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客觀的Multimorbidity(兩個或兩個以上的衛生條件)的共存是越來越普遍。沒有長期出生隊列研究檢驗了同時測量的影響社會階層和受教育程度對成人自我multimorbidity。我們調查的影響,受教育程度之間的關係社會階層出生時在阿伯丁的孩子和成人自我multimorbidity 1950年代(ACONF)隊列。
方法前瞻性群組研究使用ACONF隊列。蘇格蘭ACONF包括12 150人出生在阿伯丁,1950 - 1956。2001年、7184年(64%)回應問卷提供信息包括自我報告的發病率和受教育程度。曝光是在出生時父親的社會階層從出生記錄和結果是自述multimorbidity。
邏輯回歸評估社會階層之間的關係和multimorbidity調整性別,然後通過受教育程度,最後通過兒童認知和中學類型。口服補液鹽和95% CIs。
結果7184個人(平均年齡48歲,52%的女性),5.4% multimorbidity報道。社會階層與成人multimorbidity誕生。例如,multimorbidity調整的或性別為0.62 (95% CI 0.39 - 1.00)的最高社會階層集團(I / II)與參照組(III(手動))和1.85(95%可信區間1.19到2.88)最低社會階層群體。這是所有社會階層類別部分減毒的受教育程度,例如,或為0.74 (95% CI 0.45 - 1.21)在I / II組後調整。
結論較低的社會階層出生時發展中multimorbidity中年。這是部分由教育程度,未來的研究應該考慮識別其他解釋變量。結果是相關研究人員和那些旨在減少multimorbidity的影響。
- multimorbidity
- 隊列研究
- 社會經濟地位
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這項研究的優勢和局限性
我們的研究使用的出生記錄出生時衡量社會階層,因此刪除回憶偏倚的可能性可能發生如果數據來自參與者。
縱向隊列的使用意味著接觸發生之前的測量結果的測量,因果關係提供支持。
存在選擇性偏差在回答問卷的受訪者更可能是女性在出生時,從一個更高的社會階層。
有很多重要的剩餘數據的介質隻能在時間的測量結果,所以並不包括在回歸模型(身體質量指數、吸煙、酒精和成人社會階層)。
介紹
Multimorbidity通常被定義為共存的兩個或兩個以上的個體內衛生狀況。1 2與貧窮相關的結果,是成為一個不斷增長的挑戰為個人和健康與社會保健服務。3 - 7理解multimorbidity的決定因素是一個至關重要的部分處理的影響。然而,缺乏縱向研究multimorbidity使用大型研究人群的決定因素。3 - 5
一個有影響力的研究由巴內特蘇格蘭初級護理病人等演示了一個代表性的社會經濟地位(SES)和multimorbidity之間的關係。8這是符合multimorbidity文獻的係統評價的結果。3 5 9 10然而,沒有研究成人multimorbidity童年SES的影響。先前的研究依賴於回顧召回(及其相關的風險的偏見)或有相對較小的樣本大小。11 - 13
此外,童年與貧窮SES低學業成就。14貧窮受教育程度與multimorbidity已被證明是相關的。3 15理解教育的作用在童年SES和multimorbidity之間的路徑可以幹預的途徑。
1950年代阿伯丁的孩子出生(ACONF)隊列研究SES測量同時出生記錄,multimorbidity信息和教育成就衡量調查成年。這是一個大群體完成後續數據超過6500人。16目的是評估在出生時的社會階層之間的關係和成人自我multimorbidity和調查ACONF群體受教育程度的作用。
方法
這是一個前瞻性隊列研究。加強流行病學觀察研究的報告清單是用於指導研究的報告。17
隊列描述
詳細描述了其他地方ACONF隊列。16它包含12 150人出生在蘇格蘭北部的阿伯丁,1950年和1956年之間。所有成員都出生記錄。從學校有認知數據測試,2001年,7184年(64%的人活著和跟蹤)參加了一個郵政問卷,發病率提供信息、受教育程度等特點。反應者更有可能是女性,從一個更高的出生社會階層和兒童認知得分高於無。16本研究包括所有個人應對問卷。
病人和公眾參與
沒有患者或公眾直接參與研究的發展問題,選擇結果的措施,設計和實現的研究或解釋的結果。
曝光
接觸社會階層出生時,來自出生記錄,根據父親的職業的誕生的參與者。編碼使用一般注冊辦公室的職業分類(1950)。18類別的範圍從我(專業)V(非技術)。類別I和II(管理)相結合進行分析。有一個額外的類別為那些父親失業,未知,殘疾或死亡時的參與者的出生。
結果
結果是自述multimorbidity。在調查問卷,個人被要求列出六個“…長期疾病,健康問題或障礙,限製(他們)日常活動或工作(他們)能做的。Multimorbidity被定義為兩個或兩個以上的自我報告的條件。
受教育程度
受教育程度可能調解社會階層出生時和multimorbidity之間的關係。在問卷調查中,參與者被問及他們資格從“學位級別”到“沒有正式的資格”。19的受教育程度是概括水平五類捕捉相似的學力水平。
其他變量
認知得分7歲和中學類型
常規認知測試進行了7歲在1950年代在阿伯丁使用馬裏房子圖片智力測驗(數字1或2)。20.作為認知得分不是正態分布在這項研究中,他們是歸類為昆泰進行分析。
選擇性教育中等教育是在阿伯丁在1960年代和1950年代。這些數據都來源於問卷調查。從先前的ACONF研究使用術語,這些被定義為“精英學校”(包括私立學校)對於那些被認為是更多的學術能力和“非精英學校”定義為更少的學術能力。21類型的學校參加了基於測試結果,小學教師的評估能力和小學校長對“適用性”的精英學校。它也可以通過支付一個精英私立學校。21有三個隱私和三個私立精英學校,有15非精英學校(包括兩個特殊需要學校和修道院)。
成人社會階層、身體質量指數、吸煙狀況和宿醉的頻率
這些變量是來自調查問卷,形成基線特征分析在這項研究的一部分。總登記官的社會階層在1990年成為職業分類標準(SOC90)22和成人社會階層類別使用SOC90形成。類別名稱一樣的社會階層出生時變量,但不包括最後的類別(父親失業,未知,殘疾或死亡)。
身體質量指數(BMI)是來自自我報告的使用標準計算身高和體重:體重(公斤)/身高(米)2。正常體重被歸入BMI在18.5和24.9之間。低於18.5是體重不足,在25到29.9之間是超重。體重指數為30以上的則為肥胖,這是進一步劃分為類1、2和3。吸煙是歸類為電流、過去和從不吸煙。沒有關於平均飲酒的問題,作為一個代理,使用了一個關於宿醉的頻率問題。
統計分析
進行了分析使用占據V.13。統計學意義是設定在5%的水平。在中介分析中,隻有個人完整的數據包括在所有的變量(曝光,結果,混雜因素和介質)被包括在內。基線特征被性別使用比例和方法總結。
中概述的假設是有向無環圖(DAG)圖1。建立教育是否是個潛在的exposure-outcome關係的中介,步驟出發,男爵和肯尼。23日24首先,暴露之間的關係(社會階層出生時)和結果(multimorbidity)和曝光和潛力之間的中介(受教育程度)進行測試(使用邏輯回歸前和有序邏輯回歸後者)。接下來,中介之間的關係和邏輯回歸結果進行了測試,最後控製曝光的影響(社會階層出生時)的關係進行了實驗,包括在模型中。
有向無環圖提出的社會階層之間的聯係在出生時和multimorbidity中介通過受教育程度。
這之後,教育作為調停者的角色之間的關係曝光和結果評估。重要的是exposure-outcome混雜因素和mediator-outcome混雜因素的控製之前估計的效果。25性別是一個“mediator-outcome (圖1)。因此,第一步是創建一個邏輯回歸模型與社會階層出生時接觸,multimorbidity性別和調整的結果。模型是進一步調整教育評估的效果。最後,它是由認知調整7歲和學校類型為這些可能進一步介質(圖1)。模型沒有調整成人社會階層,身體質量指數、吸煙狀態或宿醉頻率隨著這些測量橫向比較的結果。模型沒有調整為所有參與者年齡在6歲彼此,包括這個變量沒有影響結果報告。
社會階層三級(技術手冊)是迄今為止最大的類別和參照群體,社會階層也是被曝光。教育類別三級(程度)是參照群體教育暴露的地方。係數取冪或麵對95%可信區間。
缺失的數據
多個歸責的技術束縛方程(老鼠)被用來評估缺失數據的影響在共中介分析。變量預測缺失值和變量影響導致缺失數據的過程都包括在內。成人社會階層、體重指數、吸煙狀況和宿醉頻率隨著出生時的社會階層,包括multimorbidity,受教育程度,認知得分7歲,中學類型和性別。二十估算數據集創建分析和估計集中使用魯賓的規則。26
結果
研究人口特征表1。7184急救人員,52%的是女性,平均年齡為48歲。自述multimorbidity的患病率為5.4%,女性與男性相比略高(分別為6.0%,4.8%)。大多數參與者的父親在社會階層III(技術手冊)的誕生參與者(44%)。有633名男性(19%)和636名女性(17%)認知的五分位數組的“50 - 95”。有698名男性(20%)和782名女性(21%)在五分位數“123 - 153”。
大多數的參與者(66%)參加了一個非精英學校。普通程度的資格是最大的一類性別教育成就。更高比例的男性比女性有一個“度”的高等教育水平(分別為21%與17%)。最大的成年男性社會階層類別I / II(專業/管理)(48%)和最大的女性是三世(熟練非體力勞動)(38%)。
最大的BMI類別是正常體重(40%)和超重(35%)。吸煙率兩性之間相似27%是吸煙者。女性比男性多報道在過去的一年裏沒有宿醉(50% vs 36%)。
中介分析步驟,人口僅限於那些完整的數據包括所有變量(n = 6561)。社會階層之間的關係在出生和multimorbidity表2。有一個趨勢增加multimorbidity口服補液鹽,減少社會階層類別(p = 0.002)。與參照組III(技術手冊),或自我multimorbidity為0.62 (95% CI 0.38 - 0.99)在那些在出生社會階層和最高1.85 (95% CI 1.19 - 2.88)在那些父親失業,未知,在參與者的出生殘疾或死亡。
表2也表明,那些在更高的出生社會階層更有可能有更高的教育程度(p < 0.001)。例如,比例或受教育程度最高的類別(三級學位)與其他四類合並為4.12 (95% CI 3.50 - 4.85)在社會階層類別I / II與參照組的III(技術手冊)。同樣,前兩類教育的或與其他組合為4.12 (95% CI 3.50 - 4.85)社會階層I / II與參照組,等等。相反,那些出生在較低的社會階層是不太可能有一個更高的受教育程度。例如,或受教育程度最高的類別和所有其他組合為0.45 (95% CI 0.40 - 0.52)的出生社會階層類別V與參照組。
表3通常顯示口服補液鹽multimorbidity增加是受教育程度降低(p < 0.001)。CI為“三級(非正式)”,“先進水平”和“普通程度的交叉。那些受教育程度最低的(離校或沒有資格證書)或2.42 (95% CI 1.71 - 3.42) multimorbidity與參照群體的“三級(程度)”。協會仍然控製了社會階層出生時(表3)。例如,或受教育程度最低的是2.15 (95% CI 1.49 - 3.11)。
這些步驟建立了受教育程度作為一個潛在的中介。在表4了,中介的作用。暴露之間的關係(社會階層出生時)和結果(multimorbidity)留在了模型調整性別(p = 0.002)。例如,與參照組III(技術手冊),或自我multimorbidity為0.62 (95% CI 0.39 - 1.00)在那些在出生社會階層和最高1.85 (95% CI 1.19 - 2.88)在那些父親失業,不為人知,殘疾或死亡。
Logistic回歸分析社會階層之間的關係的父親出生的參與者和multimorbidity、模型調整性別、調整教育程度和性別和受教育程度調整,7歲性別、認知和學校類型
模型調整教育程度和性別也具有統計學意義(p < 0.001)。與gender-only分析相比,教育的包容使口服補液鹽的方法。例如,在gender-only分析,或最高的multimorbidity出生社會階層類別為0.62 (95% CI 0.39 - 1.00),在這個分析,它為0.74 (95% CI 0.45 - 1.21)。然而,受教育程度的包容不完全調解社會階層出生時和multimorbidity之間的關係。
中學的夾雜物類型和認知7歲沒有額外的影響受教育程度的影響。例如,或在I / II組為0.73 (95% CI 0.44 - 1.20)在模型中所有變量調整後,與0.74 (95% CI 0.45 - 1.21)在模型中調整教育程度和性別。
結果在網上使用老鼠轉嫁缺失值補充表1。冠之缺失值對結果沒有重要的影響。
討論
出生時我們發現,較低的社會階層是伴隨著更高的自我報告的可能性multimorbidity在中年。這是部分由教育程度。
據我們所知,這是第一個大型縱向研究之間的關係同時測量SES和成人自我multimorbidity誕生。其他研究領域不具有直接可比性的SES multimorbidity,測量和小於本研究或縱向。尼爾曼等研究的流行multimorbidity(基於參與者從列表中選擇條件)在43歲的3162人同時收集數據的社會階層,他們的父親在他們15歲。12父親的社會地位不是在成年後與multimorbidity直接相關,但與multimorbidity通過一些氣質和行為變量。12在一個由Tucker-Seeley橫斷麵研究等50歲及50歲以上的7305人,參與者被要求回顧性回憶童年的存在經濟困難。11童年財務困境與更多的慢性病(來自參與者從列表中選擇6個條件)。漢弗萊斯等2299人的一項研究中,赫特福德郡出生隊列,發現了父親的社會階層之間的聯係(以采訪的家庭成員,當參與者還是個孩子的時候)和multimorbidity享年64歲到68歲(以參與者從列表中選擇10個條件)。13
為我們的發現有很多解釋。出生SES和晚年健康狀況之間的關係可能反映了累積影響兒童期不良情況下的生命曆程。27 28例如,SES較低的父母或照顧者更有可能與反社會低收入不安全的工作小時。父母的壓力可能會影響家庭幸福和凝聚力導致孩子的壓力,和較低的收入可能不利地影響購買健康食品的能力。有一個增加的可能性生活在貧窮地區的住房質量和高犯罪率。27 28長期的壓力會導致身體健康,即使是在童年。27控製和授權導致改善健康和福祉和顯示在個人SES較低的更低。27
接觸壓力年輕時可以直接影響神經生物學的發展。29日貧困的家庭中,兒童可能會改變大腦功能由於皮質醇對大腦發育的影響。這可以表現為貧窮的語言能力、學習能力和心理健康。beplay体育相关新闻27 29缺乏一個可用的成人榜樣可能影響一個孩子的能力與教育和開展作業和其他課外活動。27我們發現出生時較低的社會階層之間的關聯和較低的受教育程度是符合預期的基於這些因素。
我們發現,受教育程度高,患病率較低的自我報告multimorbidity這仍當調整的社會階層。高等教育資格給機會進入高收入的職業,賦予較高的保護。30.此外,成就感、授權和控製由於獲得資格和實現更高的地位的職業可以帶來心理的保護。27日30因此,個人可能不僅有更少的健康狀況,或許能更好地管理現有的衛生條件和可能是不太可能報告這些問卷。
教育部分介導的社會階層出生時和multimorbidity之間的關係。這意味著它解釋了一些但是需要發現的關係進一步解釋。我們調整了其他潛在的介質(認知7歲和中學類型),但他們幾乎沒有額外的影響。
有許多優點和缺點的方法。使用同時測量SES是一種優勢,因為它消除了回憶偏倚的可能性。ACONF隊列的另一個研究比較同時測量兒童與成人社會階層回憶童年的社會階級發現參與者傾向於報告記錄的比這更高的社會階層。31日
Multimorbidity可能以多種方式,包括醫療使用的數據,臨床醫生和患者的調查報告。32在這項研究中,我們提出的流行multimorbidity基於任何條件個人認為高負擔對他們(而不是選擇從一個預設列表或記錄臨床診斷條件)。據我們所知,其他一些研究測量multimorbidity以這種方式。重要的是考慮到個人不得視為重要的條件可能會有所不同從醫生的角度33健康和自我報告的措施已被證明是強大的預測未來的發病率和死亡率。34 35因此,即使是相對年輕的時候測量,這些發現可能轉化為socioeconomically圖案使用的醫療服務和貧困的長期結果隨著年齡的增長。
利用。布拉德福德。希爾證明因果關係的標準,36在這個縱向分析中,我們可以證明暴露的測量之前的測量結果。出生社會階層和multimorbidity之間的關係可能不強但效果的方向是一致公認的關於SES和健康之間的關係的證據。
那些不應對問卷可能比那些更嚴重的疾病,所以multimorbidity可能被低估的患病率比一般人群。問卷反應者更有可能有一個更高的社會階層誕生。也許那些回應從低出生社會階層類別並不代表集團的其餘部分。例如,它可能是,那些沒有multimorbidity更有可能做出反應,那些有multimorbidity更有可能回應如果他們有更高的教育程度。
我們沒有進行正規的中介分析,但我們使用的步驟建立中介,男爵和肯尼。23日24認知得分和中學類型被包含在回歸模型的這些可能是額外的介質exposure-outcome關係,但我們沒有正式測試他們是否履行的標準被介質在我們對教育成就的方式。他們的考慮與受教育程度影響不大。
此外,當我們進行分析的基礎上,假設中提出圖1我們方法的一個限製是,它不占其他潛在變量之間的相互關係。例如,認知測試的得分在童年時期形成的選擇過程的一部分中學類型為阿伯丁的孩子,隻有那些參加精英學校可以坐名高級考試。然而,鑒於multimorbidity生命曆程研究的缺乏,研究我們這樣重要的早期步驟突出重要的變量來考慮更複雜的生命過程模型。
受教育程度和中學類型測量時的問卷(因此時的評估結果),但是這可能是有道理的。首先,考慮到年齡的人口,教育一定會發生在過去。第二,隻有28人(0.4%)報告作為學生時的問卷(數據未顯示),所以未來受教育程度的變化所帶來的影響可能會微不足道。是合理不包括體重指數、吸煙、酒精和成人社會階層作為他們的關係結果可能是雙向的。例如,一個人抽煙可能開發multimorbidity但個人發展multimorbidity可以選擇戒煙來改善他們的健康。盡管如此,這些都是重要的殘留介質。
對調查問卷的分析進行了2001年。歸責技術不習慣歸咎於那些沒有回應的缺失值缺失數據的比例大。然而,歸責技術被用來解釋失蹤協變量中的數據包含在回歸分析中。老鼠的使用作為一種靈敏度分析對結果沒有影響。
結果有很多含義。Multimorbidity是一個日益嚴重的公共衛生挑戰和理解它的決定因素在整個生命曆程的一個至關重要的部分處理的影響。這項研究強調了早期生命SES的重要影響,從而措施減輕SES在早期的影響是至關重要的(例如,孕婦的心理和財政支持,充足的帶薪產假和學前教育或照顧孩子)。27此外,教育可能至少部分調解協會和允許訪問的支持教育和尋址因素可能會限製在那些從受教育程度較低的SES背景是很重要的。
鑒於我們的結果隻顯示部分中介通過受教育程度,研究人員應該考慮識別其他潛在的解釋變量(其中可能包括變量我們無法包括如BMI、吸煙和飲酒)。下一階段multimorbidity研究開發複雜的生命過程模型。例如,結構方程建模技術可以同時檢測多個效果和變量之間的關係以及它們對結果的影響。37本研究確定了重要的變量來考慮這些模型的發展。
確認
我們承認格蘭扁的支持提供安全的數據存儲和管理的數據安全的避風港。
引用
腳注
病人同意出版不是必需的。
貢獻者研究概念:MCJ。研究設計:MCJ、CB、SWM GJP和MAC。研究分析:MCJ。監督和貢獻的研究分析:CB, SWM, GJP和MAC。起草文章:MCJ。關鍵修訂文章的重要知識內容:MCJ, CB, SWM, GJP和MAC.Final批準的文章:MCJ, CB, SWM GJP和MAC。
資金MCJ是由臨床學術獎學金的首席科學家辦公室,蘇格蘭(CAF / 13/03)和博士生隸屬於蘇格蘭Farr衛生信息學研究所和研究。
相互競爭的利益沒有宣布。
倫理批準ACONF數據集與國家研究倫理服務注冊(nr)作為研究數據庫,這意味著為研究指導委員會可能釋放數據。從ACONF指導委員會獲得許可使用ACONF在這項研究中。在工作開始之前,蘇格蘭與朝鮮nr確認不需要進一步倫理審批。NHS格蘭扁研發(R&D)證實沒有研發的批準是必需的。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明數據可以通過格蘭扁數據安全與共享認證研究人員有適當的審批。