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@article{ Dragano2020,
 title = {Soziodemografische und erwerbsbezogene Merkmale in der NAKO Gesundheitsstudie},
 author = {Dragano, Nico and Reuter, Marvin and Greiser, Karin Halina and Becher, Heiko and Zeeb, Hajo and Mikolajczyk, Rafael and Kluttig, Alexander and Leitzmann, Michael and Fischer, Beate and Jöckel, Karl-Heinz and Emmel, Carina and Krause, Gérard and Castell, Stefanie and Damms-Machado, Antje and Obi, Nadia and Schikowski, Tamara and Kuss, Oliver and Hoffmann, Wolfgang and Schipf, Sabine and Pischon, Tobias and Jaeschke, Lina and Krist, Lilian and Keil, Thomas and Lieb, Wolfgang and Holleczek, Bernd and Brenner, Hermann and Wirkner, Kerstin and Loeffler, Markus and Michels, Karin B. and Franzke, Claus-Werner and Peters, Annette and Linseisen, Jakob and Berger, Klaus and Legath, Nicole and Ahrens, Wolfgang and Lampert, Thomas and Schmidt, Börge},
 journal = {Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz},
 number = {3},
 pages = {267-278},
 volume = {63},
 year = {2020},
 issn = {1436-9990},
 doi = {https://doi.org/10.1007/s00103-020-03098-8},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-74803-2},
 abstract = {Hintergrund: 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.Background: 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.},
 keywords = {Mikrozensus; microcensus; Bundesrepublik Deutschland; Federal Republic of Germany; sozioökonomische Faktoren; socioeconomic factors; Gesundheit; health; soziale Ungleichheit; social inequality; soziale Faktoren; social factors; demographische Faktoren; demographic factors; Gesundheitszustand; health status}}