Lebensbedingungen, Lebensstil und Mortalität
©2001
Doktorarbeit / Dissertation
317 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Problemstellung:
Eine große gesellschaftliche und sozialpolitische Herausforderung der Zukunft wird von einer Entwicklung ausgehen, die gemeinhin als demographische Alterung der Gesellschaft bezeichnet wird. Angesichts der weiteren Zunahme der Lebenserwartung und des damit fortschreitenden Alterungsprozesses der bundesdeutschen Bevölkerung ist zu vermuten, daß in den nächsten Jahren die Nachfrage seitens politischer und anderer gesellschaftlicher Institutionen nach wissenschaftlichen Erkenntnissen zum Zusammenhang zwischen sozialen Dimensionen und Sterblichkeit zunehmen wird.
Dem stehen eklatante Defizite bezüglich theoretischer Reflexion und vor allem soziologisch-empirischer Daten gegenüber: Verglichen mit der soziologischen Forschungstradition in Großbritannien, den skandinavischen Ländern und den Vereinigten Staaten liegen für die Bundesrepublik Deutschland nur spärliche Daten zu Mortalitätsprozessen vor. Aus der sozialwissenschaftlichen wie medizinischen Forschung sind zwar Korrelate der Mortalität (wie zum Beispiel sozioökonomische und soziostrukturelle Dimensionen ebenso wie verhaltensbezogene Risikofaktoren) bekannt; Bezüglich der hierarchischen Struktur, der Wirkungsmechanismen und vor allem der kausalen Relevanz einzelner möglicher Einflußgrößen besteht jedoch weiterhin Klärungsbedarf. In der Literatur vorgeschlagene Erklärungsansätze der Mortalität zielen (auch) auf Unterschiede im Lebensstil. Deren empirische Überprüfung bleibt jedoch oft mangels geeigneter Meso- und Mikrodaten lückenhaft.
Die vorliegende Arbeit beschränkt sich nicht auf eine wegen mangelhaften Datenmaterials häufig anzutreffende eindimensionale Verknüpfung von makrosoziologischen Dimensionen (wie Sozialschicht und Geschlecht) mit Mortalitätsdaten. Ziel dieser Arbeit ist vielmehr, die absolute und relative Bedeutung grundlegender soziologischer Dimensionen für die Mortalität zu erhellen und durch eine Verfeinerung dieser Dimensionen die hinter den makrosoziologischen Strukturen wirksamen Prozesse (Integration, soziale Kontrolle, Belastungsgrößen, lebensstiltypisches Verhalten) zu eruieren.
Ein fruchtbarer Weg stellt dabei die Arbeit mit epidemiologischen Daten dar, da derartige Studien i.d.R. neben klassischen sozioökonomischen und -strukturellen Variablen auch verhaltensbezogene und medizinische Parameter beinhalten. Außerdem sind sie oft longitudinal mit einer ausreichenden Fallzahl an Probanden angelegt.
Der empirische Teil der vorliegenden […]
Eine große gesellschaftliche und sozialpolitische Herausforderung der Zukunft wird von einer Entwicklung ausgehen, die gemeinhin als demographische Alterung der Gesellschaft bezeichnet wird. Angesichts der weiteren Zunahme der Lebenserwartung und des damit fortschreitenden Alterungsprozesses der bundesdeutschen Bevölkerung ist zu vermuten, daß in den nächsten Jahren die Nachfrage seitens politischer und anderer gesellschaftlicher Institutionen nach wissenschaftlichen Erkenntnissen zum Zusammenhang zwischen sozialen Dimensionen und Sterblichkeit zunehmen wird.
Dem stehen eklatante Defizite bezüglich theoretischer Reflexion und vor allem soziologisch-empirischer Daten gegenüber: Verglichen mit der soziologischen Forschungstradition in Großbritannien, den skandinavischen Ländern und den Vereinigten Staaten liegen für die Bundesrepublik Deutschland nur spärliche Daten zu Mortalitätsprozessen vor. Aus der sozialwissenschaftlichen wie medizinischen Forschung sind zwar Korrelate der Mortalität (wie zum Beispiel sozioökonomische und soziostrukturelle Dimensionen ebenso wie verhaltensbezogene Risikofaktoren) bekannt; Bezüglich der hierarchischen Struktur, der Wirkungsmechanismen und vor allem der kausalen Relevanz einzelner möglicher Einflußgrößen besteht jedoch weiterhin Klärungsbedarf. In der Literatur vorgeschlagene Erklärungsansätze der Mortalität zielen (auch) auf Unterschiede im Lebensstil. Deren empirische Überprüfung bleibt jedoch oft mangels geeigneter Meso- und Mikrodaten lückenhaft.
Die vorliegende Arbeit beschränkt sich nicht auf eine wegen mangelhaften Datenmaterials häufig anzutreffende eindimensionale Verknüpfung von makrosoziologischen Dimensionen (wie Sozialschicht und Geschlecht) mit Mortalitätsdaten. Ziel dieser Arbeit ist vielmehr, die absolute und relative Bedeutung grundlegender soziologischer Dimensionen für die Mortalität zu erhellen und durch eine Verfeinerung dieser Dimensionen die hinter den makrosoziologischen Strukturen wirksamen Prozesse (Integration, soziale Kontrolle, Belastungsgrößen, lebensstiltypisches Verhalten) zu eruieren.
Ein fruchtbarer Weg stellt dabei die Arbeit mit epidemiologischen Daten dar, da derartige Studien i.d.R. neben klassischen sozioökonomischen und -strukturellen Variablen auch verhaltensbezogene und medizinische Parameter beinhalten. Außerdem sind sie oft longitudinal mit einer ausreichenden Fallzahl an Probanden angelegt.
Der empirische Teil der vorliegenden […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 8918
Schneider, Sven: Lebensbedingungen, Lebensstil und Mortalität
Hamburg: Diplomica GmbH, 2005
Zugl.: Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Dissertation / Doktorarbeit, 2001
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Printed in Germany
CURRICULUM VITAE
WISSENSCHAFTLICHER WERDEGANG
seit 12/01
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Forschungsberater, Post-Doc)
Stiftung Orthopädische Universitätsklinik Heidelberg
10/00-03/04 diverse
Lehraufträge (zur medizinischen und epidemiologischen Fragestellungen)
Universität Heidelberg
12/01 Promotion
Abschluss:
magna
cum
laude
Titel: "Lebensstil und Mortalität"
Universität Heidelberg / GSF Forschungszentrum für Umwelt und
Gesundheit in der Helmholtz-Gemeinschaft, München
08/97-11/01 Promotionstätigkeit
WHO-Projekt "Monitoring Trends and Determinants in Cardiovascular Disease
(WHO-MONICA)"
Universität Heidelberg in Kooperation mit GSF Forschungszentrum für Umwelt
und Gesundheit in der Helmholtz-Gemeinschaft, München
06/95 - 08/97
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
DFG-Projekt ,,Der Heimeintritt alter Menschen und
Chancen seiner Vermeidung"
Universität Heidelberg, Institut für Soziologie
PREISE
10/04 Posterpreis: Schneider S, Hauf C, Schiltenwolf M (2004): Ineffektive
Rückenschmerzprävention wegen mangelhafter Zielgruppenerreichung.
Deutscher Schmerzkongress Leipzig
STUDIUM
10/92 - 06/97
Studium der Sozial- und Verhaltenswissenschaften Abschluss:
1,0
Schwerpunkte: Medizinsoziologie / Methoden und Statistik
Universität Heidelberg
04/97
Magisterprüfung
10/89 - 09/92
Studium der Betriebswirtschaftslehre
Berufsakademie -staatliche Studienakademie-, Mannheim
09/92
Diplom-Prüfung
SCHULE / WEHRDIENST
07/88 - 09/89
Wehrdienst
75 - 88
Grundschule und Gymnasium, Ludwigshafen
WEITERBILDUNGEN (Auszug)
02/0204/02 ,,Medizinische
Biometrie"
(div. postgraduelle Fortbildungen, IMBI Heidelberg)
09/99
,,Komplexe multivariate Analyseverfahren"
(Fortbildung, Gelszus Marktforschung, Hamburg)
PERSÖNLICHES
Geburtstag:
09.03.1969
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,,Der Mensch wird geboren, wächst heran und stirbt
entsprechend bestimmten Gesetzen, welche bisher
noch nie exakt erforscht worden sind
weder der Gesamtprozeß
noch die Veränderungen
einzelner Reaktionen."
Quetelet,
1769/ 1874
1
1 Lambert Adolf Jakob Quetelet, Begründer der mod. Sozialstatistik (Übersetzung zit.
nach Brauchbar & Heer, 1993: 59).
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A Vorbemerkungen
Diese Arbeit entstand in engem Zusammenhang mit dem Forschungsprojekt
,,Monitoring Trends and Determinants in Cardiovascular Disease" (MONICA).
MONICA ist eine internationale, von der Weltgesundheitsorganisation (WHO)
initiierte Studie. Die Projektleitung des bundesdeutschen MONICA-Projektes liegt
beim Institut für Epidemiologie der GSF Forschungszentrum für Umwelt und
Gesundheit GmbH - in Neuherberg/München.
Zwischen Prof. Dr. Thomas Klein (Institut für Soziologie, Universität
Heidelberg) und dem Autor einerseits sowie Dr. med. Hannelore Löwel (GSF
Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit GmbH) andererseits wurde eine
Kooperationsvereinbarung getroffen. Diese hatte die Bearbeitung diverser
soziologischer Fragestellungen mittels ausgewählter MONICA-Daten zum Inhalt.
Mein besonderer Dank gebührt in diesem Zusammenhang Prof. Dr. Thomas
Klein, der mich bei der Konzeption und der Erstellung der vorliegenden
Dissertation betreut hat. Insbesondere waren die regelmäßigen
Projektbesprechungen sowie die Diskussionen zum Forschungsstand bezüglich
der einzelnen Themenkomplexe und zur Konstruktion des dieser Arbeit
zugrundeliegenden Datensatzes sehr fruchtbar.
Ebenso bin ich Prof. Dr. Uta Gerhardt für die grundlegende Diskussion der
Methodik, für kritische Anregungen und die Erstellung des Zweitgutachtens zu
Dank verpflichtet.
Des weiteren danke ich Dr. med. Hannelore Löwel, deren medizinische wie
auch methodische Hinweise und Erläuterungen u.a. zum Studiendesign sehr
hilfreich waren. Mein Dank gilt ebenso Andrea Schneider (GSF
Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit GmbH) für die Bereitstellung und
Dokumentation des umfangreichen und komplexen Datenmaterials.
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Außerdem bin ich Dr. med. Simone Berkel (Universität Heidelberg, Klinikum
Mannheim) für zahlreiche Diskussionen und Erläuterungen zu komplexen,
medizinischen Sachverhalten zu Dank verpflichtet. Dies gilt ebenso für Dr. phil.
Klaus-Dieter Lambert für soziologische und methodische Anregungen.
Und nicht zuletzt gilt mein Dank allen Studienteilnehmern des MONICA-
Projektes, die bereit waren, persönliche Daten für wissenschaftliche Zwecke zur
Verfügung zu stellen.
Sven Schneider (2001) Lebensbedingungen, Lebensstil und Mortalität Dissertation -Seite 5 von 315
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B Summary
Eine große gesellschaftliche und sozialpolitische Herausforderung der Zukunft
wird von einer Entwicklung ausgehen, die gemeinhin als `demographische
Alterung der Gesellschaft' bezeichnet wird. Angesichts der weiteren Zunahme der
Lebenserwartung und des damit fortschreitenden Alterungsprozesses der
bundesdeutschen Bevölkerung ist zu vermuten, daß in den nächsten Jahren die
Nachfrage seitens politischer und anderer gesellschaftlicher Institutionen nach
wissenschaftlichen Erkenntnissen zum Zusammenhang zwischen sozialen
Dimensionen und Sterblichkeit zunehmen wird.
Dem stehen eklatante Defizite bezüglich theoretischer Reflexion und vor allem
soziologisch-empirischer Daten gegenüber: Verglichen mit der soziologischen
Forschungstradition in Großbritannien, den skandinavischen Ländern und den
Vereinigten Staaten liegen für die Bundesrepublik Deutschland nur spärliche
Daten zu Mortalitätsprozessen vor. Aus der sozialwissenschaftlichen wie
medizinischen Forschung sind zwar Korrelate der Mortalität (wie zum Beispiel
sozioökonomische und soziostrukturelle Dimensionen ebenso wie
verhaltensbezogene Risikofaktoren) bekannt; Bezüglich der hierarchischen
Struktur, der Wirkungsmechanismen und vor allem der kausalen Relevanz
einzelner möglicher Einflußgrößen besteht jedoch weiterhin Klärungsbedarf. In
der Literatur vorgeschlagene Erklärungsansätze der Mortalität zielen (auch) auf
Unterschiede im Lebensstil. Deren empirische Überprüfung bleibt jedoch oft
mangels geeigneter Meso- und Mikrodaten lückenhaft.
Die vorliegende Arbeit beschränkt sich nicht auf eine wegen mangelhaften
Datenmaterials häufig anzutreffende eindimensionale Verknüpfung von
makrosoziologischen Dimensionen (wie Sozialschicht und Geschlecht) mit
Mortalitätsdaten. Ziel dieser Arbeit ist vielmehr, die absolute und relative
Bedeutung grundlegender soziologischer Dimensionen für die Mortalität zu
erhellen und durch eine Verfeinerung dieser Dimensionen die hinter den
makrosoziologischen Strukturen wirksamen Prozesse (Integration, soziale
Kontrolle, Belastungsgrößen, lebensstiltypisches Verhalten) zu eruieren.
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Ein fruchtbarer Weg stellt dabei die Arbeit mit epidemiologischen Daten dar, da
derartige Studien i.d.R. neben klassischen sozioökonomischen und -strukturellen
Variablen auch verhaltensbezogene und medizinische Parameter beinhalten.
Außerdem sind sie oft longitudinal mit einer ausreichenden Fallzahl an Probanden
angelegt.
Der empirische Teil der vorliegenden Arbeit basiert deshalb auf einem von den
Sozialwissenschaften bislang wenig beachteten, epidemiologischen Datensatz:
Dem WHO-MONICA-Projekt, das im Rahmen einer Kooperationsvereinbarung mit
dem Institut für Epidemiologie der GSF München für die vorliegende Arbeit zur
Verfügung stand. Das Forschungsprogramm ,,Monitoring Trends and
Determinants in Cardiovascular Disease" (MONICA) ist eine internationale, von
der Weltgesundheitsorganisation (WHO) initiierte Studie, die Personen im Alter
von 25-64 Jahren mit deutscher Staatsangehörigkeit und einem Wohnsitz in der
Region Augsburg umfaßt.
Im empirischen Teil nimmt aus den o.g. Gründen die Analyse des
Zusammenhanges zwischen makrosoziologischen Kategorien und verhaltens-
also lebensstilbezogenen Angaben großen Raum ein. Aus den anschließenden
zahlreichen multivariaten Verlaufsdatenanalysen gehen die Kategorien
Schichtzugehörigkeit, Geschlecht, Alter, Konfession und Netzwerkstruktur als die
bedeutendsten sozialen Einflußgrößen auf die Mortalität hervor. Darüber hinaus
stellen Alkohol- und Tabakkonsum die wichtigsten mortalitätsrelevanten
Lebensstilaspekte dar. Der eigenständige Einfluß der eben genannten sozialen
Kategorien bleibt beachtlicherweise auch nach Kontrolle des Lebensstils und
objektiver sowie subjektiver Gesundheitsvariablen (wie Blutparameter, Puls und
subjektiver Gesundheitszustand) empirisch relevant. Aus den gefundenen
Zusammenhängen werden schließlich Schlußfolgerungen zu möglichen kausalen
Ursache-Wirkungs-Beziehungen abgeleitet.
Angesichts des fortschreitenden Alterungsprozesses der Gesellschaft könnten
soziale Unterschiede in der Mortalität künftig zu einem Konfliktpotential
kumulieren. Nicht zuletzt ist die Identifikation sozial bedingter
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Gesundheitsdifferenzen bedeutend für die Kostenentwicklung im
Gesundheitswesen und für politische Verhältnisprävention. Dies unterstreicht die
Notwendigkeit und Bedeutung soziologischer Mortalitätsstudien wie diese.
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C Kurzgliederung
A Vorbemerkungen ... 3
B Summary...5
C Kurzgliederung ... 8
D Gliederung ... 10
E Tabellenverzeichnis... 13
F Abbildungsverzeichnis ... 16
1 Einleitung... 17
1.1 Entdeckungszusammenhang ... 17
1.2
Fragestellung und Untersuchungsgegenstand ... 20
1.3
Forschungslogik und Konzeptspezifikation... 22
2
Theoretische Überlegungen und aktueller Forschungsstand... 24
2.1
Theoretische Modelle der Morbidität und Mortalität... 24
2.2
Epidemiologische Großstudien und ihr Beitrag zur Fragestellung ... 36
2.3
Forschungsstand zu möglichen Einflußgrößen der Mortalität... 41
2.4
Anmerkungen zu aktuellen Forschungsdefiziten ... 159
2.5 Zusammenfassung ... 167
3 Hypothesen ... 168
3.1
Systematisierung möglicher Einflußgrößen auf die Mortalität... 168
3.2
Hypothesen zu möglichen Einflußgrößen auf die Mortalität ... 171
3.3 Zusammenfassung ... 175
4
Daten und Methoden ... 177
4.1 Datengrundlage ... 177
4.2 Methoden ... 213
4.3
Daten- und Methodenrestriktionen ... 220
4.4 Zusammenfassung ... 226
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5 Empirische
Analysen ... 227
5.1
Analysen zum Schichteinfluß ... 228
5.2
Analysen zum Geschlechtseinfluß... 236
5.3
Analysen zum Konfessionseinfluß... 240
5.4
Analysen zum Familienstandseinfluß ... 249
5.5
Analysen zum Wohnorteinfluß... 257
5.6
Analysen zum Netzwerkeinfluß ... 262
5.7
Zusammenfassende Analysen zur Mortalität (Gesamtbetrachtung)... 266
6
Schlußfolgerungen und Überlegungen zum Verwertungszusammenhang . 272
7 Anhang ... 275
G Literaturverzeichnis ... 288
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D Gliederung
A Vorbemerkungen ... 3
B Summary...5
C Kurzgliederung ... 8
D Gliederung ... 10
E Tabellenverzeichnis... 13
F Abbildungsverzeichnis ... 16
1 Einleitung... 17
1.1 Entdeckungszusammenhang ... 17
1.2
Fragestellung und Untersuchungsgegenstand ... 20
1.3
Forschungslogik und Konzeptspezifikation... 22
2
Theoretische Überlegungen und aktueller Forschungsstand... 24
2.1
Theoretische Modelle der Morbidität und Mortalität... 24
2.2
Epidemiologische Großstudien und ihr Beitrag zur Fragestellung ... 36
2.3
Forschungsstand zu möglichen Einflußgrößen der Mortalität... 41
2.3.1 Vertikal-strukturierende Einflußgrößen... 41
2.3.1.1 Soziale
Schicht ... 41
2.3.1.2 Bildung... 45
2.3.1.3 Einkommen... 51
2.3.1.4 Berufliche Stellung... 54
2.3.2 Horizontal-strukturierende Einflußgrößen... 60
2.3.2.1 Geschlecht... 60
2.3.2.2 Konfession ... 67
2.3.2.3 Alter ... 73
2.3.2.4 Familienstand ... 75
2.3.2.5 Genetische und biologische Faktoren... 83
2.3.2.6 Wohnort ... 85
2.3.3 Lebensstilstrukturierende Einflußgrößen... 89
2.3.3.1 Body-Mass-Index und Adipositas ... 89
2.3.3.2 Tabakkonsum ... 96
2.3.3.3 Passivrauchen ... 101
2.3.3.4 Alkoholkonsum ... 105
2.3.3.5 Physische
Aktivität... 108
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2.3.3.6 Schlafdauer... 115
2.3.3.7 Netzwerkdichte und qualität... 118
2.3.3.8 Streß... 128
2.3.3.9 Inanspruchnahmeverhalten ... 134
2.3.4 Medizinische
Kontrollvariablen ... 139
2.3.4.1 Gesundheitszustand ... 139
2.3.4.2 Hypertonie ... 142
2.3.4.3 Diabetes mellitus ... 146
2.3.4.4 Cholesterinparameter ... 151
2.3.4.5 Pulsfrequenz... 155
2.4
Anmerkungen zu aktuellen Forschungsdefiziten ... 159
2.5 Zusammenfassung ... 167
3 Hypothesen ... 168
3.1
Systematisierung möglicher Einflußgrößen auf die Mortalität... 168
3.2
Hypothesen zu möglichen Einflußgrößen auf die Mortalität ... 171
3.3 Zusammenfassung ... 175
4
Daten und Methoden ... 177
4.1 Datengrundlage ... 177
4.1.1 Das
WHO-MONICA-Projekt ... 177
4.1.2 Konstruktion
der Datengrundlage... 180
4.1.3 Variablenkonstruktion
und
Verteilungskontrolle... 182
4.1.3.1 Vorbemerkungen zur Codierung der Variablen... 182
4.1.3.2 Vertikal-strukturierende Variablen... 183
4.1.3.3 Horizontal-strukturierende Variablen ... 190
4.1.3.4 Lebensstilstrukturierende Variablen... 196
4.1.3.5 Medizinische
Kontrollvariablen ... 204
4.1.3.6 Abhängige
Variablen ... 207
4.1.4 Externe
Validierung ... 210
4.2 Methoden ... 213
4.2.1
Analysenmethoden zum Beziehungsgefüge zwischen Lebens-
bedingungen und Lebensstil... 213
4.2.2 Multivariate
Verlaufsdatenanalyse... 215
4.3
Daten- und Methodenrestriktionen ... 220
4.4 Zusammenfassung ... 226
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5 Empirische
Analysen ... 227
5.1
Analysen zum Schichteinfluß ... 228
5.1.1 Ergebnisse ... 228
5.1.2 Interpretation ... 234
5.2
Analysen zum Geschlechtseinfluß... 236
5.2.1 Ergebnisse ... 236
5.2.2 Interpretation ... 239
5.3
Analysen zum Konfessionseinfluß... 240
5.3.1 Ergebnisse ... 240
5.3.2 Interpretation ... 247
5.4
Analysen zum Familienstandseinfluß ... 249
5.4.1 Ergebnisse ... 249
5.4.2 Interpretation ... 256
5.5
Analysen zum Wohnorteinfluß... 257
5.5.1 Ergebnisse ... 257
5.5.2 Interpretation ... 261
5.6
Analysen zum Netzwerkeinfluß ... 262
5.6.1 Ergebnisse ... 262
5.6.2 Interpretation ... 266
5.7
Zusammenfassende Analysen zur Mortalität (Gesamtbetrachtung)... 266
5.7.1 Ergebnisse ... 266
5.7.2 Interpretation
des Gesamtzusammenhanges... 270
6
Schlußfolgerungen und Überlegungen zum Verwertungszusammenhang . 272
7 Anhang ... 275
G Literaturverzeichnis ... 288
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E Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Klassifizierung des Body-Mass-Indizes ... 89
Tab. 2: Übersicht ausgewählter toxischer und kanzerogener Noxen nach
Konzentrationsrelation Nebenstrom- zu Hauptstromrauch ... 102
Tab. 3: Einflußgrößen auf das Mortalitätsrisiko nach Richtung des
hypothetischen Zusammenhanges unter univariater Perspektive. ... 176
Tab. 4: Definition der Variablen zu vertikal-strukturierenden
Einflußgrößen... 184
Tab. 5: Matrix zur Definition der Variablen ,,Bildung" aus Angaben zur
schulischen und beruflichen Ausbildung... 186
Tab. 6: Univariate Analyse vertikal-strukturierender Einflußgrößen auf
Mortalität... 189
Tab. 7: Definition der Variablen zu horizontal-strukturierenden
Einflußgrößen... 191
Tab. 8: Univariate Analyse horizontal-strukturierender Einflußgrößen auf
Mortalität... 195
Tab. 9: Definition der Variablen zu lebensstilstrukturierenden Einflußgrößen . 197
Tab. 10: Univariate Analyse lebensstil-strukturierender Einflußgrößen auf
Mortalität... 203
Tab. 11: Definition der Variablen zu medizinischen Einflußgrößen ... 205
Tab. 12: Univariate Analyse medizinischer Einflußgrößen auf Mortalität... 207
Tab. 13: Definition der abhängigen Variablen... 208
Tab. 14: Univariate Analyse abhängiger Variablen zur Mortalität ... 210
Tab. 15: Vergleich soziostruktureller Verteilungen zwischen MONICA-
Datensatz, Augsburg, mit amtlichen Daten der BRD in %... 212
Tab. 16: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Schicht mit
Lebensbedingungen, Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte,
Männer) ... 229
Tab. 17: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Schicht mit
Lebensbedingungen, Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte,
Frauen)... 231
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Tab. 18: Verlaufsdatenanalyse zum Schichteinfluß auf die Gesamtmortalität
von Männern (Prozenteffekte) ... 233
Tab. 19: Verlaufsdatenanalyse zum Geschlechtseinfluß auf die
Gesamtmortalität (Prozenteffekte)... 238
Tab. 20: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Konfession mit
Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte, Männer) ... 241
Tab. 21: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Konfession mit
Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte, Frauen)... 243
Tab. 22: Verlaufsdatenanalyse zum Konfessionseinfluß auf die
Gesamtmortalität von Frauen (Prozenteffekte)... 245
Tab. 23: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Familienstand
mit Lebensbedingungen, Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte,
Männer) ... 250
Tab. 24: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Familienstand
mit Lebensbedingungen, Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte,
Frauen)... 252
Tab. 25: Verlaufsdatenanalyse zum Familienstandseinfluß auf die
Gesamtmortalität von Männern (Prozenteffekte)... 255
Tab. 26: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Wohnort mit
Lebensbedingungen, Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte,
Männer) ... 258
Tab. 27: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Wohnort mit
Lebensbedingungen, Lebensstil und Morbidität (Prozentwerte,
Frauen)... 260
Tab. 28: Verlaufsdatenanalyse zum Wohnorteinfluß auf die Gesamt- und
Krebsmortalität von Männern (Prozenteffekte) ... 261
Tab. 29: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Netzwerk mit
Streß und Morbidität (Prozentwerte, Männer) ... 263
Tab. 30: Bivariate Tabellenanalyse zum Zusammenhang von Netzwerk mit
Streß und Morbidität (Prozentwerte, Frauen) ... 264
Tab. 31: Verlaufsdatenanalyse zum Netzwerkeinfluß auf die Gesamt- und
Krebsmortalität von Männern (Prozenteffekte) ... 265
Tab. 32: Verlaufsdatenanalyse zum Einfluß wichtiger Faktoren auf die
Gesamtmortalität (Prozenteffekte)... 269
Tab. 33: Studien zu Einflußfaktoren auf Mortalität... 275
Tab. 34: Studien zu Einflußfaktoren auf Morbidität... 279
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Tab. 35: Studien zu dem Zusammenhang zwischen Lebensbedingungen
und stil inkl. medizinischer Variablen... 283
Tab. 36: Weiterführende Verlaufsdatenanalyse zum Konfessionseinfluß auf
die Gesamtmortalität von Frauen (Prozenteffekte)... 286
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F Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Konzeptspezifikation zum Schichteinfluß auf Mortalität ... 44
Abb. 2: Konzeptspezifikation zum Konfessionseinfluß auf Mortalität... 69
Abb. 3: Bivariate Studien zum Alterseinfluß auf den Gesundheitszustand ... 74
Abb. 4: Konzeptspezifikation zum Netzwerkeinfluß auf Mortalität ... 122
Abb. 5: Konzeptspezifikation zum Streßeinfluß auf Morbidität und Mortalität... 131
Abb. 6: Systematisierung möglicher Einflußfaktoren auf Mortalität ... 170
Abb. 7: Überblick über die Struktur der wichtigsten, bundesdeutschen WHO-
MONICA-Teilstudien ... 179
Abb. 8: Systematisierung wichtiger Einflußfaktoren auf Mortalität unter
Berücksichtigung der vorliegenden empirischen Ergebnisse ... 271
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1 Einleitung
1.1 Entdeckungszusammenhang
Eine große - wenn nicht die größte - gesellschaftliche und sozialpolitische
Herausforderung der Zukunft wird von einer Entwicklung ausgehen, die gemeinhin
als `demographische Alterung unserer Gesellschaft' (Dinkel, 1992: 62) bezeichnet
wird. Bereits jetzt, zu Beginn des 21. Jahrhunderts, kann angenommen werden,
daß die demographische Alterung langfristig zu einem zentralen Thema
soziologischer Forschung emergieren wird.
Die besagte Entwicklung resultiert aus erheblich gesunkenen Geburtenraten,
aus dem Rückgang der Sterblichkeit in jungen Jahren und vor allem aus der
Zunahme der Lebenserwartung. Nur wenige demographische Entwicklungen
haben das Leben der Menschen so grundsätzlich verändert wie der Wandel des
Mortalitätsprozesses. Hiervon werden mannigfaltige und tiefgreifende
Auswirkungen auf das gesellschaftliche, soziale und wirtschaftliche Leben in der
Bundesrepublik Deutschland (und anderen westlichen Industrienationen)
ausgehen. Dabei ist eine Lebenserwartung bis ins hohe Seniorenalter historisch
gesehen ein vergleichsweise junges Phänomen des vergangenen 20.
Jahrhunderts. Während in davorliegenden Jahrhunderten der Tod angesichts
jederzeit drohender Infektionskrankheiten (wie Pocken, Typhus, Cholera,
Fleckfieber und Pest) nahezu unberechenbar war und jederzeit eintreten konnte,
ist der Tod heute zunehmend an den Rand des Lebens gedrängt worden. Die
Wahrscheinlichkeit, alt zu werden, hat sich markant erhöht (Höpflinger, 1997:
143). Das Leben wurde planbar; Investitionen in Bildung, soziale Netzwerke und
eine monetäre Altersvorsorge wurden kalkulierbar. Begünstigende Faktoren
waren hierbei medizinische und technische Fortschritte, qualitative
Verbesserungen der Hygiene, der Arbeitsbedingungen und der Ernährung sowie
eine bessere Betreuung der Kinder infolge einer zurückgehenden Geburtenrate
(Feldmann, 1997: 47ff). Die Fortschritte der öffentlichen Gesundheitspflege in
Form der Kanalisation, der Abwasserklärung, der Müllentsorgung, der Einrichtung
öffentlicher Parks und der Schulspeisungen taten ein übriges (Gerhardt, 1993:
33). Angesichts einer anhaltenden Zunahme der Lebenserwartung wird die
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Forderung innerhalb (und auch außerhalb) der Scientific Community immer lauter,
Faktoren zu identifizieren, die eine hohe Lebenserwartung begünstigen, und
Einflüsse zu benennen, die einem langen Leben abträglich sind (Becker, 1998:
134; Clemens, 1993: 63; Hauser, 1983: 159; Höpflinger, 1997: 143; Mielck &
Blommfeld, 1999: 451ff; Reil-Held, 2000: 2; Schepers, 1989: 671; Voges &
Schmidt, 1996: 378). Dieser Forderung steht ein eklatantes Defizit bezüglich
empirischer Daten gegenüber: Verglichen mit der Forschungstradition in
Großbritannien, den skandinavischen Ländern und den Vereinigten Staaten liegen
für die Bundesrepublik Deutschland nur spärliche Daten zu Mortalitätsprozessen
vor (Helmert, 1994: 187). Ein Grund hierfür mag die vom Faschismus gebrochene
und pervertierte Tradition der Sozialmedizin sein (Abholz, 1994: 181), verstärkt
durch eine nach dem Zweiten Weltkrieg zunächst konstatierte
Nivellierungstendenz der bundesdeutschen Gesellschaftsstruktur (Schelsky,
1979), die prima vista eher auf eine Verringerung denn auf eine Erhöhung
sozialer Ungleichheiten bezüglich Morbidität und Mortalität schließen ließ. Hinzu
kommt der Anspruch, daß das in der Bundesrepublik implementierte gesetzliche
Krankenversicherungs-System anders als in anderen Nationen - grundsätzlich
jedem Versicherten
2
die gleichen Leistungsansprüche gewähren sollte (Eßer,
1994: 167).
Trotzdem deuten empirische Hinweise vermehrt darauf hin, ,,daß trotz gleicher
formaler Ansprüche auf der Leistungsseite bestimmte Bevölkerungsgruppen
einem besonders hohen Gesundheitsrisiko ausgesetzt sind." (Eßer, 1994: 167)
Diese Hinweise resultieren aus den wenigen verfügbaren und geeigneten
Datenquellen (wie etwa dem SOEP oder den Gesundheitssurveys), die überhaupt
Mortalitätsanalysen nach wissenschaftlichen Standards erlauben.
2 Rund 90% der Bundesbürger (also etwas 72 Mio. Menschen) sind gesetzlich kranken-
versichert. Weitere 9% (etwa 7 Mio. Personen) sind umfassend privat versichert. Neben
der Krankenversicherung decken in der Bundesrepublik außerdem auch Renten-, Unfall-
und Pflegeversicherung Krankheitsrisiken in standardisierter Weise ab (Eßer, 1994: 167;
Statistisches Bundesamt, 1998: 13).
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Zwar sind ,,Studien der sozialen Differenzen der Lebenserwartung (..) sicherlich
kein direkter und auch nicht der einzige Weg, um die Bedeutung sozio-
ökonomischer Faktoren herauszuarbeiten, aber massenstatistische Analysen
können insbesondere die klinischen Befunde, die oft anhand von extrem
selektierten Krankenpopulationen gewonnen werden, in ihrer Interpretierbarkeit
richtig einordnen." (Schepers, 1989: 672). Angesichts dessen sollte die Soziologie
diesen sich entwickelnden Forschungsbereich nicht anderen Disziplinen
überlassen. Borgers und Steinkamp (Borgers & Steinkamp, 1994: 144) warnen in
diesem Zusammenhang vor einem naturwissenschaftlich ätiologischen Monismus,
der Mortalitätsursachen primär in individuellen Defekten, ungünstigen Erbanlagen
oder mangelnder Resistenz gegenüber biologischen und chemischen Noxen
suchen. Auch Gerhardt (Gerhardt, 1990: 1151) spricht von einem
mechanistischen Modell der Naturwissenschaften. Als Folge eines solchen
Reduktionismus wäre m.E. zu befürchten, daß künftige Prävention und Therapie
vor allem auf dieser Ebene einzugreifen versucht (Gentherapie,
Pharmaforschung, ausschließliche Verhaltensprävention zu Lasten einer
Verhältnisprävention).
Im Gegensatz zum klinischen Forschungsdesign zielen soziologische Ansätze
nicht auf deterministische Prozesse. ,,Wenn das Lungenkrebsrisiko oder das
Herzinfarktrisiko statt 1% dann 3% oder 5% beträgt (mit Hilfe erklärter Varianz
durch soziale, psychische und physiologische Faktoren), so bleibt die individuelle
Krankheit in ihrer Verursachung zum größten Teil doch unbekannt" (Borgers &
Steinkamp, 1994: 145). Sozialer Ungleichheit der Mortalität ist mit einem
naturwissenschaftlichen oder medizinischen Dosis-Wirkungs-Modell nicht
beizukommen.
Mit anderen Worten: Was schon naturwissenschaftliche oder medizinische
Modelle zu Karzinogenen oder anderen gravierenden Risikofaktoren entlang
eines Agens-Ätiologie-Paradigmas nicht zu erreichen vermögen, darf erst recht
eine sozialwissenschaftliche Arbeit (wie diese) mit ,,weicheren", sozialen Variablen
nicht zu leisten versuchen: Ein statistisches Modell zu entwickeln, das durch
unreflektierte Einbeziehung einer großen Zahl verschiedenster, isolierter
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Variablen die erklärte Varianz in Richtung 100% steigern und so den
Mortalitätsprozeß vollständig ,,determinieren" zu wollen, ohne den Blick auf die
dahinterstehenden Bedingungen und Interdependenzen zu richten.
1.2 Fragestellung und Untersuchungsgegenstand
Die einleitend zitierte Äußerung Quetelets hat auch heute - zwei Jahrhunderte
später weiterhin ihre Berechtigung. So bemängelten auch in jüngerer Zeit
sozialwissenschaftliche Autoren das Fehlen eines synthetischen Ansatzes der
Sterblichkeit (Becker, 1998: 148; Borgers & Steinkamp, 1994: 136; Gerhardt,
1991; Hauser, 1983: 159). Gerhardt bemängelt auch ,,ein theoretisch wenig
reflektiertes Raster der Verbindung Verhalten-Gesundheit" (Gerhardt, 1987a:
417). Anstelle eines (im vorigen Abschnitt kritisierten) deterministischen Modells
ist deshalb das Ziel dieser Arbeit, die relative Bedeutung grundlegender
soziologischer Dimensionen (wie der Sozialschicht oder des Geschlechtes) auf
die Mortalität zu identifizieren und durch eine Verfeinerung dieser Dimensionen
die hinter diesen makrosoziologischen Strukturen wirksamen Prozesse
(Integration, soziale Kontrolle, Belastungsgrößen, lebensstiltypisches Verhalten)
zu eruieren. Im einzelnen analysiert die vorliegende Untersuchung, (1) welche
sozialwissenschaftlich relevanten Zusammenhänge zwischen
Lebensbedingungen, Aspekten des Lebensstils und dem Mortalitätsrisiko
bestehen, und (2) ob die mortalitätsrelevante Verbindung sozialer
Lebensbedingungen mit der Sterblichkeit durch Unterschiede im Lebensstil oder
in der Prävalenz biologisch-medizinischer Risikofaktoren erklärbar ist. Damit wird
diese Arbeit der berechtigten Forderung nach einer Einbeziehung der Mesoebene
innerhalb von Mortalitätsmodellen gerecht (Steinkamp, 1999: 130), indem der
gesundheitsrelevante Lebensstil unter Kontrolle einiger Aspekte ärztlicher
Vorsorge und sogar biologisch-medizinischer Werte neben den klassischen
sozialwissenschaftlichen Dimensionen sozialer Ungleichheit Berücksichtigung
finden.
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Dies geschieht mittels einer in der Soziologie weitgehend unbekannte,
epidemiologische Datenbasis dar, die im Rahmen des sog. MONICA-Projektes in
der Gegend Augsburg erhoben wurde (Löwel et al., 1999: 12). MONICA steht
dabei für ,,MONItoring Trends and Determinants in CArdiovascular Diseases" und
ist eine internationale, von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) initiierte
Studie (Härtel et al., 1992: 69), die dem Autor aufgrund einer
Kooperationsvereinbarung mit dem Institut für Epidemiologie der GSF
Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit GmbH - in München/Neuherberg
zur Verfügung stand.
Die Heranziehung der Lebenserwartung als ,,allgemeinster Parameter für
Gesundheit-Krankheit" (Gerhardt, 1999: 403) anstelle einzelner Morbiditätsdaten
basiert auf folgenden methodischen Überlegungen: Zwar stehen mit dem
verwendeten Datensatz sowohl ausführliche Daten zum Krankheitsspektrum wie
auch zu Tod und Todeszeitpunkt zur Verfügung. Jedoch könnten methodische
Probleme daher rühren, daß die Morbiditätsdaten querschnittlich vom Zeitpunkt
der Erstbefragung datieren, so daß die Kausalstruktur bezüglich des Auftretens
einer Erkrankung ex post grundsätzlich nicht zu klären wäre. Des weiteren
werden Mortalitätsdaten im Vergleich zu Morbiditätsdaten als valider und reliabler
angesehen, da hiermit der dramatische Endpunkt gravierender Einflußfaktoren
auf die Gesundheit festgehalten ist. Dennoch existiert eine Reihe chronifizierter
Erkrankungen wie Rheuma, psycho-somatische Störungen, Rückenleiden, die als
Todesursache ein nur untergeordnete Rolle spielen, jedoch die Lebensqualität
beträchtlich beeinträchtigen können (Helmert, 1994: 187). Mit einer Fokussierung
der Fragestellung auf Mortalität als Resultante wird unter Abwägung auch des
Studienumfanges bewußt eine Entscheidung zugunsten methodischer Qualität
gefällt, indem die typischen Meßprobleme subjektiver Selbsturteile und
uneinheitlicher Krankheitsdefinitionen qua definitionem weitgehend
ausgeklammert sind.
Außerdem erstreckt sich die angestrebte Aufhellung der besagten
Zusammenhänge nicht nur auf die empirische Analyse sondern auch auf eine
theoretische Reflexion: Es soll der Versuch gewagt werden, mögliche
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sozialwissenschaftliche Einflußgrößen und biologisch-medizinische Risikofaktoren
auf die Mortalität zunächst mittels einer Literaturanalyse zu identifizieren und in
ihrer tatsächlichen kausalen Bedeutung einzuschätzen. In einem nächsten Schritt
soll dann versucht werden, die potentiellen Einflußgrößen innerhalb eines
theoretischen Rahmengebäudes aufzulisten und nach sozialwissenschaftlicher
Logik zu gruppieren. Dem Autor ist dabei bewußt, daß dieser Versuch maximal
dem Anspruch einer rohen Skizze (im Sinne einer ,,outline for further research":
Hauser, 1983: 160) darstellen und nicht den einzig möglichen Weg einer solchen
Spezifikation beanspruchen kann. Vielmehr steht es künftigen
Forschungsbemühungen offen, auf die vorgeschlagene Modellskizze
zurückzugreifen und diese weiterzuentwickeln.
Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit sind 25- bis 74jährige
Personen mit deutscher Staatsangehörigkeit beiderlei Geschlechts. Da im
verfügbaren Datenmaterial ausländische Personen nicht berücksichtigt wurden,
sind diesbezügliche Aussagen nicht möglich (zur externen Validität vgl. Abschnitt
4.1.4).
1.3 Forschungslogik und Konzeptspezifikation
Als wissenschaftstheoretischer Zugang zu der vorliegenden Fragestellung
wurde die Position des kritischen Rationalismus gewählt (Popper, 1934; Popper,
1993), was sich in der Vorgehensweise zur Bearbeitung des Explanandums
niederschlägt: Nach der Darlegung des Entdeckungszusammenhangs und der
Klärung der Fragestellung (Abschnitt 1) wird im folgenden zunächst eine
Einordnung der Thematik in bereits vorhandene Forschungsergebnisse zu
Lebenserwartung respektive Mortalität erfolgen (Abschnitt 2). Neben der
Definition der wichtigsten Begriffe und der Einbeziehung relevanter Ergebnisse
epidemiologischer Großstudien geht es in diesem Abschnitt vor allem um die
Erarbeitung und Darstellung bekannter Einflußgrößen der Lebenserwartung.
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Aufbauend auf der Analyse des aktuellen Forschungsstandes, erfolgt in
Abschnitt 3 dann die Konzeptspezifikation durch die Ausarbeitung eines
Theoriemodelles und durch die Explikation von Einzelhypothesen.
Die Gesamtmortalität, also ohne die Unterscheidung nach einzelnen
Todesursachen, ist für die beiden Teile der Fragestellung das Explanandum. In
Einzelfällen erfolgt zusätzlich eine Differenzierung der Abhängigen nach den
bedeutendsten Todesursachen. Neben der Explikation der verschiedenen
Dimensionen der Abhängigen (Explanandum) kommt diesem Abschnitt als
weitere Aufgabe zu, die Unabhängigen (explikativen Variablen) zu strukturieren.
Dabei werden die im Rahmen der Einzelhypothesen begründeten Korrelationen in
ein Kausalmodell eingeordnet (,,dimensionale Analyse"/ Kromrey, 1991: 81). Ziel
einer solchen theoriegeleiteten Konzeptspezifikation ist es, durch anfängliche
Berücksichtigung möglichst vieler potentiell relevanter respektive bereits
bekannter Einflußgrößen das Beziehungsgeflecht - und damit die Aussagekraft
des Modells - nicht zu früh unnötig zu reduzieren. Während bei bisherigen
empirischen Arbeiten häufig qualitative und quantitative Restriktionen bezüglich
der Datengrundlage zu berücksichtigen waren, macht das zur Verfügung
stehende Datenmaterial ein solches Vorgehen möglich. Auswahlkriterium bei der
dann folgenden Selektion einzelner explikativer Variablen in den weiterführenden
Berechnungen sind dann statistische Kenngrößen und Maßzahlen zum
Signifikanzniveau (Benninghaus, 1992; Hochstädter, 1991; Kromrey, 1991: 80).
Abschnitt 4 dient dann der Deskription der empirischen Datengrundlage dieser
Arbeit. Insgesamt wird damit der Aufbau der Arbeit auch der Forderung der
Überprüfbarkeit gerecht: Ausformulierung der Forschungsfragestellung, der
Hypothesenstruktur und des Studiendesigns zuzüglich der Validierung der Daten
kommt den Forderungen nach Wissenschaftlichkeit nach (Gerhardt et al., 1993:
154). Neben der Darstellung des verwendeten Datenmaterials, der exakten
Konstruktion der verwendeten Variablen und der externen Validierung befaßt sich
dieser Abschnitt mit den Analysemethoden. Dabei geht es insbesondere um die
Frage, welches multivariate Modellkonzept die vorhandene Verlaufsdatenstruktur
am besten abbildet.
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In Abschnitt 5 folgen zahlreiche bivariate Auswertungen der relevanten
Variablen gegliedert nach den gewählten Themenbereichen. Hier ist die
empirische Analyse des Zusammenhangs zwischen Lebensbedingungen und
Lebensstilaspekten von Interesse. Hieraus sollten sich erste Hinweise auf die
tatsächliche Qualität einzelner Variablen und Variablengruppen für die
Fragestellung ergeben. Dem folgt die multivariate Überprüfung der vorher
ausgearbeiteten Hypothesen auf dem Weg der Verlaufsdatenanalyse. Die zuvor
ausgebreiteten empirischen Forschungsergebnisse werden nach deren
Beschreibung jeweils direkt anschließend interpretiert und bewertet.
Dem abschließenden sechsten Abschnitt kommt die Herausarbeitung der
Bedeutung und der Konsequenzen dieser Resultate für künftiges Handeln ebenso
wie die Einordnung in den Verwertungszusammenhang zu.
2 Theoretische Überlegungen und aktueller Forschungsstand
2.1 Theoretische Modelle der Morbidität und Mortalität
Aus der sozialwissenschaftlichen wie medizinischen Empirie sind zahlreiche
Einflußgrößen auf Morbidität und Mortalität bekannt. Dazu gehören zum Beispiel
klassische sozioökonomische Variablen ebenso wie verhaltensbezogene
Risikofaktoren, askriptive oder andere interindividuelle Merkmale. Bezüglich der
hierarchischen Struktur, der Wirkungsmechanismen und Interdependenzen
besteht jedoch weiterhin Klärungsbedarf (Becker, 1998: 134; Clemens, 1993: 63;
Hauser, 1983: 159; Höpflinger, 1997: 143; Mielck & Blommfeld, 1999: 451ff; Reil-
Held, 2000: 2; Schepers, 1989: 671; Voges & Schmidt, 1996: 378). So kritisiert
beispielsweise Gerhardt die vorliegenden Arbeiten zur gesundheitlichen
Ungleichheit wegen ihres ,,theoretisch wenig reflektierten Rasters der Verbindung
Verhalten-Gesundheit" und fordert ,,neue Untersuchungen (...), denen theoretisch
herausgearbeitete Hypothesen über Zusammenhänge zwischen
Lebensverhältnissen und Krankheitstatbeständen zugrunde liegen." (Gerhardt,
1991: 224-228)
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Deswegen wird im folgenden zunächst aus dem aktuellen Theoriediskurs
innerhalb der Ungleichheitsforschung ein
Kategorisierungsvorschlag
für die
möglichen Einflußgrößen abgeleitet. Vor diesem Hintergrund werden dann bereits
publizierte Erklärungsmodelle zur Morbidität respektive Mortalität bewertet und
danach der Forschungsstand zu den einzelnen unabhängigen Variablen
dargestellt.
Ausgehend von Weber und Marx fokussiert der klassische Ansatz der
Sozialstrukturanalyse vor allem die vertikale Schichtung der Gesellschaft. Dabei
soll die aus der Geologie entlehnte Metapher der Schichtung eine vertikale
Lagerung von Bevölkerungsgruppen versinnbildlichen, die jeweils
unterschiedliche Zugangschancen zu den klassischen Ressourcen Geld, Macht,
Prestige und Wissen haben (Geißler, 1994; Geißler, 2000: 57; Goldthorpe, 1985;
Haller, 1986; Lepsius, 1979; Mayer & Müller, 1976). Die Kritik an diesem
Vorgehen verstärkte sich mit zunehmender Differenzierung der Gesellschaft
(Beck, 1986; Berger & Vester, 1998; Gerhardt, 1993: 9f.) ,,Das Schichtenmodell
(...) wird durch ein analytisches Konzept ersetzt, das subgruppenspezifische
Lebenslagen in den Vordergrund rückt." (Gerhardt, 1993: 9f.) Durch die
Beschränkung auf eine vertikale Schichtstruktur würden all diejenigen
Ungleichheiten ausgeklammert, die nicht auf meritokratische
Leistungsqualifikationen zurückzuführen seien: "In dem Maße wie Erwerbsarbeit
und Beruf empirisch an Aussagekraft und kategorial für soziale
Integrationsprozesse an Erklärungskraft einbüßen, wird auch das einlinear-
vertikale, um die Arbeits- und Berufskategorie konstruierte Schichtgefüge zur
Erfassung aktuell auftretender Ungleichheitsrelationen immer unangemessener."
(Hörning & Michailow, 1990: 506) Somit rückten "neue" Qualitäten der
Ungleichheit in den Vordergrund, die mit den klassischen Kriterien immer weniger
korrelierten (Berger & Vester, 1998; Hradil, 1983; Hradil, 1999; Vester et al.,
1995). Diese quer zur etablierten Differenzierung bestehenden Lagen werden
vorrangig durch askriptive Merkmale bestimmt. Anstelle von sozialen Schichten
wurde angesichts dieser hinzutretenden horizontalen Strukturierung die
Bezeichnung ,soziale Lage' (Bulmahn, 1996: 25; Hradil, 1983) vorgeschlagen.
Über die wichtigsten vertikal-strukturierenden Variablen, namentlich die "Großen
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Vier" Geld, Macht, Prestige, Wissen (operationalisiert durch das Bildungsniveau,
die berufliche Position und Stellung sowie das Einkommen), herrscht ebenso ein
breiter Konsens wie zu den konkreten horizontal-strukturierenden Variablen: Zu
diesen werden gemeinhin u.a. Nationalität, Alter, Generation, Geschlecht,
Familienstand, Kinderzahl und Wohnregion gezählt (Hradil, 1983).
Angesichts der zunehmenden sozialen Differenzierungs- respektive
Individualisierungstendenzen (Beck, 1986; Berger, 1996) hat in den letzten
Jahrzehnten das Lebensstilkonzept - quasi als dritter Weg - innerhalb der
Sozialwissenschaften an Popularität gewonnen (Georg, 1996; Hörning &
Michailow, 1990). Ausgangspunkt dieser Entwicklung war auch hier die Kritik an
traditionellen Konzepten der Sozialstrukturanalyse, insbesondere die starke
Orientierung an meritokratischen Größen und die Vernachlässigung individueller
Handlungsspielräume (Spellerberg & Berger-Schmitt, 1998: 3)
3
. Dagegen
durchbricht das Lebensstilkonzept die ausschließliche Makroperspektive und
integriert individuelle Verhaltensmuster, Wahlentscheidungen und Freiheitsgrade
(Pientka, 1994: 400). "Das Konzept des gesundheitsrelevanten Lebensstils
umfaßt die Dimensionen gesundheitsbezogene Verhaltensweisen, Einstellungen
und dafür bedeutsame soziale Ressourcen:" (Abel zit. nach: Elkeles & Mielck,
1997: 140). Dabei fungieren zwar auch die klassischen vertikal- und horizontal-
strukturierenden Kategorien (Lebensbedingungen) als Kristallisationspunkte
(Elkeles & Mielck, 1997: 141; Pientka, 1994: 400; Schuster et al., 1999: 122;
Spellerberg & Berger-Schmitt, 1998: 52), aber der Akzent liegt deutlich auf
individuell gewählten "Verhaltensmustern in Freizeit, Sport und Familie" (Hradil,
1994: 387). Georg betont in diesem Zusammenhang denn auch, daß mit der
Herausstellung der lebensstilbestimmenden Wahlhandlung nicht unterstellt
werden darf, daß es sich hier um einen völlig freien voluntaristischen Akt handele,
der nicht an strukturelle Voraussetzungen gebunden sei. Vielmehr beruhen
"Lebensstile, zumindest im mittleren Spektrum der sozialen Schichtung, bei
gleicher oder ähnlicher Ressourcenlage durchaus auch auf Freiheitsgraden der
3 Obgleich bereits Weber mit seinen Konstrukten ,Lebensweise und Lebensstil' über die-
se einfache Unterscheidung hinaus ging (Weber, 1980).
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Entscheidung und subjektiven Präferenzen" (Georg, 1996: 175).
4
Im
angloamerikanischen Raum ist die bundesdeutsche Kontroverse um das
Fortbestehen sozialer Schichtung interessanterweise weitgehend unbeachtet.
(Geißler, 2000: 61). Vielmehr existiert dort lediglich als ergänzender
Erklärungsansatz das ,,Lifestyle"-Konzept, das dem bundesdeutschen
Lebensstilkonzept nahekommt. Auch wenn die beiden Ansätze nicht völlig
deckungsgleich sind (vgl. Pientka, 1994: 398) liegt auch dort die Betonung auf
Verhaltenvariablen und der expliziten Wahl eines individuellen, eigenen Stiles:
"Lifestyle (...) implies choice within a plurality of possible options" (Backett &
Davison, 1995: 631).
Für die epidemiologische Todesursachen- und Morbiditätsforschung sehen
einige Autoren den entscheidenden Vorteil des Lebensstilansatzes in der
Erweiterung der Makro- auf die Mesoperspektive (Netzwerke, Support usw.)
Gerhardt (Gerhardt, 1993: 10) warnt aber vor einer zu einfachen Variante der
Lebensweisenforschung im Sinne einer bloßen Risikofaktorenmedizin, die sich
auf die Berücksichtigung einzelner Gewohnheiten wie Rauchen und
Alkoholkonsum beschränkt. ,,Das Menschenbild der Risikofaktorenmedizin ist
mechanistisch." (Gerhardt, 1993: 10) So sei wichtig zu erkennen, daß Ober- und
Unterschichten unterschiedliche Kombinationen gesundheitlicher
Verhaltensmuster aufweisen (Gerhardt, 1993: 10). Damit ist die Berücksichtigung
des komplexen Zusammenhanges zwischen sozialen Kategorien (Schicht,
Geschlecht, Familienstand) und risikoreichen Verhaltensformen angesprochen.
Auch andere Autoren fordern die Aufgabe der (bisher insbesondere von
Medizinern präferierten) ausschließlichen Mikroperspektive (z.B. des
Risikofaktorenansatzes und des Salutogenesemodells, Opper, 1998: 108)
zugunsten einer auf den sozialen Kontext erweiterten Mesoperspektive. So
fassen Backett und Davison die Kritik an der Risikofaktorenmedizin
4 Deswegen wird auch die von Feinstein vorgeschlagene Unterscheidung in ressourcen-
abhängige und ressourcenunabhängige Charakteristika nicht weiter verfolgt. Feinstein
faßt die horizontal-strukturierenden und die Lebensstil-Faktoren unter dem Terminus
,non-resource-dependent characteristics' zusammen und stellt diese den ,resource-
dependent characteristics', namentlich den vertikal-strukturierenden Faktoren gegenüber
(Feinstein, 1993: 280).
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folgendermaßen zusammen: "(...) lifestyle has therefore been used to draw
together some combination of discrete behaviors with little reference to the social
and cultural contexts in which they are embedded and given meaning." (Backett &
Davison, 1995: 631) Um dieser Forderung gerecht zu werden, nimmt innerhalb
der vorliegenden Arbeit die Analyse des Beziehungsgefüges zwischen eben
diesen Lebensweisen (Rauchen, Alkoholkonsum, sportliche Betätigung bis hin zu
Arbeitsplatzcharakteristika) und den Makrodimensionen (Schicht, Geschlecht,
Wohnregion, Alter usw.) großen Raum ein.
Außerdem ist wichtig zu erkennen, daß die bereits dargestellten
Lebensbedingungen typischerweise entweder gar nicht (biologisches Alter,
Kohortenzugehörigkeit, Geschlecht, Ethnizität, genetische Ausstattung, also meist
,horizontal-strukturierende Variablen') oder nur verhältnismäßig schwierig
(Bildung, Wissen, Macht, Prestige, also meist ,vertikal-strukturierende Variablen')
beeinflußbar scheinen. Für die vorliegende Fragestellung sollen als erste
Definition die weit verbreiteten Bezeichnungen "vertikal-strukturierende" und
"horizontal-strukturierende Variablen" sowie der von Steinkamp gewählte
Terminus "Lebensbedingungen" als Oberbegriff für diese beiden Variablen-
Gruppen übernommen werden (Steinkamp, 1993: 111)
Im Gegensatz dazu sind die im folgenden unter dem Terminus "Lebensstil"
subsumierten Einflußgrößen bedingt gewählte Lebensumstände und
Verhaltensweisen und somit viel eher beeinfluß- und steuerbar. "Lebensstile
können rein ,subjektive', individuell leicht änderbare, gesundheitspolitisch durch
Appelle und Aufklärung insofern relativ billig und leicht beeinflußbare Faktoren
ungleicher Gesundheit und Gesundheitschancen sein. Als solche werden sie oft in
Gegensatz zu ,objektiven' strukturellen, von einzelnen kaum zu ändernden und (..)
schwer beeinflußbaren Faktoren (...) gebracht." (Hradil, 1994: 378).
Hradil (Hradil, 1994: 379) schlägt folgenden "Kategorienapparat" zur Analyse
gesundheitlicher Ungleichheit vor:
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Dimensionen der Ungleichheit seien per se gesundheitliche und/oder soziale
Vor- und Nachteile. Gesundheitliche Vor- und Nachteile können die konkrete
Arbeitszeit, Distress, Lärmexposition, Sexualverhalten, Drogenkonsum oder
Ernährungsgewohnheiten sein. Dabei wird deutlich, daß Hradil unter dem
Terminus 'Dimensionen' eher individuelle, gesundheitsrelevante "Lebensstile,
Millieuzugehörigkeiten und Lebensführungen" (Hradil, 1994: 379) subsumiert. Die
einzelnen Dimensionen haben per definitionem wiederum einzelne Ausprägungen
wie hoch/niedrig, gut/schlecht (Kromrey, 1991: 43ff.).
Determinanten sozialer Ungleichheit (wie etwa der Beruf selbst, die berufliche
Stellung, das Alter, das Geschlecht, die Rasse, der Familienstand) seien dagegen
per se keine gesundheitlichen Vor- und Nachteile. Sie führen vielmehr in
vorteilhafte oder unvorteilhafte, gesundheitsrelevante Lebensweisen.
Determinanten sozialer Ungleichheit sollen somit kausal auf das vorgenannte
Dimensionengefüge wirken und entsprechen damit weitgehend unseren
Lebensbedingungen.
Als Ursachen sozialer Ungleichheit bezeichnet Hradil dagegen die hinter den
konkreten Ungleichverteilungen (von z.B. Einkommen, Macht, Prestige)
stehenden gesellschaftlichen Mechanismen auf Makroebene (wohlfahrtsstaatliche
Interessen, Funktionsnotwendigkeiten von Gesellschaften, ökonomisches
Paradigma u.ä., Hradil, 1994).
Anstelle dieser theoretischen Begriffsbestimmung in Dimensionen,
Determinanten und Ursachen sei in der Folge von (vertikal-
/horizontalstrukturierenden) Lebensbedingungen und von Lebensstilen die Rede,
da eine Kausalbeziehung der möglichen Einflußgrößen ex ante nicht unterstellt
werden soll. Dem setzt Steinkamp eine ebenfalls hierarchische Differenzierung
von Einflußgrößen in Mikro-, Meso- und Makroebene entgegen. Bei der Analyse
der auf Makroebene wirkenden Faktoren folgt auch Steinkamp der aktuellen
Diskussion innerhalb der soziologischen Ungleichheitsforschung, die neben die
klassischen Schichtindikatoren zusätzlich bedeutsame askriptive Einflüsse stellt.
Steinkamps Kritik zielt nun auf bisherige Ansätze, "in denen die soziale
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Schichtzugehörigkeit mit der Individualebene unmittelbar verknüpft wird", dies
erlaube "keine Aussagen über die
Wirkungsweise
(Hervorh. im Original, S.S.)
ungleicher Lebensbedingungen auf Gesundheit und Lebenserwartung einzelner
Menschen" (Steinkamp, 1993: 115). So seien auf Mesoebene die individuell
bedeutsamen sozialen Kontexte wie Partnerbeziehungen, Netzwerk- und
Familienstruktur, Peers und Arbeitsverhältnisse zu berücksichtigen. Nur so sei ein
Brückenschlag von Makro- zu Mikroebene und eine kausale Interpretation
korrelativer Befunde realisierbar. Auf Mikroebene entscheide dann das
individuelle (Coping-)verhalten und der intraindividuelle Umgang mit Ressourcen
über die eigene Gesundheit und das Sterberisiko. In Steinkamps Ansatz wird der
individuell gewählte Lebensstil demnach sowohl auf der Makro- als auch auf der
Mikroebene (Konsum-, Sucht- und Ernährungsverhalten) definiert (Steinkamp,
1999: 130). Auf diese Unterscheidung wird bei der Modell- und
Hypothesengenerierung einzugehen sein.
Soweit die Vorbemerkungen zur vorgeschlagenen
Variablenstruktur
. Bezüglich
einer
Modellstruktur
des Mortalitätsgeschehens fordert Siegrist die
Unterscheidung nach ein- und zweidimensionalen sowie hierarchischen
Modelltypen.
Eindimensionale Mortalitätsmodelle waren lange der traditionelle Ansatz der
Sozialepidemiologie, indem man sich auf die Wirkung einer einzelnen
konstatierten Prädiktorvariablen konzentrierte. Oft wurden dazu lediglich bivariate
Tabellenanalysen angewandt. Gerhardt et al. betonen, daß es nicht gleichgültig
sei, ob ein bivariates oder multivariates Design verwendet werde (Gerhardt et al.,
1993, 112): ,,Denn ein Ergebnis, das univariat gewonnen wird, umfaßt oft
Variablen, die bei multivariater Analyse nachweisbar keine Aussagekraft haben."
(Gerhardt et al., 1993: 112).
Zweidimensionale Modelle kombinieren einzelne, zuvor theoretisch hergeleitete
Dimensionen und Variablen. In beiden Modelltypen ist die Kontrolle
intervenierender Größen zwar mittlerweile durchaus üblich, jedoch explikativ nicht
relevant.
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Siegrist fordert zur adäquaten Durchdringung des Bedingungsgefüges ein
Abrücken von diesen traditionell-sozialepidemiologischen Modellen und eine
Hinwendung zu medizinsoziologisch-elaborierten hierarchischen Modellen, die
objektive und subjektive Angaben berücksichtigen. Durch statistische Methoden
linearer, loglinearer oder varianzanalytischer Modelle sei eine fundierte
empirische Analyse möglich und angezeigt (Siegrist, 1989: 218).
5
Dem wird die
vorliegende Arbeit gerecht. Gerhardt weist für multivariate Modelle darauf hin, daß
die Logik der multivariaten Verursachung zwar erlaube, komplexe
Zusammenhänge der Krankheitsentstehung epidemiologisch zu erfassen. Jedoch
sei stets zu bedenken, welche Faktoren individuell und welche kollektiv
bedeutsam seien. Anderenfalls führe die Heranziehung individuell erhobener
Merkmale zur Beweisführung auf Bevölkerungsebene oder umgekehrt kollektiver
Merkmale auf Individualebene zu einem sog. aggregativen bzw. zu einem
atomistischen Fehlschluß (Gerhardt, 1993: 28). Aus diesem Grund wird im
folgenden die Heranziehung kollektiv erhobener Merkmale vermieden.
6
Die zahlreichen, hier ausgeführten Forderungen sollen in der vorliegenden
Arbeit berücksichtigt werden: Erstens wird bereits bei der theoretischen
Modellierung ein Top-Down-Ansatz verfolgt: Die theoretische Darstellung
möglicher Einflußgrößen wird in Abschnitt 2.3 nicht zu früh auf einige wenige
Variablen begrenzt. Vielmehr wird vor dem Hintergrund bereits publizierter
Morbiditäts- und Mortalitätsmodelle ein umfassendes hypothetisches
Erklärungsmodell entwickelt, das in seiner Hypothesenstruktur auch
Interdependenzen berücksichtigt. Zweitens macht das besondere Potential des
Datensatzes (insbesondere hinsichtlich der Qualität und Quantität zur Verfügung
stehender Variablen) das geforderte Vorgehen entlang einem hierarchischen
Mortalitätsmodell möglich. Und drittens steht mit der Ereignisanalyse das
5 In einem ähnlichen Kontext, nämlich bezüglich der Rückkehr zur Arbeit nach erfolgter
Bypaßoperation, formulieren auch Gerhardt et al.: ,,Letztlich könnte nur loglineare Daten-
interpretation mit multivariatem Untersuchungsdesign statistisch zufriedenstellende Kau-
salaussagen (...) gewährleisten." (Gerhardt et al., 1993: 112)
6
Die einzige Heranziehung einer Kollektivvariable, nämlich die Wohnregion, dient der bi-
variaten Analyse dahinterstehender Relevanz für das Individuum (Steht die Wohnregion
mit der ökonomischen Situation, der Lebensweisen oder dem Gesundheitszustand der
Individuen in Verbindung?).
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statistische Instrumentarium zur Umsetzung eines multivariaten, hierarchischen
Modells zur Verfügung.
In der Synopse läßt sich also festhalten, daß zum einen die Verwendung
hierarchischer Theoriemodelle angemahnt wird. Zum anderen wird im folgenden
die Forderung nach Verlinkung von Makro- und Mikroebene durch eine
Differenzierung in vertikal- und horizontal-strukturierende Lebensbedingungen
(auf Makroebene) und in den davon abhängigen individuellen Lebensstil (Meso-
und Mikroebene) berücksichtigt. Diese Unterscheidung spiegelt sich auch in der
Hypothesenstruktur und der später folgenden Gruppierung möglicher
Einflußfaktoren wider.
Bei einer Sichtung bereits existierender Morbiditäts- und/oder
Mortalitätsmodelle fällt zunächst ein weitgehendes Theorievakuum auf. Auch
Steinkamp (Steinkamp, 1993: 111) bemängelt eine "theoretisch wie empirisch
wenig elaborierte Verursachungskette" und bezieht diese Kritik sowohl auf die
Vollständigkeit und Stringenz bei der Konzeptualisierung der einzelnen
Kausalzusammenhänge als auch auf die Plausibilität der dahinterstehenden
theoretischen Herleitungen.
Eickenberg/Hurrelmann vermuten einen Grund für das Fehlen schlüssiger
Modelle zur Verursachung, Ausprägung und Geschlechtsabhängigkeit von
Gesundheit und Krankheit in der disziplinären Abgrenzung der
Forschungsbemühungen (Eickenberg & Hurrelmann, 1997: 130). Demgemäß
fordern sie interdisziplinäre Forschungsansätze, die soziologische und
medizinische Effekte berücksichtigt. (ebd.) Sie schlagen ein graphisches Modell
für Einflußfaktoren auf die Lebenserwartung vor, das sowohl Variablen umfaßt,
die nach unserer Definition den Lebensbedingungen zuzuordnen wären, als auch
Variablen, die eher Lebensstile abbilden (Netzwerkstruktur, Risikoverhalten,
psychische Verhaltensmuster). Die Wirkung dieser Einzelfaktoren untereinander
sowie auf die Lebenserwartung ist allerdings hierarchisch nicht strukturiert.
Außerdem findet die Morbidität innerhalb des Modells keine Berücksichtigung.
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Carr-Hill (Carr-Hill, 1990: 401) gehen in ihrem Modell zur Mortalität einen
Schritt weiter und unterscheiden explizit Lebensbedingungen ("social indicators")
und gesundheitsbezogenen Lebensstil (beschränkt auf "health care"). Auch wird
innerhalb des Modells deutlich, daß sowohl Lebensbedingungen als auch
gesundheitsbezogener Lebensstil die Mortalitätsentwicklung direkt beeinflussen
können. Umgekehrt könne - auf aggregiertem Niveau und unabhängig vom
Individuum - die Mortalität auch auf die Sozialstruktur (also auf die
Lebensbedingungen) einwirken: "mortality may affect social conditions through
changes in social policy, relation between social indicators and total mortality is
bidirectional." (Carr-Hill, 1990: 401) - Diese Rückkoppelung wird in das später zu
entwickelnde Modell aufzunehmen sein. Eine weitergehende Differenzierung der
Faktoren fehlt jedoch auch in diesem, ebenfalls graphisch umgesetzten Modell
ebenso wie die Berücksichtigung der Morbidität als weitere Outcome-Variable.
Das von Lagesse (Lagesse et al., 1990) im selben Jahr entwickelte Modell
fokussiert dagegen umgekehrt ausschließlich die Gesundheit als Resultante und
läßt vice versa das Mortalitätsgeschehen unberücksichtigt. Trotzdem weisen die
beiden letztgenannten Modelle deutliche Parallelen auf: Auch Lagesse
unterscheidet Lebensbedingungen (dort: "millieus" und "environment") und
Lebensstil (dort "health culture" in Form von Verhaltensvariablen wie etwa
Gesundheitsfürsorge, Geburtsvorbereitung...) Und auch hier wird die Rückwirkung
des Gesundheitsstatus (in diesem Fall auf den Lebensstil / die Health Culture)
betont.
Das von Opper in ihrer Dissertationsschrift elaborierte theoretische Modell
berücksichtigt als Outcome-Variable ebenfalls ausschließlich das Kontinuum
Krankheit-Gesundheit. Wie beiden zuvor angeführten Modelle unterscheidet auch
hier die Autorin zwischen Lebensbedingungen (ausschließlich in Form der
sozialen Schichtzugehörigkeit) und dem Lebensstil. Dabei wird der Lebensstil
nicht explizit so benannt, vielmehr erfolgt in diesem Fall eine an das
Salutogenese-Modell angelehnte Differenzierung in Schutz- und Risikofaktoren.
Zu ersteren werden beispielsweise Ernährung, Prävention, Coping und
Arbeitsbedingungen gezählt, zu letzteren Laborparameter,
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Arbeitsplatzbelastungen, anthropometrische Daten und Rauch-/
Trinkgewohnheiten. Als isolierte Größe werden Fitneß und Sport separiert.
Allerdings erscheint die Unterscheidung in Schutz- und Risikofaktoren
forschungspraktisch wenig fruchtbar. So läßt sich beispielsweise eine
cholesterinbewußte Ernährung als Schutzfaktor, gleichzeitig aber eine
cholesterinreiche Ernährung als Risikofaktor auffassen. Die selbe Frage ist für
Faktoren wie Arbeitsbedingungen, körperliche (In-)Aktivität, Familienstand, soziale
Netzwerkstruktur usw. relevant (Opper, 1998).
Während sich die bisher dargestellten Morbiditäts- und Mortalitätsmodelle
durch selektive Variablenauswahl und eine vergleichsweise einfache Struktur
kennzeichnen lassen, sind die nun folgenden Modelle elaborierter und weitaus
komplexer: Hauser (Hauser, 1983) verfolgt in seinem theoretischen Beitrag eine
"ganzheitliche Theorie der Sterblichkeit" und stellt ein Modell vor, das sowohl
Morbidität als auch Mortalität als Outcome-Dimensionen berücksichtigt. Die
verursachenden Größen werden von ihm in "gesellschaftliche" (sozio-
ökonomische u.a.), "natürliche" (Geschlecht, Genetik, Umwelteinflüsse) und
lebensstilspezifische ("Verhaltensmuster des Lebensstils" wie Ernährung, Sport,
Rekreation, Unfallrisiken) gruppiert. Gemäß unserer Begriffsabgrenzungen
entsprechen die gesellschaftlichen Variablen den vertikal-strukturierenden und die
natürlichen Variablen am ehesten den horizontal-strukturierenden Einflußgrößen.
Weitere u.E. bedeutende horizontal-strukturierende Einflußgrößen wie etwa der
Familienstand oder die Geburtskohorte bleiben unberücksichtigt. Im übrigen wird
auch hier auf Makroebene wiederum die Rückwirkung des Morbiditäts- und
Mortalitätsgeschehens auf die dargestellten Variablengruppen betont.
Weniger stringent und strukturiert ist das Modell von Green (Green et al., 1991:
134): Sie unterscheiden als Einflußgrößen individuelle Verhaltensmuster und
Wohnbedingungen, die sie zu Lebensstilvariablen zusammenfassen, und weitere
unstrukturierte und teilweise redundant aufgeführte Variabeln (Alter, Geschlecht,
Rasse, Umweltgegebenheiten einerseits sowie Einkommen, Bildung und Beruf
andererseits). Netzwerkstruktur und gesundheitsrelevantes Verhalten werden als
eigenständige Größen dargestellt und nicht dem Lebensstil zugeordnet. Allerdings
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fällt auf, daß auch sie davon isoliert Risikofaktoren, Morbidität und Mortalität
unterscheiden.
Der vorgeschlagenen Dreiteilung in vertikal-strukturierende, horizontal-
strukturierende Lebensbedingungen und individuellen Lebensstil am nähesten
kommt das Modell von Schuster et al. (Schuster et al., 1999): Die
Lebensbedingungen werden dort unter dem Oberbegriff "Lebensumstände"
ebenfalls in zwei Subgruppen differenziert: Zum einen in die Variablen
Schulabschluß, Berufsausbildung, berufliche Stellung und Erwerbstätigkeit, also in
die klassischen schichtsoziologischen (vertikalen) Dimensionen, sowie zum
anderen in die horizontal-strukturierenden "demographische(n) Faktoren"
(Schuster et al., 1999: 123) Alter und Geschlecht. In Abgrenzung zu den
Lebensumständen werden individuelle, lebensstilabhängige Einflußgrößen als
"Lebensweise" zusammengefaßt: Im einzelnen sind dies Rauchverhalten,
Alkoholkonsum, Tagesablauf, Gesundheits- und Inanspruchnahmeverhalten
sowie Medikamentenkonsum (ebd.). Auch hier wird die eigenständige Wirkung
von Lebensumständen und Lebensweise auf die Gesundheit sowie deren
Rückwirkung (dort ausschließlich) auf die Lebensweise herausgearbeitet.
Unberücksichtigt bleibt, daß die Gesundheit ebenso wie der Lebensstil auch
jeweils direkt die Lebensumstände beeinflussen kann.
Anders als die bis hier dargestellten Modelle greifen Elkeles und Mielck
(Elkeles & Mielck, 1997: 140) Steinkamps Forderung nach einer Unterscheidung
in Makro-, Meso- und Mikroebene explizit auf. So wird dort die Makroebene
(Bündelung sozialer Lagen) mit "soziale Ungleichheit" überschrieben und durch
deren Ursachen "Wissen, Macht, Geld und Prestige" repräsentiert. Entgegen dem
Vorschlag Steinkamps bleiben horizontal wirksame Größen unberücksichtigt. Auf
Mesoebene werden Arbeitsplatzbelastungen, die Wohnumgebung, soziale
Unterstützung, Freizeitmöglichkeiten usw. angeführt. Die interindividuellen
Unterschiede auf Mikroebene werden durch verschiedene Dimensionen wie etwa
Rauchverhalten, Ernährung, Symptomtoleranz repräsentiert. Das individuelle
Streß- und Krankheitscoping bleibt jedoch ebenfalls unberücksichtigt: "Im
Unterschied zum Ansatz von G. Steinkamp enthält unser Modell jedoch keine
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Mikroebene individueller Streß- und Krankheitsprozesse, sondern als
Entsprechung sozialer Ungleichheit das strukturelle Problem ,gesundheitliche
Ungleichheit'." (Elkeles & Mielck, 1997: 140)
Das bisher umfassendste und elaborierteste Modell wurde 1997 von Steinkamp
vorgelegt (Steinkamp 1999, 130). Sowohl makroanalytische Faktoren sozialer
Ungleichheit (Beruf, Einkommen, Bildung), die Belastungs- und Ressourcenlage
auf Mesoebene wie auch die individuelle Disposition auf Mikroebene (genetische,
physiologische und psychische Prozesse innerhalb von Persönlichkeit und Orga-
nismus) sind berücksichtigt. Ein Kritikpunkt ist die ausschließliche Einbeziehung
vertikaler Ungleichheit, so daß Mortalitätsunterschiede in Geschlecht, Familien-
stand, Konfession usw. vernachlässigt scheinen.
Entlang der hier herausgearbeiteten Variablengruppen der vertikal- und
horizontal-strukturierenden Lebensbedingungen sowie der Lebensstile werden
nun die vorliegenden Befunde zu den Einflußgrößen einzeln dargestellt. Im
darauffolgenden Abschnitt wird dann ein Modell entwickelt, das auf bisherigen
Entwürfen aufbaut und die dargestellten Forderungen zu berücksichtigen
versucht.
2.2 Epidemiologische
Großstudien
und ihr Beitrag zur Fragestellung
In Ermangelung geeigneter Alternativen wird zur Mortalitätsanalyse häufig
sekundäranalytisches Datenmaterial herangezogen, das ursprünglich für einen
anderen Verwendungszweck erhoben wurde (institutionengenerierte Daten der
Krankenkassen, der statistischen Ämter usw.) Problematisch ist hierbei häufig,
daß die Datenstruktur und die (falschen oder zu groben) administrativen
Kategorien für die Hypothesen und Theorievorgaben des Forschers hinderlich
sein können (Gerhardt, 1987a: 398ff.)
Epidemiologische Großstudien sind dagegen explizit zur Untersuchung
definierter Populationen im Hinblick auf Prävalenz, Inzidenz und
Verursachungsstruktur spezifizierter und unspezifizierter Morbidität respektive
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Mortalität angelegt. Allerdings liegt der Fokus dort meist auf medizinischen und
anderen naturwissenschaftlich begründeten Kausalketten ('Risikofaktoren') für die
interessierenden Krankheiten (wie bspw. Myokardinfarkt, Diabetes oder Krebs).
Dabei gehen die Forschungsbemühungen vor allem von Medizinern,
Naturwissenschaftlern und auch Oecotrophologen aus, während man eine bislang
relativ geringe Beteiligung der Soziologie konstatieren kann. Hieraus resultiert das
Phänomen, daß innerhalb der aus epidemiologischen Studien resultierenden
Publikationen trotz der methodisch-inhaltlichen Voraussetzungen die Lücke
zwischen Mikro- und Makroebene oft nicht oder nur unzureichend geschlossen
wird. Soziologisch interessierende Variablen wie etwa Bildung, Schicht, Netzwerk,
Familienstand oder Geschlecht finden oft nur als Störvariabeln respektive
Confounder Berücksichtigung (Borgers & Steinkamp, 1994; Mielck & Blommfeld,
1999).
Dagegen seien folgende verbleibende Vorzüge epidemiologischer Großstudien
genannt:
- Das Spektrum erhobener Variablen erstreckt sich von klassischen sozio-
strukturellen Variablen (Bildung, Einkommen, Alter, Schicht, Netzwerk,
Familienstand, Geschlecht) über psychologische (Typ-A-Verhalten,
Copingverhalten, Streß) hin zu medizinischen Variablen (Krankheitsprävalenzen,
Morbiditätsverläufe, Körpergröße, Gewicht usw.) Neben einem Fragebogenteil
beinhalten epidemiologische Studien ebenso einen Untersuchungsteil, in dem
medizinisch geschultes Personal mittels standardisierter diagnostischer
Maßnahmen (Puls- und Blutdruckmessung, Blutentnahmen usw.)
gesundheitsrelevante Parameter wie etwa den Ruhepuls, den HDL-Cholesterin-
und Triglyceridwerte, den diastolischen und systolischen Blutdruck, den Body-
Mass-Index oder das maximale Atemstoßvolumen erfaßt. Somit stehen aus
epidemiologischen Studien Variablen zur Verfügung, die üblicherweise in
klassischen Repräsentativstudien, wie sie die Sozialwissenschaften verwenden,
nicht erhoben werden. Damit ist in der Analyse eine Vorgehensweise möglich, die
neben der Makro- auch die Meso- und Mikroebene zu berücksichtigen vermag.
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- Nun existieren auch zahlreiche klinische Studien, die ebenfalls medizinische
sowie gesundheitsrelevante Parameter beinhalten. Epidemiologische Studien sind
jedoch anders als klinische Studien i.d.R. repräsentativ für die
Aussagegesamtheit angelegt und mit einer ausreichenden Fallzahl an Probanden
ausgestattet.
- In der Regel haben epidemiologische Studien longitudinalen Charakter.
Häufig werden neben Querschnittsbetrachtungen der Baselinestudie eine oder
mehrere Follow-Up-Studien realisiert, die eine Analyse von Zeitverläufen
zulassen. Insbesondere das Fehlen längsschnittlich angelegter Datensätze wird in
den bundesdeutschen Sozialwissenschaften immer wieder bemängelt.
Epidemiologische Datensätze stellen hier eine wenig beachtete, fruchtbare Quelle
dar.
- Epidemiologische Studien sind über einen längeren Zeitraum angelegt. So
wurde beispielsweise die Framingham-Heart-Study 1948 initiiert. Die lange
Laufzeit führt zu Längsschnittdatensätzen, die für Verlaufsdatenanalysen neben
der erforderlichen Größe auch die nötige ,,statistical power", i.e. eine
ausreichende Fallzahl an Ereignissen (Todesfälle, Erkrankungen u.ä.) beinhalten.
- Aufgrund juristischer, datenschutztechnischer wie auch organisatorischer
Restriktionen werden in nichtepidemiologischen Studien (wie beispielsweise im
SOEP) Todesfälle unspezifiziert festgehalten. Die Erfassung der Todesursache
erfordert eine Einsicht in den Totenschein und wird deswegen nur selten realisiert.
Dagegen ist die Erfassung der Todesursache (in der Regel nach ICD-Code) im
Studiendesign epidemiologischer Studien sowie in Registern (wie dem
Herzinfarkt-Register oder den Krebsregistern) regelmäßig vorgesehen, so daß
todesursachenspezifische Analysen möglich werden. Die Information über die
Todesursache sind von hohem Wert für exaktere Mortalitätsanalysen.
Vor dem Hintergrund dieser Spezifika wird der Wert epidemiologischer Studien
für die Soziologie deutlich. Einige bedeutende Studien seien im folgenden kurz
vorgestellt.
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Zu den ältesten und bekanntesten epidemiologischen Studien zählen die
Framingham-Heart-Study, Alameda-County-Study sowie die American Cancer
Society prospective Studies.
Die Framingham Heart Study (Feinleib, 1985) wurde 1948 vom National Heart
and Lung Institute initiiert und über einen Zeitraum von 35 Jahren durchgeführt.
Die Auswahlgesamtheit umfaßte rund 5.200 Personen im Alter zwischen 30 und
59 Jahren. Die Stichprobe stammt aus der Studienregion um die Stadt
Framingham nahe Boston im Osten der USA. Im Rahmen dieser prospektiven
Studie wurden die Studienteilnehmer initial u.a. nach soziodemographischen
Angaben und Herz-Kreislauf-Risikofaktoren befragt und in einem Zwei-Jahres-
Rhythmus weiterverfolgt (Lerner & Kannel, 1986: 383).
Einige Jahre später wurde im Westen der Vereinigten Staaten die Alameda-
County-Study begonnen. Dieser 1965 vom Human Population Laboratory
durchgeführten Studie folgten zahlreiche Follow-Up-Teilstudien. Die
Auswahlgesamtheit umfaßte ursprünglich rund 7.000 Personen im Alter über 20
Jahren. Die Stichprobe stammt aus der Region Alameda, einem typischen
verstädterten Bezirk Kaliforniens. Der 23seitige Fragebogen enthielt Items zu
gesundheitlichen, psychologischen und soziodemographischen Themen
(Berkman & Syme, 1979: 187; Höhn & Pollard, 1992: 619; Kotler & Wingard,
1989: 409).
Die American Cancer Society prospective Studies bestehen aus mehreren
Teilstudien (Querschnitts- und Längsschnittstudien). Die erste Studie dieser Art,
die CPS I, erstreckte sich auf die Jahre 1959-1972. Die Auswahlgesamtheit
umfaßte rund 50.000 Personen im Alter über 45 Jahren aus insgesamt 25 US-
Bundesstaaten. Die Studienteilnehmer wurden u.a. nach soziodemographischen
Angaben und Risikofaktoren befragt. Im September 1982 startete dann eine
zweite prospektive Studie in ähnlichem Design (CPS II) (Garfinkel, 1985: 49f).
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Als weitere wichtige ausländische Studien sei die britische Whitehall-Studie an
rund 17.500 Probanden aus dem Großraum London genannt. Die Whitehall-
Studie ist ebenfalls als prospektive Längsschnittstudie beginnend im Jahre 1969
angelegt. Die Studien erstreckte sich auf die Erfassung der Lebenslage, der
Lebensbedingungen, des Lebensstils sowie auf zahlreiche gesundheitsbezogene
Items (Heinzel-Gutenbrunner, 2000: 21).
Daneben seien ergänzend der British Health and Lifestyle Survey sowie die
jüngere, US-amerikanische NHANES I Follow Up Study erwähnt.
Eine wichtige epidemiologische Datenquelle für die Bundesrepublik stellt die
Deutsche Herz-Kreislauf-Präventionsstudie DHP dar. Im Rahmen der DHP
wurden u.a. von 1984 bis 1986, von 1987 bis 1988 und von 1990 bis 1991 jeweils
querschnittlich angelegte Gesundheitssurveys durchgeführt, die u.a.
repräsentative Prävalenzdaten zu zahlreichen Gesundheitsdimensionen lieferten.
Die Datensätze umfaßten hier eine Studienpopulation von jeweils rund 8.802
Befragten.
Im Gegensatz dazu wird innerhalb des bundesdeutschen MONICA-Projektes
(,,MONItoring Trends and Determinants in CArdiovascular Diseases") ein
längsschnittlicher Ansatz verfolgt. In Abschnitt 4.1.1 ist das Studiendesign dieser
internationalen, von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) initiierte Studie in
Einzelheiten beschrieben (Löwel et al., 1999: 12).
Daneben liefern die in einzelnen Bundesländern aufgebauten Krebsregister
(z.B. das saarländische oder das Hamburger Krebsregister) detaillierte Inzidenz-
und Prävalenzwerte für bösartige Neubildungen.
Aus den o.g. Gründen werden in der Folge im Rahmen der Literatursichtung
auch die Ergebnisse dieser wichtigen epidemiologischen Studien verarbeitet.
Dabei wurden in die besprochene Literatur diejenigen Studien eingeschlossen, die
aus Sicht des Autors als besonders bedeutsam und relevant anzusehen sind.
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2001
- ISBN (eBook)
- 9783832489182
- ISBN (Paperback)
- 9783838689180
- DOI
- 10.3239/9783832489182
- Dateigröße
- 1.2 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg – Sozial- und Verhaltenswissenschaft, Soziologie
- Erscheinungsdatum
- 2005 (Juli)
- Note
- 1,0
- Schlagworte
- epidemiologie sozialschicht sterblichkeit mortalität medizin
