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Socio-demographic and employment-related factors in the German National Cohort (GNC; NAKO Gesundheitsstudie)
[journal article]

dc.contributor.authorDragano, Nicode
dc.contributor.authorReuter, Marvinde
dc.contributor.authorGreiser, Karin Halinade
dc.contributor.authorBecher, Heikode
dc.contributor.authorZeeb, Hajode
dc.contributor.authorMikolajczyk, Rafaelde
dc.contributor.authorKluttig, Alexanderde
dc.contributor.authorLeitzmann, Michaelde
dc.contributor.authorFischer, Beatede
dc.contributor.authorJöckel, Karl-Heinzde
dc.contributor.authorEmmel, Carinade
dc.contributor.authorKrause, Gérardde
dc.contributor.authorCastell, Stefaniede
dc.contributor.authorDamms-Machado, Antjede
dc.contributor.authorObi, Nadiade
dc.contributor.authorSchikowski, Tamarade
dc.contributor.authorKuss, Oliverde
dc.contributor.authorHoffmann, Wolfgangde
dc.contributor.authorSchipf, Sabinede
dc.contributor.authorPischon, Tobiasde
dc.contributor.authorJaeschke, Linade
dc.contributor.authorKrist, Liliande
dc.contributor.authorKeil, Thomasde
dc.contributor.authorLieb, Wolfgangde
dc.contributor.authorHolleczek, Berndde
dc.contributor.authorBrenner, Hermannde
dc.contributor.authorWirkner, Kerstinde
dc.contributor.authorLoeffler, Markusde
dc.contributor.authorMichels, Karin B.de
dc.contributor.authorFranzke, Claus-Wernerde
dc.contributor.authorPeters, Annettede
dc.contributor.authorLinseisen, Jakobde
dc.contributor.authorBerger, Klausde
dc.contributor.authorLegath, Nicolede
dc.contributor.authorAhrens, Wolfgangde
dc.contributor.authorLampert, Thomasde
dc.contributor.authorSchmidt, Börgede
dc.date.accessioned2021-09-13T10:41:00Z
dc.date.available2021-09-13T10:41:00Z
dc.date.issued2020de
dc.identifier.issn1436-9990de
dc.identifier.urihttps://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/74803
dc.description.abstractHintergrund: In epidemiologischen Studien ist die standardisierte Erfassung soziodemografischer Merkmale von hoher Bedeutung, da Variablen wie Geschlecht, Alter, Bildung oder Erwerbsstatus wichtige Einflussfaktoren auf Gesundheitschancen und Krankheitsrisiken darstellen. In der NAKO Gesundheitsstudie werden zentrale Faktoren aus diesem Themenbereich berücksichtigt. Ziel der Arbeit: Der Beitrag gibt einen Überblick über den wissenschaftlichen Hintergrund und die konkrete Erhebung soziodemografischer Angaben in der NAKO. Zudem werden die Verteilung einzelner Merkmale sowie Zusammenhänge mit gesundheitsassoziierten Maßen exemplarisch vorgestellt. Material und Methoden: Anhand der Daten zur Halbzeit der Basiserhebung (n = 101.724) wurde die Verteilung soziodemografischer Merkmale dargestellt und Zusammenhänge mit beispielhaft ausgewählten Gesundheitsindikatoren (Body-Mass-Index, selbst berichtete Gesundheit) analysiert, um die Validität der Messung soziodemografischer Angaben zu beurteilen. Ergebnisse: Das mittlere Alter der Teilnehmenden lag bei 52,0 Jahren (SD = 12,4). 53,6 % der Teilnehmenden waren Frauen, 54,3 % hatten einen hohen Bildungsabschluss, 60,1 % waren verheiratet zusammenlebend, 72,0 % erwerbstätig und 3,4 % erwerbslos. Bekannte Zusammenhänge zwischen Soziodemografie und Gesundheit konnten reproduziert werden. So waren niedrige Bildung, hohes Alter und Erwerbslosigkeit mit einer erhöhten Häufigkeit von Adipositas und schlechter selbst berichteter Gesundheit assoziiert. Diskussion: Die NAKO Gesundheitsstudie erhebt viele soziodemografische Merkmale. In Kombination mit der Fülle an Gesundheitsdaten und dem Längsschnittdesign ergeben sich so neue Möglichkeiten für die gesundheitswissenschaftliche und sozialepidemiologische Forschung in Deutschland.de
dc.description.abstractBackground: In epidemiologic studies, standardised measurement of socio-demographic and employment-related factors is becoming increasingly important, as variables such as gender, age, education or employment status are factors influencing health and disease risks. Aims: The article gives an overview of the scientific background and assessment of socio-demographic factors in the German National Cohort Study. In addition, the distribution of individual characteristics in the cohort as well as relationships with health-related measures are presented by way of example. Material and methods: The analysis is based on the data of the first half of the baseline survey (n = 101,724). On this basis, we present the distribution of key socio-demographic characteristics and analyse relationships with exemplary selected health indicators (body mass index, self-reported health) to assess the validity of socio-demographic data measurements. Results: On average, study participants were 52.0 years old (SD = 12.4). Of the participants, 53.6% were women, 54.3% had high education, 60.1% were married and 72% were employed while 3.4% were unemployed. Well-established correlations between socio-demographic factors and health could be reproduced with the German National Cohort data. For example, low education, old age and unemployment were associated with an increased prevalence of obesity and poor self-reported health. Discussion: The German National Cohort provides a comprehensive measurement of socio-demographic characteristics. Combined with a wide range of health data and the longitudinal measurements available in the future, this opens up new opportunities for health science and social epidemiological research in Germany.de
dc.languagedede
dc.subject.ddcSoziologie, Anthropologiede
dc.subject.ddcSociology & anthropologyen
dc.subject.ddcSozialwissenschaften, Soziologiede
dc.subject.ddcSocial sciences, sociology, anthropologyen
dc.subject.otherNAKO Gesundheitsstudie; Sozialepidemiologie; sozioökonomische Position; Body-Mass-Index; German National Cohort; social epidemiology; socio-economic positionde
dc.titleSoziodemografische und erwerbsbezogene Merkmale in der NAKO Gesundheitsstudiede
dc.title.alternativeSocio-demographic and employment-related factors in the German National Cohort (GNC; NAKO Gesundheitsstudie)de
dc.description.reviewbegutachtetde
dc.description.reviewrevieweden
dc.source.journalBundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz
dc.source.volume63de
dc.publisher.countryDEUde
dc.source.issue3de
dc.subject.classozMedizinsoziologiede
dc.subject.classozMedical Sociologyen
dc.subject.classozGesundheitspolitikde
dc.subject.classozHealth Policyen
dc.subject.thesozMikrozensusde
dc.subject.thesozmicrocensusen
dc.subject.thesozBundesrepublik Deutschlandde
dc.subject.thesozFederal Republic of Germanyen
dc.subject.thesozsozioökonomische Faktorende
dc.subject.thesozsocioeconomic factorsen
dc.subject.thesozGesundheitde
dc.subject.thesozhealthen
dc.subject.thesozsoziale Ungleichheitde
dc.subject.thesozsocial inequalityen
dc.subject.thesozsoziale Faktorende
dc.subject.thesozsocial factorsen
dc.subject.thesozdemographische Faktorende
dc.subject.thesozdemographic factorsen
dc.subject.thesozGesundheitszustandde
dc.subject.thesozhealth statusen
dc.identifier.urnurn:nbn:de:0168-ssoar-74803-2
dc.rights.licenceCreative Commons - Namensnennung 4.0de
dc.rights.licenceCreative Commons - Attribution 4.0en
ssoar.contributor.institutionFDBde
internal.statusformal und inhaltlich fertig erschlossende
internal.identifier.thesoz10052284
internal.identifier.thesoz10037571
internal.identifier.thesoz10053635
internal.identifier.thesoz10045492
internal.identifier.thesoz10038124
internal.identifier.thesoz10045241
internal.identifier.thesoz10040663
internal.identifier.thesoz10045579
dc.type.stockarticlede
dc.type.documentZeitschriftenartikelde
dc.type.documentjournal articleen
dc.source.pageinfo267-278de
internal.identifier.classoz10215
internal.identifier.classoz11006
internal.identifier.journal940
internal.identifier.document32
internal.identifier.ddc301
internal.identifier.ddc300
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1007/s00103-020-03098-8de
dc.description.pubstatusVeröffentlichungsversionde
dc.description.pubstatusPublished Versionen
internal.identifier.licence16
internal.identifier.pubstatus1
internal.identifier.review2
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