연구목적
낮은 교육수준으로 인한 인구집단 기여위험도(PAF)와 직업계층에 따른 기여위험도(AF)를 산출하여, 낮은 사회경제적 위치가 사망에 기여하는 정도를 측정고자 하였다.
연구자료 및 방법
인구주택총조사와 사망원인통계 자료(1995, 2000, 2005, 2010)를 이용하여, 성별, 연령별(30~44세, 45~59세) 교육수준 분포와 교육수준에 따른 사망률(총 사망, 암, ...
연구목적
낮은 교육수준으로 인한 인구집단 기여위험도(PAF)와 직업계층에 따른 기여위험도(AF)를 산출하여, 낮은 사회경제적 위치가 사망에 기여하는 정도를 측정고자 하였다.
연구자료 및 방법
인구주택총조사와 사망원인통계 자료(1995, 2000, 2005, 2010)를 이용하여, 성별, 연령별(30~44세, 45~59세) 교육수준 분포와 교육수준에 따른 사망률(총 사망, 암, 뇌혈관질환, 심장질환, 자살)과 상대위험도를 산출하고, 이를 통해 인구집단 기여위험도를 계산하였다. 직업계층에 따른 기여위험도는 한국노동패널조사 1차 년도 조사대상자 중 30~69세 남자 경제활동인구에 대하여 15차 조사까지 사망여부를 추적하여 분석하였다. 직업계층은 한국표준직업분류(5차개정)에 따른 대분류 10개에 실업을 추가하여, 11개 직종분류를 이용하였고, 종사상 지위는 정규직, 비정규직, 종업원이 없는 자영업자, 종업원이 있는 자영업자 등 4개 분류를 이용하였다. 사망률은 WHO 표준인구를 사용하여 직접표준화 방법으로 연령표준화 사망률을 산출하였다. 교육수준은 대졸이상을, 직종분류는 의회의원, 고위임직원 및 관리자와 전문가, 종사상 지위는 정규직을 기준집단으로 하여 PAF와 AF를 산출하였으며, 모든 분석은 SAS 통계프로그램을 이용하여 분석하였다.
결과
1995년 이후 총사망에 대한 낮은 교육수준의 PAF는 모든 연령과 성별에서 감소하였다. 이러한 경향은 30~44세 남자에서 두드러졌다. 남자는 자살, 여자는 뇌혈관질환에 대하여 낮은 교육수준의 PAF가 가장 컸다. 가장 낮은 교육수준에서 총사망과 주요 4개 사망원인에 대한 상대위험도가 증가하였으며, 특히 30~44세 여자에서 크게 증가하였다. 직업계층에 따른 기여위험도에서는 농업, 임업 및 어업숙련 종사자(61.9%)가 가장 컸으며, 실업(48%), 기술공 및 준전문가(45.2%)가 뒤를 이었다. 종사상 지위에 따른 위험비(HR)는 연령, 가구소득, 직업계층을 보정한 후 종업원이 없는 자영업자가 2.0으로 가장 컸고, 기여위험도는 비정규직(46.4%), 종업원이 없는 자영업자(45.9%) 순으로 높게 나타났다.
결론
지속적이고 급격한 교육수준의 증가는 교육수준에 따른 사망불평등이 개선되지 못했음에도 불구하고, 낮은 교육수준으로 인한 인구집단 기여위험도가 감소하는데 기여하였다. 직종분류와 종사상 지위에 따른 AF는 15.5~61.9%로, 이는 특정 직종 및 종사상 지위가 가지는 위험요인을 제거한다면 AF의 크기만큼 사망을 예방할 수 있음을 의미한다. 이러한 연구결과는 건강불평등 개선에 있어서 교육, 직업 등과 같은 사회경제적 요인의 중요성과 보건정책이 건강한 사회정책을 포괄해야 할 필요성을 잘 보여주고 있다.
연구목적
낮은 교육수준으로 인한 인구집단 기여위험도(PAF)와 직업계층에 따른 기여위험도(AF)를 산출하여, 낮은 사회경제적 위치가 사망에 기여하는 정도를 측정고자 하였다.
연구자료 및 방법
인구주택총조사와 사망원인통계 자료(1995, 2000, 2005, 2010)를 이용하여, 성별, 연령별(30~44세, 45~59세) 교육수준 분포와 교육수준에 따른 사망률(총 사망, 암, 뇌혈관질환, 심장질환, 자살)과 상대위험도를 산출하고, 이를 통해 인구집단 기여위험도를 계산하였다. 직업계층에 따른 기여위험도는 한국노동패널조사 1차 년도 조사대상자 중 30~69세 남자 경제활동인구에 대하여 15차 조사까지 사망여부를 추적하여 분석하였다. 직업계층은 한국표준직업분류(5차개정)에 따른 대분류 10개에 실업을 추가하여, 11개 직종분류를 이용하였고, 종사상 지위는 정규직, 비정규직, 종업원이 없는 자영업자, 종업원이 있는 자영업자 등 4개 분류를 이용하였다. 사망률은 WHO 표준인구를 사용하여 직접표준화 방법으로 연령표준화 사망률을 산출하였다. 교육수준은 대졸이상을, 직종분류는 의회의원, 고위임직원 및 관리자와 전문가, 종사상 지위는 정규직을 기준집단으로 하여 PAF와 AF를 산출하였으며, 모든 분석은 SAS 통계프로그램을 이용하여 분석하였다.
결과
1995년 이후 총사망에 대한 낮은 교육수준의 PAF는 모든 연령과 성별에서 감소하였다. 이러한 경향은 30~44세 남자에서 두드러졌다. 남자는 자살, 여자는 뇌혈관질환에 대하여 낮은 교육수준의 PAF가 가장 컸다. 가장 낮은 교육수준에서 총사망과 주요 4개 사망원인에 대한 상대위험도가 증가하였으며, 특히 30~44세 여자에서 크게 증가하였다. 직업계층에 따른 기여위험도에서는 농업, 임업 및 어업숙련 종사자(61.9%)가 가장 컸으며, 실업(48%), 기술공 및 준전문가(45.2%)가 뒤를 이었다. 종사상 지위에 따른 위험비(HR)는 연령, 가구소득, 직업계층을 보정한 후 종업원이 없는 자영업자가 2.0으로 가장 컸고, 기여위험도는 비정규직(46.4%), 종업원이 없는 자영업자(45.9%) 순으로 높게 나타났다.
결론
지속적이고 급격한 교육수준의 증가는 교육수준에 따른 사망불평등이 개선되지 못했음에도 불구하고, 낮은 교육수준으로 인한 인구집단 기여위험도가 감소하는데 기여하였다. 직종분류와 종사상 지위에 따른 AF는 15.5~61.9%로, 이는 특정 직종 및 종사상 지위가 가지는 위험요인을 제거한다면 AF의 크기만큼 사망을 예방할 수 있음을 의미한다. 이러한 연구결과는 건강불평등 개선에 있어서 교육, 직업 등과 같은 사회경제적 요인의 중요성과 보건정책이 건강한 사회정책을 포괄해야 할 필요성을 잘 보여주고 있다.
Objective: The purpose of this study was to examine attributable disease burden of low socioeconomic position for mortality, estimating population attributable fraction of low education and attributable fraction of occupational stratification.
Method: National census data were used to derive educati...
Objective: The purpose of this study was to examine attributable disease burden of low socioeconomic position for mortality, estimating population attributable fraction of low education and attributable fraction of occupational stratification.
Method: National census data were used to derive educational levels. The mortality-associated RR of lower educational levels was calculated by reference to national census and death certificate data from 1995, 2000, 2005, and 2010. PAFs were calculated for all cause mortality, malignant neoplasms, cerebrovascular disease, heart disease, and suicide by gender and age group (30-44 and 45-59 years). The occupational stratification has 11 categories including 10 major groups and unemployment. The employment status has 4 categories including permanent worker, temporary worker, self-employment (without employees), and self-employment(with employees). Age-adjusted mortality rates were calculated based on direct standardization methods using the World Health Organization (WHO) world population as the standard population. The counterfactual category was who had at least graduated from college for education, legislator, senior officials and managers and professionals for occupational stratification, and permanent worker for employment status. All analysis were conducted using SAS, version 9.3.
Results: The PAF of low educational level in terms of total mortality has decreased since 1995 in both genders. This trend was more prominent among those aged 30–44 years. The PAFs of suicide in male, cerebrovascular disease in women was greatest. The RRs of all-cause mortality and those of the four leading causes of death in those with the lowest educational levels have increased, especially in females aged 30–44 years. The attributable fraction of the skilled agricultural, forestry and fishery workers (61.9%) was greatest, following unemployment (48%), technicians and associate professionals (45.2%). The hazard ratio of self-employment (without employees) was greatest (2.0), after adjusted by age, family income, and occupational stratification. The attributable fraction of temporary worker was greatest (46.4%), following self-employment (without employees) (45.9%).
Conclusions: The consistent and sharp increase in the attainment of education has contributed to the reduction in the PAFs of lower education for mortality, despite the fact that mortality inequalities have not improved. The attributable fraction of occupational stratification was found to be 15.5~61.9%. It means that if occupational stratification specific risk factors was removed, total deaths could be preventable by the size of the AF. Efforts to reduce health inequalities must promote healthy public policy and address public health policies.
Objective: The purpose of this study was to examine attributable disease burden of low socioeconomic position for mortality, estimating population attributable fraction of low education and attributable fraction of occupational stratification.
Method: National census data were used to derive educational levels. The mortality-associated RR of lower educational levels was calculated by reference to national census and death certificate data from 1995, 2000, 2005, and 2010. PAFs were calculated for all cause mortality, malignant neoplasms, cerebrovascular disease, heart disease, and suicide by gender and age group (30-44 and 45-59 years). The occupational stratification has 11 categories including 10 major groups and unemployment. The employment status has 4 categories including permanent worker, temporary worker, self-employment (without employees), and self-employment(with employees). Age-adjusted mortality rates were calculated based on direct standardization methods using the World Health Organization (WHO) world population as the standard population. The counterfactual category was who had at least graduated from college for education, legislator, senior officials and managers and professionals for occupational stratification, and permanent worker for employment status. All analysis were conducted using SAS, version 9.3.
Results: The PAF of low educational level in terms of total mortality has decreased since 1995 in both genders. This trend was more prominent among those aged 30–44 years. The PAFs of suicide in male, cerebrovascular disease in women was greatest. The RRs of all-cause mortality and those of the four leading causes of death in those with the lowest educational levels have increased, especially in females aged 30–44 years. The attributable fraction of the skilled agricultural, forestry and fishery workers (61.9%) was greatest, following unemployment (48%), technicians and associate professionals (45.2%). The hazard ratio of self-employment (without employees) was greatest (2.0), after adjusted by age, family income, and occupational stratification. The attributable fraction of temporary worker was greatest (46.4%), following self-employment (without employees) (45.9%).
Conclusions: The consistent and sharp increase in the attainment of education has contributed to the reduction in the PAFs of lower education for mortality, despite the fact that mortality inequalities have not improved. The attributable fraction of occupational stratification was found to be 15.5~61.9%. It means that if occupational stratification specific risk factors was removed, total deaths could be preventable by the size of the AF. Efforts to reduce health inequalities must promote healthy public policy and address public health policies.
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