Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.3
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pp.44-54
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2005
Most advanced countries in GIS field have established and managed georeferenced socioeconomic data systematically and made a great profit on various social and economic areas. In Korea, however, socioeconomic geographical information is relatively poor compared to systems related to geographical and topographical features. This is mainly due to the characteristics of the process from the construction to the utilization of socioeconomic data. That is, from the stage of data construction, socioeconomic data require solutions for frequent changes compared to data on geographical and topographical features and, because of difficulties in marking the positions of individual entities, information is built up through setting appropriate spatial units of aggregation. In the stage of data utilization, the data often need to be combined with other types of socioeconomic data due to the complexity of socioeconomic phenomena. Thus, the this study examined usability of GIS in socioeconomic fields and the spatial dimension of socioeconomic information through representative cases of GIS in developed countries and, based on the results, derived data requirements for socioeconomic GIS found in the construction and utilization of data and proposed solutions for the requirements.
This paper evaluates and maps the quality of life in the Atlanta, Georgia metropolitan area in 2000. Three environmental variables from Landsat TM data, four socioeconomic variables from census data, and a hazard-related variable from toxic release inventory (TRI) database were integrated into a geographic information system (GIS) environment for the quality of life assessment. To solve the incompatibility problem in areal units among different data, the four socioeconomic variables aggregated by zonal units were spatially disaggregated into individual pixels. Principal components analysis (PCA) was employed to integrate and transform environmental, socioeconomic, and hazard-related variables into a resultant quality of life score for each pixel. Results indicate that the highest quality of life score was found around Sandy Springs, Roswell, Alphretta, and the northern parts of Fulton County along Georgia 400 whereas the lowest quality of life score was clustered around Smyma of Cobb County, the inner city of Atlanta, and Hartsfield-Jackson International Airport. The results also reveals that normalized difference vegetation index (NDVI) and relative risk from TRI facilities are two versatile indicators of environmental and socioeconomic quality of an urban area in the United States.
Objectives : This study aimed to examine to relevance of socioeconomic class recognition and subjective health status of injured workers. Methods : We used data collected over 3years by the Panel Study of Worker's Compensation Insurance(PSWCI; 2015). Data was analyzed using the chi-square test and logistic regression using SPSS ver. 22.0 to verify the relevance between the socioeconomic class recognition and general characteristics of injured workers. Results : First, the income groups of first class, second class and third class were analyzed as being of lower socioeconomic class status, and the income group four class and five class was analyzed as being the middle-ower the socioeconomic class status. Second, the better the subjective health status, higher the perception of socioeconomic class status, as analyzed by Model 1 using only the parameters of socioeconomic status recognition and Model 2 and Model 3 using income class and general characteristics. Conclusions : Health and industrial accident policies are needed to improve awareness of socioeconomic class status of injured workers.
Objectives: The aim of this study was to examine the geographic distribution of diabetes mortality in Japan and identify socioeconomic factors affecting differences in municipality-specific diabetes mortality. Methods: Diabetes mortality data by year and municipality from 2013 to 2017 were extracted from Japanese Vital Statistics, and the socioeconomic characteristics of municipalities were obtained from government statistics. We calculated the standardized mortality ratio (SMR) of diabetes for each municipality using the empirical Bayes method and represented geographic differences in SMRs in a map of Japan. Multiple linear regression was conducted to identify the socioeconomic factors affecting differences in SMR. Statistically significant socioeconomic factors were further assessed by calculating the relative risk of mortality of quintiles of municipalities classified according to the degree of each socioeconomic factor using Poisson regression analysis. Results: The geographic distribution of diabetes mortality differed by gender. Of the municipality-specific socioeconomic factors, high rates of single-person households and unemployment and a high number of hospital beds were associated with a high SMR for men. High rates of fatherless households and blue-collar workers were associated with a high SMR for women, while high taxable income per-capita income and total population were associated with low SMR for women. Quintile analysis revealed a complex relationship between taxable income and mortality for women. The mortality risk of quintiles with the highest and lowest taxable per-capita income was significantly lower than that of the middle-income quintile. Conclusions: Socioeconomic factors of municipalities in Japan were found to affect geographic differences in diabetes mortality.
Im Jeong-Soo;Choi Dae-Kyung;Yim Jun;Hong Du-Ho;Kim Jong-Kyun;Park Sang-Hyun;Youn Sung-Tae
Korean Journal of Health Education and Promotion
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v.23
no.2
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pp.109-119
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2006
Objectives: A number of studies in economically developed countries have shown occurrence of stroke and cardiovascular disease to be inversely related to socioeconomic class. The purpose of this study is to investigate socioeconomic differentials in stroke and cardiovascular disease mortality in Korea. Methods: Two data from two sources, registry data from National Health Insurance Corporation and death certification data from National Statistics Office, were used to calculate mortality rate for five socioeconomic classes. Poisson regression analysis was used to calculate relative indices of inequality as a measure of mortality differentials between socioeconomic classes. Results: For males, graded socioeconomic differentials in mortality were observed with higher mortality rates related to lower socioeconomic class for intracerebral hemorrhage, cerebral infarct, hypertension, ischemic heart disease, myocardial infarct, and arrhythmia. The relative index of inequality for stroke and cardiovascular disease was 1.61(95% CI=1.54-1.68). For females, these differentials were observed for arrhythmia and intracerebral hemorrhage. The relative index of inequality was 1.06(95% CI=1.02-1.11). Conclusions: This socioeconomic differential in mortality, consistent with the results of other studies performed in economically developed countries suggest that Socioeconomic class can influence mortality regardless of the developmental stage of the country.
Park, Kun-Hee;Lee, Jin-Seok;Kim, Yoon;Kim, Yong-Ik;Kim, Jai-Yong
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.42
no.1
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pp.5-11
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2009
Objectives : This study was conducted to estimate the socioeconomic cost of injuries in South Korea. Methods : We matched claims data from national health insurance, automobile insurance and industrial accident compensation insurance(IACI), and mortality data obtained from the national statistical office from 2001 to 2003 by patients unique identifier. Socioeconomic cost included both direct cost and indirect cost: the direct cost was injury-related medical expenditure and the indirect cost included loss of productivity due to healthcare utilization and premature death. Results : The socioeconomic cost of injuries in Korea was approximately 1.9% of the GDP from 2001 to 2003. That is, 12.1 trillion KRW(Korean Won) in 2001, 12.3 trillion KRW in 2002, and 13.7 trillion KRW in 2003. In 2003, direct medical costs were 24.6%(3.4 trillion KRW), the costs for loss of productivity by healthcare utilization were 13.0%(1.8 trillion KRW), and the costs for loss of productivity by premature death were 62.4%(8.6 trillion KRW). Conclusions : In this study, the socioeconomic cost of injuries in Korea between 2001 and 2003 was estimated by using not only health insurance claims data, but also automobile insurance, IACI claims and mortality data. We conclude that social efforts are required to reduce the socioeconomic cost of injuries in Korea, which represented approximately 1.9% of the GDP for the time period specified.
PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
Purpose: To analyze the frequency of emergency room visits according to socioeconomic factors of emergency room visitors. Methods: In this study, frequency analysis, percentage analysis, and x2 test were performed using the SPSS 23.0 program based on the 2018 data from the Korea Health Panel. Results: Among 1,648 participants included in this study, 1,279 visited the emergency room only once in the past year, while 369 visited the emergency room more than once. The relationship between frequency of emergency room visits and socioeconomic factors was analyzed using x2 test, and no statistically significant relationship was noted between emergency room visits and education, economic activity, insurance type, and individual quartile income. However, a significant relationship was noted between emergency room visits and being handicap and living in households with quintile income. Conclusion: The study determined the relationship between frequency of emergency room visits and socioeconomic factors. A follow-up study analyzing socioeconomic factors of outpatient departments, 119 ambulance transport services, and frequency of emergency room visits among chronically ill patients is needed to provide basic data for establishing health policies among different socioeconomic strata.
Objectives: This study aimed to analyze long-term trends in the contribution of each cause of death to socioeconomic inequalities in all-cause mortality among Korean adults. Methods: Data were collected from death certificates between 1990 and 2004 and from censuses in 1990, 1995, and 2000. Age-standardized death rates by gender were produced according to education as the socioeconomic position indicator, and the slope index of inequality was calculated to evaluate the contribution of each cause of death to socioeconomic inequalities in all-cause mortality. Results: Among adults aged 25-44, accidental injuries with transport accidents, suicide, liver disease and cerebrovascular disease made relatively large contributions to socioeconomic inequalities in all-cause mortality, while, among adults aged 45-64, liver disease, cerebrovascular disease, transport accidents, liver cancer, and lung cancer did so. Ischemic heart disease, a very important contributor to socioeconomic mortality inequality in North America and Western Europe, showed a very low contribution (less than 3%) in both genders of Koreans. Conclusions: Considering the contributions of different causes of death to absolute mortality inequalities, establishing effective strategies to reduce socioeconomic inequalities in mortality is warranted.
Purpose: This study was conducted to identify activities of daily living, depression and self-rated health and related factors for Korean Elderly. Methods: Data from the survey for the Korean Longitudinal Study of Aging in 2010 were used. The data were analyzed using frequencies, weighted proportions, and hierarchical multiple logistic regression. Results: Significant difference was observed in health status induced by socioeconomic status between men and women, but not among age groups. Socioeconomic status was strongly associated with self-rated health among male and female elders. Being unschooled and low net family asset were significantly related with dependency in activities of daily living and depressive symptoms among men. Only low net family asset was significantly related with depressive symptoms among women. Family support provides a slight decrease to the negative relationship between socioeconomic status and health status, especially depressive symptoms. Conclusion: This study suggests that interventions to reduce health inequalities should target elderly with lower socioeconomic status and with poor family support, using a gender-specific approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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