Економічний тягар ожиріння в Німеччині - результати популяційних досліджень KORA - FullText

Доктор Крістіна М. Тейнер

Інститут економіки здоров'я та управління охороною здоров'я

Німецький науково-дослідний центр з охорони навколишнього середовища, Helmholtz Zentrum München

Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Нойберг, Німеччина

Статті, пов’язані з "

Facebook
Twitter
LinkedIn
Електронна пошта

Анотація

Вступ

Ожиріння - це всесвітня епідемія здоров’я. Опубліковані нещодавно оцінки поширеності ожиріння серед дорослих (ІМТ ≥ 30 кг/м 2) досягали 33,9% у США та 21% у Західній Європі [1]. У світовому порівняльному дослідженні, заснованому на поєднанні значень ІМТ, які були зареєстровані самостійно та виміряно, Німеччина посіла восьме місце за поширеністю ожиріння [1]. У Німеччині майже чверть дорослих жінок (23,3%) та дорослих чоловіків (23,9%) страждають ожирінням [2]. Частка населення із надмірною вагою (25 кг/м 2 ≥ ІМТ 2) ще вища і становить відповідно 43,8% та 29,0% для чоловіків та жінок [2]. Незважаючи на тривожний рівень, поширеність ожиріння у Німеччині, ймовірно, збільшиться, лише за останнє десятиліття зросла на 1,4 та 4,4 відсоткових пункти відповідно для жінок та чоловіків [2]. Висока поширеність ожиріння викликає занепокоєння через різні медичні наслідки [3,4], включаючи збільшення смертності [5] та пов'язані з цим витрати. Ці витрати спричинені збільшенням використання медичних послуг [6,7], а також збільшенням лікарняних/прогулів [8], достроковою пенсією, пов'язаною з втратою працездатності [9], та презентацією [10].

Кілька попередніх досліджень вивчали витрати на ожиріння. У деяких дослідженнях для розрахунку витрат на основі сукупних даних [11,12,13,14,15], так званого підходу зверху вниз, використовуються фракції, що приписуються популяції (PAF). Однак PAF важко визначити на предмет ожиріння і часто базується на різних групах населення [16]. Альтернативою є порівняння витрат людей із ожирінням на тих, хто не страждає ожирінням, таким чином оцінюючи надлишкові витрати на основі індивідуальних даних (підхід знизу вгору). Огляд аналізу витрат у європейських країнах [17] показав, що більшість з цих попередніх досліджень не проводить розмежування між класами ожиріння, здебільшого через малі розміри вибірки у вищих категоріях ІМТ.

Проект KORA на півдні Німеччини включає кілька когорт, заснованих на популяції [18]. Використовуючи ІМТ, виміряний у дослідницькому центрі, та спостереження пацієнтів щодо використання медичної допомоги, дослідження у 2005 та 1999 рр. [19,20,21] оцінювали надмірні витрати на ожиріння підходом знизу вгору. Хоча ці дослідження виявили значні витрати, пов'язані з ожирінням, вони досліджували лише витрати в окремих когортах в один момент часу і в основному зосереджувались на окремих складових витрат. Крім того, невеликі розміри вибірки були проблемою для вищих класів ожиріння. Таким чином, оновлена оцінка витрат на ожиріння на основі популяції в Німеччині на основі зведеної вибірки різних обстежень суттєво сприятиме існуючій літературі.

Отже, метою цього дослідження було оцінити різницю у прямих та непрямих витратах між ожирінням, ожирінням класу I, ожирінням класу II та ожирінням класу III порівняно з особами з нормальною вагою з соціальної точки зору. Для того, щоб вивчити прямі медичні витрати та непрямі витрати за класами ожиріння, дані п'яти когортних обстежень були об'єднані для досягнення великої кількості учасників у кожній категорії ІМТ, що забезпечує надійні результати навіть у класі ІМТ ≥ 40 кг/м 2 .

Матеріал та методи

Дані та дизайн дослідження

Дані п'яти когортних опитувань проекту KORA (Кооперативні дослідження охорони здоров'я в регіоні Аугсбург) були об'єднані. Ці опитування проводились у 2004 - 2005 (F3), 2006 - 2008 (F4), 2008 - 2009 (Вік 1), 2010 (FoLu) та 2012 (Вік 2). Вони були подальшими опитуваннями чотирьох базових опитувань (рис. 1). Проект KORA був детально описаний в іншому місці [18]. Коротко кажучи, KORA - це дослідницька платформа/програма для популяційних когортних досліджень. Усі учасники KORA мають німецьку національність і були обрані з Аугсбурга, міста на південному заході Німеччини, та двох прилеглих районів.

Рис. 1

Взаємозв'язок між дослідженнями KORA.

У сукупності п'ять досліджень мають вибірку n = 9 216 спостережень (F3 n = 3184, F4 n = 3080, вік 1 n = 1 079, вік 2 n = 822 та FoLu n = 1051). Більшість учасників (n = 4869) брали участь лише в одному з подальших досліджень, 1578 у двох дослідженнях і 397 у трьох дослідженнях.

У ході всіх досліджень учасники приїжджали до дослідницького центру та проводили співбесіди щодо демографічних показників та параметрів, пов’язаних із захворюваннями, використання медичної допомоги та ліків. Таким чином, інформація про стать, вік, освіту та ІМТ була доступна для всіх досліджень. Антропометричні вимірювання (ваги та зросту) проводили навчені працівники. Особи, у яких відсутня інформація про ІМТ, були виключені з аналізу (n = 87), як і суб'єкти, які були класифіковані як недостатня вага (ІМТ 2, n = 34). Учасники були класифіковані як нормальна вага (18,5 кг/м 2 ≤ ІМТ 2) перед ожирінням (25 кг/м 2 ≤ ІМТ 2), рівень ожиріння I (30 кг/м 2 ≤ ІМТ 2), рівень ожиріння II (35 кг/м 2 ≤ ІМТ 2) або рівень III (ІМТ ≥ 40 кг/м 2) згідно з визначеннями Всесвітньої організації охорони здоров’я (ВООЗ) [17]. Освіта класифікувалась у 3 групах: „базова освіта” (≤9 років навчання), „середня освіта” та „вища освіта” (≥12 років навчання, яке потрібно для вступу до університету). Особи, у яких відсутня інформація про освіту, були виключені з аналізу (n = 19). Дохід класифікували за 5 групами - „60% медіани та 2, стать, рівень освіти та дохід. Статистичний аналіз проводили із застосуванням статистичного програмного забезпечення SAS (SAS Institute Inc., Кері, штат Північна Кароліна, США; версія 9.3).

Аналіз чутливості

Через нерегулярне введення деяких ліків та невизначеність щодо дозування певним особам було проведено аналіз чутливості з використанням визначених добових доз (DDD) замість заявлених пацієнтом доз ліків. DDD - це визначена середня підтримуюча доза на день для препарату, коли він використовується як основне показання у дорослих [29]. Потім ці значення множили на витрати на ліки з WidO [23] і екстраполювали, щоб бути репрезентативними протягом року.