文摘
本研究的目的是了解自我报告健康(SRH)轨迹由社会位置(由社会阶级种族/民族性别)在已婚的人在美国。我们估计的多级模型SRH使用六个观察从1980年到2000年从全国代表性面板25-55岁已婚个体最初的生命历程研究)(婚姻不稳定。结果表明,性别、种族和社会阶层与初始SRH差异有关。女性比男性更健康;有色人种比白人更健康;较低的受过教育的人不如高等教育个人健康。女性比男性的健康下降慢但没有不同的种族/民族或教育。从复杂的区间的模型结果表明,白人与任何大学最初的SRH最高。只有女性与任何大学明显慢下降SRH相比白人与任何大学。所有年龄段的已婚人士,大多数初始SRH差距持续二十多年。 Intersecting statuses show that education provides uneven health benefits across racial/ethnic and gender subgroups.
1。介绍
健康之间的差距也是显而易见的种族,性别,社会阶层在美国。合并后的优势和劣势所知甚少在种族/民族的交集,性别和社会阶层。问题关于是否还保持最初的自我报告健康差异加剧或减弱。估计是很重要的,而不是假设,社会阶层对健康的影响是否相似的男性和女性和白人和非白人美国人。推进知识的健康差异模式在美国,我们估计自我报告健康(SRH)轨迹20多年使用六波(观察)的小组研究的已婚人25-55在1980岁的时候第一次面试。
2。背景
2.1。交集和健康差异
越来越多的研究人员呼吁更加细致入微的分析卫生不平等承认不同的人占据不同位置的结果在社会结构层次结构(1- - - - - -3]。一个有用的方法是交集模式(4- - - - - -6],它强调社会结构创建轴相交的优势和劣势在乘法而不是只在单独或添加剂的方法。例如,有证据表明,有色妇女的经验不能充分理解通过研究种族或性别隔离(1,7- - - - - -9]。评估特定的政策或法律,它可以适当的学习只有一个轴的不平等;但更全面了解整体变化与衰老,健康比较子组由同时评估多个轴的分层(例如,社会阶级,种族,和性别)是富有成效的10- - - - - -12]。
之前工作健康差异发现,社会位置的指标(如种族、性别和教育)导致健康不平等10,13]。男性比女性有更糟糕的是死亡率但花费更少的年发病率和残疾(10,14]。与白人相比,种族压迫少数民族继续面临较低的预期寿命和更糟糕的健康状况从出生到死亡14]。教育差异的研究发现教育较低的人更糟糕的健康和更快的健康下降与衰老与高等教育的人(15,16]。最近的研究调查了十字路口的性别和社会阶层或种族和社会阶层,发现这些十字路口与衰老相关的健康变化的问题10]。
老化的纵向研究包括大多数人一样年轻25岁,跟随人们数十年来在小的地理区域,小种族多样性。我们知道没有研究,同时分析类的十字路口,种族和性别二十年了。相反,大多数研究集中在老和老年人。目前的研究重点是已婚的人在研究开始的。婚姻的健康保护作用可能会减少性别,教育和种族/民族健康差异(17,18]。然而,最近的研究强调长期的不平等从祖父母和早期生活表明,甚至在结婚,差距可能持续与衰老(19- - - - - -21]。
2.2。健康婚姻的保护作用
婚姻状况是一种社会资源,可以防止陡峭的与衰老相关的健康下降。已婚人士中,抑郁症状和慢性病的影响在随后的功能局限性nonmarried[相比是较弱的22]。婚姻的结束也涉及更高的适应负荷(生物风险的风向标坏健康)(23]。婚姻破坏较大的生理影响比离婚守寡,作为炎症的比较表明,代谢和心血管功能相比,那些结了婚(23]。
的婚姻,像健康差异,不同种族和社会阶层。低结婚率和持续时间是教育和种族/较低的人相比,少数民族高等教育的人,谁是白色的(24]。因此,健康差异由种族和教育在结婚可能小于nonmarried因为选择与特权地位的25]。1980年,白人女性的已婚的差异率(95%)和黑人女性(87%)小于2012年(87%为白人女性和黑人妇女为63%)(24]。1980年因为婚姻是无处不在的,目前尚不清楚是否会对健康差异在这个比一般人更狭窄组,但我们认为,重要的是要找到答案,因为婚姻是有时提升来减少社会问题,尽管有证据表明所有[婚姻没有同样的特权26]。
3所示。当前的研究
在目前的研究中,我们发展的理解健康差异通过回答两个重要问题:在美国,有已婚人士之间的健康差距是由弱势群体社会位置由于十字路口的性别,种族,和教育?如果是,差距持续几十年吗?为了回答这些问题,我们检查了自我评估健康轨迹随机样本的人于1980年结婚,跟着二十多年。我们限制了样本最初25-55岁的成年人。我们分类个人性别(男性或女性),种族/民族(白色或非白人),和教育水平(低于高中学历,高中学历,或任何的大学教育水平),因此创建十二子组有不同的优点和缺点。
4所示。数据和方法
在目前的研究中,我们使用的数据婚姻不稳定的生命历程(MIOLC)研究中,six-wave小组研究国家样本的最初结婚的人在美国27]。受访者通过电话采访了1980年,1983年,1988年,1992年、1997年和2000年(波1 - 6)。只有妻子或丈夫是包括在这项研究中;参与者被随机分配选择。在第一波的研究中,调查涉及随机数字拨号和个人列入研究的筛选。入选标准要求个人必须结婚,在18岁至55岁之间。符合条件的家庭中,完成了采访的初始波研究为65%,样本大小为2034。之间的反应率不同的后续的数据收集(顺序:78%,84%,88%,90%,和82%)。分析本研究样本包括那些25 - 55岁之间的最初的面试,以确保他们有可能完成他们的教育。多层次模型将数据从尽可能多的波浪参与者完成;如同所有的纵向研究,随着时间的推移有摩擦。 Comprehensive information about the data set and how well it represents the U.S. married population of 1980 and comparisons with formerly married adults in 2000 is provided in the methodology report [28]。
4.1。变量/措施
以下4.4.1。自我评估健康(SRH)
我们测量自我报告健康,因变量,以下的问题:“现在我有一些问题关于你的健康。在一般情况下,你会说你自己的健康很好(3),(2)好,公平(1),还是可怜的(0)?“这单项测量与死亡率有很强的联系,这表明它是一个有效的卫生指标(29日]。自我报告健康是衡量每波数据收集以同样的方式。
4.1.2。波/轨迹
衡量自我报告健康状况的变化,我们包括变量表示波的观察。此变量编码为0 1980年第一次面试和5 2000年在过去的采访中,用连续数字。大约有三年之间面试。这个变量在模型中,拦截显示平均初始自我报告健康,和“波”表示的系数之间的平均变化在自我报告健康观察,或在健康变化的轨迹。这个变量的方差分量表示的扩散量平均轨迹。
4.1.3。年龄
我们包括年龄(以年)作为一个个体水平调整初始健康状态的差异特征。我们意味着中心时代,拦截表示参与者与样本的平均年龄。
4.1.4。社会位置
我们使用的衡量社会阶级教育,健康研究中的一个常见的实践(30.]。我们只使用教育的初始值,因为很少有人添加多年的教育超出25岁在1980年代。教育以年完成的正规教育。我们转换年分成三个类别。因为高中学历要求许多工作和大学学位需要另一组工作,我们年分为低于高中学历(< 12年)(lth),高中(12年)(HS),和任何大学(13 +年)。three-category衡量教育有助于进行有意义的子组的交集分析和教育相结合性别(你的性别是什么?男/女)和种族/民族(你认为你自己是什么种族?记录到白人和非白人)来创建12总子组。
4.2。分析策略
我们使用多级模型来估计自我报告健康的轨迹。多层次模型轨迹方法适当估计个人和磨损(内嵌套的观察31日]。所有的模型与随机效应估计拦截(初始状态)和斜率参数使用高7.03。此外,我们控制的初始年龄因为健康下降的速度可能是陡峭的接近55比25。时间变量集中在初始观察不断的促进有意义的解释(例如,平均初始自我报告健康)(32]。
我们的分析始于1980年样本做一个简要的讨论(见表1和2)。展示这些描述性统计后,我们搬到高级别的分析。在表31,我们现在的模型,包括时间变量并作为健康自我评价的基准轨迹模型。这个模型包含一个拦截和斜坡时间(年)和随机效应对这些参数以及一个整体水平1误差项。接下来,我们现在估计模型2(表3),其中包括一个变量获取被调查者年龄调查的第一年(初始年龄)。在模型3 - 5(表中4),我们现在分离模型与性别(模式3)、种族(模式4)和教育(5)模型来评估这些特征对衰老的影响轨迹没有其他变量在模型中。这些模型说明性别、种族和教育健康自我评价的修改。最后,在模型4中,我们探索的共同影响性别、种族、教育和通过构造比较类别来捕获这些变量的三方互动(表5)。
传统交互方式也会产生11系数与拦截和比较需要旋转参考类别使用“简单斜坡”方法假设检验来确定哪些群体是不同33]。然而,传统的方法还需要解决方程来确定每组的总差异的其他基于主效应,双向互动,三方互动。我们构建的指标变量的子组提供一个数学等效方法来确定子群SRH同时增加易于解释的差异系数总结这些差异(8]。我们也估计补充分析旋转参考组比较每个子群(可以从作者要求)。我们的方法涉及多个意义测试,在经典的回归可以增加1型错误的风险不存在时(找到一个重要协会)。通过与经验贝叶斯估计方法问题,我们减少1型错误的风险34]。有实践事后调整降低1型错误的风险(例如,Bonferroni调整),但有反对这种做法35]。因为我们也有一些团体小样本大小(例如,非白人女性少于高中学历),我们也可能使2型错误(没有找到意义当人群中真的有一协会)。因此,我们使用传统的0.05水平的意义,关注差异的大小和意义,和使用意义的测试作为解释的启发式的关联模式。
5。结果
5.1。样本的描述性特征
我们报告样本描述性统计的样本表1。分析样本的平均年龄是37.24 (SD = 8.33)在最初的面试。刚刚超过10%的样本非白人(12%)。超过半数(58%)的女性样本。更少的参与者低于高中学历(10%)比任何大学教育(55%)。规模从0到3,零代表健康和3代表身体健康,平均初始自我报告健康高于中点(米= 2.26和SD = 0.75)。
在最初的调查中,1785名参与者对分析中的变量样本。自我报告健康范围从平均低1.85非白人女性少于高中学历(那些最社会劣势)2.55的高点与任何受过大学教育的白人男子(那些最社会优势)(表2)。为每个种族的性别组,与任何大学教育是最大的群体。几乎一半的样本由白色与大学教育的人。最小的是人非白人与低于高中学历。只有非白人妇女没有一个教育健康梯度因为那些大学教育自我评估健康低于高中学历。对于所有其他性别的种族群体,高等教育与更高的自我报告健康相关联。
5.2。老化轨迹研究
我们首先描述了基线模型(没有协变量;表中没有显示)。基线模型提供了一个拦截和方差分量的估计。拦截表明平均自我报告健康所有参与者和海浪 ,上面的值是0到3范围的中点为变量(3表明身体健康)。人们之间的平均自我报告健康变化显著(方差分量的拦截基线模型 ,在人,一级错误是0.308)。方差成分表明,只有不到一半的自我报告健康是个体间差异(47%,或(0.267 /(0.267 + 0.307)))和超过一半是在个人(53%)。
模型1的表3提供了一个估计自我报告健康,老化轨迹的测量的时间变量(一个单位是大约三年)。轨迹测量的值为0,第一年1980,二十年和5,2000。因此,拦截这个模型提供的平均自我报告健康研究的第一年(1980年)。最初的自我报告健康状况 ,(更好的)略高于平均年基准模型。SRH轨迹系数表明,平均来说,这些学生的自我报告健康状况下降面试(b=−)。自我报告健康的标准偏差为0.75。因此,在六波和二十年,平均而言,自我报告健康下降−0.36(−0.06×6),或几乎半标准差。下降的速度自我报告健康因个人而异,由重要的方差表示组件(方差组件值=)。
调整为30年期的初始年龄,我们包括初始时代的指标模型2(表3)。符合年龄和健康联系密切,健康会随着年龄的增长而减少b=−),自我报告健康老化轨迹是陡峭的参与者年龄的研究(−系数为每个额外的一年)更大。分析样本的平均年龄为37.24,标准差为8.33年。因此,区别标准偏差低于和高于平均年龄是16.66岁转化为24%的标准差在最初的自我报告健康(−0.011×16.66 =−0.18 /综合成绩= 24%)。最初的自我报告健康和我们希望安排,与那些25报告是最好的健康和55岁最严重的健康问题。20年后,所有组下降,但下降是陡峭的对于那些最初老,导致大年龄组之间的差异的研究。
构建健康自我评价的模型与初始年龄和轨迹,我们接下来分别探讨如果有性别差异,种族/民族或教育水平的初始或老化轨迹自我报告健康(表4模型3 - 5)。女性有较低的平均初始自我报告健康(b=− ,或标准偏差低于12%),但对女性健康的下降是大幅低于男性(b= ;因此,−斜率为女性+=−0.05)。女性最初有糟糕的健康,而是因为他们的健康下降较为缓慢,随着时间的推移,他们结束了比男性更健康二十年后。
还有一个初始非白人和白人个体差异(表4模型4)。种族差异大于性别效应(b=−)。自我报告健康并不陡峭的下降相比,非白人白个人(白色=−0.064;非白人=−0.040 + 0.022 =−),但这种差异并不重要。
与先前的研究一致,有一个陡峭的健康梯度通过教育(表4模型5)。个人与任何大学自我报告健康(拦截=最高)。那些高中教育水平的五分之一标准偏差降低自我报告健康(b=−),不同的是更大的对于那些低于高中学历(b=−)。尽管教育与初始SRH有着紧密的联系,教育水平不修改,下降的速度,根据年龄进行调整。那些开始研究他们的年龄有轻微但健康(年龄明显的下跌b=−+轨道系数=− ;因此,对于每个额外的一年,下降的速度是−0.001大)。
独立模型的性别,种族,和教育也显示,这些单独的社会地位指标解释方差在最初的自我报告健康或健康自我评价的变化随着时间的推移,由重要的方差表示组件在所有的模型。
我们下一个检查这三个指标的综合效应的社会位置同时(表5,6)模型。大部分的子组不同初始自我报告健康与任何大学相对于白人,参照群体。所有组系数为负,表明较低的初始自我报告健康。三组没有显著低于白人与任何自我报告健康学院(非白人男性不到一个高中教育水平和非白人男性和白人女性与任何学院)。最初的自我报告健康对于大多数组织持续的差异随着年龄的增长,因为经济衰退的速度没有显著区别最特权集团(白人与任何大学:b=−)。然而,两组有明显慢下降(积极系数)与年龄:自我评估健康非白人女性(b=)和白人女性(b=与任何大学)。
除了比较最有特权集团(白色男人有大学教育),是有用的确定各组之间有显著差异与不同级别的特权和劣势的性别,种族,和教育。因此我们重新进行最终的模型和旋转对照组直到我们估计所有可能的比较(根据客户要求提供详细的结果)。与故事从独立的性别,种族,和教育模式,所有女性都不与众人不同。白人女性在任何教育水平不不同于更低的非白人男性(少于商品和商品)。教育并不具有相同的强大与非白人男性和女性之间的自我报告健康;没有那些非白人的教育差异,但有一个教育健康梯度在那些是白色的。白人比非白人女性有较高的自我报告健康但前提是他们至少有一个高中教育水平。没有性别差异之间的自我报告健康白色男人和女人有相同的教育程度。的主要影响因此,性别,种族,教育并不持有所有的子组。
6。讨论
之前健康差异的研究大多集中在种族、民族、性别或社会阶层作为单独的形式的社会分层和关注老年人。我们的研究结果提供支持的价值同时识别多个交叉系统的优缺点(1,5,6,11]。例如,类似于之前的研究,我们发现强烈的教育和医疗协会(36]。教育我们没有观察到类似的效果,然而,在自我报告健康轨迹为所有种族/民族和性别组。受教育程度较低的女性,健康下降类似于更高的受过教育的白人男性。更高的受过教育的女性,有缓慢下降,自我报告健康相比更高的受过教育的白人男性。因此,自我报告健康状况下降的速度受制于性别和教育。类似于梁等人拦截我们发现种族差异,或平均健康研究的开始,与非白人在卫生措施(得分明显差19]。此外,研究发现一些重要的种族差异在老化轨迹随着时间的推移,也类似于我们的研究(尽管没有直接的可比性,因为他们没有评估跨性别和种族的影响教育)(19]。符合我们的研究发现,非洲裔美国人衰老的另一项研究发现,在老年人中,自我报告健康并没有大幅下降随着时间的推移,(37]。
当前的研究提供证据表明,在已婚的人,有几个初始健康自我评价的差异,以及更高的受过教育的女性,这些差异持续二十多年。与其他的研究一致,老年与健康恶化是相关联的最初和陡峭的下降健康。不足为奇的是,为所有年龄组,自我报告健康拒绝与衰老。我们惊奇地发现,即使在个人结婚,在健康和持久性有重要的差异与差距减少老化。因此,无论是选择进入婚姻的保护作用消除结构性不平等对健康的影响。
数据限制需要一些谨慎太笼统地概括这些结果。一个限制是,这项研究是旨在关注个人结婚。我们没有比较群未婚个人在同一时期。我们不能概括超出了已婚人口在1980年。这个限制是历史背景有所减轻,因为婚姻是更常见的在1980年白人和黑人24]。然而,我们认为健康状况会更糟在未婚个人;因此,这些结果不应广义超越结婚(17]。
MIOLC数据集规模较小的样本大小的样本的非白人男性和女性。因为较小的相对非白人样本,它是可能的我们的研究缺乏力量寻找子组与小样本统计上显著的差异在我们的数据(更可能有一个2型错误)。如上所述,有可能我们会错误地声称当nonexists意义与许多参与亚组分析比较模型交集。
在最近的一项研究中,Ferarro等人回顾了几种可能的长期存在的种族和民族健康差异的机制(例如,微分接触环境危害,贫困,吸烟率较高,更危险的工作,更少的获得卫生保健,累积的缺点,和风化)(3]。健康差异研究的中心思想是,团体由不同位置之间的差异在社会层次结构反映出修改的特征可能服从干预措施。即使我们的限制,目前的研究提供了有价值的证据,对大多数组织来说,健康差异存在随着年龄的增长,然而,对于女性来说,高等教育可以保护(但不是对非白人男性)。此外,我们有一个不同寻常的广泛的年龄和参与者是二十年之后,提供相当大的数据来估计健康轨迹。许多研究衰老的倾向于当人们在50年代开始,因为大多数研究依赖数据来源如健康和退休调查,这仅限于个人50岁以上(19]。
7所示。结论
我们的发现加入健康不平等日益增长的努力提供更多的上下文和解决组织已经在历史上被边缘化的(例如,女人的颜色)。这种方法还允许我们比较组同时强势和弱势群体,如较低的受过教育的白人男性和女性,团体最近收到增加研究和政策的关注(38,39]。就像鲍尔所要求的那样,我们的研究说明了如何使用一个交集框架可以进一步的差异研究,尤其是已婚的人(2]。未来的研究应评估是否健康优势为已婚人相交与种族、性别和教育来解释婚姻状况对健康的影响。我们的研究结果表明,政策推动婚姻不太可能减少健康差异,但发现如果差距存在即使在结婚会增加努力减少差距,努力关注因素,最重要的(26]。除了健康的人”选择为“婚姻,也有证据表明,婚姻健康(18),特别是对于男性(40]。然而,这种好处可能不会扩展到非白人男性婚姻和同居率较低(非洲裔美国人与白人24]。
检查多个子组不同级别的特权和劣势最结构显示,弱势群体确实有最好的最初的自我报告健康。大部分,但不是全部,子组在卫生与出口增速下降。因此,我们不能指望健康差异会随时间减少,会发生如果年龄是一个标15,16]。相反,存在差距,因此努力改善健康差异,性别、种族和阶级仍然是需要的。
信息披露
本文研究结果和结论是作者的观点,不一定代表卫生和人类服务部或卫生保健研究和质量。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。