年配のアメリカ人の間での罹患率の累積の軌跡における人種、民族、および社会経済的格差

はじめに：多発性疾患、複数の慢性的な健康状態の存在は、一般に中時代と古い年齢で始まりますが、罹患率の蓄積の軌跡にはかなりの不均一性があります。この研究は、異なる軌跡の数と人種/民族性と社会経済的地位とこれらの軌跡の間の潜在的な関連性を明確にすることを目的としています。 方法：1998年から2016年の健康および退職研究の13,699人の回答者（51歳以上）からのデータを、成長混合モデルで分析しました。9つの一般的な自己報告罹患率（関節炎、癌、認知障害、抑うつ症状、糖尿病、心臓病、高血圧、肺疾患、脳卒中）は、罹患率のために合計されました。 結果：罹患率の蓄積の3つの軌跡が特定されました。サンプルの80％]、増加（すなわち、インターセプトと高勾配が低く、9％）、および高（すなわち、高いインターセプトと低勾配; 11％）。共変量調整モデルの非ヒスパニック（NH）の白人成人と比較して、NH黒人成人は不利な点があり、ヒスパニック系の成人は利点がありました。私たちの結果は、NH黒人成人の教育の保護効果（すなわち、低教育で観察された人種的健康格差が改善され、教育のレベルの増加で排除された）と、ヒスパニック系成人の逆パターン（すなわち、教育のレベルの増加が発見されました。低教育でヒスパニック系の成人が持っていた利点を抑えます）。NH白人の成人と比較して、より高いレベルの富は、NH黒人の成人（すなわち、低富で観察される人種的健康格差を減らすまたは逆転させる）とヒスパニック系成人（つまり、低富で観察された初期の健康上の利点を増やす）の両方を保護しました。 結論：これらの調査結果は、公衆衛生の介入のより正確なターゲティングを通じて、健康格差に対処することに影響を及ぼします。この研究は、健康を侵食する複雑な方法で人種/民族と相互作用する社会経済的不平等に対処するための命令を強調しています。

INTRODUCTION: Multimorbidity, the presence of multiple chronic health conditions, generally starts in middle and older age but there is considerable heterogeneity in the trajectory of morbidity accumulation. This study aimed to clarify the number of distinct trajectories and the potential associations between race/ethnicity and socioeconomic status and these trajectories. METHODS: Data from 13,699 respondents (age ≥51) in the Health and Retirement Study between 1998 and 2016 were analyzed with growth mixture models. Nine prevalent self-reported morbidities (arthritis, cancer, cognitive impairment, depressive symptoms, diabetes, heart disease, hypertension, lung disease, stroke) were summed for the morbidity count. RESULTS: Three trajectories of morbidity accumulation were identified: low [starting with few morbidities and accumulating them slowly (i.e., low intercept and low slope); 80% of sample], increasing (i.e., low intercept and high slope; 9%), and high (i.e., high intercept and low slope; 11%). Compared to non-Hispanic (NH) White adults in covariate-adjusted models, NH Black adults had disadvantages while Hispanic adults had advantages. Our results suggest a protective effect of education for NH Black adults (i.e., racial health disparities observed at low education were ameliorated and then eliminated at increasing levels of education) and a reverse pattern for Hispanic adults (i.e., increasing levels of education was found to dampen the advantages Hispanic adults had at low education). Compared with NH White adults, higher levels of wealth were protective for both NH Black adults (i.e., reducing or reversing racial health disparities observed at low wealth) and Hispanic adults (i.e., increasing the initial health advantages observed at low wealth). CONCLUSION: These findings have implications for addressing health disparities through more precise targeting of public health interventions. This work highlights the imperative to address socioeconomic inequalities that interact with race/ethnicity in complex ways to erode health.