Objectives: The present study examined relationships between socioeconomic status (SES) and obesity and body mass index (BMI) as well as the effects of health-related behavioral and psychological factors on the relationships. Methods: A cross-sectional population-based study was conducted on Korean adults aged 20 to 79 years using data from the 2001, 2005, and 2007 to 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Multivariate logistic and linear regression models were used to estimate odds ratios of obesity and mean differences in BMI, respectively, across SES levels after controlling for health-related behavioral and psychological factors. Results: We observed significant gender-specific relationships of SES with obesity and BMI after adjusting for all covariates. In men, income, but not education, showed a slightly positive association with BMI (p<0.05 in 2001 and 2005). In women, education, but not income, was inversely associated with both obesity and BMI (p<0.0001 in all datasets). These relationships were attenuated with adjusting for health-related behavioral factors, not for psychological factors. Conclusions: Results confirmed gender-specific disparities in the associations of SES with obesity and BMI among adult Korean population. Focusing on intervention for health-related behaviors may be effective to reduce social inequalities in obesity.
Objectives: Socioeconomic inequality in metabolic syndrome (MetS) remains poorly understood in Iran. The present study examined the extent of the socioeconomic inequalities in MetS and quantified the contribution of its determinants to explain the observed inequality, with a focus on middle-aged adults in Iran. Methods: This cross-sectional study used data from the Ravansar Non-Communicable Disease cohort study. A sample of 9975 middleaged adults aged 35-65 years was analyzed. MetS was assessed based on the International Diabetes Federation definition. Principal component analysis was used to construct socioeconomic status (SES). The Wagstaff normalized concentration index (CIn) was employed to measure the magnitude of socioeconomic inequalities in MetS. Decomposition analysis was performed to identify and calculate the contribution of the MetS inequality determinants. Results: The proportion of MetS in the sample was 41.1%. The CIn of having MetS was 0.043 (95% confidence interval, 0.020 to 0.066), indicating that MetS was more concentrated among individuals with high SES. The main contributors to the observed inequality in MetS were SES (72.0%), residence (rural or urban, 46.9%), and physical activity (31.5%). Conclusions: Our findings indicated a pro-poor inequality in MetS among Iranian middle-aged adults. These results highlight the importance of persuading middle-aged adults to be physically active, particularly those in an urban setting. In addition to targeting physically inactive individuals and those with low levels of education, policy interventions aimed at mitigating socioeconomic inequality in MetS should increase the focus on high-SES individuals and the urban population.
The purpose of this study is to investigate the relationship between living satisfaction and income level and expenditure of the Disabled Households' and the mediation role of socioeconomic status in their relationship also the effect of the according to whether they receive basic living or not. The data and sample of total 2,906 households were extracted from the Panel Survey of Employment for the Disabled (PSED) 8th data, and it was analyzed by the SEM(Structural equation model). The study results are as follows. First, Household income is negative effect on Engel and Schwabe Index, Socioeconomic status is positive effect on life satisfaction. and Socioeconomic status is partially mediated in the path between household income and life satisfaction and socioeconomic status full mediates the schwabe index and life satisfaction. Overall, the study results emphasizes the importance of the economic activity for security income of the disabled households, and it discusses about policy directions.
The purpose of this study was to assess healthy city level of the selected cities of Korea, Japan, and England using healthy city index. Based on WHO health city profile, this study proposed 5 index domains comprised with human biology, life style, shelthe & socioeconomic data, environmental & infrastructural data, and public health policy and services. We identified 6 cities (Changwon, Wonju, Seoul, Ichikawa, Fukuroi and Brighton). The human biology level of Korean cities was better than that of Ichikawa, Fukuroi, and Brighton city except Wonju. But the shelter & socioeconomic index level of the foreign cities was better than that of Korean cities. In the environmental & infrastructural idex, even though Changwon city showed the highest level among healthy cities in this study, other Korean cities had lower level compared to the foreign cities. In the public health policy and services index level, except Wonju, Korean cities had lower level than that of all foreign cities. In comparing a summative evaluation index of all proposed index, Ichikawa and Fukuroi had the highest level of city health but Seoul city had the lowest healthy level. Changwon and Wonju had higher level of city health compare to that of Brighton and Seoul. To promote the level of city health, those findings could contribute to healthy city planning process in terms of identifying any weakness and strength of the cities selected in this study.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.8
no.2
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pp.11-17
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1984
The purpose of this study was to explore the characteristics of Fashion leadership in relation to social partipation, mass communication, and socioeconomic level among married women living in Seoul. Fashion opinion leadership was measured by Schrank Fashion Opinion Leadership Inventory. Fashion Preference Scale was designed to determinefashion innovativeness. Social parti-cipationana mass communication were assessed by selected items from the inventory of Summer and Kim. Hollingshead's two-factor index and weighting system was selected to assess socioeconomic level. The questionnaires were adminstered to a random sample of married women in Seoul. The date for 214 respondents were analyzed by Pearson correlation, analysis of variance, and t-teat. The results were as followers : 1) Fashion opinion leadership was significantly related to fashion preference. 2) Fashion leadership was significantly related to social participation, mass communication, socioeconomic level. 3) There was a significant difference between fashion leadership and age. 4) Women's occupation had little influence on fashion opinion leadership as well as fashion preference.
This study was conducted to provide basic data on the dental hygienists Happiness Index and identify factors influencing dental hygienists A self-administered questionnaire survey was conducted dental hygienists in Jeollabuk-do(Jeonju, Iksan, Gunsan) from October to November 2017. Data were analyzed using t-test, ANOVA and multiple regression. As the result of study, Happiness Index of socioeconomic level has increased when the more work career, and more monthly wage, and better interpersonal relationship. Happiness Index of psychological well-being has increased when younger group and more monthly wage, and better interpersonal relationship. Therefore, in order to increase the happiness index of dental hygienists, economic compensation such as incentives and if the education of the communication method of the cases where the most difficulty case of the communication situation in the human relationship is confirmed is preceded, the quality of the medical service provided to the patient due to the happy working life will be improved.
Background: The one-person households (OPH) are rapidly increasing and vulnerable to socioeconomic and health problems. Because it is predicted to be inequitable to health care utilization, we would like to find out about the equity of health care utilization of the OPH by comparison with the multi-person households (MPH). Methods: This study followed the theoretical framework of Wagstaff and van Doorslaer (2000), O'Donnell and his colleagues (2008), where the horizontal inequity index is the difference between the concentration indices of actual health care utilization and health care needs. This study employed the 9th Korea Health Panel survey, and a total of 10,807 cases were analyzed. Health care needs were measured by age, sex, subjective health status, chronic disease count, Charlson's Comorbidity Index, limitation of activities, and disability. Results: Compared with the MPH, there were pro-poor inequities in hospitalization, emergency utilization, hospitalization out-of-pocket payments, and pro-rich inequities in outpatient out-of-pocket payments for the OPH. The decomposition of the concentration index revealed that chronic disease count made the largest contribution to socioeconomic inequality in outpatient utilization. Age, health insurance, economic activities, and subjective health status also proved more important contributors to inequality. The variables contributing to the hospitalization and emergency utilization inequity were age, education, Charlson's Comorbidity Index, marital status, and income. Conclusion: Because the OPH was more vulnerable to health problems than the MPH and there were pro-poor inequities in medical utilization, hospitalization, and emergency costs, it is necessary to develop a policy that can correct and improve the portion of high contribution to medical utilization of the OPH.
Hernandez-Vasquez, Akram;Rojas-Roque, Carlos;Vargas-Fernandez, Rodrigo;Rosselli, Diego
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.53
no.4
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pp.266-274
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2020
Objectives: Describe out-of-pocket payment (OOP) and the proportion of Peruvian households with catastrophic health expenditure (CHE) and evaluate changes in socioeconomic inequalities in CHE between 2008 and 2017. Methods: We used data from the 2008 and 2017 National Household Surveys on Living and Poverty Conditions (ENAHO in Spanish), which are based on probabilistic stratified, multistage and independent sampling of areas. OOP was converted into constant dollars of 2017. A household with CHE was assumed when the proportion between OOP and payment capacity was ≥0.40. OOP was described by median and interquartile range while CHE was described by weighted proportions and 95% confidence intervals (CIs). To estimate the socioeconomic inequality in CHE we computed the Erreygers concentration index. Results: The median OOP reduced from 205.8 US dollars to 158.7 US dollars between 2008 and 2017. The proportion of CHE decreased from 4.9% (95% CI, 4.5 to 5.2) in 2008 to 3.7% (95% CI, 3.4 to 4.0) in 2017. Comparison of socioeconomic inequality of CHE showed no differences between 2008 and 2017, except for rural households in which CHE was less concentrated in richer households (p<0.05) and in households located on the rest of the coast, showing an increase in the concentration of CHE in richer households (p<0.05). Conclusions: Although OOP and CHE reduced between 2008 and 2017, there is still socioeconomic inequality in the burden of CHE across different subpopulations. To reverse this situation, access to health resources and health services should be promoted and guaranteed to all populations.
Objectives: This study was conducted in order to determine how the association between socioeconomic position(SEP) and health status changes with age among Seoul residents aged 25 and over. Methods: We utilized the 2001 and 2005 Seoul Citizens Health Indicators Surveys. We used self-rated 'poor' health status as an outcome variable, and family income as an indicator of SEP. In order to characterize the differential effects of socioeconomic position on health by age, we conducted separate multivariate analyses by 10-year age groups, controlling for sociodemographic covariates. In order to assess the relative health inequality across socioeconomic groups, we estimated the Relative Index of Inequality (RII). Results: The risk of 'poor health' is significantly high in low family income groups, and this increased risk is seen at all ages. However, the magnitude of relative socioeconomic inequality in health, as measured by the odds ratio and RII, is not identical across age groups. The difference in health across income groups is small in early adulthood (ages 25-34), but increases with age until relatively late in life (ages 35-64). It then decreases among the elderly population (ages more than 65). When the RII reported in 2005 is compared to that reported in 2001, RII can be seen to have increased across all ages, with the exception of individuals aged 25-34. Conclusions: The magnitude of health inequality is the greatest during mid- to late adulthood (ages 45-64). In addition, health inequalities have worsened between 2001 and 2005 across all age groups after economic crisis.
The purpose of this study is to analyze the relative importance of three factor -socioeconomic development, public health development, egalitarian nature of socioeconomic development- affecting mortality declines. Infant mortality rate and life expectancy at birth are used as the mortality index, that is the dependent variables, while GNP is used as the indicator of socioeconomic development, primary school enrollment ratio of female as the indicator of egalitarian nature of socioeconomic development, population per hospital bed as the indicator of public health. The data of these variables are collected two time-periods -before 1970 and during 1970-1980- over 50 countries. The explanatory data analysis is used as the statistical technique. We can find whether the relationship between dependent variable and independent variables are linear or nonlinear, and which case is the influential case in our model. The main results of this study are followings. First, the association between infant mortality rates and four indices are not linear. The most important factor explaining the variation of infant mortality is GNP, while primary enrollment of female is the second and GINI is the third important factor. However, population per hospital bed does not have a significant effect on the infant mortality rates in this study. Second, life expectancy at birth is log-linearly related to GNP. Unlike infant mortality rates, the most important factor explaining the variation of life expectance at birth is women's education and the next important factor GNP, and then the third one GINI. But, still population per hospital bed is not significantly related to the variation of life expectance in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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