Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Децентрация уровня района является независимым фактором, определяющим диабет и ожирение распространенного типа 2 на национальном уровне в Германии. Результаты опроса, проведенного в Национальном опросе по вопросам здравоохранения в области здравоохранения в Германии «GEDA 2009 и 2010»

Area Level Deprivation Is an Independent Determinant of Prevalent Type 2 Diabetes and Obesity at the National Level in Germany. Results from the National Telephone Health Interview Surveys ‘German Health Update’ GEDA 2009 and 2010
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3937320/

Конкурирующие интересы: авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Задуманные и разработанные эксперименты: WM AM. Анализировали данные: WM. Написал бумагу: WM. Критический обзор: CSN RH LK TL YD CH AM. Интерпретация данных: CSN RH LK TL YD CH AM. Вклад в обсуждение: CSN RH LK TL YD CH AM.

Все больше доказательств того, что профилактические программы для сахарного диабета типа 2 (T2DM) и ожирения должны учитывать индивидуальные и региональные факторы риска. Наша цель — оценить независимую ассоциацию лишения области на уровне T2DM и контроль над ожирением отдельных факторов риска в большом исследовании, охватывающем всю Германию.

Мы объединили данные из двух последовательных волн национального опроса общественного здравоохранения «GEDA», проведенного Институтом Роберта Коха в 2009 и 2010 годах. Сбор данных основывался на компьютерных телефонных интервью. После исключения участников <30 лет и тех, у кого отсутствовали ответы, мы включили n = 33 690 участников в наши анализы. Переменными результатами были 12-месячная распространенность известного T2DM и распространенность ожирения (ИМТ ≥30 кг / м2). Мы также контролировали возраст, пол, ИМТ, курение, спорт, жизнь с партнером и образование. Нападение на районные районы было определено Немецким индексом множественного лишения. Логистические модели многоуровневой регрессии были выполнены с использованием программного обеспечения SAS 9.2.

Из всех мужчин и женщин, живущих в наиболее неблагополучных районах, 8,6% имели Т2DM и 16,9% были страдают ожирением (наименее обездоленные районы: 5,8% для T2DM и 13,7% для ожирения). Для женщин лишение более высокого уровня и низкий уровень образования были независимо связаны с более высоким уровнем Т2DM и распространенностью ожирения [лишение наивысшей площади: ИЛИ 1,28 (95% ДИ: 1,05-1,55) для T2DM и OR 1,28 (95% ДИ: 1,10- 1.49) для ожирения]. Для мужчин аналогичная ассоциация была обнаружена только для ожирения [OR 1,20 (95% ДИ: 1,02-1,41)], но не для T2DM.

Лишение районирования является независимым важным фактором, определяющим T2DM и распространенность ожирения в Германии. Выявление и ориентация на конкретные факторы риска на местах должны рассматриваться как важная проблема общественного здравоохранения, связанная с повышением эффективности профилактики диабета и ожирения.

Имеются убедительные доказательства того, что распространенность сахарного диабета 2-го типа (T2DM) сильно связана с ожирением и что как T2DM, так и ожирение обратно связаны с индивидуальным социально-экономическим статусом (SES) [1] — [4]. Кроме того, результаты недавних исследований показывают, что лишение более высокого уровня площади значительно связано с большим риском аномальной толерантности к глюкозе и более высокой распространенностью T2DM и ожирения независимо от отдельных SES [5], [6], и что переход от более лишенных менее лишенный район связан с сокращением распространенности диабета и ожирения [7]. Чтобы уменьшить нагрузку на Т2DM, ожирение и связанные с этим расходы на здравоохранение [8], было бы правдоподобно ориентироваться на индивидуальные, а также на факторы риска, основанные на площади.

В Германии, как и во всех промышленно развитых странах, T2DM представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения. По данным Международной федерации диабета (IDF), распространенность диагноза диабета в Германии по-прежнему ниже, чем в США, но выше, чем в ряде других европейских стран [9], [10]. Региональные различия в распространенности T2DM в Германии ранее сообщались в исследовании с использованием данных исследовательского консорциума DIAB-CORE (Diabetes-Collaborative Research of Epidemiologic Studies), сотрудничающего в Компетентной сети для сахарного диабета («Kompetenznetz Diabetes mellitus») и эти различия, по-видимому, выше на востоке, чем на западе [11]. В двух других исследованиях, основанных на этом наборе данных, указывается, что региональные различия в распространенности T2DM частично могут быть объяснены степенью лишения районного уровня на уровне муниципалитета [6] и уровнем безработицы в городах в городах [12], независимо от индивидуальной СЭС и установленной факторы риска диабета. Сообщалось также о половых различиях в ассоциациях с T2DM [6], [13]. Однако эти результаты были основаны на пяти региональных обследованиях, проводившихся в разных частях Германии в разные моменты времени. На национальном уровне вариации в распространенности T2DM и ожирения были продемонстрированы для немецких районов с использованием методов оценки малых площадей [14]. Однако в этом предыдущем исследовании не учитывались индивидуальные характеристики, кроме возраста, пола и размера семьи.

Исследования из других стран также часто ограничены, так как они не адаптировались к отдельным SES [15], [16], использовали только прокси для отдельных SES или не корректировали индекс массы тела (ИМТ) [17].

На этом фоне настоящее исследование направлено на то, чтобы (1) определить, связано ли лишение площади с распространенностью T2DM и ожирением в Германии на национальном уровне, независимо от индивидуальных факторов риска, и (2) дополнительно изучать различия по признаку пола.

Система обследования здоровья в Германии («Gesundheit in Deutschland Aktuell», GEDA) состоит из периодически повторяющихся репрезентативных национальных опросов по вопросам здоровья. GEDA является неотъемлемой частью непрерывного мониторинга здоровья, проводимого Институтом Роберта Коха. Мы использовали кросс-секционные данные из волн опроса GEDA 2009 и 2010 годов, которые были проведены в период с июля 2008 года по июнь 2009 года (GEDA 2009) и в период с сентября 2009 года по июль 2010 года (GEDA 2010) с использованием высоко стандартизированного компьютерного телефонного интервью (CATI) методы. Методы подробно описаны ранее [18] — [20]. Вкратце, целевая группа населения состояла из взрослых в возрасте 18 лет и старше, живущих в частных домашних хозяйствах, имеющих стационарные линии, которые могли понимать и говорить по-немецки. Случайная выборка на уровне домохозяйства основана на методе Габлера-Хэдера, применяющем случайный набор цифр [21], а случайный выбор людей был достигнут по последней процедуре рождения [22]. Согласно стандартным определениям Американской ассоциации исследований общественного мнения (AAPOR) [23], рассчитанные коэффициенты сотрудничества на уровне респондентов составили 51,2% для GEDA 2009 и 55,8% для GEDA 2010, а коэффициент ответов 3 (AAPOR), цитирующий количество реализованных интервью, пропорциональных всем возможным домохозяйствам, составляло 29,1% для GEDA 2009 и 28,9% для GEDA 2010 [24], [25]. Мы объединили n = 21 262 участника (женщины n = 12,114) в GEDA 2009 и n = 22 050 участников GEDA 2010 (женщины n = 12 483), в результате чего совокупный набор данных состоял из n = 43 312 участников (женщины n = 24 597).

Мы планировали нацелить T2DM, но оценка диабета в обследованиях GEDA не позволяет различать различные типы диабета. T2DM составляет около 90-95% всех случаев диабета [26] и относительно редко встречается у молодых возрастных групп. Поэтому для настоящего анализа мы исключили n = 7620 участников в возрасте до 30 лет. В нашем образце распространенность диабета в возрастной группе 18-29 лет составляла менее 1% (n = 62, 0,8%). Мы также исключили n = 2 002 участников из-за отсутствия информации о диабете, ИМТ, районе проживания, образовательном уровне, образе жизни (статус курения, спортивной деятельности) и проживании с партнером. Таким образом, окончательное исследование включало n = 33 690 человек (14 402 мужчины и 19 288 женщин).

Поскольку участие в опросах Национального опроса по вопросам здравоохранения в области здравоохранения является добровольным, не вызывая каких-либо затрат для участников опроса, а также потому, что исследование не имеет медицинской значимости для отдельных участников опроса (не проводятся медицинские исследования с участием людей), утверждение этики не является обязательным , Что касается защиты данных и информированного согласия, исследование было одобрено Федеральным комиссаром по защите данных и свободе информации. Устное согласие было предоставлено всеми участниками до собеседования.

Информация о отдельных данных основана на самоотчете, собранном CATI. В настоящем анализе мы включали информацию о сексе и хронологическом возрасте, истории известного сахарного диабета, ИМТ, статусе курения, спортивной активности, жизни с партнером и образовательном уровне.

Участникам исследования было задано вопрос, были ли у них когда-либо диагноз диабета врачом (диагноз на всю жизнь), и, если да, были ли они страдают от диабета за последние 12 месяцев. Мы определили зависимую переменную «12-месячную распространенность диабета» как положительный ответ на оба вопроса, которые мы использовали для уменьшения смещения ошибочной классификации из-за недопоставки или завышения. T2DM определяли путем ограничения набора данных, как описано выше. Ожирение определяли как ИМТ ≥30 кг / м2, исходя из массы и высоты самообслуживания [27].

Для контроля за возможными путаницами в наш анализ были включены следующие ковариаты: пол, возраст (три категории: 30-49, 50-64 и ≥65 лет), ИМТ (три категории: <25 кг / м2, 25 до <30 кг / м2 и ≥30 кг / м2), спортивная активность (измеряется часами спортивной деятельности, три категории: нет спортивной деятельности, до 4 часов в неделю, более 4 часов в неделю) [28] и статус курения (три категории: никогда не курильщик, бывший курильщик и текущий курильщик) [29]. Потенциальная социальная поддержка партнера может иметь сильные ассоциации с распространенностью T2DM [30], поэтому мы также настроены на жизнь с партнером (две категории: живя с партнером, живущим без партнера).

Индивидуальная СЭС была определена по уровню образования [3], [4]. Участников попросили получить высшую квалификацию в школе. Мы классифицировали образовательный уровень как переменную с тремя категориями, контрастирующими низкий, средний и высокий уровни. Согласно немецкой школьной системе, низкий уровень образования включает в себя участников с 9-летним школьным образованием или окончив школу без получения каких-либо формальных квалификаций. Средний образовательный уровень эквивалентен 10-летнему школьному и высокому уровню образования до 12 или 13 лет обучения, который требуется для поступления в университет.

Лишение районного уровня было оценено Немецким индексом множественной депривации (GIMD), недавно введенной мерой депривации на местах, которая еще не применяется к набору данных GEDA. GIMD был создан на основе метода, используемого в Великобритании [31], и адаптирован к немецкому контексту [32], включая семь областей лишения (т.е. доходы, занятость, образование, муниципальные или районные доходы, социальный капитал, окружающая среда, безопасность ). GIMD уже показал значительные ассоциации с T2DM, о которых сообщалось в предыдущем исследовании, приуроченном к пяти региональным обследованиям [6] и другим результатам, связанным со здоровьем [33], [34]. В настоящем исследовании мы подсчитали оценки GIMD для всех городских и сельских районов, охватывающих всю Германию. Численность населения городских и сельских районов составляет от 35 000 до более миллиона человек (например, таких городов, как Гамбург или Берлин). Мы назначили районы квинтилям лишения, квинтиль 1, включая наименее обездоленные и квинтильные 5 наиболее обездоленных районов. Информация о лишении статуса района проживания была назначена каждому участнику исследования. В целом в наши анализы были включены 412 районов. По соображениям защиты данных анализы основаны на данных анонимного индивидуального уровня, а районы были псевдонимизированы, исключая идентификацию и локализацию соответствующих районов.

Мы провели одномерный и двумерный анализ, вычисляющий статистику хи-квадрат и тесты Cochran-Armitage для тренда. Затем мы выполнили логистические модели многоуровневой регрессии и установили двухуровневые биномиальные модели логит-ссылок (уровень 1: физические лица, уровень 2: районы) со случайным перехватом, вычисляя первые коэффициенты шансов сырой нефти (ОР) со своими 95% -ными доверительными интервалами (95% ДИ ). Мы тестировали ассоциации между лишением районов и распространенностью T2DM (12-месячная распространенность) и ожирением в последующих моделях, контролируя потенциальную смешение или модификацию эффекта. Полученные по полу результаты были получены путем стратифицированного анализа. Наконец, мы сообщаем ORs с их 95% CI и отклонениями в области (VA) со стандартными ошибками (SE). Чтобы количественно оценить значимость изменения уровня площади, мы также вычислили медианные отношения шансов (MOR), которые можно вычислить как простую функцию дисперсии уровня области VA
[35]: MOR = exp [√ (2 × VA) × 0,6745].

Все анализы были выполнены в виде полного анализа случаев с использованием программного обеспечения SAS 9.2 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). Логистические многоуровневые модели оценивались с помощью процедуры SAS GLIMMIX с использованием оценки максимального правдоподобия, основанной на приближении Лапласа.

В таблице 1 показано распределение характеристик индивидуального уровня и уровня площади в нашем объединенном окончательном образце n = 33 690 участников (женщины n = 19 288). В таблице 2 представлена ​​распространенность T2DM и ожирение по индивидуальным и региональным характеристикам. Участники были распределены по всем районам Германии (n = 412). Наиболее обездоленные районы в основном были обнаружены на востоке Германии, но также в некоторых западных районах (например, в районе Рур), тогда как наименее обездоленные районы в основном были обнаружены на юге и юго-западе, но также на северо-западе страна (данные не показаны). Общая распространенность в течение 12 месяцев (называемая преобладанием в следующем) T2DM и распространенность ожирения оставались практически неизменными в период с 2009 по 2010 год (T2DM: 6,8% в 2009 году и 6,7% в 2010 году, ожирение: 15,0% в 2009 году и 15,4% % в 2010). В тестах на хи-квадрат в основном наблюдались весьма значимые ассоциации между зависимыми переменными (T2DM и ожирение) и всеми независимыми переменными (см. Таблицу 2). Кроме того, наблюдается постепенное увеличение распространенности T2DM и ожирения с увеличением площади лишения женщин. Тесты Cochran-Armitage демонстрировали весьма значимые тенденции (p <0,0001, двусторонние) между T2DM и ожирением, с одной стороны, и уровень образования или лишение площади, с другой.

Сырая 12-месячная распространенность диабета типа 2; b распространенность ожирения (ИМТ ≥30 кг / м2).

Сырая 12-месячная распространенность диабета типа 2; b распространенность ожирения (ИМТ ≥30 кг / м2).

Значения P: Чи-квадрат.

Модели для мужчин и женщин в совокупности (таблицы 3 и 4) показали значительную связь между распространенностью Т2DM и ожирением, с одной стороны, и лишением площади, с другой, независимо от индивидуального уровня образования. Сравнивая наиболее лишенный квинтиль 5 с наименее лишенным квинтилем 1, оценки оставались статистически значимыми для T2DM [OR 1,18 (95% ДИ: 1,03-1,35)] и для ожирения [OR 1,27 (95% ДИ: 1,12-1,42)] в полностью отрегулированные модели. Важно отметить, что большинство ОРВ явно увеличивалось с увеличением уровня лишения площади. Дополнительное моделирование с возрастом как непрерывной переменной показало почти одинаковые результаты для лишения площади. Тесты на линейный тренд в полных моделях для мужчин и женщин в сочетании показали значимые значения Р (T2DM: P = 0,0094, ожирение: P <0,0001). Низкий уровень образования был значительно связан с увеличением распространенности T2DM, и то же самое относится к избыточному весу (ИМТ ≥25 и <30 кг / м2) и ожирению (ИМТ ≥30 кг / м2).

*: Контрольная группа; OR (отношение шансов); 95% ДИ (95% доверительные интервалы); жирный шрифт = значительный.

VA (дисперсия уровня области); SE (стандартная ошибка); MOR (отношение средних шансов).

Модель 0: сырая ИЛИ (95% ДИ), нескорректированные коэффициенты шансов с их 95% доверительными интервалами

Модель 1: лишение площади, скорректированное на пол и возраст

Модель 2: дополнительно адаптирована к уровню образования, ковариации образа жизни (за исключением ИМТ) и партнера

Модель 3: дополнительно скорректирована для ИМТ

*: Контрольная группа; OR (отношение шансов); 95% ДИ (95% доверительные интервалы); жирный шрифт = значительный.

VA (дисперсия уровня области); SE (стандартная ошибка); MOR (отношение средних шансов).

Модель 0: сырая ИЛИ (95% ДИ), нескорректированные коэффициенты шансов с их 95% доверительными интервалами

Модель 1: лишение площади, скорректированное на пол и возраст

Модель 2: дополнительно адаптирована для образовательного уровня, ковариаций и партнеров по жизни

Отдельные анализы выявили важные различия между мужчинами и женщинами в отношении распространенности T2DM (таблицы 5 и 6). Значительная связь с лишением районного уровня наблюдалась только у женщин: в наиболее обездоленных районах их риск иметь T2DM был явно выше по сравнению с теми, кто был в наименее лишенных районах, даже после контроля за индивидуальным уровнем образования [OR 1,28 (95% CI: 1,05-1,55)]. Уровень образования показал явное поэтапное увеличение риска наличия T2DM, но был примерно в 2,5 раза выше для женщин-участников с низким уровнем образования, чем для участников мужского пола (OR 1.77 против OR 1.31).

*: Контрольная группа; OR (отношение шансов); 95% ДИ (95% доверительные интервалы); жирный шрифт = значительный.

VA (дисперсия уровня области); SE (стандартная ошибка); MOR (отношение средних шансов).

Модель 0: сырая ИЛИ (95% ДИ), нескорректированные коэффициенты шансов с их 95% доверительными интервалами

Модель 1: лишение площади, скорректированное на возраст

Модель 2: дополнительно адаптирована к уровню образования, ковариации образа жизни (за исключением ИМТ) и партнера

Модель 3: дополнительно скорректирована для ИМТ

*: Контрольная группа; OR (отношение шансов); 95% ДИ (95% доверительные интервалы); жирный шрифт = значительный.

VA (дисперсия уровня области); SE (стандартная ошибка); MOR (отношение средних шансов).

Модель 0: сырая ИЛИ (95% ДИ), нескорректированные коэффициенты шансов с их 95% доверительными интервалами

Модель 1: лишение площади, скорректированное на возраст

Модель 2: дополнительно адаптирована к уровню образования, ковариации образа жизни (за исключением ИМТ) и партнера

Модель 3: дополнительно скорректирована для ИМТ

Напротив, стратифицированные анализы на ожирение (таблицы 7 и 8) показали сходные результаты как для мужчин, так и для женщин в наиболее неблагополучных районах: риск ожирения был явно выше, чем в наименее обездоленных районах, даже после контроля за индивидуальным уровнем образования [ОР 1,20 (95% ДИ: 1,02-1,41) для мужчин и ОР 1,28 (95% ДИ: 1,10-1,49) для женщин].

*: Контрольная группа; OR (отношение шансов); 95% ДИ (95% доверительные интервалы); жирный шрифт = значительный.

VA (дисперсия уровня области); SE (стандартная ошибка); MOR (отношение средних шансов).

Модель 0: сырая ИЛИ (95% ДИ), нескорректированные коэффициенты шансов с их 95% доверительными интервалами

Модель 1: лишение площади, скорректированное на возраст

Модель 2: дополнительно адаптирована для образовательного уровня, ковариаций и партнеров по жизни

*: Контрольная группа; OR (отношение шансов); 95% ДИ (95% доверительные интервалы); жирный шрифт = значительный.

VA (дисперсия уровня области); SE (стандартная ошибка); MOR (отношение средних шансов).

Модель 0: сырая ИЛИ (95% ДИ), нескорректированные коэффициенты шансов с их 95% доверительными интервалами

Модель 1: лишение площади, скорректированное на возраст

Модель 2: дополнительно адаптирована для образовательного уровня, ковариаций и партнеров по жизни

Различия между дисперсиями областей (VA, MOR), как правило, были низкими в моделях T2DM. В моделях ожирения между районами было больше различий, но это было очень похоже на мужчин и женщин (таблицы с 3 по 8).

Наша цель состояла в том, чтобы оценить взаимосвязь между лишением районного уровня и распространенностью T2DM и ожирением, также глядя на роль образовательного уровня и потенциальных различий между мужчинами и женщинами. Наши результаты показывают, что проживание в очень бедных районах и низкий уровень образования независимо связаны с более высокой распространенностью T2DM и более высокой распространенностью ожирения. Увеличение распространенности ожирения в этих сильно лишенных районах относится как к мужчинам, так и к женщинам, но увеличение распространенности T2DM в наиболее обездоленных районах ограничено женщинами. Кроме того, повышенная распространенность T2DM и ожирение, связанная с низким уровнем образования, сильнее для женщин, чем для мужчин. Что касается моделей с зависимой переменной T2DM, важно отметить, что контроль за ИМТ (как и другие ковариаты, например, курение) может привести к потенциальной перерегулировке, и ИМТ может выступать в качестве важного промежуточного фактора между лишением площади и T2DM [36]. Поэтому следует учитывать модели, не считая ИМТ. Что касается более высокой распространенности T2DM и ожирения для бывших курильщиков по сравнению с нынешними курильщиками, следует отметить, что прекращение курения может привести к увеличению веса и привести к более высокому диабету [37]. Кроме того, хронические состояния обычно могут привести к принудительному прекращению курения и тяжелому курению до преждевременной смертности.

Наши результаты хорошо согласуются с результатами, полученными из других стран. В исследовании диабета Северной Калифорнии (DISTANCE), Laraia et al. [38] обнаружили, что более высокие уровни депривации соседства были положительно связаны с кардиометаболическими факторами риска, такими как ИМТ, что указывает на связь между лишением и индивидуальными результатами в отношении здоровья. Основываясь на данных из Шотландии, Уайльд и его коллеги [39] заявили, что бремя диабета и распространенность ожирения были выше у более обездоленных групп населения и что лишение связано с неспособностью достичь целевых показателей холестерина во вторичной профилактике. В исследовании австралийского диабета, ожирения и образа жизни (AusDiab) Williams et al. [5] показали, что лишение области предсказало развитие аномального метаболизма глюкозы (AGM). Bocquier et al. [17] сообщили о положительной связи между лишением области и лечением диабета на юго-востоке Франции, обратив внимание на локализацию приоритетных областей профилактики диабета и необходимость объяснения механизмов, лежащих в основе ассоциации между лишением площади и диабетом. Только некоторые из этих результатов были скорректированы для отдельных SES, таких как образование [5], [40].

В наших анализах контроль за индивидуальным уровнем образования, по-видимому, мало влияет на эффект лишения площади. Это указывает на то, что индивидуальная SES и лишение площади могут действовать по разным путям [41]. В то время как индивидуальная СЭС может оказывать более непосредственное влияние на здоровье (например, путем предоставления индивидуальных ресурсов для более здорового образа жизни), лишение ареала на уровне может действовать через сеть коллективных инфраструктурных ресурсов, таких как потенциальный доступ к местам для физических упражнений [2] или концепции, такие как как проходимость области. Неравномерно распределенные ресурсы по конкретным районам, касающиеся физической и построенной среды (например, доступность зеленых зон, пешеходных и велосипедных дорожек), социальная среда (например, наличие спортивных клубов, самочувствуемая безопасность на уровне соседства) и здравоохранение (например, плотность врачей) может способствовать неравенству при диабете и распространенности ожирения [42]. Все эти факторы следует учитывать, поскольку они могут способствовать «эндогенной среде» [43]. Выделение разлучающих факторов и выявление тех, кто оказывает самое сильное воздействие на здоровье, по-прежнему остается серьезной проблемой, но для того, чтобы найти отправные точки для будущих профилактических мер, связанных с конкретными районами, крайне важно.

Однако роль отдельного образовательного уровня не следует пренебрегать. Наличие низкого уровня образования может привести к низкой грамотности в области здравоохранения. Это может привести, например, к меньшей выгоде от программ управления диабетом [44], вызванных более слабым пониманием инструкций по охране здоровья. Часто было показано, что риск T2DM обратно пропорционален уровню образования. Это может быть частично объяснено BMI, как показано, например, в исследовании EPIC-Interact, охватывающем восемь стран Западной Европы [3]. Кроме того, хорошо известно, что образование влияет на ожирение [45] и, следуя Собалу и Штанке [46], что увеличение SES связано с уменьшением распространенности ожирения среди женщин в развитых обществах. Таким образом, необходимо сосредоточить превентивные меры как на низких группах населения СЭС, так и на сильно лишенных регионах.

Наши результаты показывают, что эффекты индивидуальной SES и лишения площади населения более выражены у женщин, чем среди мужчин. Kavanagh et al. [47] продемонстрировали, что более низкое образование и более низкие доходы связаны с более высокими уровнями биомаркеров диабета и сердечно-сосудистых заболеваний, а также с более высокой окружностью талии у женщин. Tang et al. [48] ​​сообщили о значительных скорректированных ОР для доходов и образования в связи с диабетом с самооценкой для женщин. Roskam et al. [4] сообщили о высшем образовательном неравенстве в отношении ожирения среди женщин, использующих данные обследования состояния здоровья из 19 европейских стран. Maier et al. [6] показало, что распространенность T2DM в пяти немецких исследовательских регионах связана с лишением районного уровня на уровне муниципалитета в Германии, что выявляет несколько более высокие эффекты отдельных SES и лишение местностей на уровне женщин, чем среди мужчин. Рассматривая связь между уровнем безработицы среди жителей города и распространенностью T2DM в этих пяти регионах исследования, Müller et al. [13] также показали, что распространенность T2DM была выше у женщин, чем у мужчин с низкой SES, но, напротив, выше у мужчин с высоким уровнем безработицы по сравнению с женщинами. Однако использование только уровня безработицы в качестве индикатора депривации в районе может привести к потенциальной гендерной предвзятости.

Fano et al. [49] показали, что распространенность диабета и лишение районов напрямую связаны, особенно для женщин. Однако различия полов в диагнозе диабета между мужчинами и женщинами могут быть возможным объяснением более сильных ассоциаций у женщин по сравнению с мужчинами. Matheson et al. [50] также показали, что женщины, живущие в наиболее бедных районах, имеют более высокий ИМТ, чем женщины, живущие в наиболее богатых.

Необходимо учитывать некоторые ограничения нашего исследования. Необходимо учитывать потенциал смещения без ответа. Низкий уровень образования и диабет были связаны с отсутствием ответа [51]. Участие в исследовании также может варьироваться в зависимости от лишения площади [52]. Мы предполагаем, что отказ от ответа может привести к недооценке наших результатов. Все наши переменные, в частности диабет и распространенность ожирения, сообщаются и не проверяются, например, с помощью медикаментов или антропометрических измерений. Это может привести к потенциальным проблемам ошибочной классификации [53]. Имеются данные предыдущих исследований о том, что самооценка T2DM приводит к очень сходным ассоциациям с SES в качестве достоверной информации о распространенности T2DM [54]. Однако самооценка ИМТ, как правило, недооценивается, особенно в случае более высоких значений ИМТ [55], что могло бы привести к ослаблению наблюдаемых ассоциаций.

Образование хорошо воспринимается как хороший показатель для отдельных SES. Например, исследование, проведенное в девяти европейских странах, показало, что взаимосвязь между избыточным весом и низким уровнем образования является более сильной и более последовательной, чем для других переменных SES, таких как доход домашних хозяйств [56]. Однако в дополнительных анализах (данные не показаны) мы заменили образование на доход домохозяйства. Мы обнаружили очень похожую картину, например, значительно увеличенное ИЛИ для женщин в квинтиле 5, рассматривающее распространенность T2DM (OR 1,21, 95% ДИ: 1,00-1,47).

Кроме того, наши анализы основаны на районах. Эти административные единицы значительно различаются по площади и численности населения. Таким образом, классификация лиц по лишению площади может быть более чувствительной в меньших районах, чем в более крупных. Более того, при оценке взаимосвязи между лишением области и здоровьем влияние изменчивой проблемы ареальной единицы (MAUP) зависит от размера пространственных единиц: использование меньших площадей (например, муниципалитетов, а не районов) может обеспечить еще более значительные результаты [57] ,

Наконец, конструкция поперечного сечения набора данных не позволяет каузальной интерпретации наших результатов.

Следует отметить некоторые важные преимущества нашего исследования. Мы использовали обширную базу данных, основанную на большом представительном общенациональном наборе данных, включая отдельные данные из двух последовательных национальных опросов по вопросам здоровья, проводимых по всей Германии. Это отличный ресурс для изучения региональных различий в распространенности T2DM и ожирения. Используя установленную мера депривации на местах для Германии, мы смогли количественно оценить влияние лишения области на распространенность T2DM и контроль за ожирением для индивидуального образовательного уровня. Насколько нам известно, это первое исследование, посвященное ассоциации лишения области, T2DM и ожирения, охватывающего всю Германию на районном уровне.

В Германии лишение более высокого уровня связано с более высокой распространенностью сахарного диабета 2-го типа и ожирением на национальном уровне, независимо от индивидуального уровня образования и установленных факторов риска. В целях снижения неравенства в отношении здоровья стратегии профилактики диабета и ожирения должны учитывать индивидуальные, а также факторы риска на местах [58]. Для этого необходимо будет определить механизмы, лежащие в основе отдельных лиц и компонентов лишения площади, а также их взаимодействия.

Комментариев нет.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *