Gesundheitsmessung und gesundheitliche Ungleichheit im Lebenslauf
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Dieses Projekt untersuchte die Rolle selbstberichteter und objektiver Gesundheitsmaße bei der Analyse gesundheitlicher Ungleichheiten im Lebensverlauf. Frühere Studien stützten sich weitgehend auf Selbstberichte über den Gesundheitszustand und gaben Anlass zu Bedenken hinsichtlich Verzerrungen aufgrund von Bildung, Geschlecht, Alter, Kohortenzugehörigkeit und Länderkontext. In dieser Studie wurde systematisch untersucht, ob solche Verzerrungen die Schlussfolgerungen über gesundheitliche Ungleichheiten beeinflussen und ob objektive Messungen eine zuverlässigere Alternative darstellen. Die Ergebnisse führen zu drei wichtigen Schlussfolgerungen. Erstens sind selbstberichtete Gesundheitsmaße nicht notwendigerweise verzerrter als objektive Maße. Ein Vergleich der selbst eingeschätzten Gesundheit mit der körperlichen Komponente des SF-12 und der Greifkraft ergab, dass selbst eingeschätzte Maße zuverlässigere Ergebnisse bezüglich kumulativer Vor- und Nachteile liefern als die Greifkraft, insbesondere bei Männern. Eine Studie zur Untererfassung chronischer Erkrankungen wie Diabetes und Bluthochdruck ergab, dass falsche Angaben nur einen geringen Einfluss auf die Schlussfolgerungen zur gesundheitlichen Ungleichheit haben. Weitere Studien, in denen selbstberichtete depressive Symptome mit diagnostizierten Depressionen verglichen wurden, ließen Zweifel an der Validität von Diagnosen als überlegenes Maß für psychische Gesundheit aufkommen. Schließlich ergab eine Analyse der selbst eingeschätzten Gesundheit in mehreren Ländern, dass diese über alle Altersgruppen und Geschlechter hinweg einheitlich interpretiert wird, was ihre Zuverlässigkeit für die vergleichende Forschung zu gesundheitlichen Ungleichheiten unterstreicht. Zweitens variiert die Genauigkeit der selbstberichteten Gesundheitsdaten je nach nationalem Kontext. Eine Studie über die Untererfassung von Bluthochdruck im Vereinigten Königreich ergab nur minimale Auswirkungen auf die Schätzungen der Ungleichheiten, aber eine Replikation für China, wo der Zugang zur Gesundheitsversorgung stark stratifiziert ist, ergab eine erhebliche Untererfassung. Die Bereinigung um Falschangaben veränderte hier die Schlussfolgerungen in Bezug auf Geschlecht, Bildung und Stadt-Land-Gefälle bei der lebenslangen Prävalenz von Bluthochdruck erheblich, was unterstreicht, wie wichtig es ist, den Zugang zur Gesundheitsversorgung bei der Interpretation selbstberichteter Gesundheitsdaten zu berücksichtigen. Drittens untersuchte das Projekt effiziente Methoden der Datenerhebung, um die Erforschung gesundheitlicher Ungleichheiten voranzutreiben. Eine Benchmarking-Studie zu nichtwahrscheinlichkeitsbasierten Erhebungen zeigte, dass diese Erhebungen bestimmte gesundheitliche Ungleichheiten - insbesondere in Bezug auf Bildung und Alter - zuverlässig schätzen können und gleichzeitig eine kosteneffiziente Alternative zu herkömmlichen wahrscheinlichkeitsbasierten Erhebungen darstellen. Die Studie zeigte jedoch auch, dass nicht probabilistische Erhebungen dazu neigen, geschlechtsspezifische Ungleichheiten zu überschätzen, und dass sie zu Inkonsistenzen in Bezug auf rassische und ethnische Ungleichheiten führen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Health Measurement and Health Inequality Over the Life Course: A Comparison of Self-rated Health, SF-12, and Grip Strength. Demography, 56(2), 763-784.
Leopold, Liliya
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Education and age trajectories of chronic conditions: Are tests of the cumulative advantage and disadvantage hypothesis biased by underreporting?. Social Science & Medicine, 334, 116134.
Leopold, Liliya; van Valkengoed, Irene G.M. & Engelhardt, Henriette
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Mental Health in China: Social Change in Life Course Trajectories. Population and Development Review, 51(2), 759-796.
Ge, Tingshuai; Van Leeuwen, Frans Johannes; Jiang, Quanbao & Leopold, Liliya
