A halandóságot befolyásoló egyéni biológiai és társadalmi-gazdasági tényezők hatásrendszerének vizsgálata = Analysis of associations between mortality and biological and social-economic individual determinants

Az informalt donteshozatal nemzetkozileg egyre elfogadottabb eszkoze az egeszseg-hataselemzes. A szerzők olyan statisztikai modellek kidolgozasaban vettek reszt, amelyek segitseget nyujtanak az egeszsegugyi szektoron beluli es kivuli dontesek egeszsegre kifejtett hatasainak becslesehez. Logisztikus regresszioval vizsgaltak a mortalitast befolyasolo egyeni tenyezők kozul a nem, az eletkor, az iskolazottsag es a gazdasagi aktivitas halandosagot befolyasolo szerepet az osszhalandosagra, a keringesi rendszer betegsegei es a rosszindulatu daganatok miatti halandosagra. Az eredmenyek igazoltak, hogy az eletkorral emelkedő halandosagra a nem, az iskolazottsag es a gazdasagi aktivitas egyidejűleg ugy hatott, hogy egymas hatasat is modositottak, kozottuk tobbszoros interakciok voltak. A halandosagot tobb tenyező osszetett hatasrendszere befolyasolja, ezert ennek vizsgalatara csakis tobbvaltozos statisztikai modszerek alkalmasak. A kozlemenyben bemutatott modellek kiindulopontjai lehetnek azoknak a kutatasoknak, amelyek az egyeni tenyezők mellett tersegi tarsadalmi-gazdasagi tenyezőket is bevonhatnak az egeszseg-hataselemzesekbe. | Health impact assessment is an internationally recognized tool for informed decision-making. The authors participated in building statistical models for assessing the health effects of decisions made inside and outside the health sector. They used logistic regression to investigate the role of individual factors like gender, age, education and economic activity determining the all-cause mortality and diseases of circulatory system and neoplasm as well. The results of statistical modelling proved that gender, education and economic activity modify the effect of age on mortality in multiple interactions. Since several factors have impact simultaneously on mortality, modifying the others’ effects, analyzing these associations only by use of multivariate statistical methods is an adequate approach. Models presented in this article can be starting points for investigations exploring the effects of multiple health-determinants and researches in which also social-economic determinants are included in health impact assessment.