Measuring genders and age groups between health inequalities with realization of potential life years (RePLY)

Kam Ki Tang a, Dennis Petrie b, DS Prasada Rao a

はじめに

過去50年間、多くの国で死亡率で測定される健康の平均レベルは大幅に向上したが、健康格差は横ばいか拡大したままである。1 このような背景から、2000年にWHOは、国家間および国家内の健康格差の縮小を優先課題として宣言しました。 その目的は、平均的な健康状態、反応性の平均的な水準と分布、財政的貢献の公平性に加えて、健康格差を、国の医療システムのパフォーマンスを評価する明確なパラメータとして用いることです2。 この論文は、介入可能な健康上の成果を分離するための新しい尺度を提案することによって、健康不平等の方法論に貢献するものである。 しかし,すべての致命的な健康結果が同じ厚生的意味を持つわけではないことは,次の例で実証されている。 現在の技術ではこの病気の治療法を提供できない場合、より多くの健康関連資源があれば、Aの寿命を40歳以上に延ばすことができたわけではない。 政策の観点からは、Aの潜在的な寿命を十分に実現するために十分な資源が費やされたと言える。 Bは60歳でマラリアにより死亡したが、より多くの健康関連資源を利用できれば、例えば80歳まで生きられると予想された。 政策的には、Bは潜在的な寿命の75%しか実現できない資源を受け取ったことになる。 死亡年齢で測る健康格差は、Aはより多くの資源を、Bはより少ない資源を受け取るべきだという結論になる。 8199>

このような限界を考慮し、私たちは健康平等を、集団の誰もが自分の潜在的な寿命を同じ程度に実現できる状態と定義することを提案する。 この定義によれば、健康平等が達成された社会では、必ずしも全員が同じ死亡年齢になるとは限らない。 この概念を実現するための新しい指標として、潜在生命年数実現度(RePLY)を提案する。 RePLYは、死亡時年齢と潜在的な寿命の比と定義され、死亡時年齢に代わる健康アウトカムの指標になると考えられる。 この例では、AとBはそれぞれ1.0と0.75に等しいRePLYを持つことになる。 RePLYの分布は、集団内の資源を再配分することによって削減できる可能性のある健康格差を測定するために使用することができる。 したがって,提案された測定法は,到達可能な最善の平均水準と,介入可能な条件によって引き起こされた不平等に焦点を当てるよう,保健システムに求めるWHOの要請に沿ったものである2

一般に使用されている健康指標(平均寿命,子供の死亡率)とは異なり,RePLYでは政策介入に対応可能であるものの死亡リスクの自然差により容易に証明され得ない年齢と性のグループ間の相応な差を測ることが可能だ。 年齢による健康格差は、政策課題として特に目立つものではないかもしれないが、ほとんどすべての健康政策の決定において、年齢による不平等に関する暗黙の判断がなされている。 例えば、疾病負担の測定は、しばしば年齢で加重することが提案される。 Williamsは、さまざまな介入策の費用対効果を評価する際に、年齢による不平等を考慮するための「公平な収益」論を提唱している8,9。 この顕著な政策課題については,さらに議論する。

方法

RePLYを使って健康の不平等を測定するためには,3つの段階がある。 (1) 母集団の年齢-性別グループごとに回避可能な死亡と回避不可能な死亡を分ける (2) 年齢-性別グループごとに死亡の種類ごとにRePLYの値を計算する (3) 計算したRePLYを用いて健康不平等の指標を構築する。 しかし、現在の技術や資源では完全に排除できないものもある。 偶然や遺伝子に関係するようなリスクは、避けられない(あるいは自然)死亡リスクと考えられている。 これらは、技術の進歩や環境の変化により、年齢、性別、時間によって変化すると考えられる。

基準国とは、すべての国の中で、年齢・性別ごとの死亡確率が最も低い条件付きの仮想の国のことである。 これは、測定時に与えられた技術の状態と社会で利用可能な資源に対して、回避可能な死亡リスクから実質的に解放されていると考えられる。 参照国の死亡率プロファイルは、回避可能な死亡リスクを定義するベンチマークとなる。 このアプローチは、19世紀後半にWilliam Farrによって提案され、いくつかの健康格差研究に適用されてきた10。-13

基準国において年齢xの人が死亡する条件付き確率:

は次のように定義できる:

K = 国の数.

= K国でx歳まで生存した人が次の誕生日に達する前に死亡する条件付き確率。参照国の死亡率プロファイルは、WHOの2000年生命表に掲載されている191カ国を用いて作成された14。 しかし,RePLYに基づく指標は,データ作成に使用したモデルによって示唆された回避可能な健康格差を反映している. さらに,感度分析の結果,回避可能な死亡リスクの参照分布は,この制限に対して非常に頑健であることが示された。 構築過程、結果、および感度テストの詳細は、2つの関連研究を参照されたい15,16

図1は、参照国の死亡率プロファイルを示し、女性および男性の自然死亡リスクの違いを考慮して別々に構築した。 もし他の国の年齢別条件付死亡確率(例えばカンボジア)を同じグラフにプロットすれば、その曲線は参照国の曲線の上、あるいはせいぜい上に位置することになる。 基準曲線は、死亡リスクの「フロンティア」(下から見た場合)を構成している。 x軸からフロンティアまでの距離は、避けられない死亡リスクの指標であり、確率曲線からフロンティアまでの距離は、避けられる死亡リスクの指標である

図1. 参照国およびカンボジアの年齢・性別ごとの条件付き死亡確率

ある年齢・性別グループにおける回避可能な死亡数は直接観測できないが、そのグループの人口に回避可能な原因で死亡する条件付き確率を乗じることによって推定することが可能である。 定義によれば、後者は参照国において同じ年齢性別集団が死亡する条件付き確率と等しい。 回避可能な死亡者数が計算されれば、回避可能な死亡者数を求めることができる。 回避可能死亡と回避不可能死亡は、実際の死因ではなく、各グループの死亡確率によって分けられる。 したがって、この論文でいう回避可能な死には、医学的介入と非医学的介入(銃規制など)の両方によって減らすことができるものが含まれる。

世界の回避可能な死亡の発生率は、技術の向上とともに変化していくだろう。 フロンティアを定義している国々がより先に進んでいるか、それより下の国々が追いついているかによって、上昇することもあれば、下降することもある。 技術の進歩は、回避可能な死亡リスクのフロンティア分布を下方に移動させ、他国の分布から遠ざけ、回避可能な死亡率を増加させる。 また、既存技術のコストが下がり、貧しい国の医療システムの発展が促進される。 図1に当てはめると、この効果により、カンボジアの確率曲線は下方にシフトし、回避可能な死亡率が減少する可能性がある。 8199>

死亡の種類ごとの計算

避けられない原因で死亡した人は,定義上,自然が許す潜在寿命を完全に実現したことになり,RePLYは1に等しくなる。 逆に、回避可能な原因で死亡した人は、ほんの一部しか実現していない。参照国の同世代の人と同じだけの健康関連資源があれば、同じ期待寿命が得られたはずである。 したがって、x歳での回避可能な死亡のRePLYは、xを(x + ẽx)で割ったものに等しく、ẽxは基準国におけるx歳の人の平均余命である。 RePLYの不平等は、サブグループ間で資源を再配分することによって、集団の全体的な健康状態を改善できることを示している

別のアプローチでは、健康状態の達成の絶対標準として、191カ国の間で観察された最大平均寿命を用いる。 この方法はRePLYと類似しているが,最も成績の良い標準設定国での死亡を含め,すべての死亡が回避可能であると仮定している。 罹患率についてより確実なデータが入手できるようになれば,質調整生存年(QALYs)の回避可能な損失を測定するためにRePLYを拡張することが望まれる。-理想的には,グループ内とグループ間の不平等を測定し,回帰や相関などの他の方法を用いて,全体的および部分的な不平等に影響を与える要因を検討したい25。しかし,WHO生命表の層別化は,年齢や性別に関連した不平等に範囲を限定している。 この方法は、国内の異なる地域間の参照分布を構築するために適用することができる。

所見

特定国の年齢に対する男性および女性RePLYの散布図を示した(図2、図3)。 日本の新生児の死亡率は1に近く、これは回避可能な乳児死亡率の割合が非常に小さいことを示している。 しかし、日本男性のRePLYは1歳から急激に低下し、60歳まで新生児レベルに戻りません。 1歳から5歳の年齢層では、死亡した人は平均して潜在的な寿命の40%未満しか実現できていない。 日本の女性も1歳から大きく低下するが、10歳までに0.9レベルまで回復する。 つまり、日本の医療制度は、

の子どもたちにもっと注意を払い、場合によってはもっと多くの資源を向ける必要があるということである(図2)。 死亡時年齢別平均再生産量-男性

Fig. 死亡年齢別平均再生産量-女性

男性と女性の再生産量比の年齢に対する散布図を示す(図4)。 比率が1より大きい(小さい)場合は、女性(男性)に対する性別不公平を示す。 中国は乳幼児の男女比が最も高く、なんと1.6である(つまり、男の子の赤ちゃんの方が60%RePLYが高い)。 逆に、日本やロシアでは、多くのサブグループで男性の方が不利である27,28

図4. 図4 死亡時年齢別の男女の平均死亡率

各国における各年齢グループの男女平均死亡率を使って,男女不平等有病率を算出することができる。 次に、191カ国の指数値の人口加重平均と非加重平均を算出した。 図5に示すように、<8199><5831><7765><2761><6265><8615><2185>の年齢層で男女間の不平等が最も顕著である。 年齢に対するジェンダー不平等の平均普及指数

国レベルのジェンダー不平等を出生時平均余命と対比してみると(図6)、出生時平均余命が高いほど、ジェンダー不平等が大きい。 出生時平均寿命が相対的に低い国の多くは、女性の不平等も高い。 出生時平均寿命が相対的に高い国は、男女の不平等が等しく見られる。 女性の不平等が最も大きいのは、ネパール(1.087)やボツワナ(1.085)など南アジアやアフリカの低所得国に多く、男性の不平等が大きいのは、ロシア連邦(0.893)やカザフスタン(0.918)など旧ソ連の独立国家に多い

図6. 各国の出生時平均寿命に対する男女平均RePLYの比率

途上国における女性の不平等の蔓延は、経済状態が悪いと男性の生存がより重要視されるために起こるのかもしれない29,30。 また,女性(特に母親)の健康状態が悪いと,その家族(特に子供)の健康状態も悪くなり31,人口全体の平均寿命が短くなる可能性がある。

最後に,RePLYに基づく健康格差尺度と他のパラメータに基づく格差尺度との関係について検討した。 表1(http://www.who.int/bulletin/volumes/85/9/06-037382/en/index.htmlに掲載)は,RePLYジニ係数とジェンダー不平等普及指数,および一人当たりGDP,所得ジニ係数と3つの人口分画指数との間の相関係数を示している32。すべての指数は国レベルで測定されており,分画指数の値が大きいほど,その次元で人口の異質性がより高いことを意味している。 予想通り、回避可能な健康の不平等は、平均所得水準とは負の相関があるが、所得不平等とは正の相関がある。 回避可能な健康格差は、人口分画の3つの指標と正の相関があるが、宗教分画指標との相関ははるかに小さい。 エスニシティと言語は,文化,階級,ライフコースの変化,差別,地理的な自己集積,主流からの孤立の影響を反映していると考えられるので,健康状態と関連している33

ジェンダー関連の健康不平等は,有病率指数によって測定されるが,5つの社会経済指標とはるかに小さい相関を持っていると分かったが,その兆候はRePLYジニ係数のものと一致している。 考えられる説明は、ほとんどのジェンダー不平等は、異なる所得または民族言語グループ間というよりも、むしろグループ内で起こるということである

  • 表 1. RePLYに基づく不平等指標と社会経済的要因との相関
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結論

不可避な死亡リスクのベンチマークとして多数の国々の間の死亡率フロンティアを用いて,個人の健康アウトカム指標-RePLYを構築する。 これは、介入可能な条件によって引き起こされる健康格差を示すことができ、それによって、政策立案者が不平等を減らし、健康を改善するための最も費用対効果の高い介入策を特定するのに役立つ。 提案された指標は、Shengeliaらが最近提案した有効カバー率の概念と一致している34

RePLYの有用性は、191カ国間の年齢と性別に関連する健康格差を調べることで実証されている。 RePLYに基づく指標は,従来の指標(平均寿命など)よりも有益であり,年齢や性別グループ間の自然死亡リスクの差によって隠されている不平等を明らかにする。 RePLYは、民族や階級など他の社会経済的次元に沿った不平等の測定にも容易に適用でき、死亡率だけでなく罹患率も取り込むように拡張することも可能である。 測定された不平等は、集団内のグループ間で資源を再配分することで軽減できるため、RePLYは健康上の不平等だけでなく、社会的不利も反映することができます35。 健康格差の影響評価。 2000; 78: 75-6.

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  • Affiliations

    • School of Economics, University of Queensland, Brisbane, Queensland 4072, Australia.
    • School of Population Health, University of Queensland, Brisbane, Australia.

    は、社会的不利を回避可能な死亡リスクで測定することを目的としています。

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