Jövedelem és elhízás, mi a kapcsolat iránya Szisztematikus áttekintés és metaanalízis

Ez az első szisztematikus áttekintés, amely áttekintést nyújt az oksági és a fordított oksági folyamatokról a jövedelem és az elhízás között.

Bár csak azok a tanulmányok kerültek be, amelyek hosszan vizsgálták a jövedelem és az elhízás kapcsolatát, a kapcsolat irányának kérdésére nem lehet teljes választ adni.

A bizonyítékok néhány országra korlátozódnak, mivel az összes mellékelt tanulmány az USA-ból, az Egyesült Királyságból és Kanadából származik.

Bevezetés

Az elhízás fontos közegészségügyi kérdés. Egy 200 országban végzett friss elemzés szerint az elhízás életkor szerinti standard prevalenciája 1975 és 2014 között 3,2% -ról 10,8% -ra nőtt, a nőknél 6,4% -ról 14,9% -ra nőtt.1 Ebben a tanulmányban, sok máshoz hasonlóan az elhízást a 30-as vagy annál magasabb testtömeg-index (BMI) határozta meg. Az elhízás a minden ok okozta halálozás, számos nem fertőző betegség és az életminőség romlásának egyik fő kockázati tényezője.

A társadalmi epidemiológiai kutatáson belül a jövedelem (mint a társadalmi-gazdasági helyzet mutatója; SES) fordítottan összefügg az elhízással, 7–9, bár ez a kapcsolat két irányban értelmezhető: (1) az okozati összefüggések hipotézise, amely az alacsonyabb jövedelmet a későbbi elhízás oka és (2) a megfordított oksági összefüggés perspektívája, amelyben az elhízás nem az eredmény, hanem az alacsonyabb jövedelem oka.

Annak leírása érdekében, hogy az alacsonyabb jövedelműek miért vannak kiszolgáltatottabbak az elhízással szemben, az egészséget meghatározó társadalmi tényezők keretei azt mutatják, hogy az anyagi feltételek korlátozzák az (egészséges) élelmiszerekhez és az egészségügyi ellátáshoz való hozzáférést, viselkedés és fizikai aktivitás), 12 és a pszichoszociális tényezők, amelyek a relatív nélkülözésből erednek (pl. az élet feletti kontroll, a bizonytalanság, a társadalmi elszigeteltség, a stressz). 13–15

Ez a munka egy korábbi felülvizsgálatra épül, amely az ok-okozati viszony és a fordított okozati viszony viszonylagos fontosságát vizsgálta az oktatás és a túlsúly/elhízás közötti összefüggésben.25 Noha az oktatás és a jövedelem a SES tágabb értelemben értelmezhető, a SES konkrét dimenzióit nem szabad elhízással kapcsolatban felcserélhetőnek tekintik.26 Először is, a jövedelem inkább befolyásolja az egészség anyagi előnyeit, míg az oktatás elsősorban az egészség megszerzéséhez vagy megtartásához szükséges ismeretekhez kapcsolódik. Másodszor, a jövedelem és az oktatás más jelentőséggel bír az egész életen át, mivel az iskolai végzettség gyermekkorban és serdülőkorban zajlik, míg a bérek, keresetek és jövedelmek általában felnőttkori foglalkozással vannak összefüggésben. Ezen okok miatt a jövedelem és az oktatás eltérő hatással van a közegészségügyre.

Ez a szisztematikus áttekintés a jövedelem és az elhízás kapcsolatának mindkét irányát kívánja felmérni annak érdekében, hogy foglalkozzon a társadalmi ok-okozati folyamatok és a fordított oksági viszony relatív jelentőségével a kapcsolat magyarázatában.

Mód

A jövedelem és az elhízás kapcsolatával foglalkozó szakértői vélemények szisztematikus áttekintését 2017 januárjában végezték el és fejezték be. Eredményeink megismételhetőségének javítása érdekében ezt az áttekintést a Szisztematikus áttekintések és a metaadatok preferált jelentési tételei alapján végezték el. Elemzési irányelvek.27 A megfelelő ellenőrzőlista online elérhető (lásd az 1. online kiegészítő fájlt).

Kiegészítő anyag

A Medline és a PsycINFO került kiválasztásra az egészséggel kapcsolatos fő adatbázisok közé. Ezenkívül figyelembe vették a szociológiai adatbázisokat, a Sociological Abstracts, a Nemzetközi Társadalomtudományi Bibliográfiát és a Sociological Index-et.

A kereséshez a következő egyenletet használtuk: (adipos * VAGY elhízások * VAGY testtömeg-index VAGY BMI VAGY „derék-csípő arány” VAGY WHR VAGY „bőrhajlat vastagság”) ÉS („társadalmi helyzet” VAGY társadalmi-gazdasági VAGY társadalmi-gazdasági VAGY egyenlőtlenség * VAGY jövedelem VAGY kereset * VAGY bér *) ÉS (longitudinális VAGY leendő VAGY „panel stud *” VAGY „kohorsz stud *”).

Felvételi és kizárási kritériumok

A felvételhez eredeti tanulmányokat kellett közzétenni egy szakértői lapban, és kvantitatív adatokat kellett tartalmazniuk a jövedelem és az elhízás kapcsolatáról. További kezdeti korlátozásokat (azaz a nyelvet, a kiadási éveket) nem vettek figyelembe.

Népesség

A vizsgálatokat akkor tekinthették alkalmasnak a felvételre, ha a résztvevők az általános népesség részét képezték. Ezért kizárták azokat a vizsgálatokat, amelyek konkrét népességcsoportokra (azaz betegpopulációra) összpontosítottak.

Beavatkozás/expozíció

Egyrészt a tanulmányokat kihagyták, ha nem kifejezetten a jövedelemre összpontosítottak és/vagy inkább globális SES-intézkedésekre hivatkoztak (pl. Szomszédsági SES vagy SES index).

Ellenőrző csoport

Függetlenül attól, hogy a vizsgálat az ok-okozati összefüggésekre vagy a fordított okozati összefüggésekre összpontosított-e, egy meghatározott kontrollcsoportot vagy nem kitett csoportot (pl. Magasabb jövedelmű emberek vagy nem elhízott résztvevők) kellett biztosítani az expozíció egyedi hatásának tesztelésére (alacsonyabb jövedelem vagy elhízottság).

Eredmény

Azokat a tanulmányokat, amelyekben a túlsúlyt használták fő eredményként, kizárták, mivel az elhízás jobban megjósolta az egészséggel kapcsolatos eredményeket. 28 29 Ezért olyan vizsgálatokat vontak be, amelyek mérésre való tekintet nélkül az elhízásra összpontosítottak (pl. BMI ≥30, életkor-specifikus) és nemspecifikus percentilisek, z-pontszámok). A fordított okozati összefüggéseket tesztelő vizsgálatokba a saját jövedelméhez kapcsolódó összes kimenetelt (pl. Béreket, kereseteket, háztartási jövedelmeket).

Dizájnt tanulni

Végül csak prospektív tervezésű tanulmányokat vettek figyelembe, mivel a keresztmetszeti vizsgálatokból aligha lehet egyértelmű ok-okozati összefüggést vagy fordított oksági összefüggést levonni.

A felvételről vagy a kizárásról szóló nézeteltérések esetén a két áttekintő (TJK és Nina Marie Roesler) megvitatta a vonatkozó nyilvántartásokat. Ha nem sikerült konszenzust elérni, akkor egy harmadik ellenőr (OK) vett részt a megállapodás megkötéséig.

Adatok kinyerése

A vizsgálatokat értékelték és a következő tanulmányi információkat szerezték be: szerző (k), a vizsgálat neve, ország vagy régió, a hipotézis típusa, a populáció típusa, a minta nagysága, a kiindulási életkor, a nemek aránya, a jövedelem és az elhízás mérése, valamint a megfigyelés hossza, és korrigált kovariátokat. Abban az esetben, ha egyetlen tanulmányon belül több jövedelem megállapításáról számoltak be, a legmegfelelőbb intézkedést választották. Például a gyermekekkel végzett vizsgálatokban a háztartás jövedelme jobban leírja a gyermek pénzügyi helyzetét, míg a szülői, az apai és az anyai jövedelem mértéke volt a következő legjobb alternatív intézkedés. A felnőttekkel végzett vizsgálatokban azonban a személyes bérek voltak a legmegfelelőbb mércék a munkaerő-piaci hátrányok jellemzésére, ezt követték a keresetek, illetve a háztartások jövedelme. A TJK kinyerte az adatokat és elvégezte a metaanalíziseket.

Adatok elemzése

Mivel az ok-okozati hipotézist tesztelő legtöbb tanulmány OR-okat és ennek megfelelő 95% -os CI-t használt elemzéseik során, az összes statisztikát log esélyekre és SE-re konvertálták. Abban az esetben, ha legkülső régiók, log esélyek vagy SE nem álltak rendelkezésre, a hatás nagyságát alternatív statisztikák, például t érték vagy P érték és minta nagysága alapján becsülték meg. A társadalmi ok-okozati összefüggésekkel ellentétben, amelyek többnyire bináris eredményre hivatkoztak (elhízott és nem elhízott), a fordított kauzalitásról szóló tanulmányok inkább egy folyamatos változót (jövedelmet) vizsgáltak, többnyire nem standardizált regressziós együtthatók alapján. A meta-analízis jobb összehasonlíthatósága érdekében ezeket az együtthatókat standardizált átlagkülönbségekké (SMD) alakítottuk át. Mindkét hipotézis metaanalíziséhez teljes mértékben kiigazított modellek hatásméretét vettük, ha rendelkezésre állnak. Véletlenszerű modelleket alkalmaztunk, és a korlátozott maximális valószínűség becslővel súlyozott összesített becsléseket.30 Cochran Q-tesztjét és Higgin I 2 -értékét kiszámítottuk a heterogenitás arányos mértékének értékelésére. Végül rétegzett metaanalíziseket futtattunk a lehetséges mérséklő hatások feltárására (azaz a vizsgálati régió, a populáció típusa, az elhízás mérése, a nem, az alapvonal és a követés közötti időeltolódás, valamint a vizsgálat minősége).

A publikációs torzítás teszteléséhez Egger regressziós tesztjét és a trim-and-fill-módszert alkalmaztuk. 31 32 Az effektusméretek vizualizációját és kiszámítását, az összesített becsléseket, az érzékenységi elemzéseket és a publikációs torzításokat R-vel és az 'esc' csomagokkal hajtottuk végre. „metafor” .30 33

A tanulmány minősége

A nem-randomizált vizsgálatok metaanalízisekben való értékelésének értékelése érdekében a kohorszvizsgálatokra a Newcastle-Ottawa skálára utaltunk (NOS) .34 A NOS összesen kilenc elemet tartalmaz három dimenzióban (azaz a mintaválasztás, az összehasonlíthatóság). a kohorszok esetében az eredmény értékelése). A kilenc kritérium közül kettőt azonban alig lehetett alkalmazni a fordított oksági hipotézis tesztelésére irányuló vizsgálatokra, mivel azok kifejezetten egészséggel nem összefüggő eredményre összpontosítottak. Ezért a két kérdést: (1) ha az érdeklődés kimenetele nem volt jelen a vizsgálat kezdetén, és (2) ha az utánkövetési időtartam elég hosszú volt ahhoz, hogy az eredmény bekövetkezhessen, kizárták, hogy a NOS pontosabb legyen ellenőrzőlista. A NOS ellenőrzőlista alkalmazását a TJK és az OK végezte el, és eltérések esetén megvitatták.

Eredmények

Irodalomkeresés

A vizsgálatok beillesztését és kizárását az 1. ábra mutatja. Mind az öt adatbázis kezdeti átvilágításával 3955 rekordot találtak. A másolatok eltávolítása után 3027 címet és kivonatot vizsgáltak meg a jogosultság szempontjából. A továbbiakban további 2941 rekordot zártak ki. Ezután a fennmaradó 86 irat teljes szövegét átvilágították a jogosultság szempontjából, amelyből 65-et elbocsátottak. A kizárás okainak részletes összefoglalása online elérhető (lásd a 2. online kiegészítő fájlt). Végül 21 cikk megfelelt az összes előre meghatározott felvételi kritériumnak, és figyelembe vették őket a metaanalízis során. A mellékelt tanulmányok referenciáinak további szűrése során nem találtak további támogatható feljegyzéseket. Összességében 14 tanulmány foglalkozott a társadalmi ok-okozati összefüggéssel, 7 pedig a fordított oksági hipotézissel (a mellékelt vizsgálatok áttekintését lásd az 1. táblázatban). A vizsgálatok NOS ellenőrzőlista szerinti minőségéről online elérhető információ (lásd az online kiegészítő fájlt 3).

Kiegészítő anyag

A mellékelt vizsgálatok leírása

Előnyben részesített jelentési elemek a szisztematikus áttekintésekhez és a metaanalízisekhez a folyamatban lévő tanulmányok folyamatábrája. BMI, testtömeg-index; N, rekordok száma; SES, társadalmi-gazdasági helyzet.

Az ok-okozati hipotézist tesztelő tanulmányok

Kiegészítő anyag

Az oksági hipotézist tesztelő vizsgálatok összesített becslései. RE, véletlenszerű hatások.

A fordított oksági összefüggéseket tesztelő vizsgálatok

Hét vizsgálatban, amelyek a fordított oksági hipotézist elemezték (3. ábra), az összesített becslés (SMD), amely kifejezi az egyes vizsgálatok hatásának nagyságát a megfigyelt változékonysághoz viszonyítva, −0,15 (95% CI −0,30-0,001), utalva arra, hogy az elhízott emberek jövedelme lényegesen alacsonyabb, mint a nem elhízottaké. Ez a hatás öt vizsgálatban volt statisztikailag szignifikáns, míg egy tanulmány pozitív hatást talált, 35 és egy tanulmány statisztikailag jelentéktelen összefüggést tárt fel.36 A tölcsér-diagram aszimmetriájának tesztjén keresztül nem észleltek publikációs torzítást. A hatásméretek a publikációs elfogultsághoz való alkalmazkodás után nem változtak (lásd az online kiegészítő fájlt 6).

Kiegészítő anyag

A fordított oksági hipotézist tesztelő vizsgálatok összesített becslései. RE, véletlenszerű hatás; SMD, standardizált átlagkülönbség.

Szenzitivitási elemzések

A lehetséges moderáló hatások feltárása érdekében rétegzett metaanalízist végeztünk (2. táblázat). Az érzékenységi elemzések azt mutatták, hogy a mellékelt vizsgálatok többségét az USA-ban végezték (okozati összefüggés: 71%; fordított okozati összefüggés: 85%), míg az egyetlen másik vizsgált ország az Egyesült Királyság (okozati összefüggés: 21%) és Kanada (okozati összefüggés: 7%; fordított okozati összefüggés 14%). Ezenkívül a populáció szerinti rétegzés feltárta, hogy az okozati összefüggés leginkább a gyermekpopulációkra támaszkodott (79%), míg a fordított okozati összefüggésekkel kapcsolatos vizsgálatok kizárólag a felnőttekre összpontosítottak. A régiókra és a népességre vonatkozó eredmények azonban meglehetősen következetlenek maradtak, és nem mutattak egyértelmű tendenciát.

Az ok-okozati hipotézisre vonatkozó tanulmányok szerint a magasabb hatásméretek akkor nyilvánvalóak voltak, amikor a résztvevők magasságát és súlyát ténylegesen megmérték az önjelentés helyett (OR 1,48, 95% CI 1,04–2,10; RR 1,73, 95% CI 1,46–2,06 ), amikor a megfigyelési időszak meghaladta a 10 évet (OR 1,59, 95% CI 1,11–2,27), és amikor a vizsgálat minőségét magasnak értékelték (OR 1,40, 95% CI 1,06–1,83; RR 1,88, 95% CI 0,95–3,74 ). A nemre vonatkozó alcsoport-elemzéseket nem lehetett elvégezni az okozati összefüggéseket elemző tanulmányok esetében, mivel a nemre jellemző eredményeket nem dokumentálták.

A fordított oksági hipotézis szempontjából a nemek alcsoportelemzése azt mutatta, hogy az elhízás és az azt követő jövedelem közötti kapcsolat kifejezettebb volt a nők körében (SMD −0,16, 95% CI −0,30-0,02), mint a férfiaknál (SMD −0,07, 95% CI) -0,16 - 0,01). Az oksági vizsgálatokhoz hasonlóan kimutatták, hogy egy hosszabb megfigyelési periódus (> 10 év) társult a hatásméret növekedésével (SMD −0,52, 95% CI −0,62-0,41). Ugyanezt a mintát találtuk a magasabb tanulmányi minőség besorolásában is (SMD −0,52, 95% CI −0,62-0,41).

Heterogenitás a vizsgálatok között

A 2. és 3. ábra alapján a heterogenitás foka viszonylag magas volt mind az oksági hipotézist tesztelő metaanalízisekben (I 2 = 89,9% és 83,1%), mind azokban a tanulmányokban, amelyek a jövedelem és az elhízás fordított okozati összefüggésére hivatkoztak (I 2 = 98,5 %). Ez azt is jelzi, hogy a vizsgálatok közötti megfigyelt eltérés nagyobb valószínűséggel a heterogenitás miatt következik be, mint a véletlen önmagában (1. és 2. ábra). Magas heterogenitási fokokat figyeltek meg a legtöbb alcsoportelemzésben is (2. táblázat).

Vita

Főbb megállapítások

Korlátozások

Jövő kutatás

Ezeknek a korlátozásoknak a figyelembevételével a jövőbeni tanulmányoknak a jövedelem és az elhízás közötti kapcsolat vizsgálatára kell törekedniük a nyugati társadalmakon kívül. A más országokban folytatott társulásról szóló kibővített nézet segíthet olyan kulturális hatások felderítésében, amelyek keretezik az ok-okozati folyamatok nagyságát, valamint a jövedelem és az elhízás közötti ellentétes oksági összefüggéseket. Ezen túlmenően, és a jövedelem és az elhízás közötti lehetséges kétirányú hatások tisztázása érdekében a jövőbeni kutatásoknak az oksági folyamatok és a fordított oksági viszony kölcsönhatását kell vizsgálniuk egyetlen kohorszban az élet folyamán. Végül a jövőbeni tanulmányok olyan tényezők felderítésére összpontosíthatnak, amelyek mindkét hipotézis esetében befolyásolhatják a jövedelem és az elhízás közötti kapcsolatot.

Következtetések

Ezt az áttekintést azért végeztük el, hogy áttekintést nyújtsunk a jövedelem és az elhízás közötti összefüggésben az ok-okozati folyamatokról, miközben a két változó közötti fordított oksági összefüggést is megvizsgáltuk. A metaanalízisek jelentős összefüggéseket tártak fel az alacsonyabb jövedelem és az elhízás kockázata, valamint az elhízás és az azt követő jövedelem között (fordított oksági hipotézis). A publikációs elfogultságnak való megfelelés után azonban az alacsonyabb jövedelem és a későbbi elhízás kockázata közötti kapcsolat megszűnt, ami azt jelzi, hogy a negatív eredmények miatt nagyobb a nem publikált tanulmányok valószínűsége. Ezzel szemben a fordított kauzalitási perspektívát tesztelő vizsgálatok eredményei konzisztensek maradtak még a lehetséges publikációs elfogultsághoz való igazítás után is. Ezért a jövedelemtől függő elhízásbeli egyenlőtlenségek kezelése érdekében jobban figyelembe kell venni a lehetséges fordított okozati összefüggéseket.

Köszönetnyilvánítás

A szerzők köszönetet mondanak Nina Marie Roeslernek, aki segített az irodalomkutatásban és a szűrésben.