Annonse
Annonse

Sosioøkonomisk status, selvvurdert helse og sykdom blant norske kvinner i alderen 45 – 64 år

Eiliv Lund Om forfatteren

De siste årene har vi sett en økt interesse for sammenhenger mellom sosioøkonomiske forhold (sosial klasse) og sykelighet eller dødelighet i Norge (1 – 5). Man har satt søkelyset på ulikheter geografisk enten innen Oslo (5) eller mellom ulike deler av landet (4). Tilsvarende diskusjoner har pågått særlig i England og Nederland fra begynnelsen av 1980-årene (6 – 8). Spesiell oppmerksomhet ble rettet mot en EU-finansiert studie der man sammenliknet sosial klasse og helsetilstand i en rekke land i Europa. Den konkluderte med at de relative forskjellene var størst i de sosialdemokratiske landene i Skandinavia (9, 10). Disse konklusjonene er kritisert, særlig fra svensk side (11).

I denne artikkelen belyses forholdene i Norge i slutten av 1990-årene blant et representativt utvalg av middelaldrende kvinner. Analysene fokuserer på relasjonene mellom bruttoinntekt i husholdningene, geografiske forskjeller og egenvurdert helse og sykelighet.

Materiale og metode

Opplysningene er samlet inn som en del av den prospektive undersøkelsen Kvinner og kreft. Denne analysen omfatter et tilfeldig utvalg på 20 000 kvinner fra hele landet i alderen 45 – 69 år og et tilfeldig utvalg på 10 000 kvinner i samme alder kun fra Nord-Norge. Disse kvinnene ble i 1997 tilskrevet og spurt om de ville delta i en prospektiv undersøkelse for å studere sammenhengen mellom ulike livsstilsfaktorer og kreft. Utenlandske statsborgere er ikke inkludert i undersøkelsen.

Kvinnene fikk tilsendt et spørreskjema med hovedvekt på kosthold og bruk av hormonpreparater. I tillegg inneholdt spørreskjemaet spørsmål om ulike sosiale forhold som bruttoinntekt i familien, antall personer i husholdningen, antall år skolegang og sivilstatus. For denne analysen er det valgt å bruke familiens bruttoinntekt som sosioøkonomisk mål. Videre inneholdt spørreskjemaet opplysninger om egenvurdert helse, delt i psykisk og fysisk helse med følgende ordlyd: «Oppfatter du din egen fysiske helse som (sett ett kryss): meget god, god, dårlig og meget dårlig.» Tilsvarende spørsmål ble stilt for psykisk helse. I analysene er dårlig og meget dårlig slått sammen, da svært få kvinner svarte meget dårlig. Kvinnene ble også spurt om de hadde andre spesifiserte sykdommer. I denne analysen er det valgt ut egenrapportert hypertensjon og diabetes. Som geografisk mål er benyttet bostedskommune ved utsendelse av spørreskjemaet. Sammenlikningene når det gjelder periferi og sentralitet gjelder Nord-Norge mot hele Sør-Norge eller Oslo/Akershus. Sammenlikningen Finnmark/Nord-Troms (tiltaksområdet) mot Asker/Bærum kan i større grad sees på som lavstatus-/fraflyttingsregion mot høystatus-/tilflyttingsregion.

I alt 14 716 (59,8 %) kvinner i alderen 45 – 64 år fylte ut spørreskjemaet. For å øke svarprosenten ble aldersgruppen 65 – 69 år ikke tatt med i denne analysen. Når svarprosenten korrigeres for retur som følge av dødsfall i utsendelsesperioden, emigrasjon, ukjent adresse samt alvorlig mentalt handikap ble svarprosenten 60. Uttrekk av studiepopulasjon og utsendelse foregikk fra Statistisk sentralbyrå. Det ble purret en gang. Spørreskjema med kun løpenummer som identifikasjon ble returnert til Institutt for samfunnsmedisin, Universitetet i Tromsø.

De statistiske analysene bygger på bruk av logistisk regresjon med oddsratio. I de fleste analyser vil oddsratio tilnærmet være lik relativ risiko, unntatt for hypertensjon der prevalensen er godt over 10 %. Beregningene er gjort med statistikkpakken SAS.

Resultater

Tabell 1 viser en invers sammenheng mellom alder og bruttoinntekt i husholdet. Blant kvinner i aldersgruppen 45 – 49 år var andelen med lavest inntekt 8,2 %, mens 6,7 % hadde inntekt over 600 000 kroner. For de eldste kvinnene var tallene 29,7 % og 1,8 %. Både egenrapportert dårlig psykisk og fysisk helse økte med alderen (tab 2). Dette forholdet var enda mer utpreget for egenrapportert hypertensjon og diabetes.

Tabell 1   Husholdningenes bruttoinntekt etter kvinnens alder ved utsendelse av spørreskjema, Kvinner og kreft, 1997







Alder (år)

Husholdningenes bruttoinntekt (kr)

TotaltN

< 151,000(%)

150 000 – 300,000(%)

301 000 – 450,000(%)

451 000 – 600,000(%)

> 601,000(%)

45 – 49

 8,2

30,8

34,5

19,9

6,7

 4 124

50 – 54

10,5

35,2

30,7

17,4

6,2

 3 991

55 – 59

18,8

37,7

27,4

11,5

4,6

 2 880

60 – 64

29,7

44,7

17,5

 6,3

1,8

 2 226

Totalt

14,8

36,0

28,9

15,0

5,3

13 221

Test fortrend, p-verdi

< 0,001

< 0,001

< 0,001

< 0,001

< 0,001

Tabell 2   Egenvurdert dårlig psykisk helse og dårlig fysisk helse, selvrapportert hypertensjon og diabetes, etter aldersgruppe, Kvinner og kreft 1997





Dårlig psykiskegenvurdert helse

Dårlig fysiskegenvurdert helse

Hypertensjon

Diabetes

Alder (år)

(%)

(%)

(%)

(%)

44 – 49

5,5

 8,8

10,2

1,1

50 – 54

6,6

11,4

15,4

1,8

55 – 59

7,3

12,3

18,9

2,2

60 – 64

7,9

14,8

25,5

4,1

Det var betydelige ulikheter i bruttoinntekt mellom Nord-Norge og Sør-Norge idet andelen med lavest inntekt varierer fra 11,9 % sørpå til 18,8 % nordpå og tilsvarende andeler med høyest inntekt var 6,9 % og 3,0 % (tab 3). I Finnmark/Nord-Troms hadde kun 1,4 % bruttoinntekt over 600 000 kroner, mens 21,2 % hadde denne inntekt i Asker/Bærum.

Tabell 3   Husholdningens bruttoinntekt fordelt etter bosted, Kvinner og kreft, 1997





Inntekt (kr)

Nord-Norge (%)(n = 5 592)

Sør-Norge (%)(n = 7 629)

Finnmark/ Nord-Troms (%)(n = 1 012)

Asker/Bærum (%)(n = 316)

< 151 000

18,8

11,9

21,5

5,4

151 000 – 300 000

39,2

33,7

40,6

24,1

301 000 – 450 000

28,1

29,6

27,7

24,4

451 000 – 600 000

11,0

18,0

 9,3

25,0

601 000+

3,0

6,91

1,4

21,2

For å studere relasjonen mellom bruttoinntekt og bosted er det i tabell 4 gjort en multivariat analyse (logistisk regresjon). Den viser for hver av de fire tilstandene den aldersjusterte oddsratio mellom Nord-Norge (referansegruppe) og Sør-Norge (modell 1), samt oddsratio justert for bruttoinntekt (modell 2). Ved å justere for bruttoinntekt i tillegg til alder ble oddsratio for dårlig psykisk helse endret fra 0,84 til 0,97. Tilleggsjustering for antall personer i husholdningen endret ikke noen av de gitte oddsratioer (data ikke vist). For dårlig fysisk helse var forskjellen uten og med justering for bruttoinntekt noe mindre, oddsratio endret seg fra 0,71 til 0,80. Relasjonen mellom bruttoinntekt og hypertensjon var mindre uttalt enn for selvrapportert helse. For hypertensjon var oddsratio 0,81 og 0,83. Selvrapportert diabetes hadde en oddsratio på 0,74, mens den etter justering for bruttoinntekt var 0,81.

Det var en klar sammenheng mellom bruttoinntekt og de ulike mål på helse og sykdom (tab 4). Andelen med dårlig psykisk helse ble redusert jevnt med økende inntekt. For dem med bruttoinntekt over 600 000 kroner var risiko for dårlig psykisk helse 14 % av det den var for dem med lavest inntekt. Det var en tilsvarende jevn reduksjon i oddsratio etter inntekt også for dårlig fysisk helse til 22 %. For diabetes var det en jevnt fallende risiko med økende inntekt til 30 %, mens det for hypertensjon var en mindre reduksjon til 64 %.

Tabell 4   Prevalensoddsratio med 95 % konfidensintervall for å rapportere dårlig psykisk eller fysisk helse, hypertensjon eller diabetes, etter bosted og bruttoinntekt, Kvinner og kreft, 1997





Dårlig psykisk helseOR (95 % KI)

Dårlig fysisk helseOR (95 % KI)

HypertensjonOR (95 % KI)

DiabetesOR (95 % KI)

Modell 1 Sør-Norge (Nord-Norge referanse)

0,84 (0,74 – 0,96)

0,71 (0,64 – 0,79)

0,81 (0,74 – 0,88)

0,74 (0,59 – 0,93)

Modell 2 Sør-Norge (Nord-Norge referanse)

0,97 (0,85 – 1,12)

0,80 (0,72 – 0,89)

0,83 (0,76 – 0,91)

0,81 (0,64 – 1,02)

Bruttoinntekt (kr)

< 151,000

Referanse

Referanse

Referanse

Referanse

151 000 – 300 000

0,47 (0,40 – 0,55)

0,58 (0,51 – 0,66)

0,95 (0,85 – 1,07)

0,64 (0,49 – 0,85)

301 000 – 450 000

0,32 (0,27 – 0,39)

0,48 (0,42 – 0,56)

0,91 (0,80 – 1,03)

0,59 (0,42 – 0,81)

451 000 – 600 000

0,26 (0,20 – 0,34)

0,30 (0,24 – 0,38)

0,81 (0,69 – 0,96)

0,45 (0,28 – 0,73)

> 600 000

0,14 (0,08 – 0,24)

0,22 (0,15 – 0,33)

0,64 (0,49 – 0,83)

0,30 (0,12 – 0,73)

I multivariatanalysen var oddsratio for dårlig psykisk helse for kvinner bosatt i Sør-Norge i forhold til Nord-Norge 0,97 (tab 4). I tabell 5 er gitt de alders- og bruttoinntektsspesifikke prosentene for å illustrere betydningen av alder, inntekt og bosted. For kvinner under 55 år og med lavest inntekt var det prosentvis flere i Sør-Norge, ellers var det samme andel med dårlig psykisk helse i Nord- og Sør-Norge. Det var en meget sterk sammenheng mellom bruttoinntekt og psykisk helse uavhengig av bosted. Effekten av alder var meget liten.

Tabell 5   Dårlig psykisk helse etter geografisk region, startalder og bruttoinntekt, Kvinner og kreft, 1997






Bruttoinntekt (kr)

− 150 000 (%)

− 300 000 (%)

− 450 000 (%)

− 600 000 (%)

601 000+ (%)

Aldersgruppe 45 – 54 år

Nord-Norge

13,8

6,7

4,6

3,6

2,3

Sør-Norge

20,5

6,6

4,2

3,2

2,1

Aldersgruppe 55 – 64 år

Nord-Norge

15,0

6,0

4,9

4,7

0,0

Sør-Norge

14,4

5,8

4,3

4,3

1,5

For å belyse problemet med periferi og sentralitet ytterligere ble det gjort en sammenlikning mellom Oslo/Akershus og Nord-Norge (data ikke vist). Oddsratio for dårlig psykisk helse endret seg fra 0,76 til 1,01 etter justering for bruttoinntekt, og på tilsvarende måte ble oddsratio for dårlig fysisk helse endret fra 0,76 til 0,97.

Som et mål på høystatusområde er så Asker/Bærum benyttet i en sammenlikning med et lavstatus-/fraflyttingsområde Finnmark/Nord-Troms (data ikke vist). For kvinner bosatt i Asker/Bærum var risiko (oddsratio) for dårlig psykisk helse 0,38 (95 % konfidensintervall; 0,19 – 0,76) i forhold til Finnmark/Nord-Troms. Etter justering for bruttoinntekt var oddsratio redusert til 0,54 (0,26 – 1,14). Tilsvarende ble oddsratio for dårlig fysisk helse redusert fra 0,60 til 0,83, for hypertensjon fra 0,82 til 0,88 og for diabetes fra 0,31 til 0,49.

Diskusjon

Metodeproblemer

I denne analysen er aldersgruppen begrenset til 45 – 64 år fordi svarprosenten blant de eldste kvinnene var lavere. En svarprosent rundt 60 er av mange ansett som noe lav ved bruk i tverrsnittsanalyser. Dersom det er systematiske skjevheter i hvem som svarer, kan det gi opphav til seleksjonsbias. Som eksempel vil konklusjonene kunne bli feilaktige dersom alle med høy inntekt og dårlig helse ikke deltok. Tidligere analyser i andre deler av Kvinner og kreft har vist at når svarprosenten varierer mellom 55 og 70 så hadde det bare i liten grad påvirket fordelingen av avgitte svar slik som antall skoleår, barnetall, p-pillebruk og liknende (12).

De benyttede mål på helse og sykdom har sin begrensning i subjektiviteten. Likevel er egenvurdert helse et anerkjent og meget brukt mål i denne type forskning (13).

Betydningen av samvariasjon

Denne analysen er ikke egnet til å skille mellom ulike sosiologiske teorier om hvorfor denne type ulikhet oppstår. Det er i dag to hovedteorier, der sosialklasseteorien står sterkest. Den hevder at det er den sosiale klasse fra barndom og frem gjennom livet som determinerer helsen. Motsetningen til denne teorien er seleksjonsteorien, som hevder at syke kvinner vil endre sin relative sosiale klasse (14, 15). Resultatene fra denne analysen forteller bare at det er en sterk samvariasjon mellom inntekt og helsetilstand.

Resultatene fra denne undersøkelsen gjelder tilstanden blant norske kvinner sent i 1990-årene og burde i grove trekk gjenspeile dagens situasjon. De bekrefter tidligere analyser som viser at sosial klasse, her gitt ved husholdningens bruttoinntekt, er en meget sterk indikator for helsetilstand. Inntekt ble valgt som mål på sosioøkonomisk klasse fremfor utdanning, fordi spredningen innen utdanningslengde i de yngste aldersgruppene etter hvert er blitt mindre fordi alle har minst 12 års skolegang. Effekten av bruttoinntekt er så sterk at den langt på vei fjerner de geografiske ulikhetene vi er vant til å beskrive. Gitt samme alder og samme inntekt er det bare små forskjeller mellom nord og sør i Norge når det gjelder kvinners helse. Dette forsterkes når analysen begrenses til mer klart definerte geografiske områder. Størrelsen på den relative risiko mellom dem med lav inntekt og dem med høy inntekt varierer fra 0,14 til 0,64 for de ulike helsetilstandene. Det bekrefter andre analyser som har vist at den relative forskjell i Norge er like stor som i mange andre land (9).

Mulige fortolkninger

Det kan trekkes flere konsekvenser av disse resultatene. For det første kunne man tenke seg å utjevne inntektsforskjellene. I dagens politiske bilde er det imidlertidig nærmest konsensus om at det er nødvendig med større ulikheter for å skape incitament til aktivitet og produktivitet. For det andre er det klart at det bak disse ulikhetene ligger forskjeller i livsstil. Det har ikke vært formålet med denne artikkelen å belyse i hvor stor grad ulikheter i livsstil kan forklare de sosiale ulikhetene. Det har imidlertidig vært satset lite på forebyggende tiltak i Norge. Det tredje alternativ kunne være å konkludere med at helsetjenestetilbudet burde bedres for dem med lavest inntekt. Det ville bety omdisponeringer lokalt og regionalt. Når det i Nord-Norge er mer sykelighet, burde det satses mer på helsetilbudet der, og mest i utkantene. Således bekreftes analysene fra Statistisk sentralbyrå (4) at det i periferien av periferien er flere med dårlig levekår og helse. Det har ikke vært mulig å bekrefte tidligere funn som viser at sentrum av sentrum har tilsvarende dårlige levekår. Resultatene bekrefter tidligere analyser som viste en selektiv flytting av yngre, friske personer fra periferi, Nord-Norge, til sentrum, Sør-Norge, som medvirkende årsak til forskjeller i helse geografisk (16).

Våren 1999 la regjeringen frem Utjamningsmeldingen om fordeling av inntekt og levekår i Noreg (17). Kun en liten del omhandler ulikheter i helse etter sosioøkonomisk status. Hovedkonklusjonen er beroligende med vekt på den økte levealder i Norge. Relativ risiko for å vurdere helsen som dårlig eller svært dårlig, sitert fra Helseundersøkelsen 1995 er for dem med lavest utdanning 5,3 ganger risikoen til dem med lengst utdanning, 17 år eller mer. Dette samsvarer meget godt med funnene i denne undersøkelsen. Det er imidlertidig ikke tatt inn noe om geografisk ulikhet av helse. Det er tydelig at definisjonen av geografisk område, som benyttes for å karakterisere periferi/sentrum, har stor betydning for fordeling av inntekt. Ulikhetene i sosioøkonomisk status økte dramatisk når det geografiske området ble innsnevret til Nord-Troms/Finnmark i stedet for hele Nord-Norge og til Asker/Bærum i stedet for Sør-Norge. Forslag til tiltak i stortingsmeldingen dreier seg vesentlig om utsatte grupper, som totalt utgjør en mindre del av befolkningen. Forslagene vil bare i liten grad kunne påvirke det totale bildet som preges av et kontinuum der det er inntektsfordelingen i hele befolkningen som er avgjørende for befolkningens totale helsesituasjon.

1

Dahl E. Sosial ulikhet i helse. En analyse av norske undersøkelser. SIFF-Rapport 1988; no 7. Oslo: Statens institutt for folkehelse, 1988.

2

Dahl E, Birkelund GE. Health inequalities in later life in a social democratic welfare state. Soc Sci Med 1997; 44: 871 – 81.

3

Elstad J. Helseulikheter mellom sosiale klasser. Tidsskr Samfunnsforsk 1985; 26: 29 – 50.

4

Barstad A. Store byer, liten velferd. Om segresjon og ulikhet i norske storbyer. Sos øko studier 97. Oslo: Statistisk sentralbyrå; 1997.

5

Rognerud M, Stenstadvold I. Oslohelsa. Utredning om helse, miljø og sosial ulikhet i bydelene. Oslo: Ullevål sykehus, 1997.

6

Department of Health and Security (1980). Inequalities in health: report of a working group chaired by Sir Douglas Black. London: Department of Health and Security, 1980.

7

Macintyre S. The Black Report and beyond what are the issues. Soc Sci Med 1997; 44: 723 – 45.

8

Mackenbach JP. Socioeconomic inequalities in health in the Netherlands: impact of five year research program. BMJ 1994; 309: 1487 – 91.

9

Mackenbach JP, Kunst AE, Cavelaars AEJ, Groenhof F, Geurts JJM, and the EU Working Group on Socioeconomic Inequalities in Health. Socioeconomic inequalities in morbidity and mortality in western Europe. Lancet 1997; 349: 1655 – 9.

10

Cavelaars AE, Kunst AE, Geurts JJ, Crialesi R, Grotvedt L, Helmert U. Differences in self reported morbidity by educational level: a comparison of 11 western European countries. J Epidemiol Community Health 1998; 52: 219 – 27.

11

Vågerø D, Erikson R. Socioeconomic inequalities in morbidity and mortality in western Europe. Lancet 1997; 350: 516.

12

Lund E, Gram IT. Response rate according to title and length of questionnaire. Scand J Soc Med 1998; 26: 154 – 60.

13

Miilunpalo S, Vuori I, Oja Å, Pasanen M, Urponen H. Self-rated health status as a health measure; the predictive value of self-reported health status on the use of physician services and on the mortality in the working-age population. J Clin Epidemiol 1997; 50: 517 – 28.

14

Power C, Matthews S, Manor O. Inequalities in self rated health in the 1958 birth cohort: lifetime social circumstances or social mobility. BMJ 1996; 313: 449 – 53.

15

West P. Rethinking the health selection explanation for health inequalities. Soc Sci Med 1991; 32: 373 – 84.

16

Lund E, Kumle M, Sandaune A-G. Flyttemønsterets betydning for selvvurdert helse blant norske kvinner 34 – 69 år. Tidsskr Nor Lægeforen 1998; 118: 3752 – 5.

17

St.meld. nr. 50 (1999). Utjamningsmeldinga om fordeling av inntekt og levekår i Noreg.

Kommentarer

(0)
Annonse
Annonse