Metody regresyjne w badaniach nad nierównościami w zdrowiu

Mazur Probl Hig 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. 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. 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 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. 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. 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 Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27 www.phie.pl Nadesłano: 24.01.2010 Zakwalifikowano do druku: 28.02.2010 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: joanna.mazur@imid.med.pl 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 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 Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27 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; 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 1/ 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 23 rodzinę samochodu, wyjazdów z rodziną poza miejsce zamieszkania na wakacje lub ferie oraz liczby komputerów w rodzinie [11, 12]. W pracy użyto zmodyfikowanej skali FAS mod, 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 (w tym przypadku jednej z pięciu kategorii skali FAS mod ) 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= β 1 x+β 0. Współczynnik regresji, czyli parametr β 1 jest miarą SII. Wyższa wartość parametru β 1 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 Miasto/Urban Wieś/Rural FAS mod N udział skumulowany /rank wany /rank ranga N udział skumulo- ranga /FAS mod group /cumulative /cumulative proportion proportion 0-2 70 0,050 0,025 109 0,129 0,064 3-4 302 0,264 0,157 239 0,411 0,270 5-6 564 0,664 0,464 302 0,768 0,590 7-8 376 0,930 0,747 166 0,965 0,866 9-10 98 1,000 0,965 30 1,000 0,982 Ogółem /Total 1420 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 FAS mod ) znalazło się 5,0% uczniów 15-letnich z miast i 12,9% ze wsi. Do grupy względnie zamożnych (powyżej 6 punktów skali FAS mod ) 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 FAS mod. 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 FAS mod /FAS mod group Niezadowolenie z życia (%) /Low life satisfaction (%) Powtarzające się dolegliwości /Recurrent symptoms Średnia /mean SD Upili się >1 raz w życiu (%) /were drunk more than once in a lifetime (%) Aktywność fizyczna MVPA/ Physical activity MVPA Średnia /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 SD Ryc. 1. Wybrane wskaźniki zdrowotne młodzieży 15-letniej według kategorii skali FAS mod i miejsca zamieszkania Fig.1. Selected health indicators in 15-year-old adolescents by FAS mod 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 β 1 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 zamieszkania /Domicile variable 1 SE(β 1 ) t p Zmienna niezależna/independent RII* β wariant 1/variant 1 wariant 2 /variant 2 Niezadowolenie z życia (%) /Low life satisfaction (%) Miasto/Urban Stała/Constant 42,58 4,79 8,90 0,003-1,73 0,13 Ranga/Rank -37,12 7,96-4,66 0,019 Wieś/Rural Stała/Constant 32,83 2,93 11,21 0,002-1,15 0,28 Ranga/Rank -23,50 4,48-5,25 0,013 Powtarzające się dolegliwości (średnia) /Recurrent syptoms (mean) Miasto/ Stała/Constant 10,65 0,17 61,49 0,000-0,30 0,74 Urban Ranga/Rank -2,74 0,29-9,51 0,002 Wieś/ Stała/Constant 8,85 0,30 29,20 0,000-0,13 0,87 Rural Ranga/Rank -1,12 0,46-2,41 0,095 Upili się >1 raz w życiu (%) /Were drunk more than once in a lifetime (%) Miasto/Urban Stała/Constant 33,23 3,03 10,98 0,002 0,32 1,37 Ranga/Rank 12,14 5,04 2,41 0,095 Wieś/ Rural Stała/Constant 20,19 5,74 3,52 0,039 0,77 2,10 Ranga/Rank 22,24 8,77 2,54 0,085 Wskaźnik aktywności fizycznej MVPA (średnia) /MVPA physical activity indicator (mean) Miasto/Urban Stała/Constant 3,39 0,09 38,96 0,000 0,18 1,20 Ranga/Rank 0,67 0,15 4,64 0,019 Wieś/ Rural Stała/Constant 3,26 0,13 25,38 0,000 0,27 1,31 Ranga/Rank 1,00 0,20 5,07 0,015 *Wariant 1 SII w odniesieniu do przeciętnego poziomu; Wariant 2 porównanie osób na górze i na dole drabiny społecznej W większości przypadków parametr β 1 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). 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 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 [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 Probl Hig Epidemiol 2010, 91(1): 21-27 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 2/ Mazur J. Nierówności w zdrowiu dzieci i młodzieży. Opracowanie na zlecenie Biura WHO w Polsce (maszynopis). 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 27 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 miejskich 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.