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Background
In health research, indicators of socioeconomic status (SES) are often used interchangeably and often lack theoretical foundation. This makes it difficult to compare results from different studies and to explore the relationship between SES and health outcomes. To aid researchers in choosing appropriate indicators of SES, this article proposes and tests a theory-based selection of SES indicators using chronic back pain as a health outcome.
Methods
Strength of relationship predictions were made using Brunner & Marmot’s model of ‘social determinants of health’. Subsequently, a longitudinal study was conducted with 66 patients receiving in-patient treatment for chronic back pain. Sociodemographic variables, four SES indicators (education, job position, income, multidimensional index) and back pain intensity and disability were obtained at baseline. Both pain dimensions were assessed again 6 months later. Using linear regression, the predictive strength of each SES indicator on pain intensity and disability was estimated and compared to the theory based prediction.
Results
Chronic back pain intensity was best predicted by the multidimensional index (beta = 0.31, p < 0.05), followed by job position (beta = 0.29, p < 0.05) and education (beta = −0.29, p < 0.05); whereas, income exerted no significant influence. Back pain disability was predicted strongest by education (beta = −0.30, p < 0.05) and job position (beta = 0.29, p < 0.05). Here, multidimensional index and income had no significant influence.
Conclusions
The choice of SES indicators influences predictive power on both back pain dimensions, suggesting SES predictors cannot be used interchangeably. Therefore, researchers should carefully consider prior to each study which SES indicator to use. The introduced framework can be valuable in supporting this decision because it allows for a stable prediction of SES indicator influence and their hierarchy on a specific health outcomes.
Background
In health research, indicators of socioeconomic status (SES) are often used interchangeably and often lack theoretical foundation. This makes it difficult to compare results from different studies and to explore the relationship between SES and health outcomes. To aid researchers in choosing appropriate indicators of SES, this article proposes and tests a theory-based selection of SES indicators using chronic back pain as a health outcome.
Methods
Strength of relationship predictions were made using Brunner & Marmot’s model of ‘social determinants of health’. Subsequently, a longitudinal study was conducted with 66 patients receiving in-patient treatment for chronic back pain. Sociodemographic variables, four SES indicators (education, job position, income, multidimensional index) and back pain intensity and disability were obtained at baseline. Both pain dimensions were assessed again 6 months later. Using linear regression, the predictive strength of each SES indicator on pain intensity and disability was estimated and compared to the theory based prediction.
Results
Chronic back pain intensity was best predicted by the multidimensional index (beta = 0.31, p < 0.05), followed by job position (beta = 0.29, p < 0.05) and education (beta = −0.29, p < 0.05); whereas, income exerted no significant influence. Back pain disability was predicted strongest by education (beta = −0.30, p < 0.05) and job position (beta = 0.29, p < 0.05). Here, multidimensional index and income had no significant influence.
Conclusions
The choice of SES indicators influences predictive power on both back pain dimensions, suggesting SES predictors cannot be used interchangeably. Therefore, researchers should carefully consider prior to each study which SES indicator to use. The introduced framework can be valuable in supporting this decision because it allows for a stable prediction of SES indicator influence and their hierarchy on a specific health outcomes.
Background: In health research, indicators of socioeconomic status (SES) are often used interchangeably and often lack theoretical foundation. This makes it difficult to compare results from different studies and to explore the relationship between SES and health outcomes. To aid researchers in choosing appropriate indicators of SES, this article proposes and tests a theory-based selection of SES indicators using chronic back pain as a health outcome. Results: Chronic back pain intensity was best predicted by the multidimensional index (beta = 0.31, p < 0.05), followed by job position (beta = 0.29, p < 0.05) and education (beta = -0.29, p < 0.05); whereas, income exerted no significant influence. Back pain disability was predicted strongest by education (beta = -0.30, p < 0.05) and job position (beta = 0. 29, p < 0.05). Here, multidimensional index and income had no significant influence. Conclusions: The choice of SES indicators influences predictive power on both back pain dimensions, suggesting SES predictors cannot be used interchangeably. Therefore, researchers should carefully consider prior to each study which SES indicator to use. The introduced framework can be valuable in supporting this decision because it allows for a stable prediction of SES indicator influence and their hierarchy on a specific health outcomes.
Obwohl der sozioökonomische Status (SES) eine in der Sozialepidemiologie häufig gebrauchte Variable darstellt, ist seine Verwendung mit methodischen Problemen verknüpft: Seine latente Struktur führt dazu, dass sich verschiedene Möglichkeiten der Operationalisierung eröffnen. Diese reichen von klassischen Ungleichheitsindikatoren wie Bildung, Einkommen oder Berufsposition, über multidimensionale oder über Nachbarschaftsmerkmale konstruierte Indizes, bis hin zu subjektiven Statuseinschätzungen. Problematisch ist dies insofern, als verschiedene Indikatoren auf unterschiedlichen theoretischen Konstrukten beruhen und unterschiedliche Schlussfolgerungen erlauben.
In dieser Arbeit wird deshalb in einem ersten Schritt anhand eines systematischen Reviews zum Zusammenhang von SES und Rückenschmerzen überprüft, welche Indikatoren in wissenschaftlichen Publikationen eingesetzt werden und wie die Auswahl begründet wird. Das Ergebnis zeigt eine klare Präferenz für klassische Indikatoren (Bildung, Einkommen und Berufsposition). Erläutert wurde die jeweilige Auswahl allerdings nur in einem geringen Prozentsatz der untersuchten Artikel, obwohl die unterschiedlichen Studienergebnisse nahelegen, dass der gewählte Indikator einen Einfluss auf den gefundenen Zusammenhang ausüben könnte.
Deshalb wurde in einem weiteren Schritt überprüft, wie unterschiedliche SES-Indikatoren mit der Verbesserung von Rückenschmerzen nach einer Rehabilitation (Studie 1) und der Neuentstehung von Rückenschmerzen (Studie 2) zusammenhängen. Außerdem wurde untersucht, ob ein einfaches Modell den Zusammenhang von SES und Gesundheit so darstellen kann, dass a priori abzuschätzen ist, wie hoch der Einfluss unterschiedlicher Indikatoren auf einen bestimmten Gesundheitsoutput sein könnte.
Es zeigt sich, dass sich der errechnete Zusammenhang zwischen den verschiedenen Indikatoren und chronischen Rückenschmerzen erheblich unterscheidet: Für Menschen, die bereits wegen Rückenschmerzen in Rehabilitation waren, erwiesen sich Bildung und Berufsposition als ähnlich einflussreiche Einflussfaktoren, während für das Einkommen kein bedeutender Zusammenhang festgestellt werden konnte. Für die Neuentstehung chronischer Rückenschmerzen zeigte sich die Berufsposition als wichtigster Indikator, gefolgt von Bildung, während für Einkommen kein signifikanter Zusammenhang gefunden werden konnte.
Folglich bestimmt die Wahl des Indikators die Höhe des festgestellten Zusammenhangs stark mit. Unterschiedliche Indikatoren dürfen deshalb nicht als austauschbar betrachtet werden und es muss bei jeder Forschungsfrage genau überlegt werden, welcher Indikator für die jeweilige Fragestellung am besten verwendet werden kann. Das vorgeschlagene theoretische Modell kann dabei als Unterstützung dienen.