Metales pesados (cadmio, plomo y mercurio) y su asociación con los trastornos de sueño, análisis secundario de la encuesta NHANES 2007 – 2008

Abstract

Introducción: Los trastornos del sueño representan una problemática de salud cuya prevalencia oscila entre un 40 a 60%, puede ser influenciado por múltiples exposiciones ambientales, entre estas la presencia de metales pesados como mercurio, cadmio y plomo en el organismo que ha sido vinculada a alteraciones en la arquitectura del sueño. Objetivos: Identificar la asociación entre niveles subclínicos de metales pesados en sangre y trastornos del sueño mediante la espectrometría de masa en plasma en personas mayores de 20 años de EE. UU. que participaron en la encuesta NHANES entre los años 2007 a 2008 Materiales y métodos: El presente trabajo corresponde a un estudio de tipo es observacional analítico de tipo transversal. El número de participantes del presente estudio fueron 2074 encuestados. Los datos se recolectaron a partir de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición, los cuestionarios de la base de datos del NHANES en los periodos 2007-2008. Se uso el análisis Univariado, para describir cada variable a través de frecuencias y porcentajes. Para el análisis bivariado, se empleó el método de descomposición de variables en variables “dummy”. Se usó el método de chi cuadrado para determinar la asociación entre variables cualitativas, considerando como significativo un valor p < 0.05. Al ser un estudio de corte epidemiológico, se empleó para el análisis multivariado la regresión logística para la estimación de la razón de tasas de prevalencias y el intervalo de confianza (IC) del 95 %, tomando como variable dependiente los problemas de sueño, como variables independientes los metales pesados en sangre (Cadmio, plomo y mercurio) y como covariables al género, raza, estado marital, estatus económico, estilos de vida (consumo de alcohol y/o tabaco), diabetes mellitus, percepción estado de salud e IMC. Resultados: El análisis reveló que los niveles de cadmio (≥0.57 µg/dL) se asociaron con una menor probabilidad de problemas de sueño (RTP=0.73, p=0.012), mientras que niveles de plomo (<1.2 µg/dL) se asociaron con una menor probabilidad s problemas de sueño (RTP=0.77, p=0.042). Niveles de mercurio (≥1.53 µg/dL) se asociaron con menos problemas de sueño (RTP=0.75, p=0.024), asiendo todas estas asociaciones significativas con un valor de p<0.05. La regresión logística multivariada ajustada por las variables género, raza, edad y percepción de salud confirmó la significancia de la exposición a mercurio, plomo y cadmio como predictores de problemas de sueño. El modelo final fue consistente (p<0.001) pero tuvo baja precisión (7.6%). Conclusiones: Nuestro estudio mostró una relación compleja entre metales pesados con los problemas de sueño, niveles altos se asociaron con mayor prevalencia, mientras que niveles intermedios indicaron una relación inversa, sugiriendo efectos neuromoduladores a dosis bajas

Introduction: Sleep disorders represent a significant health problem, with a prevalence ranging from 40% to 60%, and can be influenced by multiple environmental exposures. Among these, the presence of heavy metals such as mercury, cadmium, and lead in the body has been linked to alterations in sleep architecture. Objectives: To identify the association between subclinical levels of heavy metals in blood and sleep disorders using plasma mass spectrometry in individuals over 20 years old in the U.S. who participated in the NHANES survey between 2007 and 2008. Materials and Methods: This work is an observational, analytical, cross-sectional study. The number of participants in this study was 2074 respondents. Data were collected from the National Health and Nutrition Examination Survey, using questionnaires from the NHANES database for the periods 2007-2008. Univariate analysis was used to describe each variable through frequencies and percentages. For bivariate analysis, the method of decomposing variables into dummy variables was employed. The chi-square method was used to determine the association between qualitative variables, considering a p-value < 0.05 as significant. Given the epidemiological nature of the study, multivariate logistic regression was used to estimate the prevalence rate ratios and the 95% confidence interval (CI), taking sleep problems as the dependent variable, blood heavy metals (cadmium, lead, and mercury) as independent variables, and gender, race, marital status, economic status, lifestyle (alcohol and/or tobacco consumption), diabetes mellitus, health status perception, and BMI as covariables. Results: The analysis revealed that cadmium levels (≥0.57 µg/dL) were associated with a lower probability of sleep problems (PRR=0.73, p=0.012), while lead levels (<1.2 µg/dL) were associated with a lower probability of sleep problems (PRR=0.77, p=0.042). Mercury levels (≥1.53 µg/dL) were associated with fewer sleep problems (PRR=0.75, p=0.024), making all these associations significant with a p-value < 0.05. The multivariate logistic regression adjusted for gender, race, age, and health perception confirmed the significance of exposure to mercury, lead, and cadmium as predictors of sleep problems. The final model was consistent (p<0.001) but had low precision (7.6%). Conclusions: Our study showed a complex relationship between heavy metals and sleep problems. High levels were associated with higher prevalence, while intermediate levels indicated an inverse relationship, suggesting neuromodulatory effects at low doses.