Metody regresyjne w badaniach nad nierównościami w zdrowiu

MazurHig
Probl
J. Epidemiol
Metody regresyjne
2010, 91(1):
w badaniach
21-27 nad nierównościami w zdrowiu
21
Metody regresyjne w badaniach nad nierównościami
w zdrowiu
Regression-based methods in the studies on health inequalities
Joanna Mazur
Zakład Ochrony i Promocji Zdrowia Dzieci i Młodzieży, Instytut Matki i Dziecka w Warszawie
Wstęp. W światowym piśmiennictwie podejmowane były ostatnio próby
usystematyzowania metod pomiaru nierówności w zdrowiu, w tym nierówności
uwarunkowanych czynnikami społecznymi. W Polsce brak jest opracowań
teoretycznych na temat metod stosowanych w tego typu analizach.
Introduction. Recently in the world literature there have been many
attempts to systematize the methods of measurement in the health
inequalities research. Poland lacks theoretical papers on the methods
useful in this kind of studies.
Cel. Opisanie dwóch prostych, a mało znanych w Polsce, regresyjnych
indeksów nierówności w zdrowiu oraz przedstawienie, jako przykładowej
analizy, porównania poziomu nierówności w zdrowiu młodzieży szkolnej
mieszkającej w mieście i na wsi.
Aim. To describe two simple, but little known in Poland, regression-based
measures of health inequalities, as well as to compare health inequalities
among schoolchildren of urban and rural areas.
Materiał i metody. Wykorzystano dane dotyczące 2266 uczniów w wieku
15 lat, uczestniczących w badaniach HBSC (Health Behaviour in Schoolaged Children. A WHO Collaborative Cross-national Study) przeprowadzonych
w Polsce w 2006 roku. Jako zmienne wynikowe wybrano: niezadowolenie
z życia w skali Cantrila, średni indeks nasilenia dolegliwości subiektywnych,
częste epizody upijania się oraz przeciętny poziom aktywności fizycznej.
Status społeczno-ekonomiczny określono na podstawie zmodyfikowanej skali
zasobów materialnych rodziny FAS (Family Affluence Scale). Nierówności
w zdrowiu oceniane były za pomocą regresyjnej różnicy bezwzględnej
(indeks SII) i względnej (indeks RII) pomiędzy najbardziej i najmniej
uprzywilejowaną grupą.
Wyniki. Odsetek młodzieży 15-letniej szczególnie zagrożonej ubóstwem
i jego skutkami wynosi 5,0% w miastach, wobec 12,9% na wsiach.
W miastach stwierdzono większe nierówności w zakresie wskaźników zdrowia
subiektywnego, na wsiach zaś większe nierówności w zakresie wskaźników
odnoszących się do zachowań zdrowotnych. Różnice między miastem a wsią
wyraźnie redukują się u młodzieży z najbogatszych rodzin.
Wniosek. Bezwzględny i względny indeks nierówności powinien być szerzej
stosowany w badania nad nierównościami w zdrowiu oraz przy ewaluacji
krajowych programów interwencyjnych.
Słowa kluczowe: nierówności w zdrowiu, regresyjne metody analizy,
młodzież szkolna, różnice między miastem a wsią
© Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27
www.phie.pl
Nadesłano: 24.01.2010
Zakwalifikowano do druku: 28.02.2010
Wykaz skrótów
FAS – Family Affluence Scale (Skala zasobów materialnych
rodziny)
HBSC – Health Behaviour in School-aged Children (Badania
nad zachowaniami zdrowotnymi młodzieży szkolnej)
MVPA – Moderate-to-vigorous physical activity (Aktywność
Material and methods. The study included 2266 15-year-old
schoolchildren from the Health Behaviour in School-aged Children study
(HBSC) conducted in Poland in 2006. Low life satisfaction measured on
the Cantril ladder, index of recurrent psychosomatic symptoms, frequent
episodes of drunkenness and average physical activity were considered as
outcome measures. Socio-economic status was described by a modified
Family Affluence Scale (FAS). Health inequalities were presented with
the use of one absolute measure – slope index of inequality (SII) and one
relative measure – relative index of inequality (RII), separately for urban
and rural areas.
Results. The proportion of 15-year-old Polish pupils being at high risk
of poverty and related problems was equal to 5.0% in urban areas, in
comparison with 12.9% in rural areas. The magnitude of inequalities is
higher in the cities, when subjective health measures were taken as outcome.
However social gradient was more evident in villages, when health-related
behaviours were considered. The differences between urban and rural areas
are reduced in adolescents coming from the richest families.
Conclusion. Absolute and relative index of inequalities should be more
widely used in the research on health inequalities and in the evaluation
of national intervention programs.
Key words: health inequalities, regression-based methods, schoolchildren,
urban-rural differences
Adres do korespondencji / Address for correspondence
Dr n. med. Joanna Mazur
Zakład Ochrony I Promocji Zdrowia Dzieci i Młodzieży
Instytut Matki i Dziecka
ul. Kasprzaka 17a, 01-211 Warszawa
tel. 22-32-77-459, fax 22-32-77-370, e-mail: [email protected]
fizyczna umiarkowana do intensywnej)
RII – Relative index of inequality (Względny indeks nierówności)
SCL – Symptoms Checklist (Skala dolegliwości subiektywnych)
SII – Slope index of inequality (Regresyjny indeks nierówności)
22
Wprowadzenie
W wielu krajach zmniejszenie nierówności
w zdrowiu zostało uznane za nadrzędny cel polityki
zdrowotnej. W związku z tym istnieje potrzeba definiowania wymiernych celów i mierzenia efektów
podejmowanych działań. Zalecane jest posługiwanie
się takimi wskaźnikami, które mierzą różnicę między
najmniej i najbardziej uprzywilejowanymi grupami
społecznymi oraz różnicę między skrajnymi pod
względem stopnia rozwoju regionami.
W światowym piśmiennictwie fachowym podejmowane były ostatnio próby usystematyzowania
metod pomiaru nierówności w zdrowiu, w tym nierówności uwarunkowanych czynnikami społecznymi
[1-5]. W wydanej w 2007 roku pracy, Mary Shaw
i wsp. opisali szereg mierników pozycji społeczno-ekonomicznej oraz wskaźników nierówności, z których
znaczna część może mieć zastosowanie w badaniach
nad nierównościami w zdrowiu [6].
Nierówności w zdrowiu można badać w różnych
przekrojach, w tym:
•na poziomie jednostki;
•w grupach wyróżnionych ze względu na wiek, płeć,
przynależność etniczną;
•na poziomie regionu;
•w grupach wyróżnionych ze względu na status
społeczno-ekonomiczny, co odpowiada badaniom
społecznych nierówności w zdrowiu.
Badanie społecznych nierówności w zdrowiu
wymaga podjęcia następujących kroków:
•wyboru zmiennej charakteryzującej zdrowie, zachowania związane ze zdrowiem lub inne determinanty zdrowia podlegające modyfikacji;
•wyboru zmiennej charakteryzującej pozycję
społeczno-ekonomiczną lub status społecznoekonomiczny, która funkcjonuje w statystykach
dotyczących zdrowia;
•decyzji w sprawie metody lub równoległych metod
porównywania zdrowia w grupach społecznych.
W Polsce, jak dotąd, mało uwagi poświęcano ostatniemu punktowi, czyli ocenie wielkości „efektu” nierówności. Przeważnie publikowane są prace, których
celem jest udowodnienie istnienia zależności między
czynnikami społecznymi a zdrowiem, a nie pokazanie wymiernej różnicy między najmniej i najbardziej
uprzywilejowanymi grupami lub regionami. Kolejny
problem metodologiczny powstaje, gdy chcemy porównać pod względem wielkości nierówności różne
okresy lub różne regiony, co nie jest równoznaczne
z porównaniem samych wskaźników zdrowotnych.
Jasną klasyfikację metod badania nasilenia nierówności w zdrowiu podali J. Mackenbach i A. Kunst
[1]. Jej podstawą są trzy kryteria, przeciwstawiające:
1. Miary bezwzględnej i względnej różnicy;
Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27
2. Miary efektu i wpływu;
3. Podejście proste i bardziej złożone podejście regresyjne.
Miary bezwzględne odnoszą się do różnicy między
grupami, a miary względne do ilorazu odpowiednich
wskaźników stanu zdrowia populacji. Różnica między
miarami efektu i wpływu, polega na tym, że tylko te
drugie biorą pod uwagę strukturę populacji według
grup społecznych. Z kolei przewaga podejścia regresyjnego nad podejściem prostym polega na pełnym
wykorzystaniu zasobu dostępnych informacji, również
na temat grup społecznych o przeciętnym statusie
społeczno-ekonomicznym.
Według M. Shaw, za twórcę metody regresyjnej
uważany jest S. Preston, który po raz pierwszy zaprezentował tę nową metodę w 1981 roku [6]. Najczęściej
używany jest bezwzględny indeks nierówności (SII
– Slope Index of Inequality) i względny indeks (RII
– Relative Index of Inequality). Obliczenia dokonywane
są na danych zagregowanych, mogą to być dane uzyskane z dwóch niezależnych źródeł. Wskazane jest,
aby podział populacji na grupy społeczne odpowiadał
skali interwałowej lub porządkowej, w porządku od
najmniej do najbardziej uprzywilejowanej grupy.
Pojawiają się próby analogicznego porównywania regionów, pod warunkiem, że zostały one uszeregowane
według stopnia rozwoju społeczno-ekonomicznego
lub innych kryteriów odnoszących się na przykład do
stopnia deprywacji [7].
Cel pracy
1/
Opisanie dwóch podstawowych regresyjnych
indeksów nierówności w zdrowiu należących do mierników wpływu oraz przedstawienie przykładowych
analiz z wykorzystaniem danych polskich.
Materiał i metody
Źródło danych
Wykorzystano dane dotyczące 2266 uczniów
w wieku 15 lat, uczestniczących w badaniach HBSC
(Health Behaviour in School-aged Children. A WHO
Collaborative Cross-national Study) przeprowadzonych
w Polsce w 2006 roku. Dobór próby i sposób organizacji tych badań opisano wielokrotnie w krajowych
i międzynarodowych publikacjach [8-10].
Definicja grup społecznych
Podstawą podziału na grupy różniące się statusem społeczno-ekonomicznych jest skala zasobów
materialnych rodziny FAS (Family Affluence Scale),
która składa się z czterech pytań na temat: posiadania przez dziecko własnego pokoju, posiadania przez
Opracowanie wykonano w ramach projektu badawczego nr N N404
153234 finansowanego w latach 2008-2009 przez MNiSzW.
/
Mazur J. Metody regresyjne w badaniach nad nierównościami w zdrowiu
rodzinę samochodu, wyjazdów z rodziną poza miejsce
zamieszkania na wakacje lub ferie oraz liczby komputerów w rodzinie [11, 12]. W pracy użyto zmodyfikowanej skali FASmod, stosowanej w innych badaniach
własnych, która uwzględnia dodatkowo pytanie na
temat subiektywnej oceny zamożności rodziny [13].
Zmodyfikowana skala FAS przyjmuje zakres od 0 do
10 punktów, pokazując większe zróżnicowanie wewnątrz populacji.
Definicja wskaźników zdrowotnych
Wybrano cztery wskaźniki zdrowotne, które
dotyczą różnych zagadnień (zdrowie subiektywne,
korzystne i niekorzystne zachowania zdrowotne) oraz
przybierają różną postać – wartości średniej lub odsetka. Pytania te zostały dokładnie opisane w raporcie
technicznym z badań HBSC 2006 [8]. Do prezentacji
przykładów wybrano:
Zadowolenie z życia – oceniane w skali Cantrila,
przyjmującej zakres od 0 do 10 punktów. Badano odsetek młodzieży niezadowolonej z życia, która uzyskała
wynik poniżej 6 punktów.
Skalę nasilenia subiektywnych dolegliwości (SCL
– Symptoms Checklist), która przyjmuje zakres od 0 do
32 punktów. Ankietowana młodzież, biorąc pod uwagę
ostatnie 6 miesięcy, określała częstość występowania
ośmiu dolegliwości: bólu głowy, bólu brzucha, bólu
pleców, przygnębienia, zdenerwowania, rozdrażnienia
lub złego humoru, problemów z zasypianiem i zawrotów głowy. Występowało pięć kategorii odpowiedzi:
prawie codziennie, częściej niż 1 raz w tygodniu, prawie w każdym tygodniu, prawie w każdym miesiącu,
rzadko lub nigdy. W pracy posługiwano się średnią
punktacją, przy założeniu, że wysoki wynik oznacza
znaczne nasilenie dolegliwości.
Nadużywanie alkoholu – Młodzież odpowiadała
na pytanie „ Czy wypiłeś kiedyś tak dużo alkoholu, że
czułeś się naprawdę pijany?”, z kategoriami odpowiedzi; nie, nigdy; tak, jeden raz; tak, 2-3 razy; tak, 4-10
razy; tak, więcej niż 10 razy. Rozpatrywano odsetek
15-latków, którzy upili się więcej niż 1 raz.
Aktywność fizyczną – Wykorzystano wskaźnik
MVPA (Moderate-to-vigorous physical activity), zaadaptowany z testu przesiewowego, autorstwa J. Prochaski i wsp. [14]. Pytanie dotyczy ogólnej aktywności
fizycznej, również na lekcjach WF w szkole, wyrażonej
w liczbie dni w ostatnich siedmiu dniach, w których
młodzież przeznaczała na aktywność fizyczną co
najmniej 60 minut dziennie. Przedmiotem analizy
jest średnia liczba dni.
Regresyjne miary nierówności
Stosując metodę regresyjną, na początku należy
przypisać każdej grupie społeczno-ekonomicznej
23
(w tym przypadku jednej z pięciu kategorii skali
FASmod) zakres skumulowanego udziału w populacji
i określić punkt środkowy tego przedziału. Uzyskujemy w ten sposób rangę każdej grupy społeczno-ekonomicznej, względem której szacowana jest linia regresji
wskaźnika zdrowotnego. Przykładowe rangi podane są
w tabeli I.
W następnym kroku szacujemy funkcję regresji
liniowej, która ma postać: y= β1x+β0. Współczynnik
regresji, czyli parametr „β1” jest miarą SII. Wyższa
wartość parametru β1 oznacza większy kąt nachylenia linii regresji względem osi poziomej. Następnie
dokonuje się ekstrapolacji linii trendu na przedział
od 0 do 1. Różnica między punktami krańcowymi
jest bezwzględną miarą nierówności w zdrowiu (SII
– slope index of inequality). Najczęściej posługujemy się
negatywnymi wskaźnikami zdrowia, a SII przyjmuje
wartość ujemną. SII ma przejrzystą interpretację, jako
porównanie zdrowia osoby będącej na górze i na dole
drabiny społecznej.
W literaturze znane są dwie metody obliczenia indeksu względnego RII. W pierwszym podejściu, przez
analogię oblicza się iloraz wskaźników zdrowotnych
na górze i na dole drabiny społecznej [15]. W drugim
przypadku, RII jest wynikiem dzielenia SII przez
średni poziom zmiennej zdrowotnej w danej populacji
[16]. Bez problemu można oszacować przedział ufności dla SII. W przypadku RII stosowane są bardziej
skomplikowane metody, na przykład wielokrotnego
losowania ze zwracaniem (bootstrap) [17].
Metoda regresyjna znajduje szczególne zastosowanie, gdy chcemy porównać dwie populacje dla
tego samego wskaźnika zdrowia i pozycji społecznoekonomicznej lub jedną populację dla tego samego
wskaźnika zdrowia i różnych zmiennych społecznoekonomicznych [7].
Istnieje możliwość uwzględnia przy szacowaniu regresji liniowej wpływu innych zmiennych. Ponieważ celem pracy jest ogólna prezentacja metody, zrezygnowano
z uwzględnienia wpływu dodatkowych czynników.
Tabela I. Młodzieży 15-letnia wg grup społeczno-ekonomicznych i miejsca
zamieszkania
Table I. 15-year-old adolescents by socio-economic group and domicile
Grupa
FASmod
/FASmod
group
N
udział skumulowany
/cumulative
proportion
Miasto/Urban
0-2
70
0,050
3-4
302
5-6
564
7-8
Wieś/Rural
ranga
/rank
N
udział skumulowany
/cumulative
proportion
ranga
/rank
0,025 109
0,129
0,064
0,264
0,157 239
0,411
0,270
0,664
0,464 302
0,768
0,590
376
0,930
0,747 166
0,965
0,866
9-10
98
1,000
0,965
1,000
0,982
Ogółem
/Total
1420
30
846
24
Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27
Wyniki
W badanej próbie 15-latków, 62,7% stanowili
mieszkańcy miast, co odpowiada ogólnemu wskaźnikowi urbanizacji. Stwierdzono istotną różnicę między
poziomem zamożności rodzin wiejskich i miejskich.
W grupie zakwalifikowanej do najniższej grupy
zamożności (0-2 punkty skali FASmod) znalazło się
5,0% uczniów 15-letnich z miast i 12,9% ze wsi. Do
grupy względnie zamożnych (powyżej 6 punktów skali
FASmod) zakwalifikowano 1/3 mieszkańców miast
i niecałą 1/4 mieszkańców wsi (tab. I).
W tabeli II przedstawiono związek statusu społeczno-ekonomicznego rodzin z czterema wybranymi wskaźnikami zdrowotnymi. Na rycinie 1 można
porównać gradient społeczny w mieście i na wsi oraz
różnicę między miastem a wsią w grupach FASmod.
W badanej grupie niezadowolonych z życia było
21,1% uczniów 15-letnich, bez istotnych różnic zależnych od miejsca zamieszkania (p=0,613). Odsetek niezadowolonych z życia zmniejszał się z 38,8%
w rodzinach najbiedniejszych do 10,2% w rodzinach
najbogatszych. W grupie o najniższym statusie społeczno-ekonomicznym niezadowolenie z życia częściej
sygnalizowała młodzież z miast, podczas gdy w grupie
najbogatszej częściej młodzież ze wsi.
Tabela II. Wybrane wskaźniki zdrowotne dotyczące młodzieży 15-letniej
według grup społecznych i miejsca zamieszkania
Table II. Selected health outcomes in 15-year-old adolescents by socio-economic group and domicile
Grupa
FASmod
/FASmod
group
NiezadoPowtarzające Upili się >1 raz
Aktywność fiwolenie z się dolegliwości
w życiu (%)
zyczna – MVPA/
życia (%)
/Recurrent
/were drunk
Physical activity
/Low life
symptoms
more than once
– MVPA
satisfaction Średnia SD in a lifetime (%) Średnia
SD
(%)
/mean
/mean
0-2
38,8
9,61
6,62
29,1
3,35
1,98
3-4
28,3
9,33
6,50
31,9
3,53
2,08
5-6
20,8
8,85
6,05
32,3
3,67
2,05
7-8
11,7
8,55
6,07
38,3
3,98
2,04
9-10
10,2
7,83
5,43
49,2
4,13
2,27
Ogółem
/Total
21,2
8,90
6,22
34,3
3,72
2,07
Średnie nasilenie subiektywnych dolegliwości
w skali SCL, młodzież oceniała na 8,90 punktów
(SD=6,22). Nasilenie dolegliwości wyraźnie zmniejsza się wraz ze wzrostem zamożności rodziny, od 9,61
w rodzinach najbiedniejszych do 7,83 w rodzinach
najbogatszych. Średni indeks SCL był istotnie większy
w miastach niż na wsiach (odpowiednio 9,21 i 8,38,
p=0,002), co oznacza większe nasilenie problemów
w zakresie zdrowia subiektywnego. Różnica między
miastem a wsią silniej zaznacza się w grupach o niskim
statusie społeczno-ekonomicznym.
Więcej niż 1 raz w życiu upiło się 34,3% ankietowanych 15-latków. Wbrew oczekiwaniom, odsetek
Ryc. 1. Wybrane wskaźniki zdrowotne młodzieży 15-letniej według
kategorii skali FASmod i miejsca zamieszkania
Fig.1. Selected health indicators in 15-year-old adolescents by FASmod
categories and domicile
młodzieży, która wielokrotnie się upiła zwiększa się
wraz ze wzrostem stopnia zamożności rodziny, wynosząc w skrajnych grupach odpowiednio 29,1% i 49,2%.
Powtarzające się epizody upijania się znacznie częściej
dotyczyły mieszkańców miast (odpowiednio 37,8%
i 28,7%, p<0,001). Różnica między miastem a wsią
zanika w grupie o najwyższym statusie społecznoekonomicznym.
W badanej grupie, średnia liczba dni w tygodniu, w których młodzież przeznaczała na aktywność fizyczną co najmniej 60 minut wynosiła
3,72 (SD=2,07), bez różnic zależnych od miejsca
zamieszkania (p=0,389). Średni indeks MVPA
zwiększał się od 3,35 w rodzinach najbiedniejszych do
4,13 w rodzinach najbogatszych. W grupie uczniów
najbiedniejszych, korzystniejszy poziom aktywności
fizycznej reprezentują mieszkańcy miast, w pozostałych grupach zaś mieszkańcy wsi.
W tabeli III zamieszczono wyniki estymacji modeli liniowych, które są podstawą oszacowania indeksów
nierówności SII i RII. Jako zmienne niezależne wykorzystano rangi zawarte w tabeli I, jako zmienne zależnych dane przedstawione na rycinie 1. Wyróżniono
w tabeli parametr β1 modelu regresji, a więc indeks SII
oraz indeks RII, liczony dwoma metodami. Odpowiednia ilustracja graficzna linii regresji znajduje się na ryc.
2. Poprzez porównanie ryc. 1 i ryc. 2, można ocenić
różnicę między podejściem, klasycznym a regresyjną
metodą badania nierówności.
Mazur J. Metody regresyjne w badaniach nad nierównościami w zdrowiu
25
Tabela III. Wyniki estymacji modeli regresji liniowej
Table III. Results of linear regression models estimation
Miejsce zamiesz- Zmienna niezależna/Independent
kania /Domicile variable
β1
SE(β1)
t
p
RII*
wariant 1/variant 1
wariant 2 /variant 2
-1,73
0,13
-1,15
0,28
-0,30
0,74
-0,13
0,87
0,32
1,37
0,77
2,10
Niezadowolenie z życia (%) /Low life satisfaction (%)
Miasto/Urban
Wieś/Rural
Stała/Constant
42,58
4,79
8,90
0,003
Ranga/Rank
-37,12
7,96
-4,66
0,019
Stała/Constant
32,83
2,93
11,21
0,002
-23,50
4,48
-5,25
0,013
Ranga/Rank
Powtarzające się dolegliwości (średnia) /Recurrent syptoms (mean)
Miasto/
Stała/Constant
10,65
0,17
61,49
0,000
Urban
Ranga/Rank
-2,74
0,29
-9,51
0,002
Wieś/
Stała/Constant
8,85
0,30
29,20
0,000
Rural
Ranga/Rank
-1,12
0,46
-2,41
0,095
Miasto/Urban
Stała/Constant
33,23
3,03
10,98
0,002
Ranga/Rank
12,14
5,04
2,41
0,095
Stała/Constant
20,19
5,74
3,52
0,039
Ranga/Rank
22,24
8,77
2,54
0,085
Upili się >1 raz w życiu (%) /Were drunk more than once in a lifetime (%)
Wieś/ Rural
Wskaźnik aktywności fizycznej MVPA (średnia) /MVPA physical activity indicator (mean)
Miasto/Urban
Wieś/ Rural
Stała/Constant
3,39
0,09
38,96
0,000
Ranga/Rank
0,67
0,15
4,64
0,019
Stała/Constant
3,26
0,13
25,38
0,000
Ranga/Rank
1,00
0,20
5,07
0,015
0,18
1,20
0,27
1,31
*Wariant 1 – SII w odniesieniu do przeciętnego poziomu; Wariant 2 – porównanie osób na górze i na dole drabiny społecznej
W większości przypadków parametr β1 istotnie
różnił się od zera, lub osiągnięto wynik bliski granicznemu poziomowi istotności. W odniesieniu do zmiennych dotyczących zachowań związanych ze zdrowiem
większe nasilenie nierówności zanotowano na wsiach.
W przypadku wskaźników zdrowia subiektywnego,
większe nierówności zanotowano w miastach.
Bezwzględna wartość indeksu nierówności RII
obliczonego jako iloraz SII i przeciętnego poziomu
(wariant 1) wahała się w zależności od rozpatrywanego wskaźnika zdrowotnego od 0,18 do 1,73 w mieście
i od 0,13 do 1,15 na wsi. W drugiej wersji, indeks RII,
obliczony jako iloraz wartości wskaźnika zdrowotnego
na górze i na dole drabiny społecznej, przyjmował
zakres od 0,13 do 1,37 w mieście i od 0,28 do 2,10
na wsi.
Porównując cztery wskaźniki zdrowotne, stwierdzono największe nasilenie nierówności w zdrowiu
w odniesieniu do odsetka młodzieży szkolnej niezadowolonej z życia (tab. III).
Ryc. 2. Nierówności w zdrowiu młodzieży 15-letniej według miejsca
zamieszkania, podejście oparte na miarach regresyjnych
Fig. 2. Health inequalities in 15-year-old adolescents by domicile,
approach based on regression-based measures
Dyskusja
Regresyjne miary nierówności w zdrowiu, takie
jak SII i RII, często stosowane były do tej pory na
świecie do porównywania umieralności w różnych
okresach [18] lub między krajami [19]. Sporadycznie pojawiają się prace na temat innych wskaźników
zdrowotnych, na przykład parametrów rozwoju płodu
[20], otyłości [21], próchnicy zębów [22], czy też ciśnienia krwi [23]. Polska jest drugim po Danii krajem
wdrażającym tego typu metody analizy do badań nad
zdrowiem i zachowaniami zdrowotnymi młodzieży
szkolnej [19, 24]. Metody regresyjne wykorzystywano w Polsce do tej pory w badaniach własnych do
26
analizy zmian nasilenia nierówności w umieralności
niemowląt 2/ zależnych od wykształcenia matki oraz
w bazującym na wynikach badań HBSC opracowaniu
monograficznym, porównującym zdrowie subiektywne młodzieży szkolnej w Polsce i krajach UE [13].
Komentując podane powyżej wyniki, należy
zwrócić uwagę na trzy zagadnienia: 1) porównanie
metody regresyjnej z bardziej klasycznym podejściem;
2) praktyczne wykorzystanie tych metod; 3) wnioski
dotyczące różnic zależnych od miejsca zamieszkania.
Różnica pomiędzy podejściem klasycznym i podejściem regresyjnym najlepiej jest widoczna przy
porównaniu dwóch zamieszczonych w pracy rycin.
Wykres kolumnowy ukazuje przybliżony kształt gradientu społecznego i różnice między porównywanymi
populacjami. Można ten gradient naszkicować, ale
trudno jest mu nadać wymierną postać funkcyjną,
ponieważ punkty na osi poziomej nie reprezentują
różnic między grupami społecznymi. Ograniczenie
to przezwycięża metoda regresyjna, w której grupie
społecznej przypisuje się rangę, zależną od jej udziału w populacji. Analiza danych HBSC wskazuje, że
w wielu przypadkach, mimo że cząstkowe wskaźniki
zdrowia obliczone dla kategorii skali FAS są w porównywanych krajach podobne, nasilenie nierówności się
zmienia. Często nierówności w zdrowiu są bardziej
widoczne w krajach bogatych, w których niski odsetek
populacji zakwalifikowany został do grupy najuboższych. Posługując się graficzną prezentacją metody
regresyjnej, można uzyskać pełen obraz sytuacji w porównywanych grupach, odczytać z wykresu medianę
wskaźnika zdrowotnego, ewentualnie punkt przecięcia
krzywych oraz zinterpretować różnicę w rozkładzie
populacji według grup społecznych.
Indeks RII budzi skojarzenie z powszechnie używanym w badaniach epidemiologicznych ilorazem
szans, którego zastosowanie powinno prowadzić do
podobnego wnioskowania co do siły związku. Trudno
jest jednak określać cele podejmowanych programów
interwencyjnych w kategoriach spodziewanych zmian
ilorazu szans. Bardziej uzasadnione jest przyjęcie za
cel zmniejszenie różnicy bezwzględnej między najmniej i najbardziej uprzywilejowaną grupą społeczną
lub regionem. Metoda regresyjna daje możliwość
porównania różnego typu wskaźników zdrowotnych,
dla których trudno jest posługiwać się ilorazem szans.
Zmienna wynikową może być bowiem przeciętne
trwanie życia oraz wszelkie miary i indeksy, które
przyjmują postać średnich.
Badacze stosujący metody regresyjne zalecają równoczesne posługiwanie się wskaźnikami bezwzględnymi i względnymi. Zaletą indeksu regresyjnego SII jest
/
Mazur J. Nierówności w zdrowiu dzieci i młodzieży. Opracowanie na
zlecenie Biura WHO w Polsce (maszynopis).
Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27
jego przejrzysta interpretacja, jako porównanie stanu
zdrowia osoby będącej na górze i na dole drabiny społecznej. Różnicę między skrajnymi grupami można też
ocenić za pomocą prostych miar efektu, tracąc jednak
wtedy ważne informacje na temat grup o przeciętnej
zamożności, które zostają wykorzystane w metodzie
regresyjnej.
Prezentowane metody mogą być wykorzystane
do monitorowania nierówności w zdrowiu. W opracowaniach Światowej Organizacji Zdrowia pojawiło
się w latach 90. pojęcie „monitorowania równości
służącego polityce” [25]. Monitorowanie jest ważnym
elementem wspomagającym procesy decyzyjne związane z realizowanymi programami, co należy odróżnić
od badań mających jedynie charakter poznawczy.
Oznacza ciągłą ocenę sytuacji zdrowotnej różnych
grup społecznych oraz ocenę skali rozbieżności pomiędzy tymi grupami. Służy jako system wczesnego
ostrzegania, pokazując czy całościowe skutki wszystkich strategii mających wpływ na równość w dziedzinie zdrowia zmierzają we właściwym kierunku, tj.
w kierunku zarówno bezwzględnej poprawy ogólnego
stanu zdrowia, jak i zmniejszania się różnic między
grupami społecznymi [25]. W związku z tym ważne
jest definiowanie głównych wskaźników, na których
poprawę ukierunkowane są wdrażane strategie oraz
metod późniejszej oceny różnic między grupami społecznymi i regionami.
Analiza danych w układzie miasto-wieś jest nieodłączną cechą systemu statystyki państwowej w Polsce,
szczególnie w odniesieniu do danych demograficznych
i analiz stanu zdrowia. Problemem regionów wiejskich
jest nadal gorszy dostęp do opieki medycznej, edukacji, sportu i rekreacji oraz innych usług, wpływających
na jakość życia. Nie można jednak jednoznacznie
uznać regionów wiejskich za pod każdym względem
mniej uprzywilejowane. Z wcześniej przeprowadzonych analiz wykorzystujących wyniki tej samej serii
badań HBSC wynika, że środowisko miejskie jest
pod wieloma względami mniej korzystne dla zdrowia
i rozwoju młodych ludzi [26]. W dużych miastach,
obok elitarnych dzielnic, znajdują się rejony będące
enklawami biedy, w których nasilają się patologiczne
zjawiska społeczne. W powyższej pracy wykazano,
że rodziny mieszkające na wsiach mają ogólnie gorsze warunki materialne, ale nierówności społeczne
są szczególnie widoczne w miastach. Na przykład,
miejsce zamieszkania nie różnicuje ogólnego odsetka
młodzieży niezadowolonej z życia, wpływając jednak
na gradient społeczny, który w miastach jest dużo
silniejszy. Wbrew oczekiwaniom nie stwierdzono
w tej grupie wieku nasilenia zachowań problemowych
w rodzinach biednych. Odsetek młodzieży często
upijającej się gwałtownie zwiększa się w rodzinach
najzamożniejszych, a różnice między młodzieżą po-
Mazur J. Metody regresyjne w badaniach nad nierównościami w zdrowiu
chodzącą z rodzin ubogich i zamożnych są większe na
wsiach. Swoistą grupę ryzyka mogą stanowić rodziny
zamożne, w których wysoki kapitał materialny nie
łączy się z odpowiednim kapitałem kulturowym.
Opracowania zagraniczne, jak też obserwacje własne wskazują, że nie należy traktować regionów miej-
27
skich i wiejskich jako jednorodnych obiektów. Bardziej
rzetelną analizę uzyskujemy po uwzględnieniu, poza
typem miejscowości, innych charakterystyk statusu
okolicy zamieszkania, składających się na pełniejszą
ocenę warunków życia i poziomu kapitału społecznego
[26, 27].
Piśmiennictwo / References
1. Mackenbach JP, Kunst AE. Measuring the magnitude of socioeconomic inequalities in health: an overview of available
measures illustrated with two examples from Europe. Soc
Sci Med 1997, 44(6): 757-71.
2. Wagstaff A, Paci P, van Doorslaer E. On the measurement of
inequalities in health. Soc Sci Med 1991, 33(5): 545-57.
3. Landmann Szwarcwald C. On the World Health Organisation’s
measurement of health inequalities. J Epidemiol Community
Health 2002, 56(3): 177-82.
4. Regidor E. Measures of health inequalities: part 1. J Epidemiol
Community Health 2004, 58(10): 858-61.
5. Regidor E. Measures of health inequalities: part 2. J Epidemiol
Community Health 2004, 58(11): 900-3.
6. Shaw M, Galobardes B, Lawlor DA, Lynch J, Wheeler B,
Smith DG. The handbook of inequality and socioeconomic
position. Concepts and measures. The Policy Press, Bristol
UK 2007.
7. Low A, Low A. Measuring the gap: quantifying and
comparing local health inequalities. J Public Health 2004,
26(4): 388-95.
8. Mazur J, Woynarowska B, Kołoło H. Zdrowie subiektywne,
styl życia i środowisko psychospołeczne młodzieży szkolnej
w Polsce. Raport techniczny z badań HBSC 2006. IMiD,
Warszawa 2007.
9. Currie C (ed). Inequalities in Young people’s Health. HBSC
International Report from the 2005/2006 survey. WHO
Regional Office for Europe, Copenhagen 2008.
10. Roberts C, Freeman J, Samdal O, Schnohr CW, de Looze ME,
Nic Gabhainn S, Iannotti R, Rasmussen M. International
HBSC Study Group. The Health Behaviour in School-aged
Children (HBSC) study: methodological developments
and current tensions. Int J Public Health 2009, 54 Suppl 2:
140‑50.
11. Currie C, Molcho M, Boyce W, Holstein B, Torsheim T,
Richter M. Researching health inequalities in adolescents:
the development of the Health Behaviour in School-Aged
Children (HBSC) family affluence scale. Soc Sci Med 2008,
66(6): 1429-36.
12. Mazur J, Woynarowska B. Mierniki nierówności społecznych
w badaniach ankietowych młodzieży szkolnej. Przegl
Epidemiol 2004, 58(2): 377-390.
13. Mazur J. Społeczne nierówności w zdrowiu subiektywnym
młodzieży szkolnej w Polsce na tle Unii Europejskiej.
Wybrane aspekty metodologiczne ilustrowane wynikami
międzynarodowych badań. Instytut Matki i Dziecka,
Warszawa 2009.
14. Prochaska JJ, Salis JF, Long B. A physical activity screening
measure for use with adolescents in primary care. Arch
Pediatr Adolesc Med 2001, 155: 554-559.
15. Sergeant JC. Relative index of inequality: definition,
estimation, and inference. Biostatistics 2006, 7(2):
213‑224.
16. Kunst A, Mackenbach JP. Measuring socioeconomic
inequalities in health. WHO, Regional office for Europe,
Copenhagen, 1995. http://www.euro.who.int/document/
PAE/Measrpd416.pdf
17. Pamuk ER. Social-class inequality in infant mortality in
England and Wales from 1921 to 1980. Eur J Population
1988, 4: 1-21.
18. Leyland AH, Dundas R, McLoone P, Boddy FA. Cause-specific
inequalities in mortality in Scotland: two decades of change.
A population-based study. BMC Public Health. 2007 Jul 24,
7: 172.
19. Ezendam NP, Stirbu I, Leinsalu M, Lundberg O, Kalediene R,
Wojtyniak B,Martikainen P, Mackenbach J, Kunst A.
Educational inequalities in cancer mortality differ greatly
between countries around the Baltic Sea. Eur J Cancer 2008,
44(3): 454-64.
20. Mortensen LH, Diderichsen F, Arntzen A, Gissler M,
Cnattingius S, Schnor O, Davey-Smith G, Nybo Andersen AM.
Social inequality in fetal growth: a comparative study of
Denmark, Finland, Norway and Sweden in the period
1981-2000. J Epidemiol Community Health 2008, 62(4):
325-31.
21. Due P, Damsgaard MT, Rasmussen M, Holstein BE, Sorensen
TIA, Wardle J, Merlo J, Currie C, Ahluwalia N, Lynch J.
Socioeconomic position, macro-economic environment, and
overweight among adolescents in 35 countries. Int J Obesity
2009, 33: 1084-1093.
22. Perera I, Ekanayake L. Social gradient in dental caries among
adolescents in Sri Lanka. Caries Res 2008, 42(2): 105-11.
23. Gulliford MC, Mahabir D, Rocke B. Socioeconomic inequality
in blood pressure and its determinants: cross-sectional data
from Trinidad and Tobago. J Hum Hypertens 2004, 18(1):
61-70.
24. Rasmussen M, Due P, Damsgaard MT, Holstein BE. Social
inequality in adolescent daily smoking: has it changed over
time? Scand J Public Health 2009, 37(3): 287-94.
25. Braveman P. Monitoring Equity in Health and Healthcare:
A Conceptual Framework. J Health Popul Nutr 2003,
21(23): 181-192.
26. Mazur J (red). Status materialny rodziny i otoczenia
a samopoczucie i styl życia młodzieży 15-letniej. IMDz
Warszawa 2007.
27. Levin KA, Leyland AH. A comparison of health inequalities
in urban and rural Scotland. Soc Sci Med 2006, 62(6):
1457‑64.