fig. 2A), las características de la comunidad parecen estar menos conectadas que en las comunidades en el cuartil más alto de prevalencia de obesidad (Fig. 2B). Esto también se describe por la mayor modularidad en la Tabla 2. Por ejemplo, entre las comunidades con menor prevalencia de obesidad, el crimen está débilmente vinculado al conjunto de uso de la tierra, alimentos y actividad física; pero en las comunidades con mayor prevalencia de obesidad, el crimen está más estrechamente vinculado a este grupo. No solo las cantidades de estas características son mayores en las comunidades más pesadas, sino que las conexiones entre las características también se modifican: las comunidades que dan lugar a tasas más altas de obesidad infantil están estructuradas de manera diferente a aquellas con menos obesidad infantil.
La Tabla 2 muestra los resultados del análisis de la estructura de la red, global y estratificado por cuartil de obesidad. La red general tiene una modularidad positiva de 0,15, lo que indica que los nodos (características ambientales) muestran un grado de agrupamiento (en comparación con una distribución aleatoria de nodos sin agrupamiento). En el análisis estratificado por la prevalencia de obesidad infantil, las comunidades en el primer y segundo cuartil (comunidades más delgadas) muestran una mayor modularidad en comparación con las comunidades en el tercer y cuarto cuartil (comunidades más pesadas) (modularidad de 0,19 y 0,27 frente a 0,12 y 0,09, respectivamente). Esto significa que los módulos de variables en comunidades más delgadas están más agrupados dentro de cada módulo o tienen conexiones más débiles a las variables en otros módulos, y que en las comunidades más pesadas las variables (nodos) exhiben un menor grado de agrupamiento en módulos (como se puede ver en la figura 2). Por ejemplo, una comparación de los dos paneles en la Figura 2 demuestra que el grupo relacionado con el crimen que se muestra en verde tiene menos vínculos fuertes (mostrados por líneas más oscuras) con el centro de la red en las comunidades más delgadas en el panel izquierdo en comparación con las más pesadas Comunidades en el panel derecho. De manera similar, el grado promedio de la red es mayor en las comunidades más pesadas (grado = 0.362) en comparación con las comunidades más delgadas (grado = 0.332), lo que representa una correlación promedio más alta (es decir, conexiones más fuertes), entre las variables en comunidades con mayor prevalencia de obesidad infantil.
La Figura 3 muestra la relación entre el grado de centralidad de cada característica de la comunidad (nodo) con la correlación bivariada de esa característica con el sobrepeso infantil y la prevalencia de obesidad (porcentaje de niños por encima del percentil 85 del IMC). Cada punto representa una de las 32 características de la comunidad. La correlación entre el grado de cada característica y su correlación con la prevalencia de la obesidad infantil es positiva (r = 0.51), lo que indica que las variables más "centrales" tienen una asociación más fuerte con el resultado. Por ejemplo, los puestos de frutas y hortalizas frescas por milla cuadrada tienen una baja correlación con la obesidad de la comunidad, y pueden verse en la Figura 1 como una variable lejos del centro de la red y con solo unos pocos vínculos débiles con el resto de la red.
Discusión
Aplicamos la metodología de red para describir los vínculos entre las características de la comunidad asociadas con la obesidad. Utilizamos el análisis de redes para caracterizar el entorno obesogénico: en lugar de tratar las características individuales de las comunidades de forma aislada, este método respeta las interacciones y la coexistencia espacial que conforman este panorama de riesgo de obesidad.
Este trabajo sugiere que (i) existen grupos identificables de características ambientales; (ii) que el nivel de conectividad y la estructura de las características en la red pueden ser informativos; y (iii) es más probable que las características más asociadas con la obesidad sean centrales en la red de características comunitarias. Se identificaron tres grupos en la red general: un grupo de variables relacionadas con la delincuencia que estaba débilmente vinculada a la red principal, y grupos de actividad física y de uso de la tierra y los alimentos, respectivamente. En las comunidades estratificadas por la prevalencia de la obesidad infantil, la estructura y la conectividad general de la red parecían diferir según el nivel de obesidad. No solo los valores de estos atributos son diferentes en las comunidades más pesadas y más delgadas, sino que también los patrones de conexiones son diferentes. También encontramos que la centralidad sola, medida en grado, está correlacionada con la obesidad. Por lo tanto, las características relacionadas con la obesidad están agrupadas geográficamente de manera más estrecha. Esto puede ser evidencia de la sinergia entre las características del entorno obesogénico, las características no independientes de las comunidades que unen sus fuerzas para determinar el riesgo de obesidad.
Comprender e intervenir sobre los impulsores de la epidemia de obesidad es un desafío para los investigadores y responsables políticos de la obesidad. La obesidad es compleja y tiene múltiples impulsores a nivel individual, comunitario, estatal y nacional (Huang et al., 2009). Los métodos tradicionales, como los modelos de regresión, no tienen en cuenta la interacción entre múltiples factores en múltiples escalas, la complejidad e importancia de los factores contextuales y los ciclos de retroalimentación y otros procesos dinámicos (Hammond, 2009). Aunque nuestro trabajo es preliminar, sugiere que los enfoques de sistemas para la obesidad pueden ser útiles para caracterizar los vínculos entre las características del entorno. A pesar del reconocimiento de que las características ambientales de las comunidades desempeñan un papel importante en la epidemia de obesidad, los métodos de red para caracterizar los vínculos entre los atributos de las comunidades se han subutilizado. La estructura y la fortaleza de estos vínculos pueden proporcionar evidencia de áreas geográficas o tipos de grupos de características que serían más eficientes para la intervención.
Los métodos de red, especialmente los métodos gráficos, podrían usarse para ayudar a establecer prioridades para las intervenciones relacionadas con la obesidad en las comunidades. Por ejemplo, los establecimientos de alimentos mostraron una alta centralidad (medida por grado) en nuestra red y una alta correlación con la obesidad infantil (Fig. 3). Usando estos grafos de red (por ejemplo, Fig. 2), podemos limitarnos a características como estas que pueden tener efectos de gran alcance, si se interviene. Esto es consistente con la literatura sobre "pantanos de alimentos" y "desiertos de alimentos", pero ayuda a priorizar las intervenciones en esta área porque estas características son más centrales. Esto podría apuntar a la efectividad de intervenir en tales variables que son altamente centrales en la red y, por lo tanto, pueden tener efectos de mayor alcance que la intervención en variables menos centrales. Los métodos de red pueden ayudar a identificar a los actores sinérgicos que podrían tener grandes efectos sobre la obesidad debido a sus conexiones con otras variables.
En particular, nuestro trabajo apunta hacia posibles intervenciones con respecto a las políticas de zonificación de la comunidad. Los grafos de nuestra red muestran grupos estrechos de características relacionadas con los alimentos (por ejemplo, tiendas de comestibles y de conveniencia, restaurantes de comida rápida y de servicio completo) y uso del suelo (por ejemplo, longitud de bloque de carreteras, densidad del hogar) que están fuertemente correlacionadas con la obesidad. La reestructuración del entorno comunitario puede ser una vía prometedora para la prevención de la obesidad. Al considerar que las comunidades son sistemas complejos donde múltiples fenómenos interrelacionados actúan juntos para crear un entorno obesogénico, estos métodos también nos empujan a considerar la intervención no solo en las características ambientales en sí mismas, sino también en los vínculos entre las características. Esta es una nueva forma de abordar la epidemia de obesidad: buscando factores que puedan estar relacionados con las características o que puedan manipularse para interrumpir conexiones dañinas. Por ejemplo, el grupo relacionado con la delincuencia está más estrechamente vinculado a la red entre las comunidades con más obesidad infantil. Investigaciones adicionales sobre las causas subyacentes de este vínculo (y por qué difiere en las comunidades estratificadas por la prevalencia de obesidad infantil) pueden iluminar importantes impulsores de la epidemia de obesidad.
Este trabajo también tiene implicaciones metodológicas para la investigación de la obesidad. El trabajo futuro debería explorar los mecanismos de cómo estos grupos se asocian con una mayor prevalencia de obesidad y si las intervenciones en las características de esta red cambian la estructura de la red en sí. Esta investigación futura debe considerar las relaciones, o agrupación, de estas características. La evaluación de asociaciones independientes entre cualquier característica única y las tasas de obesidad ignoraría las complejas interrelaciones que este trabajo ha destacado. Otros métodos que reconocen estos grupos de características, como los métodos de variables latentes (Nau et al., 2015), pueden ser más apropiados para respetar la forma en que se agrupan las características ambientales y descubrir fuentes no observadas de la correlación observada en esta red.
Tenemos datos de un área geográfica grande y diversa que incluye comunidades urbanas, rurales y suburbanas. Sin embargo, este análisis es exploratorio. No podemos descartar la posibilidad de que la densidad de la población y el desarrollo puedan ser una causa común de muchas de las variables que seleccionamos. Esto es potencialmente una fuente de sesgo o una posible explicación para el agrupamiento de características del entorno en el que se basa nuestro estudio. Se reconoce ampliamente que las características de las comunidades relacionadas con la obesidad están geográficamente correlacionadas. Las razones de esas correlaciones no se entienden bien. Creemos que nuestros resultados respaldan la utilidad de los métodos de red para el estudio de entornos que no se forman de forma aleatoria, pero que están moldeados por diversas fuerzas demográficas y de mercado que pueden ser importantes para impulsar la variación espacial en las tasas de obesidad.
Conclusión
El análisis de redes puede ser una herramienta útil para evaluar entornos obesogénicos y otras cuestiones de interés en epidemiología. Este análisis preliminar sugiere que los patrones de agrupamiento y las conexiones entre las características del entorno son importantes. El uso de la tierra y las características de los alimentos están fuertemente vinculados (especialmente en las comunidades más "pesadas"), y las características están más agrupadas en comunidades con un IMC promedio más alto. Los métodos de red pueden iluminar patrones de vínculos y factores clave en entornos obesogénicos. La posición de la red (centralidad) se correlaciona con el IMC promedio. En última instancia, el objetivo de este tipo de análisis sería identificar características de la comunidad altamente conectadas que se pueden usar como palancas de intervención para reducir las tasas de obesidad en la población.
