Lebenserwartung und Sterberisiken in der Bundesrepublik Deutschland

- Eine Analyse repräsentativer Daten zu sozialen und medizinischen Einflussgrößen der Mortalität -

Zusammenfassung:

Der Schichtgradient der Mortalität bezeichnet das international wohlbekannte Phänomen eines höheren Mortalitätsrisikos unterer sozialer Schichten. Die vorliegende Arbeit diskutiert zum einen unterschiedliche Erklärungsansätze und deren methodische Implikationen. Zum anderen wird mittels aktueller Mortalitätsdaten überprüft werden, ob sich für die unterschiedlichen theoretischen Erklärungsansätze – auch unter multivariater Modellierung - eine empirische Bestätigung finden lässt. Als Datenbasis dient das bundesdeutsche "MONICA-Projekt Augsburg" mit zwei 1984/85 und 1989/90 im Raum Augsburg durchgeführten Querschnitterhebungen sowie einem Mortalitäts-follow-up aus den Jahren 1997/98. Der Datensatz umfasst insgesamt 7.268 Personen im Alter von 25 bis 74 Jahren mit deutscher Staatsangehörigkeit. Die empirischen Analysen stützen die Vermutung, dass der Schichtgradient der Mortalität mehr auf monetärer Deprivation und einem ungesünderen Lebensstil als auf belastende Arbeitsbedingungen zu basieren scheint.

1. Einleitung

Theoretische Überlegungen

Gleichwie man die soziale Schichtzugehörigkeit operationalisiert, die Resultate empirischer Studien zum Zusammenhang zwischen Schichtzugehörigkeit einerseits sowie Mortalität und Morbidität andererseits sind – auch im internationalen Vergleich – deutlich konkordant : Die Deprivation sozial schlechter Gestellter erstreckt sich über Aspekte der Bildung, der politischen Rollen über die soziale Umwelt bis hin zur hier interessierenden Gesundheits- und Mortalitätssituation (Gerhardt, 1990: 1150-1151). Ziel der vorliegenden Arbeit ist zum einen, die unterschiedlichen international diskutierten Erklärungsansätze zu sichten, synoptisch zusammen zu führen und methodisch zu problematisieren. Zum anderen soll mittels aktueller Mortalitätsdaten überprüft werden, ob sich für die unterschiedlichen theoretischen Erklärungsansätze – auch unter multivariater Modellierung - eine empirische Bestätigung finden lässt.

In der Literatur finden sich unterschiedliche Erklärungsansätze zum Schichtgradienten :

– Materialistische These: Die materialistische These basiert auf der Annahme, dass ein geringerer Status kausal für eine schlechtere Gesundheit und eine daraus resultierende höhere Mortalitätsrate verantwortlich ist ("Armut macht krank", Schneider S (2002): Lebensstil und Mortalität. Wiesbaden: Westdeutscher Verlag: 42). So führe das häufigere Vorhandensein einer privaten Zusatz- oder Krankenversicherung bei ökonomisch Bessergestellten dazu, dass diese eher in den Genuss innovativer und erfolgreicherer Behandlungs- und Heilmethoden kommen . Von anderer Seite wird die schichtabhängige Qualität von Gebrauchsgütern angeführt . Hiermit sei z.B. der gesundheitliche Schutz durch ein sicherheitstechnisch besser ausgestattetes KFZ oder die Möglichkeit einer ausgewogeneren Ernährung mit qualitativ höherwertigen Nahrungsmitteln angesprochen. Des Weiteren ist es ökonomisch Bessergestellten eher möglich, Maßnahmen zu ergreifen, um die Folgen einer Erkrankung zu mildern. Als Beispiel sei die Anschaffung teuerer Hilfsmittel (Treppen- oder Wannenlifte, hochwertige Prothesen, Gehhilfen, Hörgeräte, Alarmgeber u.Ä., Schneider, 1998b) sowie eine qualitativ hochwertige (und damit meist teure) Heimversorgung angeführt (Schneider, 1998a; Schneider 1998b).

- Strukturalistische These: Andererseits wird der Schichtgradient bezüglich Gesundheitszustand und Mortalitätsrisiko mit schichtspezifisch unterschiedlichen Arbeitsbelastungen erklärt (. Zum einen kann es durch berufliche Über- und Fehlbeanspruchungen, etwa durch das Heben, Tragen und Bewegen von Lasten, zu orthopädischen Schäden kommen. Mechanische Schwingungen durch Erschütterungen und Vibrationen (motorbetriebene Sägen und Schleifmaschinen, Pressluftgeräte, Fahrtätigkeit) können bspw. zu Schädigungen der Hals- und Lendenwirbelsäule führen. Erhöhte Unfallgefahren, repetitive dynamische Muskelarbeit am Fließband oder in Produktionsstraßen und unphysiologische Haltearbeit in körperlichen Zwangshaltungen (Überkopf-Arbeiten, Knien und Hocken bei landwirtschaftlicher Arbeit) sind hier ebenfalls zu nennen (Schneider S (2002): Lebensstil und Mortalität. Wiesbaden: Westdeutscher Verlag: 52). Neben diesen körperlichen Belastungen können zum anderen auch Umgebungseinflüsse am Arbeitsplatz (physikalische, chemische und biologische Noxen) die Gesundheit wesentlich beeinträchtigen . Elektromagnetische Felder, erhöhte Schalldruckpegel, radioaktive Strahlung und starke Temperaturschwankungen können ebenso gesundheitsschädigend wirken wie Dauerbelastungen der Atemluft (toxische, allergisierende, kanzerogene, radioaktive sowie fibrinogene Stäube, . Und schließlich sei eine schichtspezifische Stressexposition qua ungünstige Arbeitszeit, Akkordarbeit, Nacht- respektive Schichtarbeit als signifikanter Einflussfaktor z.B. für ischämische Herzerkrankungen, nervöse Störungen, koronaren Herz- und Magen-Darmerkrankungen genannt .

– Behaviorale These: Die behavioralen These unterstellt, dass gesundheitsrelevante Verhaltensweisen wie Sport, Ernährung, Vorsorgeverhalten, Alkohol- und Tabakkonsum schichtspezifisch sozialisiert werden und einen Einfluss auf die individuelle Morbidität und Mortalität haben (, Klein et al., 2001, Schneider, 1999a, Schneider 1999b). So lässt sich Bildung als eine Investition in Humankapital interpretieren . Das Gut "Gesundheit" wird demnach als ein Teil des eigenen Humankapitals verstanden, dessen Kapitalstock einerseits durch Konsum in Form gesundheitsschädlichen Verhaltens gemindert und andererseits durch Investitionen in gesunde Aktivitäten erhöht werden kann. Eine derartige Investition stellt auch die eigene (Aus- und Weiter-)Bildung dar. Somit wird deutlich, dass die Realisierung eines gesundheitsrelevanten Lebensstils den Erwerb gesundheitsrelevanter Wissensbestände als Voraussetzung hat . Diese Differenzierung in gesundheitsrelevante Wissensbestände einerseits (kultureller Aspekt, s.u.) und individuellen Verhaltens andererseits (behavioraler Aspekt) zeigt, wie schwer diese beiden Bildungswirkungen zu differenzieren sind .

- Kulturelle These: Der Terminus ‚kulturelles Kapital‘ wurde von Bourdieu für den Erwerb und die Internalisierung kultureller Wissensbestände und Verhaltensstandards geprägt . Darunter fallen zum einen direkte Bildungseffekte wie etwa medizinische Wissensbestände (zu Krankheiten, Heilungschancen, Hygiene und Prophylaxe), die Antizipation (!) gesundheitsrelevanten Verhaltens (Auswirkungen von Tabakkonsum, Ernährungsgewohnheiten) sowie funktionaler Analphabetismus bezüglich ärztlicher Anweisungen und präventiver Maßnahmen. Zum anderen bewirkt kulturelles Kapital indirekte Effekte wie etwa die sozialisierte Befähigung zur Selbstdisziplinierung bezüglich gesundheitsschädlicher Verhaltensweisen und Handlungskompetenz bei persönlichen Belastungssituationen . Hinzu komme eine bessere Arzt-Patient-Kommunikation bei Oberschichtangehörigen ). Er ist leicht nachvollziehbar, dass diese um so schwerer fallen muss, je größer der Bildungs-/Statusunterschied zwischen Arzt und Patient ist. Auch ist der durch implizite und explizite Codes (akademische Grade, Ansehen, Kleidung, Setting usw.) vermittelte Status eines Arztes nur von wenigen Personengruppen (etwa Professoren, Kollegen, sonstige Akademiker) zu neutralisieren. Elaborierte, professionsspezifische Sprachcodes der Ärzteschaft erschweren vor allem für untere Bildungsgruppen zudem die Kommunikation (Schneider S (2002): Lebensstil und Mortalität. Wiesbaden: Westdeutscher Verlag: 44).

– Selektions-These: Die auch als Driftthese bezeichnete Selektionsthese hebt auf die Richtung des hier interessierenden Zusammenhanges ab : Gemäß der plakativen Formulierung "Krankheit macht arm" erfolge ein sozialer Abstieg bei weniger Gesunden eher als bei Gesunden. Vice versa sei ein sozialer Aufstieg für Kranke schwieriger zu realisieren . Die naturalistische Selektionsthese fußt auf dem biolog(ist)ischen Argument sozialer Auslese (beispielsweise bzgl. Totgeburten oder geistigen Behinderungen), während die weit häufiger referierte soziale Selektionsthese eher mit der allgemeinen gesundheitsbedingten Beeinträchtigung für das gesellschaftliche und berufliche Fortkommen argumentiert . Zwar konnten für eine von der Gesundheit abhängige vertikale soziale Mobilität einige Belege gefunden werden, es "wird jedoch bezweifelt, dass dieser Ansatz einen wesentlichen Teil der sozioökonomischen Unterschiede im Gesundheitszustand erklären kann." Vielmehr führt ein suboptimales Studiendesign (z.B. Querschnittserhebungen) häufig dazu, dass bei der Kausalinterpretation ein Selektionseffekt nicht ausgeschlossen werden kann.

Die Konstruktspezifikation des Schichtgradienten sowie die in der Folge umgesetzte Operationalisierung ist zusammenfassend in der Abbildung dargestellt.

Abbildung:

Methodische Implikationen

In der Folge zu überprüfenden Einkommens-, Berufs- und Bildungseffekten die o.g. Erklärungsmöglichkeiten zuzuschreiben, setzt grundsätzlich voraus, dass die genannten Schichtdimensionen in multivariaten Modellen simultan als eigenständige Größen kontrolliert sind. Auch um Statusinkonsistenz zu modellieren, sollte sich die Variablenauswahl nicht – wie in vielen Studien - auf eine einzelne Schichtdimension beschränken. "Selbst wenn man der Meinung ist, dass Bildung, berufliche Position und Einkommen auch heute noch als Indikatoren zur Erfassung der Kernstruktur sozialer Ungleichheit in modernen Gesellschaften geeignet sind, so wird aber mit der vornehmlichen Berücksichtigung nur e i n e r dieser Indikatoren (vor allem gilt das für Bildung und Einkommen) eben diese Kernstruktur nur oberflächlich erfaßt." Die Modellierung über mehrere Schichtindikatoren (wie bei , , wird jedoch evtl. mit einem Kollinearitätsproblem bei der statistischen Modellierung erkauft. Aus diesem Grund wird in der Folge zum einen zu kontrollieren sein, ob Bildung und Einkommen nicht unvertretbar hoch korrelieren. Zum anderen schwächt die Heranziehung der körperlichen Arbeitsbelastung anstelle etwa der beruflichen Postition diesen Einwand ab.

Die Heranziehung eines Bildungsindikators erlaubt außerdem die interpretativ wünschenswerte Kontrolle eines Selektionseffektes. "Das Einkommen und die berufliche Stellung werden oftmals durch eine chronische Verschlechterung des Gesundheitszustandes negativ beeinflusst. Es ist deshalb schwierig zu entscheiden, ob niedriges Einkommen und/oder niedrige berufliche Position Ursache oder Folge eines schlechten Gesundheitszustandes sind." Zwar ist nicht auszuschließen, dass die gesundheitliche Lage in jungen Jahren einen Einfluss auf die schulische Laufbahn ausübt, aber die Bedeutung eines solchen Selektionseffektes ist als eher gering einzustufen. "Beim Schulabschluß, der ja relativ früh im Lebenszyklus liegt, spielen gesundheitliche Vorschädigungen sicherlich eine deutlich geringere Rolle." Somit wirkt Bildung langfristig bereits von Geburt an auf die Lebenserwartung und ist vom späteren Gesundheitsniveau unabhängig . Durch die frühe Manifestation dieses Indikators ist es außerdem möglich, auch den Status von aktuell nicht Berufstätigen zu messen .

Mielck und Helmert analysierten insgesamt 72 empirische, in den alten Bundesländern durchgeführte Studien zu diesem Themenkomplex: Davon deuteten 61 Beiträge auf eine höhere Mortalität oder Morbidität bei niedrigerem sozioökonomischem Status hin, neun Studien ergaben keine eindeutige und zwei Studien eine entgegengesetzte (positive) Beziehung. Die Literaturanalyse zur Prävalenz von klassischen Risikofaktoren ergab ein ähnliches Bild: Von 26 Studien zu diesem Thema berichteten 21 von einem Zusammenhang zwischen unterschiedlich gemessenem Status und individuellen Lebensstilfaktoren .

Aufgrund der eingangs angeführten Probleme existieren vergleichsweise wenige Studien zum Einfluss des Einkommens auf die Morbidität oder die Mortalität. Aktuelle bundesdeutsche Daten belegen den erwartungsgemäß negativen Einkommenseffekt auf das Morbiditäts- und das Mortalitätsrisiko . Zum gleichen Ergebnis führen US-amerikanische Analysen u.a. von PSID- und Versicherungsdaten , sowie Daten aus Kanada , Finnland , dem ehemaligen Jugoslawien und Spanien . Marmot leitet mit der Frage "Is a color television better for health than a black and white one? Is a holiday in Spain better than one on the English coast?" zu seiner These über, dass insbesondere ein Einkommensniveau unterhalb der relativen Armutsgrenze sich gesundheitlich besonders gravierend auswirken dürfte. Befragte unterhalb der Armutsgrenze haben häufiger einen ungesunden Lebensstil, rauchen eher, treiben seltener Sport, haben häufiger Bluthochdruck, Übergewicht und ungünstigere Cholesterinwerte. Gleichzeitig weisen sie einen vergleichsweise schlechteren Gesundheitszustand auf. Während für allergische Erkrankungen und Krebs die Prävalenzwerte für Befragte unterhalb der Armutsgrenze (etwas) günstiger sind, ist das Erkrankungsrisiko für Herz-Kreislauferkrankungen, für Krankheiten des Skelettes und für Bronchitis für diese Gruppe fast durchweg höher .

Auch der negative Zusammenhang zwischen beruflicher Stellung und Morbidität sowie Mortalität ist für westliche Industrienationen gut belegt. Sowohl die unmittelbare Arbeitsplatzbelastung, die Zahl der Tage mit gesundheitlicher Beeinträchtigung und mit Bettlägerigkeit, als auch die Krankenhaustage und das Ausmaß beruflicher Unzufriedenheit korrelieren negativ mit der beruflich-hierarchischen Stellung . Auch für die Prävalenz psychischer Erkrankungen, das Risiko der Frühinvalidität, die Anzahl der Krankentage, das Arbeitsunfall- und das Berufskrankheitsrisiko ist ein deutlicher Gradient in gleicher Richtung nachgewiesen . Für Norwegen existieren zudem repräsentative Daten, die für untere Berufsgruppen häufiger klimatische, ergonomische und riskante Arbeitsbedingungen und gleichzeitig eine höhere Morbidität bzgl. chronischer und orthopädischer Leiden belegen . Dem entsprechen empirische Belege einer inversen Beziehung zwischen beruflicher Stellung und Morbidität aus Großbritannien , Finnland , Jugoslawien , Niederlande , Polen , Schweden , Spanien , der BRD und der ehemaligen DDR . Allgemein ergibt sich im Übrigen für Erwerbstätige im Vergleich zu Nichterwerbstätigen ein günstigerer Gesundheitszustand und geringere Mortalitätsrisiken .

Ebenfalls gut belegt ist der Bildungseinfluss auf Morbidität und Mortalität . In den Vereinigten Staaten werden für höher Gebildete geringere Mortalitätsraten nachgewiesen . Auch in der BRD wurden mittels des Sozio-ökonomischen Panels und mittels der deutschen Herz-Kreislauf-Präventionsstudie sowie für die ehemalige DDR für Personen mit längeren Ausbildungszeiten günstigere Sterblichkeitsraten ermittelt. Außerdem zeigt sich auch bei diesem Schichtindikator bezüglich verschiedener Lebensstilvariablen (BMI, Tabakkonsum, Hypertonie usw.) ein sozialer Gradient in die erwartete Richtung: Probanden mit niedrigem Bildungsniveau rauchen weitaus häufiger und es gelingt ihnen vergleichsweise seltener, mit dem Rauchen aufzuhören. Mit steigendem Bildungsniveau sinkt der Anteil sportlich Inaktiver kontinuierlich. . Auch das Inanspruchnahmeverhalten präventiver Maßnahmen ist positiv bildungsabhängig.

Unter multivariater Perspektive wirken sowohl Schulbildung als auch Erwerbstätigkeit bzw. höhere Ausbildung als auch eine höhere berufliche Stellung reduzierend auf das Mortalitätsrisiko. Demgegenüber wurde in einer jüngeren Analyse des SOEP bei simultaner Einbeziehung von Bildung und Einkommen nur für letztgenannte Variable ein signifikanter Einfluss auf die Lebenserwartung nachgewiesen .

2 Methode

Das epidemiologische Forschungsprogramm "Monitoring Trends and Determinants in Cardiovascular Disease" (MONICA) ist eine weltweite von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) initiierte, epidemiologische Studie in insgesamt 26 Ländern. Datengrundlage der vorliegenden Analyse ist das bundesdeutsche "MONICA-Projekt Augsburg" mit zwei 1984/85 und 1989/90 im Raum Augsburg durchgeführten Querschnitterhebungen sowie ein Mortalitäts-follow-up in den Jahren 1997/98. Die Grundgesamtheit umfasste sämtliche Personen im Alter von 25 bis 74 Jahren mit deutscher Staatsangehörigkeit und Hauptwohnsitz in der Studienregion. ;, . Die Erfassung der Untersuchungsmerkmale fand in eigens eingerichteten Untersuchungszentren durch medizinisch geschultes Untersuchungspersonal statt, das einer regelmäßigen Qualitätskontrolle unterlag. Probanden mit Mobilitätsproblemen wurde ein Fahrdienst oder die Untersuchung zu Hause angeboten. Die Probanden nahmen an einem standardisierten Interview (PAPI "Paper-and-Pencil-Interview") und an einer medizinischen Untersuchung teil. Außerdem füllten die Probanden einen Selbstausfüllbogen aus, der psychosoziale und sozioökonomische Items enthielt . Für die vorliegende Untersuchung stehen somit vollständige longitudinale Datensätze von insgesamt 7.268 Personen zur Verfügung, die am ersten oder am zweiten MONICA-Survey teilnahmen und für die der Vitalstatus im Rahmen des Mortalitäts-follow-up erhoben wurde.

Die Bearbeitung der Fragestellung erfolgt mittels des statistischen Instrumentariums der Ereignisdaten- respektive der Ereignisanalyse . Anders als herkömmliche Analyseverfahren erlaubt die Ereignisanalyse einen sinnvollen Umgang mit (rechts)zensierten Angaben, bei denen die befragte Person bis zum Follow-up-Zeitpunkt noch ohne Ereignis ist, im vorliegenden Fall also noch lebt . Die Übergangsrate in den Zielzustand "tot" (i.e. die Mortalitätsrate) ist dabei als Grenzwert der Wahrscheinlichkeit des Todes im Zeitintervall zwischen t und t+Δt definiert:

r(t) = lim (P(t,t+ Δt)/ Δt)

Δt→0

Der Verlauf des Mortalitätsrisikos wurde nachfolgend innerhalb des Statistikpaketes SAS in der Version 6.12 als Exponentialmodell unter gleichzeitiger Einbeziehung des Lebensalters nachgebildet:

r(t) = exp (β₀ + β_tt + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + β_nx_n)

Da das Exponentialmodell eine zeitunabhängige konstante Rate r(t) unterstellt, wurde das Lebensalter als unabhängige Variable aufgenommen . Damit wurde der Vorteil des zeitunabhängigen Exponentialmodelles erhalten, dass nämlich die Koeffizienten der Parameter direkt über die Stärke der Effekte auf die mittlere Verweildauer Auskunft geben .

Die der vorliegenden Untersuchung zugrundeliegenden Variablen wurden wie folgt operationalisiert (vgl. ausführlich: Schneider S (2002): Lebensstil und Mortalität. Wiesbaden: Westdeutscher Verlag: 152):

Bildungsjahre: Es wurde ein Index aus den Angaben zum höchsten schulischen und zum höchsten beruflichen Abschluss gebildet, wobei folgende Werte zugewiesen wurden:

08 = Haupt- (oder Volksschule) und ohne Ausbildung

10 = Haupt- (oder Volksschule) und Lehre, bzw. Mittlere Reife (oder
Realschulabschluss) und ohne Ausbildung

11 = Mittlere Reife (oder Realschulabschluss) und Lehre

12 = Haupt- (oder Volksschule) und Fach-/ Techniker-/Meisterschule

13 = Abitur oder Fachhochschulreife Abiturienten ohne Ausbildung, mit Lehre,
Fach-/ Techniker- oder Meisterschule sowie Mittlere Reife (oder Realschulabschluss) mit Fach-/ Techniker- oder Meisterschule

15 = Absolventen einer Ingenieurschule oder des Polytechnikums unabhängig vom Schulabschluss

17 = Universitäts- oder Fachhochschulabsolventen unabhängig vom Schulabschluss

Einkommen: Zur Ermittlung des Pro-Kopf-Netto-Haushaltseinkommens wurde das Nettoeinkommen des gesamten Haushaltes nach Abzug der Steuern und Sozialabgaben durch die Anzahl der Haushaltsmitglieder mit eigenem Einkommen dividiert.

Die tägliche körperliche Arbeit auch nicht berufstätiger Personen wurde durch die Frage "Wie würden Sie Ihre Arbeit bzw. Ihre Hauptbeschäftigung einstufen?" gemessen.

Alkoholkonsum: Die Umrechnung des Alkoholkonsums pro Tag beruht auf den Fragen "Wieviel Bier, Wein und Schnaps haben Sie am letzten Wochenende, also am Samstag und Sonntag getrunken?" sowie "Wieviel Bier, Wein und Schnaps haben Sie am letzten Werktag getrunken?" und wurde anhand detaillierter Listen umgerechnet. Die fünfstufige Kategorisierung erlaubt eine angemessene Modellierung des bekannten U-förmigen Zusammenhangs zwischen Alkoholkonsum und Mortalitätsrisiko .

Tabakkonsum: Als regelmäßiger Zigarettenraucher (Vielraucher) wurden Probanden definiert, die angaben, z. Zt. regelmäßig eine oder mehr Zigaretten pro Tag zu rauchen. Als Gelegenheitsraucher gelten Probanden, die angaben, z. Zt. weniger als eine Zigarette am Tag zu rauchen. Da für ehemalige Raucher ein erhöhtes, zwischen dem der Nicht- und dem der Gelegenheitsraucher liegendes Mortalitätsrisiko nachgewiesen ist, wurden des weiteren Ex- von Nierauchern unterschieden .

Passivrauchen: Alle Probanden, Raucher wie Nichtraucher, wurden gefragt: "Raucht, abgesehen von Ihnen, jemand in Ihrem Haushalt?" Personen, die dies verneinten oder angaben, alleine zu wohnen, erhielten den Wert 0.

Sport: Ausgehend von der Annahme, dass in den Wintermonaten ausgeübte Formen des Sports wie etwa vereinsgebundenes Training, Mannschafts- und Wettkampfsport, Skilang- und -abfahrtslauf ein besserer Indikator für effektiven und regelmäßigen Sport sein dürfte, als die diesbezüglichen Angaben für den Sommer (unsystematisches "Badengehen", Freizeit-Radtouren, Spaziergänge), wurde physische Aktivität mit der Fragen "Wie oft betreiben Sie im Winter Sport?" erfasst.

Übergewicht: Auch wenn Übergewicht zu einem Teil genetisch bedingt ist, so ist es doch auch zum anderen das Resultat der Ernährung. Deswegen kann ein hoher BMI im weitesten Sinne auch als Indikator für ein ungesundes Ernährungsmuster angesehen werden. Die Kategorisierung des Übergewichtes erfolgte nach den Empfehlungen der Konsensus-Konferenz gemäß geschlechtsspezifischer Grenzen (vgl. Tabelle 1)

Schlaf: Als Kurzschläfer wurden Personen definiert, die bei der Frage "Wie viele Stunden schlafen sie normalerweise täglich?" weniger als 7 Stunden angaben.

Vorsorgeverhalten: Die Inanspruchnahme medizinischer Vorsorgeleistungen wurde stellvertretend anhand der Frage: "Haben Sie in den letzten 12 Monaten an einer gesetzlichen Krebsvorsorgeuntersuchung teilgenommen?" operationalisiert.

Die Operationalisierung dieser und aller übrigen Variablen ist in Tabelle 1 zusammengestellt.

Der zur Verfügung stehende Datensatz bietet nun die Möglichkeit, jeden der einleitend explizierten Erklärungsansätze durch die Verwendung geeigneter Variablen explorativ auf dessen relative Relevanz hin zu überprüfen.

Zunächst wurden dazu für die männlichen Befragten die hypothetisch unterstellten Zusammenhänge bivariat überprüft (Tabelle 2): So korreliert der Bildungsabschluss erwartungsgemäß mit dem Einkommen. Im Vergleich zu den beiden anderen Bildungsgruppen bezeichnen Hauptschulabgänger außerdem ihre Hauptbeschäftigung häufiger als mittelschwere oder schwere körperliche Arbeit. Auch pflegen höher Gebildete einen günstigeren Lebensstil: Abiturienten treiben häufiger Sport, sind seltener übergewichtig sowie seltener Raucher, Passivraucher und starke Trinker. So verwundert schließlich nicht, dass höher Gebildete ihre Gesundheit subjektiv als günstiger einschätzen als etwa Hauptschüler (vgl. Tabelle 2).

Die geschlechtsspezifischen Analysen für Frauen ergeben ein ähnliches Bild. Auffällig ist hier zusätzlich, dass Realschulabsolventinnen im Vergleich zu Realschulabsolventen ihre Hauptbeschäftigung doppelt so häufig als schwere körperliche Arbeit bezeichnen. Dies gilt auch für Abiturientinnen im Vergleich zu ihren männlichen Counterparts. Anders als bei den Männern ist die Teilnahme an Vorsorgeuntersuchungen unter weiblichen Hauptschülern – auf hohem Niveau - deutlich unterdurchschnittlich (Tabelle 3).

Erwartungsgemäß schlagen sich bei Männern wie Frauen Bildungsunterschiede im Einkommen, in der beruflichen Belastungssituation ebenso wie im eigenen Lebensstil nieder. In der multivariaten Analyse wird nun überprüft, inwieweit der Bildungsunterschied mortalitätsrelevant ist und ob dieser Effekt durch die Einbeziehung weiterer Variablen "weg"-partialisiert wird. Zunächst zu den Analysen für die männliche Studienpopulation: In Modell 1 der Tabelle 4 sind zunächst lediglich die Variablen Alter und Bildungsjahre einbezogen. Beide Faktoren erweisen sich als signifikante Einflussgrößen in die erwartete Richtung. Jedes zusätzliche Altersjahr erhöht das Mortalitätsrisiko um rund 13%, jedes Bildungsjahr reduziert das Mortalitätsrisiko um rund 7%.

In Modell 2 fließt zusätzlich das Pro-Kopf-Haushaltseinkommen ein. Auch hier zeigt sich der erwartete Effekt: Je günstiger die Einkommenssituation, desto höher die Lebenserwartung. Während dabei Höhe und Richtung des Alterseffektes unverändert bleiben, reduziert sich der Bildungseffekt und wird nichtsignifikant.

In Modell 3 wird kontrolliert, inwiefern der Bildungseffekt lediglich auf unterschiedliche körperliche Arbeitsbelastungen zurückzuführen ist. Zwar weist das Vorzeichen und damit der Effekt körperlicher Arbeitsbelastungen ebenfalls in die erwartete Richtung, jedoch bleibt dieser Effekt nicht signifikant und vermag insbesondere nicht, den Bildungseffekt (und auch nicht den Alterseffekt) zu reduzieren (Tabelle 4).

Anhand des Modells 4 lässt sich nun der Einfluss des individuellen Lebensstils auf die Lebenserwartung überprüfen. Insgesamt lässt sich zuerst feststellen, dass die einzelnen Lebensstildimensionen allesamt in die erwartete Richtung weisen. Signifikante Wirkung auf die Lebenserwartung zeigen der Alkoholkonsum, das Rauch- und das individuelle Vorsorgeverhalten. Es zeigt sich außerdem, dass bei der Operationalisierung des Alkoholkonsums der richtige Weg gewählt wurde, um den vermuteten U-förmigen Verlauf zu modellieren: Während mäßiger Alkoholkonsum vor allem bei 20-39 Gramm pro Tag reduzierend aus das Mortalitätsrisiko wirkt, schlägt der mortalitätsmindernde Effekt ab einem Konsum von etwa 60 Gramm um. Trotz vorsichtiger Definition ist das Mortalitätsrisiko für Vielraucher hypothesenkonform um ca. 190% erhöht. Die Variable "Vielraucher" weist unter allen verwendeten Dummies den höchsten Wert auf. Während der Alterseffekt unter Kontrolle des Lebensstils unverändert bleibt, reduziert sich der Bildungseffekt in Modell 4 leicht.

Abschließend wurden zwei Gesamtmodelle umgesetzt. Zu Gesamtmodell 1 lässt sich zusammenfassend sagen, dass sämtliche Vorzeichen der Unabhängigen hypothesenkonform in die erwartete Richtung weisen. Auch im Gesamtmodell verbleibt ein stabiler Alterseffekt, wohingegen der Bildungseffekt bei Kontrolle der Lebensbedingungen sowie des Lebensstiles unbedeutend wird. In Gesamtmodell 2 wird außerdem der Gesundheitszustand zum Erhebungszeitpunkt konstant gehalten. Dies zielt auf eine Kontrolle des Selektionseffektes und führt zu einer weiteren Reduzierung des Bildungseffektes.

Weiterführende Berechnungen: Analog wurden exakt die gleichen Analysen auch für Frauen durchgeführt. Allerdings war hier in keinem der Modelle – insbesondere auch nicht in Modell 1 – ein Bildungseffekt noch ein Einkommenseffekt nachweisbar. Da somit eine simultane Überprüfung der relativen Bedeutung der einzelnen Erklärungsansätze nicht möglich war, wird auf eine Darstellung verzichtet. Des Weiteren wurden ergänzend für beide Geschlechter Berechnungen unter Heranziehung des Schulabschlusses anstelle der Bildungsjahre durchgeführt. Es ergab sich insgesamt ein ähnliches Bild, jedoch mit weniger deutlichen Effektgrößen für die Dummies zum Schulabschluss. Weil zudem mit dem Indikator "Bildungsjahre" ein geringerer Informationsverlust einhergeht, wurde dieser in der Darstellung präferiert. Weitere Berechnungen wurden – ceteris paribus – auch mit den Indikatoren zu beruflichen Umweltbelastungen sowie zu den körperlichen und psychischen Berufsbelastungen durchgeführt. In diese Analysen konnten somit im Gegensatz zu den oben dargestellten ausschließlich Berufstätige einfließen. Dabei trat ein Bildungseffekt jedoch weder für Männer noch für Frauen auf. Dies dürfte auf die insgesamt geringere Fallzahl und damit einhergehend auch die geringere Zahl an Todesfällen zurückzuführen sein.

Die methodische Herangehensweise umfasste drei Schritte: In einem ersten Schritt wurde bivariat kontrolliert, ob die eingangs für einen Schichteffekt formulierten Thesen bezüglich ihrer Argumentationsfolge eine empirische Entsprechung haben: Die Frage nach der Schichtabhängigkeit von Lebensbedingungen und Lebensstil konnte klar belegt werden: Sowohl Männer wie auch Frauen unterer Bildungskategorien verfügen über geringere ökonomische Ressourcen (materialistische These), sind höherer körperlicher Belastung ausgesetzt (strukturalistische These) und praktizieren einen deutlich ungesünderen Lebensstil (behaviorale These). Über die Schichtabhängigkeit gesundheitsrelevanter Wissensbestände lässt sich nur mutmaßen: Akzeptiert man das individuelle Vorsorgeverhalten als einen möglichen Ausfluss handlungsleitenden medizinischen Wissens, so könnte man annehmen, dass bei Frauen auch kulturelle Wissensbestände unterschiedlich innerhalb der Schichten verteilt sind (kulturelle These).

In einem zweiten Schritt wurde danach die Schichtabhängigkeit der Mortalität geprüft (Modell 1). Hier war für Frauen überraschenderweise kein Bildungseinfluss nachweisbar. In welchem Maße dies auf die geringere Todesfallzahl oder auf den tatsächlich geringeren oder gar nicht existenten Schichtgradienten zurückzuführen ist, könnte mittels längerer Follow-up-Zeiträume in künftigen MONICA-Studien beantwortet werden.

Für Männer wurde dann in einem dritten Schritt die Relevanz der vier o.g. Thesen zur Erklärung der Mortalitätsunterschiede überprüft. Dass die materiellen Bedingungen, hier in Form des Haushaltseinkommens, den Schichteffekt zum Verschwinden bringen, darf nicht für das ausschließliche Wirken der materialistischen These interpretiert werden. Grundsätzlich ist auch die (dennoch wenig wahrscheinliche) Möglichkeit in Erwägung zu ziehen, dass das Haushaltseinkommen die Dimension "Bildung" besser als die Bildungsjahre zu messen vermag. Die Ergebnisse entsprechen im Übrigen den Resultaten einer jüngeren Analyse des GSOEP, bei der unter ebenfalls simultaner Einbeziehung von Bildung und Einkommen nur für letztgenannte Variable ein signifikanter Einfluss auf die Lebenserwartung nachweisbar war . Außerdem konnte gezeigt werden, dass die körperliche Arbeitsbelastung nur zu einem sehr geringen Teil für das Mortalitätsrisiko verantwortlich sein kann. Gleichwohl bleibt die hier realisierbare Operationalisierung ob ihrer Selektivität und angesichts eines hier durch die Berücksichtigung des Gesundheitszustandes innerhalb der Gesamtmodelle nur ansatzweise kontrollierbaren kritisierbar. Die Reduzierung des Schichtgradienten an die Signifikanzgrenze in Modell 4 hebt die Bedeutung eines (gesunden oder ungesunden) Lebensstils und damit der behavioralen These hervor. Dass das Vorsorgeverhalten mortalitätsrelevant ist, bleibt insofern beachtlich, als dass es bei Männern nicht schichtabhängig zu sein scheint. Aus den Gesamtmodellen geht schließlich hervor, dass beide Dimensionen des Schichteffektes (der Bildungseffekt und auch der Einkommenseffekt) nahezu verschwinden. Somit lässt sich vermuten, dass der Schichteffekt also vor allem auf den Arbeitsbedingungen und dem Lebensstil zu basieren scheint.

Es ist zu vermuten, dass in den nächsten Jahren die Nachfrage seitens politischer und anderer gesellschaftlicher Institutionen nach geeignetem wissenschaftlichem Datenmaterial steigen wird. Dabei dürften insbesondere auch Fragen zu dem Zusammenhang zwischen sozialen Dimensionen und Sterblichkeit in den Vordergrund rücken. Denn erstens führen Unterschiede in der Lebenserwartung benachteiligter versus privilegierter Bevölkerungsgruppen zu gravierenden und unerwünschten Umverteilungseffekten. So weist Reil-Held darauf hin, dass die kürzere Lebensdauer beispielsweise der ärmsten Rentenbezieher Umverteilungseffekte zu deren Lasten nach sich ziehe. So sei die Verteilungswirkung der Sozialversicherungssysteme weit weniger progressiv, als allgemein vermutet würde, "da die ärmeren Empfänger nicht lange genug leben, um in deren Genuß zu kommen." Und zweitens hat die Identifikation sozial bedingter Gesundheitsdifferenzen Bedeutung für die Kostenentwicklung im Gesundheitswesen. So führen "individuelle Dispositionen" wie ein ungesunder Lebensstil, ungenügende Netzwerkressourcen und eine unterschiedlich intensive Inanspruchnahme von Vorsorgeleistungen ebenso zu vermeidbaren Ausgaben bei den Krankenkassen wie die spezifische "gesellschaftliche Organisation" beispielsweise der Arbeitsplatz-, der Wohnungs- und der Versorgungsbedingungen. "Letztlich muss sich wiederum ‚die Gesellschaft‘ entscheiden, welche Unterschiede im Gesundheitszustand vermieden werden sollten." (ebd.) Somit sind die hier vorgestellten Ergebnisse und künftige Forschungsbemühungen auch bedeutsam für die Finanzierbarkeit des Gesundheitssystems und für politische Entscheidungen zu einer Verhältnisprävention. Neben diesen sozialpolitischen Implikationen bergen die hier vorliegenden Forschungsergebnisse nicht zuletzt natürlich auch ein hohes Potential für individuell handlungsleitende Empfehlungen zur Lebensführung, wenngleich vor einer deterministischen Interpretation der Ergebnisse im Sinne eines atomistischen Fehlschlusses gewarnt werden muss.

Acknowledgements:

Mein besonderer Dank gebührt Dr. med. Hannelore Löwel für die Bereitstellung des Datensatzes sowie für medizinische wie auch methodische Hinweise sowie Andrea Schneider (beide GSF – Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit GmbH, Neuherberg b. München) für die Aufbereitung und Dokumentation des komplexen Datenmaterials. Zahlreiche fruchtbare Diskussionen mit Prof. Dr. Thomas Klein und Dr. med. Simone Berkel kamen diesem Beitrag ebenfalls zugute.