Å fylle 100 år var en ganske sjelden prestasjon før. Likevel ser det ut til å være en ganske vanlig forekomst i dag. Vel, tro det eller ei, hundreåringer er ikke den raskest voksende demografiske aldersgruppen på verdensbasis. Forskere i Sverige fulgte titusenvis av mennesker og analyserte rutinemessige blodprøver tatt år tidligere. Deretter stilte de et spørsmål angående den potensielle sammenhengen mellom blodtype og levetid. Indikerer vanlige laboratoriemarkører hvem som fyller 100 år? Studien avdekket noen av disse vanlige biomarkørene, inkludert glukose- og kolesterolnivåer, hos personer som lever over 90. Arbeidet har blitt publisert i et respektert tidsskrift og benyttet seg av lenkede nasjonale registre; derfor trekker det på sterke data. I denne artikkelen vil vi gå gjennom hva de målte og hvordan de analyserte det.
Studien om blodtype og levetid
Teamet ønsket å vite om enkle blodprøver, tatt mange år tidligere, er relatert til eksepsjonell levetid. Eksepsjonell betyr her å leve til de fylte minst 100 år. De sammenlignet personer som fylte 100 år med jevnaldrende som ikke gjorde det. Alle deltakerne fikk tatt blodprøver da de var omtrent like gamle. Dette er viktig, siden det å sammenligne en 70-åring med en 90-åring kan forvirre ethvert signal. Studien inkluderte standardmarkører for metabolisme, nyre- og leverfunksjon, jernstatus og et mål knyttet til betennelse. Designet brukte en lang oppfølgingsperiode, noe som ville bidra til å styrke konklusjonene. Deltakerne ble sporet i så lenge som 35 år etter den første blodprøven, ved hjelp av svenske registre som registrerer sykdom, dødsfall og bosted.
Forfatterne uttrykte det tydelig i sammendraget sitt: « Deltakerne ble fulgt i svenske registerdata i opptil 35 år. » Vi kommer tilbake til de eksakte markørene deretter, og deretter til resultatene. La oss foreløpig fokusere på denne spesifikke kjerneideen. Forskningen hevder ikke at én enkelt test garanterer et langt liv. Den ser på mønstre på tvers av en populasjon og estimerer oddsen for å nå 100 for forskjellige områder av hver markør. Denne tilnærmingen hjelper oss å se bredere trender. Den kan ikke si nøyaktig hva som vil skje med én person. Den kan imidlertid antyde hvor sunne mål kan ligge totalt sett. Den kan også fremheve hvilke svært lave eller svært høye verdier som fortjener oppmerksomhet. Analysen justerte for alder, kjønn og en komorbiditetsindeks, noe som reduserer noe skjevhet.
Hvilke personer var involvert i studien?
Forskningen brukte AMORIS-kohorten. AMORIS er en populasjonsbasert ressurs bygget opp fra klinisk laboratorietesting i Stockholms län. Den inkluderer mer enn 800 000 personer, men denne studien fokuserte på 44 636 deltakere født mellom 1893 og 1920 som hadde blodprøver mellom 1985 og 1996. Alle ble fulgt fra den første testen til døden, eller til slutten av 2020. I løpet av oppfølgingen fylte 1224 personer 100 år. Omtrent 85 % av hundreåringene var kvinner, noe som gjenspeiler bredere overlevelsesmønstre i Sverige på den tiden. Teamet koblet laboratoriedataene til flere nasjonale registre ved hjelp av svenske personnummer. Dette muliggjorde nøyaktig sporing av sykdommer og dødsfall. Analysen brukte beskrivende statistikk, logistisk regresjon og klynging.
Disse metodene hjalp med å sammenligne fordelinger, estimere odds og se om hundreåringer dannet distinkte laboratorieprofiler. Forfatterne bemerker at « halvparten av deltakerne ble fulgt i mer enn 10 år », noe som gir rom for at meningsfulle mønstre kan dukke opp. De justerte også modellene sine for Charlson Comorbidity Index, som oppsummerer alvorlige helsetilstander fra sykehusjournaler. Denne justeringen bidrar til å skille laboratoriesignalene fra kjente sykdomsbyrder. Den overordnede designen er en styrke. Den reduserer tilbakekallingsskjevhet og bruker konsistente laboratoriemetoder på ferske prøver. De svenske registrene er internasjonalt respektert for fullstendighet og kvalitetskontroll. Imidlertid var ikke alle livsstilsvariabler tilgjengelige, og noen ønskelige immunmarkører manglet.
