База примеров

Исследование дифференциации смертности в зависимости от социального статуса

А. Д. Деев, А. А. Деева, З. И. Бежаева

Содержание

Введение

Функция риска в зависимости от места проживания (Москва и Санкт-Петербург)

Функция риска в зависимости от уровня образования

Риск в зависимости от семейного положения

Влияние поведенческих факторов риска

Заключение

Список литературы

 


Введение

В демографии и социологии давно известно, что образ жизни, характер деятельности, структура и объемы потребления, а также многие другие экономические и социальные факторы влияют на продолжительность жизни различных социальных групп.

Первые исследования на эту тему проводились в Европе в начале XIX в. Изучение социальных и других различий в смертности населения было широко представлено в исследованиях русских социал-гигиенистов, демографов и статистиков конца XIX-начала XX в. и в 20-х годах. Например, в 1896 г. ведущий русский демограф того времени С. Новосельский провел анализ смертности в зависимости от вероисповедания. Основываясь на материалах первой всероссийской переписи, С. Новосельский также исследовал смертность в связи с экономическими условиями по административным участкам Санкт-Петербурга в 1909-1912 годах. Позже материалы переписи 1926 г. были использованы для построения таблиц смертности по социально-профессиональным группам в Ленинграде [1].

В наше время первые оценки показателей смертности в зависимости от характера труда, уровня образования и других факторов, приуроченные к переписям 1979 и 1989 гг., были опубликованы лишь в 90-е годы. Обнаружилось, что, несмотря на официально провозглашавшуюся в СССР политику преодоления социальных различий, в смертности отдельных групп эти различия существовали. Они оказались сходными с теми, которые наблюдаются в западных странах. Поэтому можно сделать вывод, что исследования, дающие представления о неравенстве перед лицом смерти, в России только начинаются.

В настоящей работе построены оценки функций риска для разных социальных групп (функция риска представляет собой мгновенный коэффициент смертности для субъектов, которые дожили до момента времени t. Данные были предоставлены Государственным научно-исследовательским центром профилактической медицины. Все вычисления проводились с помощью пакета STАTISTICA. При этом были использованы модули Survival Analysis, General Linear Models и, встроенный в пакет STATISTICA, язык STATISTICA Visual Basic [4],[5]. 

На примере выборки мужчин в Москве и Санкт-Петербурге была прослежена дифференциация смертности в зависимости от таких социальных характеристик, как уровень образования, место проживания, семейное положение с учетом возраста и хронологического времени. При изучении смертности зачастую очень важна хронологическая компонента. Например, на смертность значительное влияние оказывает наличие техногенных катастроф, или медленное улучшение во времени каких-то технологий медицинского обслуживания. Поэтому для исследования выживаемости в зависимости от социальных характеристик необходимо удалить мешающую хронологическую компоненту.

В работе были построены графики оценки функции риска в зависимости от разных социальных статусов (с подправленным временным трендом):

  • Места проживания (Москва, Санкт-Петербург);

  • Уровня образования;

  • Семейного положения;

  • Алкогольного статуса;

  • Относительной массы тела (индекса Кетле).

 


Функция риска в зависимости от места проживания (Москва и Санкт-Петербург)

im01.gif

В целом можно сделать вывод о том, что значения функции риска для Москвы систематически выше, чем для Санкт-Петербурга. Риск в целом (в зависимости от всех факторов риска) больше в Москве. Особенно четко эти различия прослеживаются для лиц старше 75 лет.

 


Функция риска в зависимости от уровня образования

Рассматриваются три широких категории населения по уровню образования: низкая - ниже средней школы (43.5%), средняя - законченное среднее или среднее специальное образование (23.7%), высокая - высшее или незаконченное высшее образование (32.8%). По графику видно, что индивиды, имеющие высокое образование, имеют риск меньше, чем в остальных группах.

im02.gif

 


Риск в зависимости от семейного положения

Первоначально все пациенты были разделены на никогда не женатых (2.5%), женатых (89,2%), разведенных или живущих раздельно (7.1%) и вдовцов (1.2%).

im03.gif 

Защитная роль брака видна на графике. Видно, что для лиц, состоящих в браке, функция риска имеет значения существенно ниже, чем для лиц остальных категорий.

 


Влияние поведенческих факторов риска

Оценим силу влияния на смертность основных факторов риска, к которым относятся злоупотребление алкоголем, избыточная или недостаточная масса тела.

Данные о потреблении алкоголя были классифицированы следующим образом:

  • Не пил в течение года - 2.5% (абстиненты);

  • Hе пил в течение последней недели - 13.2% (неактивно пьющий), потребление алкоголя за неделю соответствует 1-84 г. чистого этанола - 17.9% (мало пьющий), 85-168 г. - 9.7% (средне пьющий). Группа (2) носит название - пьющие умеренно;

  • Если потребление алкоголя составляет более 168 г., то такие респонденты относятся к группе злоупотребляющих алкоголем или сильно пьющих (13.3%);

  • Отдельно была вынесена группа лиц, чей алкогольный статус неизвестен (43.4%).

im04.gif

Видно, что абстиненты и сильно пьющие (злоупотребляющие алкоголем) имеют значения функции риска существенно больше, чем пьющие умеренно. Как и ожидалось значения для респондентов, чей алкогольный статус неизвестен, находятся посередине (как средневзвешенный риск).

Для измерения зависимости функции риска от физического состояния использовался индекс Кетле (ИК), равный отношению массы тела в килограммах к квадрату роста, измеренного в метрах. Все обследуемые были разделены следующим образом: очень низкая относительная масса тела (ИК < 21); низкая относительная масса тела (21 ≤ ИК < 24); нормальная относительная масса тела (24 ≤ ИК < 29); высокая масса тела (ИК > 29).

По графику видно, что риск смерти повышен среди лиц с очень низкой относительной массой тела. Самые низкие значения функции риска, как и ожидалось, соответствуют группе с нормальной относительной массой тела. В целом сниженная относительная масса тела ассоциируется с более высоким риском смерти, чем повышенная относительная масса тела.

im05.gif

 


Заключение

Итак, по результатам анализа можно сделать вывод, о том, что существуют огромные различия по показателям смертности внутри российского населения между уровнями образования, брачным статусом и поведенческими факторами. Эти группы не отличаются друг от друга принципиально по материальным условиям жизни, однако отличаются по образу жизни. Например, высокие значения функции риска для лиц с сильно сниженной относительной массой тела, видимо в значительной мере могут быть отнесены за счет курения.

Различия в смертности более образованных и менее образованных слоев общества, женатых и неженатых определялись не только имущественными неравенствами (как принято считать), а в большинстве своем факторами социокультурного характера. Эти факторы наряду с экономическими, экологическими, природно-климатическими условиями определяют общую ситуацию в области смертности и влияют на дифференциацию в смертности различных групп населения. Другим важным фактором являются региональные особенности. Отсутствие объективной информации о рисках для здоровья порождает пренебрежение к самосохранительным мотивам при выборе профессии, места жительства и т.д.

 


Список литературы

  1. Неравенство и смертность в России: Коллективная монография. Под редакцией В. Школьникова, Е. Андреева, Т. Малевой. Моск. Центр Карнеги. М.: Сигналъ, 2000 г.

  2. Lee E. T. Statistical methods for survival data analysis. [S.L.]: John Willey & Sons, Inc., 1992.

  3. Agresti A. Analysis of Ordinal Categorical Data. New York: John Willey & Sons, Inc., 1984.

  4. STATISTICA Manual, Том 3, Глава 10: Анализ выживаемости и регрессия для цензурированных данных. Copyright StаtSoft Inc., 1995г.

  5. STATISTICA Manual, Том 3, Глава 1: Нелинейное оценивание. Copyright StаtSoft Inc., 1995г.


В начало


Узнайте больше на курсах Академии Анализа Данных StatSoft

Список курсов    Календарь    Расписание груповых занятий






info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта