Objectives: Equity in financial protection against healthcare expenditures is one the primary functions of health systems worldwide. This study aimed to quantify socioeconomic inequality in facing catastrophic healthcare expenditures (CHE) and to identify the main factors contributing to socioeconomic inequality in CHE in Iran. Methods: A total of 37 860 households were drawn from the Households Income and Expenditure Survey, conducted by the Statistical Center of Iran in 2017. The prevalence of CHE was measured using a cut-off of spending at least 40% of the capacity to pay on healthcare services. The concentration curve and concentration index (C) were used to illustrate and measure the extent of socioeconomic inequality in CHE among Iranian households. The C was decomposed to identify the main factors explaining the observed socioeconomic inequality in CHE in Iran. Results: The prevalence of CHE among Iranian households in 2017 was 5.26% (95% confidence interval [CI], 5.04 to 5.49). The value of C was -0.17 (95% CI, -0.19 to -0.13), suggesting that CHE was mainly concentrated among socioeconomically disadvantaged households in Iran. The decomposition analysis highlighted the household wealth index as explaining 71.7% of the concentration of CHE among the poor in Iran. Conclusions: This study revealed that CHE is disproportionately concentrated among poor households in Iran. Health policies to reduce socioeconomic inequality in facing CHE in Iran should focus on socioeconomically disadvantaged households.
Objectives: This study aimed to find a way to solve oral health inequality in old age by understanding the effect of the socioeconomic level of the elderly on oral health. Methods: We used data from the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey. A chi-square test was performed to investigate differences in oral health according to socioeconomic status and demographic and oral health-related factors. Socioeconomic status and oral health inequality were analyzed using multiple logistic regression. Results: The average number of teeth in the elderly was 17.20, which is insufficient for the minimum number of teeth required for mastication. In the analysis of the correlation between socioeconomic status and oral health inequality, education level, income level, and home ownership were factors influencing the oral health of the elderly; education level was found to have the strongest effect. Conclusions: Oral health inequality according to socioeconomic status was confirmed, and it is necessary to measure the level of oral health inequality with active efforts at the government level to resolve the gap in oral health by social class.
This study analyzed farmers' and experts' perceptions of the Agricultural Income Survey (AIS) conducted by the Rural Development Administration and estimated its socioeconomic value. The research surveyed 104 farmers in Gyeongsangbuk-do and Jeollanam-do. To estimate the AIS's socioeconomic value, this study examined public information projects in the field of agriculture and public information, proposing an estimation methodology based on prior research. The socioeconomic value of the AIS was calculated in three stages (information generation, collection and analysis, and utilization) using the replacement cost and contingent valuation methods. In 2020, the estimated socioeconomic value of the AIS ranged from a minimum of KRW 631.2 billion to a maximum of KRW 799.1 billion per year. To improve the socioeconomic value of the AIS, it is important to booster awareness, expand sample sizes for more reliable data, increase manpower and budget, refine survey questions, and enhance analyzing capabilities. And it's crucial to foster cooperation with surveyed farms, promote collaboration among investigative agencies, improve investigator skills, and strengthen management capabilities to facilitate information dissemination.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
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.
Objectives: This study gathered basic information for the development of a health promotion policy for employees and the selection of participants for health education by identifying the impact of socioeconomic status and health behavior on the health status of males and females. Methods: The 2008 National Health Nutrition and Examination Survey data were used to examine relationships between socioeconomic status, health behaviors, and health status of male and female employees. For the analysis, the $X^2$ test and logistic regression were used. Results: Heath behaviors had a very slight impact of the association between socioeconomic status and health status among male and female employees. And patterns of health inequality had the gender difference. Conclusions: When developing a health promotion policy for employees, and selecting health education subjects, it is necessary to consider both socioeconomic status and gender.
Objectives: This study was to examine the independent and mediating effect of socioeconomic position and social relationship on depression. Methods: The study analyzed the data from the 2014 Korea Welfare Panel Study(n=9,172) using descriptive statistics, Kendall's rank correlation analysis, multiple regression analysis and the Sobel test. Results: Much of the connection between parental socioeconomic position and respondent depression was explained by respondent educational attainment in men but was not in women. A large portion of the association between educational attainment and depression was explained by type of household and satisfaction with social relationship among men. The effect of educational attainment on depression was fully mediated by type of household among women. The effect of type of household on depression was partly mediated by satisfaction with social relationship in men and women. Lastly, educational attainment, type of household and satisfaction with social relationship had an independent association with depression among men, but educational attainment was not statistically significant among women. Conclusions: Our study illuminated the importance of the independent and mediating effect of parental and respondent socioeconomic position and social relationship in the production of depression for South Korean adults.
Background: This study used receiver operating characteristic (ROC) curves to screen Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) skin melanoma data to identify and quantify the effects of socioeconomic factors on cause specific survival. Methods: 'SEER cause-specific death classification' used as the outcome variable. The area under the ROC curve was to select best pretreatment predictors for further multivariate analysis with socioeconomic factors. Race and other socioeconomic factors including rural-urban residence, county level % college graduate and county level family income were used as predictors. Univariate and multivariate analyses were performed to identify and quantify the independent socioeconomic predictors. Results: This study included 49,999 parients. The mean follow up time (SD) was 59.4 (17.1) months. SEER staging (ROC area of 0.08) was the most predictive foctor. Race, lower county family income, rural residence, and lower county education attainment were significant univariates, but rural residence was not significant under multivariate analysis. Living in poor neighborhoods was associated with a 2-4% disadvantage in actuarial cause specific survival. Conclusions: Racial and socioeconomic factors have a significant impact on the survival of melanoma patients. This generates the hypothesis that ensuring access to cancer care may eliminate these outcome disparities.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.543-553
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2020
The purpose of this study is to analyze the effects of subjective class consciousness on life satisfaction. This research aimed to not only analyze the relative explanatory power, but also the influence of satisfaction of life within the socioeconomic status where the elderly consider themselves to be an integral part. The elderly's satisfaction in life was analyzed in comparison with demographic characteristics such as gender and age. The correlations of objective socioeconomic characteristics such as income level and education level were also observed. For this purpose, the Korea Labor Panel 17th data (2014) was used to conduct a one-way batch distribution analysis and a hierarchical regression analysis. It was seen that there was a correlation in the Korean elderly in terms of class consciousness and life satisfaction. The elderly with a lower subjective class consciousness showed lower life satisfaction. The relative influences were stronger than the demographic and socioeconomic characteristics of the elderly, and the explanatory power was much higher than the objective income levels. These results show that the subjective perception of their socioeconomic status has a significant influence on the level of life satisfaction of the Korean elderly, independent of the objective income level.
Background: This study hypothesized living in a poor neighborhood decreased the cause specific survival in individuals suffering from carcinoid carcinomas. Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) carcinoid carcinoma data were used to identify potential socioeconomic disparities in outcome. Materials and Methods: This study analyzed socioeconomic, staging and treatment factors available in the SEER database for carcinoid carcinomas. The Kaplan-Meier method was used to analyze time to events and the Kolmogorov-Smirnov test to compare survival curves. The Cox proportional hazard method was employed for multivariate analysis. Areas under the receiver operating characteristic curves (ROCs) were computed to screen the predictors for further analysis. Results: There were 38,546 patients diagnosed from 1973 to 2009 included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 68.1 (70.7) months. SEER stage was the most predictive factor of outcome (ROC area of 0.79). 16.4% of patients were un-staged. Race/ethnicity, rural urban residence and county level family income were significant predictors of cause specific survival on multivariate analysis, these accounting for about 5% of the difference in actuarial cause specific survival at 20 years of follow up. Conclusions: This study found poorer cause specific survival of carcinoid carcinomas of individuals living in poor and rural neighborhoods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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