Einfluss der Einkommensposition auf die Gesundheit und Lebenserwartung

Income is an important determinant of individual standards of living and participation in social life. Data from the German Socio-Economic Panel shows that the level of income also affects a person's health and life expectancy. People's self-assessment of their health and health-related quality of life follow a distribution pattern which can be described as gradient: the lower the income, the more frequent the impairments to subjective health. Life expectancy statistics also reflect income differences, primarily due to premature deaths among lower-income groups. Clues for explaining income-related differences in health and life expectancy can be found in the results on health-related behaviour and use of the medical system.Income; Poverty; Social inequality; Health; German Socio-Economic Panel

Konstruktion und Validierung eines allgemeinen Index für die Arbeitsbelastung in beruflichen Tätigkeiten auf Basis von ISCO-88 und KldB-92

"In diesem Beitrag werden zusammenfassende Skalen zur allgemeinen, physischen und psychosozialen Arbeitsbelastung (ABges, ABphy, ABpsy) auf Basis der Erwerbstätigenbefragung 2006 für die Berufsklassifikationen KldB-92 und ISCO-88 entwickelt und validiert. Ziel ist es, eine leicht anzuwendende Kontrollvariable für Studien bereitzustellen, in denen keine umfangreichen Instrumente zur Messung von Arbeitsbelastungen eingesetzt werden können. Einleitend wird ein Überblick über verschiedene Formen von Arbeitsbelastungen sowie deren Messung gegeben. Anschließend werden die drei Skalen anhand hierarchischer Regressionsmodelle in einem dreistufigen Verfahren entwickelt. Der Index wird zuletzt auf Basis der Daten der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2006 und des Telefonischen Gesundheitssurveys 'Gesundheit in Deutschland Aktuell' (GEDA) 2009 des Robert Koch-Instituts anhand von Gesundheitsindikatoren intern und extern validiert. Insgesamt erweist sich der Index bei der Analyse von gesundheitlichen Beeinträchtigungen, von wahrgenommenen Gesundheitsrisiken am Arbeitsplatz und bei der Analyse von krankheitsbedingten Fehlzeiten auf Basis beider Datensätze als aussagekräftig. Er wird daher für Forschungszwecke bereitgestellt und lässt sich anhand der Schlüsselvariablen KldB-92 oder ISCO-88 beliebigen Datensätzen zuspielen." (Autorenreferat)"This paper describes the construction and validation of comprehensive scales for overall, physical and psycho-social job demands (ABges, ABphy, ABpsy) that were constructed using a large-scale representative survey from 2006 conducted by the German Federal Institute for Vocational Education and Training (BIBB). The overall goal is to provide comprehensive scales that can be applied in studies that are not able to measure job demands more thoroughly. The scales are based on standard occupational classifications. They were constructed using multilevel regression models in a three-stage procedure. The resulting index has been validated using seven different health indicators with the data of the German BIBB/ BAuA-workforce survey and additional data of the GEDA: German Telephone Health Survey 2008/2009. Results indicated significant associations with health outcomes such as self-perceived health, perceived health risks at work or sick absence days. The index is free to use for scientific research and can be matched to any data source with data on occupations classified by KldB-92 or ISCO-88." (author's abstract

Soziale Unterschiede in der Lebenserwartung: Datenquellen in Deutschland und Analysemöglichkeiten des SOEP

'In diesem Beitrag werden Möglichkeiten zur Analyse sozialer Unterschiede in der Lebenserwartung auf Basis des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP) dargestellt. Einleitend wird ein Überblick über verschiedene Datenquellen zur Analyse sozial differenzieller Sterblichkeit gegeben und der Forschungsstand für Deutschland zusammengefasst. Anschließend wird auf methodische Besonderheiten und Probleme des SOEP hingewiesen, die sich insbesondere an einer Überschätzung der mittleren Lebenserwartung festmachen lassen. Abschließend wird ein Verfahren vorgestellt, anhand dessen sich diese Überschätzung unter Verwendung der amtlichen Sterbetafeln ausgleichen lässt.' (Autorenreferat)'This paper describes the potential for analysing socio-economic inequalities in life expectancy with the German Socio- Economic Panel Study (SOEP). It includes a short review of available data sources and recent evidence on inequalities in life expectancy for Germany. Subsequently the characteristics and issues with analysing mortality with the SOEP are discussed. The main problem for providing undistorted estimates of life expectancy across social strata with SOEP data is an overestimation of life expectancy in the study population. We will present a method that allows overcoming this problem with the utilization of official life tables for Germany.' (author's abstract)

Zunehmende Unterschiede im subjektiven Gesundheitszustand zwischen den Einkommensschichten: Analysen zu einem Aspekt der gesundheitlichen Ungleichheit

"Soziale Unterschiede in der Gesundheit und Lebenserwartung werden in den letzten Jahren verstärkt diskutiert. Ungeachtet eines hohen allgemeinen Wohlstandsniveaus und einer gut ausgebauten medizinischen Versorgung der Bevölkerungen bestehen in den meisten europäischen Wohlfahrtsstaaten weiterhin ausgeprägte, sozial strukturierte Ungleichheiten in der Gesundheit und Lebenserwartung (Mackenbach 2006, Mielck 2005). Bisher gibt es allerdings nur wenige Studien, die Aussagen zur Entwicklung gesundheitlicher Ungleichheiten zulassen. Im vorliegenden Beitrag wird auf Basis der Daten des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP 1994-2007) für Deutschland untersucht, ob sich soziale Ungleichheiten in der Gesundheit ausgeweitet haben." (Autorenreferat

Population-Wide National Survey Data Emphasize the Importance of Work-Related Factors

Unintentional injuries cause much of the global mortality burden, with the workplace being a common accident setting. Even in high-income economies, occupational injury figures remain remarkably high. Because risk factors for occupational injuries are prone to confounding, the present research takes a comprehensive approach. To better understand the occurrence of occupational injuries, sociodemographic factors and work- and health-related factors are tested simultaneously. Thus, the present analysis aims to develop a comprehensive epidemiological model that facilitates the explanation of varying injury rates in the workplace. The representative phone survey German Health Update 2010 provides information on medically treated occupational injuries sustained in the year prior to the interview. Data were collected on sociodemographics, occupation, working conditions, health-related behaviors, and chronic diseases. For the economically active population (18–70 years, n = 14,041), the 12-month prevalence of occupational injuries was calculated with a 95% confidence interval (CI). Blockwise multiple logistic regression was applied to successively include different groups of variables. Overall, 2.8% (95% CI 2.4–3.2) of the gainfully employed population report at least one occupational injury (women: 0.9%; 95% CI 0.7–1.2; men: 4.3%; 95% CI 3.7–5.0). In the fully adjusted model, male gender (OR 3.16) and age 18–29 (OR 1.54), as well as agricultural (OR 5.40), technical (OR 3.41), skilled service (OR 4.24) or manual (OR 5.12), and unskilled service (OR 3.13) or manual (OR 4.97) occupations are associated with higher chances of occupational injuries. The same holds for frequent stressors such as heavy carrying (OR 1.78), working in awkward postures (OR 1.46), environmental stress (OR 1.48), and working under pressure (OR 1.41). Among health-related variables, physical inactivity (OR 1.47) and obesity (OR 1.73) present a significantly higher chance of occupational injuries. While the odds for most work-related factors were as expected, the associations for health-related factors such as smoking, drinking, and chronic diseases were rather weak. In part, this may be due to context-specific factors such as safety and workplace regulations in high- income countries like Germany. This assumption could guide further research, taking a multi-level approach to international comparisons

German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD): Revision, update and application examples

Background: Regional deprivation indices enable researchers to analyse associations between socioeconomic disadvantages and health outcomes even if the health data of interest does not include information on the individuals’ socioeconomic position. This article introduces the recent revision of the German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD) and presents associations with life expectancy as well as age-standardised cardiovascular mortality rates and cancer incidences as applications. Methods: The GISD measures the level of socioeconomic deprivation using administrative data of education, employment, and income situations at the district and municipality level from the INKAR database. The indicators are weighted via principal component analyses. The regional distribution is depicted cartographically, regional level associations with health outcomes are presented. Results: The principal component analysis indicates medium to high correlations of the indicators with the index subdimensions. Correlation analyses show that in districts with the lowest deprivation, the average life expectancy of men is approximately six years longer (up to three years longer for women) than for those from districts with the highest deprivation. A similar social gradient is observed for cardiovascular mortality and lung cancer incidence. Conclusions: The GISD provides a valuable tool to analyse socioeconomic inequalities in health conditions, diseases, and their determinants at the regional level

German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD): Revision, Aktualisierung und Anwendungsbeispiele

Hintergrund: Regionale Deprivationsindizes erlauben, Zusammenhänge zwischen sozialer Benachteiligung und Gesundheit mit Daten zu analysieren, die selbst keine Information über die sozioökonomische Position der Individuen enthalten. Der vorliegende Beitrag stellt die Revision des German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD) vor und präsentiert beispielhaft Zusammenhänge mit der Lebenserwartung sowie altersstandardisierten Herz-Kreislauf- Mortalitätsraten und Krebsinzidenzen. Methode: Der GISD misst das Ausmaß sozioökonomischer Deprivation anhand von Information der Bildungs-, Beschäftigungs- und Einkommenssituation in Kreisen und Gemeinden aus der Datenbank INKAR. Die Indikatoren werden über Hauptkomponentenanalysen gewichtet. Die regionale Verteilung wird kartografisch dargestellt, Zusammenhangsanalysen auf regionaler Ebene werden präsentiert. Ergebnisse: Die Hauptkomponentenanalysen bezeugen mittlere bis hohe Ladungen der eingesetzten Indikatoren auf den Teildimensionen des Indexes. Zusammenhangsanalysen zeigen, dass Männer in Kreisen mit der niedrigsten Deprivation eine etwa sechs Jahre, Frauen eine bis zu drei Jahre längere mittlere Lebenserwartung aufweisen als Personen aus Kreisen mit der höchsten Deprivation. Ein ähnlicher sozialer Gradient zeigt sich bei der Herz-Kreislauf- Mortalität und Lungenkrebsinzidenz. Schlussfolgerungen: Der GISD leistet einen wichtigen Beitrag zur Analyse regional ungleicher Verteilungen von Gesundheitszuständen, Krankheiten und deren Einflussfaktoren