Влияние черт личности на риск инфаркта миокарда: исследование когорты UK Biobank

Влияние черт личности на риск инфаркта миокарда в когорте UK Biobank

Личность является сильным фактором, определяющим различные поведенческие модели, связанные со здоровьем, и была связана с развитием сердечно-сосудистых заболеваний. Однако данные о посреднической роли личности противоречивы, и отсутствуют крупные популяционные когортные исследования. Цель данного исследования состояла в создании прокси-моделей пяти основных черт личности (экстраверсия, приятность, добросовестность, открытость опыту и нейротизм) для изучения продольной связи между личностью и инфарктом миокарда в когорте UK Biobank.

Исследуемая выборка и данные

В исследовании приняли участие 484 205 человек (55% женщин, 45% мужчин) из когорты UK Biobank. Средний возраст участников составлял 56,4 ± 8,1 года, а средний период наблюдения — 7 лет. Для оценки пяти основных черт личности были созданы прокси-модели: общительность, теплота, добросовестность, любознательность и нервозность. Эти прокси-модели формировались на основе самоотчетов участников о психологических факторах, психическом здоровье и социальной поддержке, чтобы соответствовать граням пяти основных черт личности.

Нейротизм — единственная из пяти основных черт личности, доступная в UK Biobank, была включена для валидации разработанных прокси-моделей. Информация о случаях инфаркта миокарда (ИМ) собиралась из больничных записей, реестров смертности или путем самоотчетов.

Методология исследования

Для оценки взаимосвязи между личностью и инфарктом миокарда использовались методы логистической регрессии и регрессии пропорциональных рисков Кокса. Рассчитывались отношение шансов (Odds Ratio, OR) и отношение рисков (Hazard Ratio, HR) с 95% доверительными интервалами (Confidence Interval, CI). Анализы были скорректированы с учетом демографических (возраст, пол, социально-экономический статус, этническая принадлежность), связанных со здоровьем (индекс массы тела (Body Mass Index, BMI), диабет, систолическое и диастолическое артериальное давление) и поведенческих факторов (употребление алкоголя, курение, физическая активность умеренной и высокой интенсивности).

Основные результаты

Исследование выявило следующие ключевые закономерности:

• Добросовестность (Diligence) была значительно связана с более низким уровнем распространенного инфаркта миокарда [OR: 0,87; (CI 0,84–0,89)] и более низким риском возникновения инфаркта миокарда [HR: 0,88; (CI 0,85–0,92)].
• Общительность (Sociability) также оказывала защитное действие против распространенного [OR: 0,89; (CI 0,87–0,92)] и нового инфаркта миокарда [HR: 0,90; (CI 0,87–0,93)].
• Нервозность (Nervousness), напротив, была связана с повышенным риском как распространенного [OR: 1,10; (CI 1,08–1,12)], так и нового инфаркта миокарда [HR: 1,07; (CI 1,04–1,09)] в течение периода наблюдения.

Анализ по половому признаку

Стратифицированный по полу анализ показал, что нервозность значительно увеличивает риск возникновения инфаркта миокарда у женщин [HR: 1,13; (CI 1,08–1,19)] по сравнению с мужчинами [HR: 1,05; (CI 1,02–1,08)].

Выводы исследования

Используя разработанные прокси-модели, исследователи смогли изучить влияние личности на развитие инфаркта миокарда. Было установлено, что люди с высоким уровнем добросовестности и общительности, которые соответствуют чертам добросовестности (conscientiousness) и экстраверсии (extraversion) соответственно, реже страдают от инфаркта миокарда. В то же время, личности, характеризующиеся преобладающей нервозностью, представляют более высокий риск развития инфаркта миокарда.

Эти предварительные выводы требуют дальнейшей валидации использования прокси-моделей личности в когорте UK Biobank. Результаты подчеркивают потенциальную роль личностных характеристик как факторов риска или защиты от сердечно-сосудистых заболеваний, что может способствовать разработке персонализированных профилактических стратегий.

Введение

Личностные черты представляют собой относительно стабильные паттерны эмоций и когнитивных процессов, которые оказывают значительное влияние на повседневное поведение человека на протяжении всей жизни. Личность тесно связана с физиологическими реакциями на стресс и поэтому считается, что она вовлечена в прогрессирование таких заболеваний, как сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), которые остаются ведущей причиной смерти во всем мире. Наряду с генетическими и поведенческими факторами риска ССЗ, такими как высокое артериальное давление, нездоровое питание и недостаточная физическая активность, психосоциальные факторы, связанные с сердечно-сосудистым здоровьем, получают все большее подтверждение. Однако прямые ассоциации между специфическими личностными характеристиками и их потенциалом увеличивать или снижать риск развития ССЗ все еще отсутствуют.

Начиная с конца 1950-х годов, появилось несколько теорий, связывающих личность с развитием ССЗ. Первоначально агрессивные и конкурентные индивиды, обозначенные как личность типа А (Type A), считались подверженными риску ишемической болезни сердца. Позже была предложена более депрессивная картина с высоким уровнем негативных эмоций, или личность типа D (Type D), которая, как предполагалось, была чрезмерно представлена среди кардиологических пациентов и, следовательно, являлась потенциально неблагоприятной чертой. Для определения личностных черт в прошлом применялись различные таксономии. Однако исследования последних двух десятилетий пришли к согласию относительно пяти широких измерений личности, известных как «Большая пятерка» (Big Five). Эта модель состоит из пяти измерений: экстраверсия против интроверсии; приятность против антагонизма; добросовестность; открытость опыту против закрытости; и нейротизм против эмоциональной стабильности. Высоко влиятельная модель «Большой пятерки» личности также была связана с развитием ССЗ и может быть лучшим предиктором исходов для здоровья, чем личность типа D.

Более высокие баллы по шкалам нейротизма и экстраверсии были связаны с повышенным риском ишемической болезни сердца. Напротив, добросовестность и открытость опыту считаются кардиопротективными. Личность также может взаимодействовать с такими факторами, как пол и социально-экономический статус (SES), в опосредовании ССЗ. Например, женщины с высоким уровнем нейротизма и низким SES могут иметь повышенный риск смертности от ССЗ, в то время как высокий нейротизм и высокий SES могут снизить этот риск у женщин. В других продольных исследованиях ни нейротизм, ни экстраверсия не оказывали значительного влияния на риск смертности от ССЗ. Однако использование смертности в качестве конечной точки неизбежно исключает как распространенные, так и новые нефатальные сердечно-сосудистые события, что приводит к меньшему количеству случаев и более низкой статистической мощности для обнаружения незначительных изменений риска, связанных с психологическими и поведенческими особенностями.

В исследованиях, использующих нефатальный инфаркт миокарда (ИМ) в качестве конечной точки, нейротизм был единственной чертой, значительно связанной с возникновением ИМ. С другой стороны, недавнее исследование методом Менделевской рандомизации выявило причинно-следственные связи между нейротизмом и распространенностью фибрилляции предсердий, в то время как не было обнаружено значимых связей с другими ССЗ, такими как инфаркт миокарда (ИМ) или ишемическая болезнь сердца. Таким образом, необходимы более крупные популяционные исследования для выяснения роли личности в развитии и прогрессировании специфических ССЗ.

Основная цель настоящего исследования состояла в использовании мощного ресурса крупной популяционной когорты UK Biobank (UKB) для понимания влияния личности на ИМ. Однако UKB содержит только валидированные данные по одной из пяти черт, а именно, по нейротизму. Таким образом, мы стремились выявить фенотипы в богатом наборе данных UKB, которые могут быть использованы в качестве прокси-моделей для представления всех пяти основных черт личности. Затем, для определения предиктивной природы прокси-моделей, было исследовано их отношение к ИМ как поперечно, так и продольно. Нейротизм использовался для валидации прокси-моделей личности. Прояснение того, как специфические черты личности, полученные из UKB, могут влиять на риск заболеваний, таких как ИМ, расширит возможности выявления лиц из группы риска и разработки интервенций, ориентированных на личность.

Материалы и методы

Популяция исследования

UK Biobank (UKB) — это проспективное популяционное когортное исследование, включающее 502 594 участника (в возрасте 37–73 лет), набранных в период с 2006 по 2010 год в 22 центрах оценки по всему Соединенному Королевству (UK). После базовой оценки участники наблюдались через их медицинские записи, которые включают больничные записи (Scottish Morbidity Record и National Care Record Service) и реестры смертности (Office for National Statistics и Registrar General’s Office). Были исключены все участники, которые отозвали согласие (n = 106), имели историю психических (n = 3584) и личностных (n = 1291) расстройств, инсульта (n = 5438), стенокардии (n = 8547) или имели недостающие данные по ИМ (n = 14 586). Поскольку личностные черты могут по-разному влиять на различные типы ССЗ, участники с историей инсульта и стенокардии были исключены, чтобы не искажать потенциальные связи между личностью и ИМ. Подробная информация о кодах, использованных для идентификации этих состояний, представлена в Дополнительной таблице S1. Таким образом, в настоящее исследование было включено 484 205 участников (Рисунок 1).

Этические декларации

Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией. Исследование UKB было одобрено Северо-Западным многоцентровым исследовательским советом, и все участники предоставили письменное информированное согласие на участие в UKB. Настоящее исследование было дополнительно одобрено Региональным комитетом по этике Уппсалы, Швеция. Детали UKB были описаны ранее.

Измеряемые показатели

Предикторы

Создание психологических конструктов — сложный процесс, поскольку их достоверность зависит от валидности их измерений. Ошибочные измерения делают любые утверждения о конструкте неопределенными, так как он может измерять не только предполагаемое явление. Однако упрощенные конструкты могут быть полезны в крупномасштабных наборах данных, таких как UKB, для выявления предикторов соответствующих исходов. Чтобы устранить отсутствие специфических валидированных шкал в UKB, предыдущие исследования использовали доступную самоотчетную информацию для создания шкал, напоминающих психологические конструкты, например, одиночество и социальную изоляцию. Эти шкалы с одним-тремя пунктами успешно воспроизводили ассоциации, найденные с использованием соответствующих валидированных конструктов в ряде исходов, таких как ИМ, самоповреждение и избыточная смертность, с дополнительными преимуществами высокой статистической мощности и продольного анализа.

Аналогично исследованиям, представленным выше, текущие прокси-модели UKB для личности были созданы с использованием данных из опросников, заполняемых участниками на базовой оценке, касающихся психологических факторов, психического здоровья и социальной поддержки. Была тщательно изучена валидированная шкала личности Big Five Inventory (BFI), после чего были определены аналогичные переменные из UKB, чтобы наилучшим образом соответствовать граням измерения BFI. Для построения прокси-моделей использовалось обратное кодирование некоторых пунктов. Априори выбранные вопросы для каждой личностной черты привели к созданию пяти шкал, оцениваемых от нуля до четырех (общительность, добросовестность и любознательность) и от нуля до пяти (теплота и нервозность) (Таблица 1). Поскольку прокси-модели не были внешне валидированы, важно интерпретировать результаты с осторожностью.

Шкала «Общительность» была построена на основе четырех вопросов:

• (1) «Как часто вы навещаете друзей или семью, или они навещают вас?» (1 балл за частоту визитов ≥ примерно раз в месяц)
• (2) «Вас часто беспокоят чувства вины?» (1 балл за «нет»)
• (3) «За последние 2 недели, как часто вы чувствовали усталость или недостаток энергии?» (1 балл за «никогда»)
• (4) «Что из следующего вы посещаете еженедельно или чаще?» (1 балл за спортивный клуб или тренажерный зал, паб или социальный клуб, религиозную группу, класс образования для взрослых или другое групповое занятие).

Шкала «Теплота» была построена на основе пяти вопросов:

• (1) «Как часто вы можете довериться кому-то близкому?» (1 балл за частоту доверительных бесед ≥ примерно раз в месяц)
• (2) «Вы раздражительный человек?» (1 балл за «нет»)
• (3) «Ваше настроение часто колеблется?» (1 балл за «нет»)
• (4) «Вы назвали бы себя напряженным или «нервным»?» (1 балл за «нет»)
• (5) «Вы назвали бы себя нервным человеком?» (1 балл за «нет»)

Шкала «Добросовестность» была построена на основе четырех вопросов:

• (1) «За последние две недели, как часто вы испытывали малый интерес или удовольствие от занятий?» (1 балл за «никогда»)
• (2) «Вы часто чувствуете себя «вымотанным»?» (1 балл за «нет»)
• (3) «Вы бы описали себя как человека, который идет на риск?» (1 балл за «нет»)
• (4) «Вы слишком долго переживаете после неловкого опыта?» (1 балл за «да»)

Шкала «Любознательность» была построена на основе четырех вопросов:

• (1) «Вы часто чувствуете себя одиноким?» (1 балл за «нет»)
• (2) «Вы страдаете от «нервов»?» (1 балл за «нет»)
• (3) «За последние две недели, как часто вы чувствовали себя напряженным, беспокойным или суетливым?» (1 балл за «почти каждый день или чаще»)
• (4) «Вы бы описали себя как человека, который идет на риск?» (1 балл за «да»)

Шкала «Нервозность» была построена на основе пяти вопросов:

• (1) «Вы назвали бы себя напряженным или «нервным»?» (1 балл за «да»)
• (2) «Вы раздражительный человек?» (1 балл за «да»)
• (3) «За последние две недели, как часто вы испытывали малый интерес или удовольствие от занятий?» (1 балл за «почти каждый день или чаще»)
• (4) «Ваше настроение часто колеблется?» (1 балл за «да»)
• (5) «Ваши чувства легко задеваются?» (1 балл за «да»)

Балл нейротизма UKB был получен исследователями Смитом и др.32. Он основывался на двенадцати поведенческих доменах нейротизма из опросника личности Айзенка (EPQN) и варьировался от нуля до двенадцати. Более высокий балл указывает на более высокую степень нейротического поведения.

Исходы заболевания

Случаи ИМ определялись с использованием алгоритмически определенных переменных исходов, разработанных комитетом по оценке UKB и созданных путем сопоставления данных о госпитализации из Англии, Уэльса и Шотландии, национальных реестров смертности и самоотчетов. Переменные содержали информацию о дате первого известного ИМ и использовались ранее33. В этих переменных случаи ИМ регистрировались с использованием следующих кодов Международной классификации болезней (International Classification of Disease, ICD) 10: ИМ: I21, I22, I23, I24.1 и I25.2; а также следующих кодов ICD 9 из Scottish Morbidity Record: ИМ: 410, 411, 412.X и 429.79. Для новых случаев ИМ время наблюдения начиналось с даты, когда участники прошли базовую оценку, до 1 марта 2016 года или до возникновения первого случая ИМ.

Ковариаты исследования

Ковариаты, учтенные из-за их потенциального искажающего влияния на ИМ, были разделены на три категории: демографические характеристики, показатели, связанные со здоровьем, и поведенческие факторы.

Демографические характеристики

Базовые характеристики, такие как пол, возраст, этническая принадлежность и социально-экономический статус, были собраны во время первоначальной оценки. Этническая принадлежность определялась как белая (белая, британская белая, ирландская, любая другая белая этническая группа) по сравнению с другими этническими группами, такими как чернокожие, азиаты, пакистанцы, индийцы, смешанная, китайская и другие этнические группы. Индекс депривации Таунсенда (Townsend Deprivation Index, TDI), рассчитанный на основе почтового индекса участников и информации из выходного района национальной переписи, использовался в качестве прокси-модели социально-экономического статуса.

Показатели, связанные со здоровьем

Показатели, связанные со здоровьем, также регистрировались во время базового визита. Вес измерялся с помощью анализатора состава тела Tanita BC418MA, а рост — с помощью ростомера Seca 202. Эти данные использовались для расчета индекса массы тела (BMI; кг/м²). Систолическое артериальное давление (САД) и диастолическое артериальное давление (ДАД) измерялись с помощью цифрового тонометра Omron HEM705 IT дважды с интервалом в 1 минуту между измерениями. Средние значения САД и ДАД использовались в анализах. Диабет определялся с использованием кодов основной/главной диагностики ICD 10 из стационарных больничных записей: E10–E14.

Поведенческие факторы

Информация, связанная с образом жизни, собиралась с помощью опросников с сенсорным экраном. Статус курения был разделен на три группы (никогда не курили, бывший курильщик, текущий курильщик), а частота употребления алкоголя — на шесть групп (ежедневно или почти ежедневно, три-четыре раза в неделю, один-два раза в неделю, один-три раза в месяц, только по особым случаям, никогда). Уровень баллов по физической активности умеренной и высокой интенсивности (Moderate-to-vigorous physical activity, MVPA) был получен на основе вопросов о еженедельной частоте и ежедневной продолжительности (в минутах) умеренной и высокой физической активности. Переменные обрабатывались в соответствии с руководящими принципами обработки и анализа данных Международного опросника по физической активности (International Physical Activity Questionnaire, IPAQ)34 и использовались для расчета метаболического эквивалента в единицу времени (MET) для MVPA по следующей формуле: MVPA score (MET-min/week) = [(количество дней в неделю умеренной физической активности × 10 + минуты × продолжительность умеренной физической активности × 4,0) + (количество дней в неделю высокой физической активности × 10 + минуты × продолжительность высокой физической активности × 8,0)]35. Переменная MVPA score (MET-minutes/week) была далее разделена на автоматически сгенерированные квантили путем ранжирования всех случаев с 1 в наименьшем значении, что привело к формированию ранжированной категориальной переменной с 4 группами. Для всех переменных ответы «не знаю» и «предпочитаю не отвечать» кодировались как пропущенные значения.

Статистический анализ

Описательные статистики для непрерывных переменных представлены как среднее значение (± стандартное отклонение (SD)), а для категориальных переменных — как количество (процент (%)). Ассоциации между прокси-моделями личности и распространенным и новым ИМ исследовались с использованием логистической регрессии и регрессии пропорциональных рисков Кокса соответственно. Результаты представлены в виде отношений шансов (OR) или отношений рисков (HR) и 95% доверительных интервалов (CI). Для оценки потенциальных искажающих или опосредующих эффектов выбранных ковариат на распространенность и возникновение ИМ были реализованы три модели для каждого прокси-модели личности для последовательной корректировки по всем ковариатам. Модель I (базовая модель) включала демографические характеристики (пол, возраст, TDI и этническое происхождение). Модель II включала все ковариаты из модели I плюс BMI, САД, ДАД и диабет. Модель III (или полностью скорректированная модель) включала все ковариаты из модели II плюс поведенческие факторы (частота употребления алкоголя, статус курения и физическая активность). Участники без события ИМ использовались как референтная группа во всех анализах. Весь статистический анализ проводился с использованием программного обеспечения SPSS (IBM SPSS Statistics версии 26), а горизонтальные лесные диаграммы создавались с использованием GraphPad Prism версии 9.1.2 (1992–2021 GraphPad Software, LLC, US; http://www.graphpad.com). Для учета множественных сравнений для двух исходов (распространенный и новый ИМ) применялась коррекция Бонферрони, и уровень p < 0,025 (т.е. 0,05/2) считался значимым во всех анализах.

Одобрение этического комитета и согласие на участие

Исследование UKB было одобрено Северо-Западным многоцентровым комитетом по этике исследований, Региональным комитетом по этике Уппсалы, Швеция, и все участники предоставили письменное информированное согласие на участие в исследовании UKB (одобренные заявки UKB № 25308 и 30172).

Результаты

На основе критериев исключения (Рисунок 1) в настоящее исследование было включено 484 205 участников, из которых 8 754 участника (1,81%) имели событие ИМ до базовой оценки (распространенные случаи), а 14 586 участников имели недостающие данные о распространенности и возникновении и были исключены. Оставшиеся 460 865 участников были включены в продольный анализ, и в течение медианного периода наблюдения 7,00 лет (Q1: 6,0; Q4: 9,0) 4 852 (1,05%) участника имели события ИМ (новые случаи) (Рисунок 1).

Выборка участников состояла из 54,9% женщин и 45,1% мужчин со средним возрастом 56,4 (± 8,1) года. Мужчины были представлены в большем количестве как среди распространенных (80,1%), так и среди новых (72,0%) случаев ИМ. Более того, мужчины сообщали о более частом употреблении алкоголя по сравнению с женщинами (Таблица 2).

Ассоциация прокси-моделей черт личности с распространенным ИМ

Модель I, скорректированная с учетом демографических характеристик, показала, что нейротизм (neuroticism) [OR: 1,05; (95% CI 1,05–1,06); (P = 2,15 × 10⁻⁴²)] и его прокси-модель нервозность (nervousness) [OR: 1,15; (95% CI 1,13–1,17); (P = 1,91 × 10⁻⁷⁶)] были связаны с повышенным риском наличия события ИМ на базовом уровне (Рисунок 2). Напротив, добросовестность (diligence) [OR: 0,80; (95% CI 0,78–0,82); (P = 1,51 × 10⁻⁸³)], общительность (sociability) [OR: 0,81; (95% CI 0,79–0,83); (P = 9,27 × 10⁻⁷⁶)] и теплота (warmth) [OR: 0,88; (95% CI 0,87–0,90); (P = 9,47 × 10⁻⁵⁸)] были связаны с более низкой распространенностью случаев ИМ. Любознательность (curiosity), прокси-модель открытости опыту, не была значительно связана с распространенным ИМ на базовом уровне [OR: 1,01; (95% CI 0,98–1,03); (P = 0,721)].

Те же тенденции для распространенного ИМ сохранялись при дополнительной корректировке анализов с учетом показателей, связанных со здоровьем, в Модели II (Рисунок 2). Шансы наличия события ИМ на базовом уровне были выше для нейротизма [OR: 1,05; (95% CI 1,04–1,05); (P = 9,73 × 10⁻³⁰)] и нервозности [OR: 1,12; (95% CI 1,10–1,14); (P = 1,12 × 10⁻⁴⁶)]. Добросовестность [OR: 0,84; (95% CI 0,82–0,86); (P = 1,11 × 10⁻⁴⁵)], общительность [OR: 0,85; (95% CI 0,83–0,87); (P = 1,44 × 10⁻⁴⁴)] и теплота [OR: 0,89; (95% CI 0,88–0,90); (P = 1,69 × 10⁻⁴⁵)] были связаны с более низкими рисками распространенного ИМ. Аналогично Модели I, любознательность [OR: 1,00; (95% CI 0,97–1,03); (P = 0,891)] не была значительно связана с распространенным ИМ в Модели II.

В полностью скорректированной модели (Модель III), когда поведенческие факторы учитывались в дополнение к демографическим показателям и показателям, связанным со здоровьем, нервозность [OR: 1,10; (95% CI 1,08–1,12); (P = 8,40 × 10⁻²⁷)] была связана с наибольшим риском распространенного ИМ, связанным с личностью, за ней следовал нейротизм [OR: 1,04; (95% CI 1,03–1,05); (P = 5,03 × 10⁻¹⁶)] (Рисунок 2). Добросовестность [OR: 0,87; (95% CI 0,84–0,89); (P = 1,05 × 10⁻²⁵)], общительность [OR: 0,89; (95% CI 0,87–0,92); (P = 7,17 × 10⁻¹⁶)] и теплота [OR: 0,90; (95% CI 0,89–0,92); (P = 3,68 × 10⁻²⁷)] были связаны со сниженным риском событий ИМ на базовом уровне. Аналогично Моделям I и II, любознательность [OR: 1,02; (95% CI 0,99–1,05); (p = 0,285)] не была связана с распространенным ИМ в полностью скорректированной модели.

Ассоциации прокси-моделей черт личности с распространенным ИМ, стратифицированные по полу

Для изучения потенциальных различий между мужчинами и женщинами в отношении ассоциаций между личностью и распространенным ИМ были проведены стратифицированные по полу анализы для всех моделей (Дополнительный Рисунок S1). В полностью скорректированной модели нервозность была связана с несколько более высоким риском распространенного ИМ у женщин [OR: 1,14; (95% CI: 1,10–1,19); (P = 3,29 × 10⁻¹⁰)] по сравнению с мужчинами [OR: 1,09; (95% CI: 1,07–1,11); (p = 4,75 × 10⁻¹⁹)]. Нейротизм был связан с одинаковым риском распространенного ИМ как у женщин [OR: 1,04; (95% CI: 1,02–1,06); (P = 7,05 × 10⁻⁵)], так и у мужчин [OR: 1,04; (95% CI: 1,03–1,05); (P = 8,80 × 10⁻¹³)]. У женщин добросовестность [OR: 0,81; (95% CI: 0,76–0,86); (P = 3,55 × 10⁻¹¹)] и общительность [OR: 0,86; (95% CI: 0,80–0,91); (P = 1,24 × 10⁻⁶)] оказались связаны с более низким риском ИМ на базовом уровне по сравнению с мужчинами (добросовестность [OR: 0,88; (95% CI: 0,85–0,91); (P = 5,36 × 10⁻¹⁷)] и общительность [OR: 0,90; (95% CI: 0,88–0,93); (P = 1,96 × 10⁻¹¹)]). Теплота показала схожие ассоциации с ИМ как у женщин [OR: 0,88; (95% CI: 0,85–0,92); (P = 8,04 × 10⁻⁹)], так и у мужчин [OR: 0,91; (95% CI: 0,89–0,93); (P = 3,05 × 10⁻²⁰)]. Любознательность не была связана с распространенным ИМ ни у женщин [OR: 1,03; (95% CI: 0,95–1,11); (P = 0,462)], ни у мужчин [OR: 1,01; (95% CI: 0,98–1,05); (P = 0,446)] (Дополнительный Рисунок S1).

Ассоциация прокси-моделей черт личности с новым ИМ

Продольные ассоциации прокси-моделей черт личности с ИМ представлены на Рисунке 3. Результаты Модели I показали повышенный риск возникновения события ИМ в течение периода наблюдения для нейротизма [HR: 1,03; (95% CI: 1,02–1,04); (P = 7,63 × 10⁻⁹)] и нервозности [HR: 1,08; (95% CI: 1,06–1,10); (P = 4,27 × 10⁻¹³)]. Аналогично распространенному ИМ, добросовестность [HR: 0,83; (95% CI: 0,81–0,86); (P = 3,75 × 10⁻³⁴)], общительность [HR: 0,85; (95% CI: 0,83–0,87); (P = 5,60 × 10⁻²⁸)] и теплота [HR: 0,95; (95% CI: 0,93–0,97); (P = 3,60 × 10⁻⁶)] были связаны с более низким возникновением случаев ИМ. Любознательность не была значимым предиктором ИМ [HR: 0,97; (95% CI: 0,93–1,00); (P = 0,055)].

После дополнительной корректировки анализов с учетом показателей, связанных со здоровьем, в Модели II, нейротизм [HR: 1,03; (95% CI: 1,02–1,04); (P = 4,45 × 10⁻¹⁰)] и нервозность [HR: 1,08; (95% CI: 1,06–1,10); (P = 6,13 × 10⁻¹³)] по-прежнему значительно повышали риски нового ИМ. Добросовестность [HR: 0,84; (95% CI: 0,82–0,87); (P = 1,69 × 10⁻²⁶)], общительность [HR: 0,86; (95% CI: 0,83–0,88); (P = 4,70 × 10⁻²³)] и теплота [HR: 0,95; (95% CI: 0,93–0,97); (P = 1,62 × 10⁻⁶)] показали сопоставимые защитные ассоциации против развития ИМ, как и в Модели I, в то время как любознательность [HR: 0,97; (95% CI: 0,94–1,01); (P = 0,149)] не показала значимой ассоциации с новым ИМ.

В соответствии с поперечным анализом, полностью скорректированная модель (Модель III) показала, что нервозность [HR: 1,07; (95% CI: 1,04–1,09); (P = 2,72 × 10⁻⁸)] и нейротизм [HR: 1,03; (95% CI: 1,02–1,04); (P = 2,52 × 10⁻⁶)] связаны с повышенным риском возникновения нового случая ИМ. Добросовестность [HR: 0,88; (95% CI: 0,85–0,92); (P = 1,43 × 10⁻¹¹)], общительность [HR: 0,90; (95% CI: 0,87–0,93); (P = 1,49 × 10⁻⁹)] и теплота [HR: 0,97; (95% CI: 0,94–0,99); (P = 0,010)] были связаны с более низким риском нового ИМ, в то время как любознательность [HR: 0,99; (95% CI: 0,95–1,03); (P = 0,623)] не показала значимой ассоциации.

Ассоциации прокси-моделей черт личности с новым ИМ, стратифицированные по полу

Стратификация по полу для продольных ассоциаций между личностью и ИМ проводилась для всех моделей (Дополнительный Рисунок S2). Нервозность была связана с более высоким риском нового ИМ у женщин [HR: 1,13; (95% CI: 1,08–1,19); (P = 9,90 × 10⁻⁸)] по сравнению с мужчинами [HR: 1,05; (95% CI: 1,02–1,08); (P = 0,001)], и аналогичная тенденция наблюдалась для нейротизма (женщины [HR: 1,05; (95% CI:1,03–1,07); (P = 3,28 × 10⁻⁵)] и мужчины [HR: 1,02; (95% CI: 1,01–1,03); (P = 0,003)]). Общительность была связана с более низким риском нового ИМ как у женщин [HR: 0,83; (95% CI: 0,77–0,89); (P = 1,93 × 10⁻⁷)], так и у мужчин [HR: 0,92; (95% CI: 0,88–0,96); (P = 7,39 × 10⁻⁵)], но риск был немного ниже у женщин по сравнению с мужчинами. Добросовестность была наиболее защитной от ИМ как у мужчин [HR: 0,89; (95% CI: 0,85–0,92); (P = 5,79 × 10⁻⁹)], так и у женщин [HR: 0,89; (95% CI: 0,83–0,95); (P = 0,001)]. Теплота оказалась защитной от нового ИМ у женщин [HR: 0,94; (95% CI: 0,90–0,99); (P = 0,010)], но не у мужчин [HR: 0,98; (95% CI: 0,95–1,01); (P = 0,141)] в полностью скорректированной модели. Любознательность не была значительно связана с риском нового ИМ ни у женщин [HR: 0,94; (95% CI: 0,86–1,03); (P = 0,172)], ни у мужчин [HR: 1,01; (95% CI: 0,96–1,06); (P = 0,807)] (Дополнительный Рисунок S2).

Обсуждение

Насколько нам известно, это исследование является крупнейшим на сегодняшний день, освещающим влияние личности на риск развития ИМ. Используя богатое в фенотипическом отношении ресурс UKB, мы смогли выявить прокси-модели, которые могут имитировать пять основных черт личности, и изучить их влияние на сердечно-сосудистое здоровье. Участники с добросовестной и общительной личностью реже страдали от инфаркта миокарда, в то время как риск был особенно высок среди участников с нервной личностью. Корректировка с учетом ковариат, охватывающих демографию, здоровье и образ жизни, существенно не изменила эти ассоциации, предполагая роль поведенческих особенностей в ИМ.

Личность является сильным фактором, определяющим различные поведенческие модели, связанные со здоровьем, такие как употребление алкоголя36, режимы сна37 и физические упражнения38. Такое поведение считается модифицируемыми факторами риска ССЗ4. Таким образом, вполне вероятно, что сами личностные черты обусловливают повышенные или пониженные риски развития сердечно-сосудистых осложнений. Группируя ключевые вопросы, касающиеся психологических и социальных факторов, для отражения пяти основных личностных измерений, данное исследование смогло воспроизвести предыдущие выводы о том, как личность может опосредовать возникновение ССЗ. В соответствии с исследованиями, связывающими нейротизм и личности типа D с неблагоприятными сердечными исходами, нервозность была значимым фактором риска распространенного и нового ИМ15,39. Общим знаменателем в этих описаниях личности является переживание сильных негативных эмоций и социальной заторможенности. Это может физически проявляться как повышенные пики кортизола в ответ на острый стресс, нарушенная ось гипоталамус-гипофиз-надпочечники (HPA) и кальцификация коронарных артерий40,41,42. Таким образом, хронические враждебные и социально уязвимые характеристики могут катализировать риск ССЗ43. Хотя нервозность имела уровень распространенности ИМ 1,10 (CI: 1,08–1,12) и уровень возникновения 1,07 (CI: 1,04–1,09), важно отметить, что курение увеличивало риск в 1,7 раза, мужчины имели более чем в три раза более высокий риск, в то время как у диабетиков риск событий ИМ был почти в пять раз выше (Дополнительная таблица S2). Следовательно, нервозность играет незначительную, хотя и статистически значимую, роль в патофизиологии ИМ.

Так же, как определенные особенности могут быть неблагоприятными для сердечно-сосудистого здоровья, было обнаружено, что те, которые включают более сильные позитивные эмоции, являются кардиопротективными2. Продольный анализ выявил высокую добросовестность как наиболее защитную личностную черту против ИМ, что подтверждается объединенными результатами трех крупномасштабных проспективных когортных исследований Йокела и др. (2014)15. Добросовестность, прокси-модель добросовестности, характеризуется такими чертами, как самодисциплина, осторожность и настойчивость44. Добросовестные люди могут с большей вероятностью заниматься спортом, следовать рекомендациям врача и менее склонны к рискованному поведению38,45. Подобно добросовестности, общительность, имитирующая экстраверсию, также была связана с более низкими рисками распространенного и нового ИМ в полностью скорректированных моделях. Утверждения о влиянии экстраверсии на ССЗ более разнообразны в существующей литературе: Накая и др. (2005) и Батти и др. (2016)20,21 не выявили значимого способствующего или защитного эффекта.

Напротив, Отонори и коллеги (2021) обнаружили, что экстравертированные мужчины имели более высокие баллы риска ССЗ, но эта тенденция не наблюдалась у женщин16. Стратифицируя анализ по полу, данное исследование также выявило незначительные различия в отношении общительности у мужчин и женщин. Аналогично Отонори и др. (2021), общительные мужчины имели более высокие отношения рисков распространенности и возникновения ИМ по сравнению с общительными женщинами. Однако, поскольку коэффициенты риска ИМ для обоих полов были ниже 1, общительность была значимой защитной чертой в когорте UKB. Расхождение между результатами можно объяснить большим разрывом между количеством курильщиков в их выборке мужчин (31,5% курят в настоящее время) и женщин (6,3% курят в настоящее время)16. Несмотря на то, что текущий анализ по половому признаку показал, как нервозность может представлять больший риск ИМ у женщин по сравнению с мужчинами, различия в ассоциациях минимальны. Необходимы дополнительные данные для рассмотрения потенциальных дифференциальных взаимодействий между личностью и полом, которые могут быть полезны для выявления гендерно-специфических факторов риска и предотвращения развития сердечно-сосудистых проблем.

В дополнение к добросовестности и общительности, другой потенциально защитной чертой была теплота. Хотя она не была непосредственно целью ключевых вопросов для теплоты (Таблица 1), тесно связанная черта — оптимизм (optimism) — может способствовать легкой защите от ИМ46. В отличие от Ли и др. (2014), любознательность, прокси-модель открытости опыту, не была значимым предиктором риска или защиты от распространенности или возникновения ИМ в какой-либо из скорректированных моделей17. Однако относительно небольшой размер выборки (661 участник), 18 новых случаев ИМ в течение десятилетнего периода наблюдения и включение участников с расстройствами личности и психическими расстройствами могут объяснить различия в результатах по сравнению с текущим исследованием17.

Основные сильные стороны нашего исследования включали большой размер выборки для обеспечения высокой статистической мощности, подробную информацию о ковариатах для контроля потенциальных искажающих факторов и, самое главное, возможность выявить прокси-модели для имитации пяти основных черт личности. Кроме того, используя наши прокси-модели личностных черт, мы смогли воспроизвести и прояснить предыдущие ассоциации с ИМ. Единственной из пяти основных черт личности, уже доступной в UKB, является валидированный балл нейротизма, полученный из EPQN, который успешно использовался в предыдущих исследованиях UKB, связывающих эту черту с BMI, ожирением, когнитивными функциями и удовлетворенностью работой47,48. Мы использовали нейротизм для оценки его прокси-модели, нервозности, которая следовала той же тенденции. Будущие исследования выиграют от определения конвергентной валидности разработанных прокси-моделей с другими мерами «Большой пятерки». Это открыло бы возможность для проведения расширенных анализов, связывающих прокси-модели с другими заболеваниями и расстройствами, что могло бы помочь в выявлении лиц из группы риска и разработке персонализированных вмешательств. Кроме того, мы могли бы исключить участников с диагностированными расстройствами личности и психическими расстройствами, чтобы гарантировать, что рассчитанные риски относятся к самой личности, а не к психическим заболеваниям. Надежность наших выводов дополнительно укрепляется тем фактом, что случаи ИМ были выявлены с использованием официальных больничных записей и реестров смертности в течение примерно 7-летнего периода наблюдения. Наконец, согласованность HR, рассчитанных для каждого прокси-модели личности с использованием нескольких моделей, корректирующих потенциальные искажающие факторы, снижает вероятность случайных результатов.

Существуют определенные ограничения исследования, которые следует учитывать. Основным ограничением исследования, которое сопровождает разработку и внедрение любой новой меры, является использование невалидированных личностных черт. Таким образом, важно подчеркнуть, что прокси-модели только имитируют пять основных черт личности (экстраверсия, приятность, добросовестность, открытость опыту и нейротизм), и результаты следует интерпретировать с осторожностью. Тем не менее, структура текущих прокси-моделей: общительность, теплота, добросовестность, любознательность и нервозность, соответствует структуре установленных и часто используемых личностных тестов. Например, шкалы личности Midlife Development Inventory (MIDI) используют самооценку 30 прилагательных для определения положения участников по пяти основным измерениям и дополнительной черты «Активность» (Agency)49. Каждая черта определяется с использованием от четырех до семи прилагательных, что сопоставимо с четырьмя-пятью ключевыми вопросами, использованными для создания текущих прокси-моделей. Несмотря на это, более подробные личностные инвентари с субшкалами, например, пересмотренный NEO Personality Inventory, могли бы быть полезны для выявления конкретных граней, обусловливающих повышенные риски ССЗ50.

Заключение: добросовестные и общительные личностные черты снижают риск распространенного и нового ИМ, в то время как нервозность увеличивает риск ИМ. Новые прокси-модели личности демонстрируют большой потенциал для применения в других областях заболеваний в рамках крупномасштабной популяции UKB для все более точной характеристики того, как личность может как предрасполагать, так и защищать от специфических заболеваний. Это, в свою очередь, поможет разработать индивидуализированные и ориентированные на личность профилактические стратегии, которые особенно необходимы для обращения вспять растущей глобальной нагрузки ССЗ.