Demographie IV - Universität Rostock · References Vergangene Woche: SES Jeder Indikator misst einen anderen Aspekt des SES Beruf: z.B. job-speziﬁsche Gesundheitsrisiken (Wetter,

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Demographie IV

ROLAND RAU

Universität Rostock, Sommersemester 2013

08. Juli 2013

c© Roland Rau Demographie IV 1 / 24

References

Vergangene Woche: SES

Jeder Indikator misst einen anderen Aspekt des SES

Beruf: z.B. job-spezifische Gesundheitsrisiken (Wetter, Arbeit unterfreiem Himmel, Fallen, . . . )

Einkommen: z.B. finanzielle Ressourcen, um besser wohnen und sichernähren zu können, besserer Zugang zum Gesundheitssystem (gibtes noch Ausnahmen?)

Bildung: eher Verhaltenskomponente (Rauchen, Ernährung,Gesundheitsverhalten insgesamt)zustzlicher Vorteil: relativ stabil über das Leben hinweg (→ methodischeinfacher); unabhängig vom gegenwärtigen Status auf demArbeitsmarkt (beschäftigt, arbeitslos, Rentner) und manchmal auchpraktische Gründe (→ Studie in Österreich)

Vermögen

Literaturhinweis für eine systematische Auflistung der Gründe vonsozioökonomischen Unterschieden in der Sterblichkeit: NoreenGoldman (2001)


References

Vergangene Woche: Messung vonSES-Unterschieden in der Sterblichkeit

Absolut: z.B. Differenzen in (altersstandardisierten)Sterberaten für unterschiedliche SES GruppenRelativ: z.B. “Rate Ratios” (anstatt Differenz das Verhältnisder beiden Raten) oder – sehr häufig in epidemiologischenStudien: Odds-Ratios und Relative Risks

Beispiel: Odds-Ratios (“OR”) vs. Relative Risk (“RR”)(siehe, z.B., Woodward, 1999, S. 107–115)


References

Typische Ergebnisse

Mortalität für Frauen und Männer in Finnland, 1981–1985,nach SES

(Quelle: Valkonen (2006, S. 198))

Social Class Men WomenASDR Rate- ASDR Rate-

(per 100,000) Ratio (per 100,000) RatioUpper white-collar employees 768 1.00 344 1.00Lower white-collar employees 1062 1.38 393 1.14Skilled Workers 1229 1.60 444 1.29Unskilled Workers 1744 2.27 490 1.42Farmers 1068 1.39 431 1.25Other Self-employed persons 898 1.17 310 0.90


References

Was geschieht über die Zeit hinweg mit diesen Unterschieden?

⇒ Reduktion von Übersterblichkeit, insbesondere von armenund marginialisierten Bevölkerungen.

Quelle: Seite 2 in WHO: The European Health Report 2002;

Link: http://www.euro.who.int/document/e76907.pdf


http://www.euro.who.int/document/e76907.pdf

References

Trends über die Zeit hinweg: Mackenbach et al. (2003)

Trotz anderer Bestrebungen der WHO Europe: größerwerdende Unterschiede zwischen sozioökonomischenGruppen über die Zeit hinweg.

Sie beispielsweise S. 832 in Mackenbach et al. (2003)(Link: http://ije.oxfordjournals.org/content/32/5/830.short)

Oder beispielsweise S. 475–477 in Doblhammer et al. (2005)(Link: http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00508-005-0393-0)


http://ije.oxfordjournals.org/content/32/5/830.short

http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00508-005-0393-0

References

“Is there a common background behind growing inequalities inmortality in Western Europe countries?” Koskinen (2003)

Valkonen (1999, S. 309):

“the decline in cardiovascular mortality has been more rapid in theupper than in the lower socio-economic men in all countries forwhich we have data. This difference has been the most importantsingle cause for the widening of the socioeconomic mortality gap.”

Huisman et al. (2005, S. 409)

“Cardiovascular diseases contributed the most to thesedifferences in mortality. In men, the top five specific contributorycauses were ischaemic heart disease, lung cancer, COPD, othercardiovascular diseases and cerebrovascular diseases. In womenthey were ischaemic heart disease, other cardiovascular diseases,cerebrovascular diseases, pneumonia, and COPD.”


References

Erklären der Ergebnisse:(Immer drei Möglichkeiten in der Demographie)

Level 0: Schlechte Daten, schlechte MethodenLevel 1: Resultate spiegeln tatsächlich eine Veränderungin der interessierenden Variablen widerLevel 2: Kompositionelle/strukturelle Effekte

Siehe hierzu insbesondere Abschnitt 1 in Goldman (2001).


References

unbeobachtete Heterogenität (anhand eines Beispiels)

Log-Linearer Anstieg in der Sterblichkeit:Das “Gesetz” von Gompertz

µ (x) = αeβx; loge µ (x) = loge α+ βxEin “empirisches Gesetz” beschrieben von BenjaminGompertz (1825)

Siehe auch: Vallin and Berlinguer (2006)


References

Wenn Gompertz’ “Gesetz” gilt . . .

wie kann man dann dieses Bild erklären?

Beispiel: Japan, Männer, 1975

Age x

µµ((x))

75 80 85 90 95 100 105

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Mortality on Arithmetic Scale

Age x

µµ((x))

75 80 85 90 95 100 105

0.02

50.

050.

10.

250.

5

Females, ObservedFemales, Gompertz−MakehamMales, ObservedMales, Gompertz−Makeham

Mortality on Logarithmic Scale


References




References

Level 0: Schlechte Daten, schlechte Methoden

Quelle: Coale / Kisker (1986)

Preston et al. (1999):

“For each of the age misreporting patterns and each of themethods of mortality estimation, we find that misstatement biasesmortality estimates downwards at the oldest ages.”


References

Level 1 & 2:

Level 0: Schlechte Daten, schlechte MethodenLevel 1: In den höchsten Altersstufen “altert” manlangsamer?!? (z.B. langsamerer Stoffwechsel)Level 2: Kompositionelle/strukturelle Effekte: siehe hierzuinsbesondere Vaupel and Yashin (1985) als Illustration(von diesem Artikel stammen auch die weiteren Beispiele)


References

Level 2: kompositionelle/strukturelle Effekte

x

q x

0 10 20 30 40

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

q1(x)q2(x)q(x)


References


Alter x

log−

Ris

iko

µ xµ1(x)µ2(x)

Alter x

log−

Ris

iko

µ(x)

µ(x)

Quelle: Roland Rau, nach Beschreibung in Vaupel and Yashin (1985, S. 178)


References


Alter x

Ris

iko

µ x

µ1(x)

µ2(x)

Alter x

log−

Ris

iko

µ(x)

µ(x)



References


Alter x

Ris

iko

µ x

µ1(x)

µ2(x)

Alter x

Ris

iko

µ(x)

µ(x)



References


Alter x

log−

Ris

iko

µ x

µ1(x)µ2(x)

Alter x

log−

Ris

iko

µ(x)

µ(x)



References




References

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!


References

Coale, A. J. and E. E. Kisker (1986, August). An Investigation of the Quality of Old-ageMortality Data. Report to the National Center for Health Statistics. August 8, 1986.

Doblhammer, G., R. Rau, and J. Kytir (2005). Trends in educational and occupationaldifferentials in all-cause mortality in Austria between 1981/82 and 1991/92. WienerKlinische Wochenschrift 117 (13–15), 468–479.

Goldman, N. (2001). Mortality Differentials: Selection and Causation. In N. J. Smelserand P. B. Baltes (Eds.), International Encyclopedia of the Social & BehavioralSciences, pp. 10068–10070. Amsterdam, NL: Elsevier.

Huisman, M., A. E. Kunst, M. Bopp, J.-K. Borgan, C. Borrell, G. Costa, P. Deboosere,S. Gadeyne, M. Glickman, C. Marinacci, C. Minder, E. Regidor, T. Valkonen, andJ. P. Mackenbach (2005). Educational inequalities in cause-specific mortality inmiddle-aged and older men and women in eight western european populations. TheLancet 365, 493–500.

Koskinen, S. (2003). Commentary: Is there a common background behind growinginequalities in mortality in Western European countries? International Journal ofEpidemiology 32, 838–839.

Mackenbach, J. P., V. Bos, O. Andersen, M. Cardano, G. Costa, S. Harding, A. Reid,Ö. Hemström, T. Valkonen, and A. E. Kunst (2003). Widening socioeconomicinequalities in mortality in six Western European countries. International Journal ofEpidemiology 32, 830–837.

Preston, S. H., I. T. Elo, and Q. Stewart (1999). Effects of Age Misreporting onMortality Estimates at Older Ages. Population Studies 53, 165–177.


References

Rau, R., G. Doblhammer, V. Canudas-Romo, and Z. Zhen (2008). Cause-of-DeathContributions to Educational Inequalities in Mortality in Austria between 1981/1982and 1991/1992. European Journal of Population 24, 265–286.

Valkonen, T. (1999). The widening differentials in adult mortality by socio-economicstatus and their causes. In United Nations (Ed.), Health and Mortality. Issues ofGlobal Concern, pp. 291–312. New York, NY: United Nations.

Valkonen, T. (2006). Social Inequalities in Mortality. In G. Caselli, J. Vallin, andG. Wunsch (Eds.), Demography. Analysis and Synthesis, Volume II, Chapter 54, pp.195–206. Amsterdam, NL: Elsevier.

Vallin, J. and G. Berlinguer (2006). From Endogenous Mortality to the MaximumHuman Life Span. In G. Caselli, J. Vallin, and G. Wunsch (Eds.), Demography.Analysis and Synthesis, Volume II, Chapter 48, pp. 95–115. Amsterdam, NL:Elsevier.

Vaupel, J. W. and A. I. Yashin (1985). Heterogeneity’s ruses: Some surprising effectsof selection on population dynamics. The American Statistician 39(3), 176–185.

WHO Regional Office for Europe (2002). The European Health Report 2002. WHORegional Publications, European Series 97, World Health Organization, RegionalOffice for Europe, Copenhagen, DK.

Woodward, M. (1999). Epidemiology. Study Design and Data Analysis. Boca Raton,FL: Chapman and Hall / CRC.


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