EPIDEMIOLOGI SOSIAL

Epidemiologi sosial adalah studi tentang hubungan antara faktor-faktor sosial dan penyakit pada populasi. Mungkin secara luas ditafsirkan untuk menggolongkan dari setiap faktor risiko atau penilaian kesehatan di suatu kelompok yang dikategorikan berdasarkan dari aspek sosial. Perbedaan primer sosial pada lingkungan barat meliputi ras / etnis, jenis kelamin, dan kelas sosial ekonomi / posisi (Krieger et al, 1993;. Lynch dan Kaplan, 2000). Oleh karena itu, epidemiologi sosial mencakup sejumlah besar pertanyaan tentang eksposur dan hasil, dan memang salah satu mungkin bertanya apakah ada epidemiologi yang tidak epidemiologi sosial. Perbedaan praktis yang muncul untuk epidemiologi sosial meliputi faktor jumlah sosial, ekonomi, dan pajanan budaya atau model analitik, atau dengan referensi eksplisit untuk ilmu social teori dalam penafsiran. Oleh karena itu, paparan setiap hubungan penyakit dapat dipelajari dari sudut pandang epidemiologi sosial apabila variasi sosial pada jumlah yang diteliti, atau ditafsirkan dalam konteks teori sosial atau paradigma sejarah-sosial seperti stratifikasi sosial, Urbanisasi, atau kolonialisme.

Ada dua jenis yang tipe berbeda dari aktivitas epidemiologi umum, keduanya dibahas dalam epidemiologi social, seperti: survelains dan kemungkinan etiologi. Dalam survelains, kita hanya berusaha untuk menggambarkan dengan akurat apa yag terjadi (lihat Bab 22). Sebuah contoh khas sosial epidemiologi seperti menggambarkan distribusi kelas rasial dan social penyakit koroner (Barnett et al., 1999).Meskipun kita sering berusaha untuk menggeneralisasi luar sampel diamati kami, tujuannya adalah sepenuhnya deskriptif. Fokusnya adalah pada terjadinya hasil, mungkin dalam kaitannya untuk sumbu skala seperti waktu, usia, atau kelas sosial tetapi tanpa untuk eksposur tertentu. Kuantitas epidemiologi bunga umumnya kejadian mengukur sendiri, seperti prevalensi atau kejadian, bukan dari efek kausal. Kelas kedua kegiatan epidemiologi adalah inferensi etiologi, di mana kita berusaha untuk memahami hubungan kausal antara paparan didefinisikan dan hasil. Kegiatan ini dirancang tidak untuk menggambarkan dunia seperti ada, melainkan bagaimana hal itu akan berubah di bawah beberapa didefinisikan, umumnya hipotesis, intervensi. Sebuah contoh khas sosial epidemiologi memperkirakan efek kausal perubahan kekayaan pada risiko kematian pada orang tua (Kington dan Smith,1997;)

Adams et al., 2003). Meskipun banyak filosofis dan metodologis dilema terkait dengan inferensi kausal, investigasi etiologi sebagian besar menerbitkan karya epidemiologi. Hasil ini secara alami dari kenyataan bahwa epidemiologi terletak dalam lebih besar domain kesehatan masyarakat, identitas disiplin yang perbaikan intervensi sebagai fokus utama penelitian epidemiologi (Breslow, 1998).

Penyebab dan pengganggu di epidemiologi sosial

Karena efek kausal didefinisikan atas dasar kontras antara hasil potensial di bawah rejimen intervensi yang berbeda, banyak penulis berpendapat bahwa kita harus segera mengecualikan faktor nonmanipulable, seperti individu ras / etnis dan jenis kelamin, dari pertimbangan sebagai penyebab dalam hal ini akal (Holland, 1986; Kaufman dan Cooper, 1999). Kesimpulan ini bukan berarti bahwa konstruksi seperti ras / etnis tidak fokus valid penelitian sosial epidemiologi, hanya itu desain penelitian dan analisis pendekatan harus sesuai dengan substantif bermakna konseptualisasi paparan dan intervensi hipotesis. Sebagai contoh, efek dari klasifikasi ras / etnis pasien pada penghakiman diagnostik klinisi adalah kuantitas kausal didefinisikan dengan baik karena paparan dapat secara fisik dimanipulasi secara real atau dibayangkan percobaan (misalnya, Loring dan Powell, 1988;. Schulman et al, 1999). Dikontras,

efek klasifikasi ras / etnis pasien pada yang sama risiko pasien penyakit koroner insiden ini tidak kausal didefinisikan dengan baik kuantitas dalam arti ini dan karena itu tidak memiliki implikasi yang jelas untuk intervensi. Jumlah Meskipun demikian, nonmanipulable seperti individu ras / etnis dan jenis kelamin dapat digunakan bijaksana sebagai stratifikasi variabel atau efek-ukuran pengubah (Holland, 2001) atau dapat disesuaikan untuk sebagai pembaur untuk mengurangi kesalahan dalam estimasi paparan efek dari bunga (Kaufman dan Cooper, 2001).

Eksposur dimodifikasi umum kepentingan dalam epidemiologi sosial mencakup faktor-faktor seperti pendapatan, pendidikan, dan kualitas perumahan. Meskipun biasanya hasil dari interaksi yang kompleks dari stratifikasi social dan kemauan individu, mereka berpotensi dimodifikasi melalui public kebijakan melalui program pemerintah suplemen pendapatan, pinjaman pendidikan, dan bantuan perumahan. Bunga etiologi kemudian terletak pada kontras antara distribusi hasil di bawah berbagai intervensi rejimen yang memperbaiki tingkat (atau distribusi) paparan dalam target populasi (Maldonado dan Greenland, 2002). Sebagai contoh, perhatikan hasil biner Y = 1, didefinisikan sebagai serangan insiden asma dalam periode observasi, dan paparan sosial yang menarik, yang didefinisikan sebagai tinggal di perumahan milik pribadi (X = 1) versus tinggal di public proyek perumahan (X = 0) selama periode paparan didefinisikan (sederhana generalisasi akan memungkinkan X untuk mewakili proporsi populasi ditugaskan untuk perumahan milik pribadi, bukan hanya ekstrem dari 1 dan 0). Salah satu efek kausal dari jenis perumahan di asma akan menjadi kontras (misalnya, perbedaan, rasio) antara risiko rata-rata dari serangan asma pada populasi sasaran selama periode waktu yang ditentukan jika semua rumah tangga ditugaskan untuk perumahan publik versus jika semua ditugaskan untuk perumahan swasta. Dalam notasi dari Bab 21, risiko pertama akan Pr [Y = 1 | Set (X = 1)) dan yang kedua akan Pr (Y = 1 | Set (X = 0)].

Seperti yang dibahas dalam Bab 4, membingungkan muncul ketika asosiasi mengukur pada populasi sumber, Pr (Y = 1 | X = 1) versus Pr (Y = 1 | X = 0), tidak sesuai dengan ukuran efek yang akan diamati di bawah manipulasi hipotetis dari paparan sosial dalam populasi itu, Pr [Y= 1 | Set (X = 1)] terhadap Pr [Y = 1 | Set (X = 0)]. Misalnya, hipotesis hubungan kausal antara tipe perumahan dan serangan asma adalah masuk akal, tetapi pengetahuan subyek menunjukkan pengaruh lain pada kesehatan ini hasil dari jumlah seperti kemiskinan yang juga berpotensi pengaruh jenis perumahan. Pengetahuan ini menyiratkan bahwa beberapa bagian dari asosiasi empiris yang diamati antara tipe perumahan dan serangan insiden asma mungkin timbul tidak dari hubungan sebab akibat antara mereka, melainkan dari respon timbal balik mereka untuk bahan lain atau psikososial manifestasi dari kemiskinan. Inti dari masalah dalam data pengamatan adalah bahwa kita tidak memiliki kesempatan untuk melakukan apapun pengaturan dari populasi, dan jadi kami harus mempekerjakan jumlah diamati dalam beberapa cara untuk memperkirakan lebih sah efek kausal yang menarik.

Salah satu solusi adalah dengan mengkondisikan pada aspek yang diukur dari status kemiskinan. Logika di balik strategi ini adalah bahwa dalam kategorisasi kemiskinan (misalnya, miskin dan tidak miskin jika kemiskinan dikotomis dan homogeny dalam kategori), tidak ada pembaur oleh kuantitas ini (Greenland dan Morgenstern, 2001; lihat Bab 15). Sampai-sampai kami telah disebutkan dan akurat diukur satu set yang cukup umum penyebab paparan dan hasil, solusi ini epidemiologi konvensional aku memadai untuk spesifikasi efek kausal yang diinginkan dari data pengamatan dalam studi titik-eksposur. Memang, strategi ini untuk estimasi efek kausal mendominasi analisis epidemiologi data pengamatan, dan telah menikmati beberapa keberhasilan. Untuk eksposur sosial, Namun, prospek tidak selalu seperti harapan, karena

pencacahan dan pengukuran akurat dari penyebab umum untuk hasil penyakit multifaktorial dan perilaku kompleks seperti perumahan pilihan perumahan adalah tugas yang menakutkan. Perilaku dengan mendominasi ekonomi dan masukan sosial sering terbukti cukup sulit untuk model di social ilmu (McKim dan Turner, 1997). Bahkan jika kita tahu semua faktor yang menentukan di mana seseorang akan memilih untuk hidup, tugas memperoleh langkah-langkah yang akurat ini banyak data variabel yang kuat. Sebagai contoh, salah satu harus memutuskan pada beberapa terukur karakterisasi kemiskinan dalam contoh sebelumnya, dengan mendapatkan melaporkan informasi pada sejumlah faktor materi dianggap mempengaruhi kedua jenis perumahan dan paparan penyebab lain dari serangan asma.

Paparan dan kovariat Penilaian epidemiologi Sosial

Epidemiologi sosial ditandai terutama oleh sifat eksposur yang diselidiki, dan teknik untuk mendefinisikan dan Oleh karena itu eksposur mengukur dan kovariat merupakan komponen utama dari metodologi sosial epidemiologi. Sepanjang sejarah subbidang tersebut, pengukuran telah melibatkan berbagai macam konstruksi. Sebagian besar dari penelitian telah dianggap eksposur terkait dalam beberapa cara untuk primer sumbu diskriminasi sosial dikutip sebelumnya (ras / etnis, jenis kelamin, dan kelas sosial / posisi), tetapi banyak penelitian lain telah meneliti alternative jumlah pada tingkat individu, seperti status perkawinan, bahan perampasan, dukungan sosial, atau status keganjilan. Selain itu, banyak eksposur sosial epidemiologi juga telah didefinisikan pada agregat tingkat, termasuk konstruksi seperti jaringan sosial, kesenjangan ekonomi, modal sosial, dan kekurangan lingkungan. Tidak hanya memiliki mengejutkan jumlah eksposur dianggap, banyak dari yang pada gilirannya telah didefinisikan dan dinilai dengan cara yang berbeda segudang dalam studi yang berbeda. Beberapa representatif dan pendekatan metodelogi populer dijelaskan dalam berikut.

Faktor sosial Ditetapkan dan Diukur pada Tingkat individu

Ras / etnis

Status ras / etnis merupakan pusat identitas pribadi dan sosial di banyak masyarakat dan berfungsi sebagai penentu penting dari material dan social Status serta mempengaruhi jaringan sosial, pola pemukiman, dan perilaku. Meskipun ras dan etnis yang seolah-olah ditunjuk dalam hal keturunan dan karakteristik fisik, sifat jumlah ini sebagai aspek identitas pribadi berarti bahwa โ akhirnya โ yang! standar emas! Penilaian didasarkan pada laporan diri (Kaufman, 1999). Meskipun analisis daerah sangat bervariasi dari DNA dapat membagi keturunan benua dengan akurasi yang cukup (Shriver et al, 1997), jumlah ini tidak social bunga epidemiologi. Pengaruh mendominasi pada kesempatan hidup dan status sosial muncul tidak dari keturunan biologis, melainkan dari kategorisasi ras / etnis yang diakui oleh orang lain, dan sebagai akibatnya, diadopsi oleh individu sebagai dasar untuk afiliasi sosial dan selfdefinition. Evolusi terus-menerus kategorisasi tersebut dan administrasi mereka manajemen sendiri merupakan rawa methodologic (Williams, 1997). Studi epidemiologi di Amerika Serikat telah menerima tradisional Sistem klasifikasi biner โ! โ putih! dan โ! โ hitam! yang mencerminkan sejarah perbudakan dan de jure segregasi dalam hal ini. Baru-baru ini, kategorisasi umumnya diikuti definisi yang ditetapkan untuk administratif oleh pemerintah AS untuk sensus data dan lainnya pemantauan demografis (Kantor Manajemen dan Anggaran 1977, 1997). Untuk tahun 2000 sensus AS, responden untuk pertama kalinya diizinkan untuk melaporkan dua atau lebih identitas rasial, yang mengarah ke 63 kemungkinan kombinasi dari enam kategori ras dasar: American Indian dan Alaska Asli, Asia, Hitam atau Afrika Amerika, Hawaii Asli dan lainnya Kepulauan

Pasifik, Putih dan โ! Beberapa Balap lainnya. โ! Selain itu, individu bisa mendefinisikan etnis mereka sebagai Hispanik atau Non-Hispanik (Mays dan Ponce, 2003).

Sex / jenis kelamin

Seperti dalam kasus ras / etnis, jenis kelamin berfungsi sebagai penting penentu keadaan sosial, lingkungan, dan bahan dalam semua masyarakat manusia dan karena itu merupakan kuantitas kunci dalam setiap social analisis epidemiologi sebagai kovariat, efek-ukuran pengubah, atau variabel stratifikasi. Meskipun jenis kelamin adalah realisasi sosial biologis seks, yang seolah-olah ditunjuk dalam hal genotipik dan fenotipik ciri-ciri, implikasi sosial sangat tergantung pada budaya dan Oleh karena itu bervariasi secara substansial dengan waktu dan tempat (Krieger, 2003) Meskipun demikian, praktek umum untuk penilaian gender adalah laporan diri ke kategorisasi biner, meskipun beberapa dekade terakhir telah menyaksikan meningkatkan kecenderungan untuk merujuk kuantitas ini lebih akurat sebagai sebagai lawan seks. โ! Keduanya bekerja teoritis dan peningkatan kesadaranvariabilitas alam substansial dalam fisiologi dan perilaku juga telah menyebabkan pengakuan yang berkembang bahwa dikotomi yang ketat ini adalah fiksi nyaman berasal perolehan (Dreger, 1998).

Pencapaian pendidikan

Tingkat pendidikan yang dicapai adalah salah satu yang tertua dan paling umum digunakan jumlah epidemiologi sosial dan memiliki keuntungan praktis dari memiliki scaling memerintahkan secara alami dan nilai yang sering tetap di awal dewasa hidup dan dilaporkan secara konsisten. Meluasnya penggunaan kuantitas ini juga berasal dari kehadirannya di berbagai macam database administrasi dan sumber data umum lainnya. Pencapaian pendidikan juga memiliki relevansi substantif sebagai mekanisme untuk pencapaian posisi sosial, karena memfasilitasi perilaku menguntungkan dan kemajuan pekerjaan dan oleh karena itu sangat prediktif pendapatan dan kekayaan (Miech dan Hauser, 2001).

Penempatan individu dan keluarga tahunan

Pendapatan individu tahunan adalah variabel kunci dalam analisis sosial epidemiologi untuk alasan yang jelas bahwa kesehatan merupakan komoditas dalam ekonomi pasar, dan karena sumber daya keuangan secara logis diharapkan memiliki kausal yang efek pada hasil kesehatan. Pendapatan juga berfungsi, seperti pendidikan, sebaga penanda sensitif dari posisi sosial dan karena itu sebagai indikator tidak hanya sumber daya keuangan, tetapi juga dari status dan yang sosial dan material konsekuensi, seperti akses ke lembaga-lembaga dan koneksi ke individu dengan kekuatan dan pengaruh (Oakes dan Rossi, 2003). Tidak seperti pendidikan, pendapatan juga cairan dari waktu ke waktu, dan karena itu lebih responsif terhadap perubahan status selama hidup. Sifat cairan pendapatan tahunan juga menyajikan tantangan analitik, bagaimanapun, terutama untuk mengukur status dan sumber daya dari pensiun (Robert dan Rumah, 1996). Hal ini juga membuat pendapatan sensitif terhadap โ kausalitas terbalik โ!!; sedangkan berpenghasilan rendah memfasilitasi transisi kesehatan negatif, benar juga bahwa kesehatan gagal menurunkan laba (Smith, 1999). Memang, volatilitas pendapatan tahunan itu sendiri telah menjadi paparan yang menarik, di bawah hipotesis bahwa perubahan drastis dalam sumber daya keuangan, seperti yang terkait dengan kehilangan pekerjaan atau perceraian, mungkin lebih menonjol untuk kesehatan hasil (McDonough et al., 1997).

Rumah Tangga

Sedangkan pendapatan merupakan aliran sumber daya material untuk individu atau keluarga, kekayaan merupakan akumulasi saham sumber daya inidan karena itu memiliki relevansi dengan hasil kesehatan baik sebagai indicator mencapai posisi sosial serta ukuran dari total sumber daya yang dapat dimobilisasi dalam pelayanan kesehatan dan kesejahteraan. Tingkat yang lebih rendah dari aset juga membuat individu dan keluarga rentan terhadap pendapatan fluktuasi, periode pengangguran yang mengganggu asuransi, Dan seterusnya. Incommensurabilities antara pendapatan dan kekayaan yang sangat mencolok ketika membandingkan pria dan wanita, atau ketika membandingkan kelompok ras / etnis (Oliver dan Shapiro, 1995). Sebagai contoh, model yang kontras risiko hasil antara kelompok ras / etnis sementara menyesuaikan untuk pendapatan dan pendidikan dalam rangka mengendalikan posisi sosial meninggalkan Sebaliknya etnis / ras berat dikacaukan oleh kekayaan (Lynch dan Kaplan,2000; Kaufman et al., 1997).

Pekerjaan / Pengangguran

Lain indikator historis penting dari kelas sosial atau posisi social telah status pekerjaan saat individu, pekerjaan, atau kelas kerja. Langkah-langkah ini tidak hanya memberikan indikasi prestise sosial dan konsekuensi fungsional pendidikan dan social koneksi, tetapi juga refleksi langsung dari keadaan yang relevan untuk kesehatan melalui lingkungan fisik dan psikologis dari tempat kerja sendiri (Oakes dan Kaufman, 2006, hlm. 49 โ! "56). Banyak negara, seperti Inggris, terus mendasarkan sosial ekonomi standar mereka posisi ukuran di kelas kerja, sebagai lawan pendidikan dan tindakan pendapatan yang mendominasi di Amerika Serikat. Inggris BAE Skala Agung, digunakan selama hampir 100 tahun, adalah hirarki enam kategori: Kelas Sosial I (profesional), Kelas Sosial II (intermediate), Sosial Kelas III-NM (nonmanual terampil), sosial Kelas III-M (manual terampil), Sosial Kelas IV (sebagian terampil), dan sosial Kelas V (terampil) (Marmot et al., 1991). Pada tahun 2001, skema ini telah direvisi untuk memasukkan delapankategori, termasuk kategori baru untuk jangka panjang pengangguran, sebuah subdivisi profesional dalam posisi manajerial yang lebih tinggi dan lebih rendah, dan perubahan dalam terminologi dari โ! โ terampil! untuk โ Pekerjaan (Elias et al., 2000).

Diskriminasi dan Rasisme

Sedangkan dimensi identitas individu seperti ras / etnis, jenis kelamin, dan orientasi seksual tidak dimanipulasi melalui kesehatan masyarakat intervensi, konsekuensi dari kategori ini sebagai label sosial sepenuhnya mudah dibentuk dan karena itu memiliki makna kausal sebagai eksposur dalam arti yang dijelaskan sebelumnya (Kaufman dan Cooper, 2001). Perbedaan utama adalah bahwa kuantitas kausal tidak identitasindividu per se, melainkan persepsi identitas ini oleh orang lain, dan peran persepsi ini memainkan dalam mempengaruhi perilaku individu dan lembaga bahwa orang tersebut bertemu. Perilaku diferensial dari individu dan lembaga atas dasar yang dirasakan social kategorisasi secara luas digambarkan sebagai โ! diskriminasi, โ! termasuk bentuk diskriminasi sesuai dengan dimensi tertentu dari identitas, seperti โ! rasisme, โ! โ! Seksisme, โ! dan sebagainya (Krieger, 1999).

Faktor sosial Ditetapkan dan Diukur pada

Tingkat agregat

Sejumlah jumlah penting dalam epidemiologi sosial didefinisikan tidak pada tingkat individu atau rumah tangga, tetapi pada tingkat yang lebih besar beberapa agregasi, sering lingkungan, kabupaten, negara, atau negara., khususnya, telah dari lama minat social epidemiologi (Kawachi dan Berkman, 2003), meskipun fakta bahwa tidak ada konsensus tentang definisi operasional untuk apa yang merupakan lingkungan telah dicapai (O'Campo, 2003). Karena sering ketergantungan pada data sensus rutin untuk karakteristikagregasi individu, batas-batas administratif seperti sensus kelompok blok dan saluran di Amerika Serikat (dan sensus pencacahan kabupaten di Inggris) yang paling banyak digunakan untuk proxy batas kawasan, meskipun lokasi dari batas-batas umumnya tidak diketahui oleh penduduk.

Perampasan Sama seperti sumber daya material individu dan rumah tangga ciri posisi sosial ekonomi mereka, sumber daya lingkungan yang bahan mungkin digunakan untuk mengkarakterisasi tingkat masyarakat kekurangan. Ini sumber bahan mungkin agregat data tingkat individu, seperti rata-rata atau tingkat pendidikan rata-rata, atau mereka mungkin sumber yang didefinisikan hanya pada tingkat lingkungan, seperti populasi density, kehadiran klinik kesehatan atau trotoar, prevalensi jendela pecah atau grafiti, atau besarnya beberapa kuantitas Ringkasan seperti โ! disorganisasi sosial โ! atau โ! khasiat lingkungan โ! (Haan etal., 1987). Ketika skor Ringkasan diciptakan dari sejumlah social variabel, faktor-analitik atau laten-variabel metode yang sering digunakan dalam rangka untuk menemukan bobot untuk jumlah komponen (Raudenbush dan Sampson, 1999; Oakes dan Kaufman, 2006, hlm. 216 โ! "226). Beberapa skalatelah didefinisikan dalam literatur dan telah mendapatkan digunakan secara luas, seperti sebagai Townsend dan Carstairs indeks kekurangan yang dikembangkan di Inggris. Variabel yang digunakan untuk mengkarakterisasi yang paling sering mereka tersedia dari sensus dan lainnya data administratif, tetapi pengamatan langsung dari lingkungan memiliki juga telah digunakan dalam berbagai penelitian untuk memberikan penilaian yang lebih kaya dari lingkungan sosial dan material (Caughy et al, 2001;. Oakes dan Kaufman, 2006, hlm. 193 โ! "202).

Pemisahan

Segregasi perumahan adalah ukuran fisik yang sistematis susunan individu sehubungan dengan beberapa dimensi social identitas, paling sering ras / etnis, dalam masyarakat atau spasial yang lebih besar unit seperti kota atau kabupaten (Oakes dan Kaufman, 2006, hlm. 169 โ"192). Segregasi muncul dari campuran kompleks faktor, termasuk pilihan sukarela dan kendala disengaja seperti diskriminasi dalam pasar perumahan dan hambatan ekonomi untuk mobilitas. Massey dan Denton (1988) mengidentifikasi 20 indeks statistik segregasi perumahan dan dikelompokkan ke dalam lima dimensi yang berbeda: kemerataan, paparan,konsentrasi, sentralisasi, dan clustering.

Kapital sosial

Karakteristik lain dari suatu komunitas, lingkungan, atau agregasi alami individu adalah tingkat modal sosial yaitu: totalitas organisasi sosial, termasuk jaringan dan hubungan kepercayaan dan kewajiban yang berfungsi untuk saling menguntungkan atau merugikan penduduk. Konsep dari komunitas ini, telah diaplikasi pada epidemiologi masa kini dan sering dikaitkan dengan pekerjaan oleh Putnam dan bertolak belakang dengan konsep alternatif dari Bourdieu yang melihat modal sosial utama ialah modal utama atribut individu.

Menurut interpretasi dominan modal sosial dalam penelitian kesehatan masyarakat, ikatan antara individu yang menjembatani dan menghubungkan subkelompok dalam komunitas yang lebih besar, bertindak untuk menghasilkan atribut masyarakat luas dari kepercayaan kolektif dan menghasilkan tingkat yang lebih tinggi dari fungsi dan kohesi.

Langkah-langkah umum modal sosial dalam penelitian kesehatan memiliki langkah-langkah yang melibatkan dari partisipasi masyarakat seperti suara (voting), atau survei tanggapan mengenai tingkat keanggotaan di organisasi sukarela dan tingkat kepercayaan interpersonal yang dilaporkan.

Konsep modal sosial adalah studi tentang jaringan sosial, yang telah membentuk metodologi dalam sosiologi dan belum diterapkan secara konsisten dalam penelitian kesehatan masyarakat. Pendekatan analitik ini mengadopsi pandangan modal sosial yang lebih banyak dipengaruhi oleh Coleman, berfokus pada struktur sosial dan pertukaran materi dan informasi. Konsep terkait dapat ditemukan dalam karya sebelumnya dalam epidemiologi psikososial sekitar konstruksi seperti dukungan sosial dan dukungan instrumental, berdasarkan skala disimpulkan dari pertanyaan survei Likert skala. Tetapi berbeda dengan metode ini sebelumnya, analisis jaringan sosial adalah pada tingkat agregat, mengingat struktur hubungan antara individu dalam populasi dan bagaimana mereka berfungsi untuk mengirimkan informasi, bantuan material, atau bahkan agen infeksius.

Jaringan direpresentasikan sebagai busur diarahkan antar simpul, yang menimbulkan parameter seperti kepadatan, sentralisasi, dan clustering (untuk segmentasi), dan memfasilitasi pemodelan statistik untuk jaringan statis atau dinamis, seperti pengambilan keputusan struktur, pola saling membantu, atau struktur hubungan seksual. Khususnya, analisis jaringan sosial secara eksplisit memungkinkan tanggapan potensi unit untuk eksposur tergantung pada perawatan ditugaskan untuk unit lain, sehingga memungkinkan pelanggaran asumsi stabil nilai unit pengobatan dan digunakan di sebagian besar aplikasi model hasil potensial.

Analisis tersebut membutuhkan investasi secara signifikan lebih besar dalam pengumpulan data, tetapi mereka jelas jauh lebih cocok untuk tugas menyediakan model yang realistis dari fenomena sosial daripada statis, secara individual difokuskan pertanyaan survei dari era masa lalu

Pendekatan Analitik

Multilevel model

Inovasi statistik dari dekade terakhir, tidak ada telah lebih erat dengan epidemiologi sosial dari pemodelan regresi multilevel, juga dikenal sebagai regresi hirarkis. Penggabungan metode dan aplikasi ini muncul di awal 1990-an dengan revolusi kasar bertepatan dalam teori dan teknologi. Pengungkapan teoritis adalah bahwa epidemiologi sosial tidak bisa bergerak maju tanpa akuntansi eksplisit untuk struktur hirarkis, kebutuhan diartikulasikan paksa oleh Süßer metafora dari kotak Cina (Süßer dan Süßer, 1996). Paradigma kotak cina dimaksudkan untuk memperluas kotak hitam epidemiologi tradisional untuk mencakup beberapa dan bersarang tingkat organisasi, dari molekul ke individu untuk masyarakat tersebut. Di sisi teknologi, inovasi adalah munculnya metode regresi data berkerumun di software statistik populer, dengan

kemajuan pesat di tahun 1980-an dalam pengembangan dan implementasi dari kedua acak-koefisien dan model populasi-rata. Awal bekerja dengan Mason memperkenalkan metode ini untuk sosiologi, meskipun itu dekade lain atau lebih sebelum mereka menjadi umum di aplikasi sosial epidemiologi (O'Campo et al., 1997).

Model multilevel istilah sekarang digunakan secara luas untuk mencakup teknik statistik yang menampung data yang berkerumun, tapi model koefisien acak telah menjadi bentuk umum dalam aplikasi epidemiologi sosial (Subramanian dan Kawachi, 2004;. Oakes dan Kaufman, 2006, hlm 316). Dilema statistik mendasar pada analis epidemiologi bahwa telah datang untuk bergantung pada metode regresi dengan kondisi di beberapa kovariat.

Tapi metode model standar mengasumsikan pengamatan independen, asumsi palsu di bawah desain studi seperti klaster percobaan acak dan studi kohort dengan tindakan berulang, atau ketika data dikumpulkan pada beberapa tingkat hirarki alami, seperti individu dalam lingkungan. Jika, setelah kontrol kovariat, variabel cluster (seperti lingkungan) masih memprediksi hasil, maka analisis yang mengabaikan variabel ini akan menghasilkan bias memperkirakan varians untuk memperkirakan koefisien prediktor tingkat lingkungan dan karena itu menyebabkan kegagalan pada tes valid dan interval.

Sebuah asumsi penting dari model multilevel yang diperlukan untuk interpretasi kausal dari koefisien yang diperkirakan adalah bahwa tidak ada korelasi antara residual prediksi tingkat individu dan efek random tingkat lingkungan.

Menariknya, sementara kekhawatiran atas validitas asumsi ini telah disibukkan ekonom selama beberapa dekade, menerima lebih sedikit perhatian dalam biostatistik dan epidemiologi. Ekonometri umumnya menguji pelanggaran asumsi ini dengan tes spesifikasi karena Hausmann (Greene, 2003, hlm. 301), dan kembali ke analisis tetap efek jika ada bukti pelanggaran tersebut. Hipotesis nol dari tes ini adalah bahwa tidak ada korelasi antara residual eksposur dan efek random.

Marginal Model

Model yang digambarkan sejauh ini menunjukkan hubungan Y dengan kovariat antara subyek dalam kelompok dan karenanya kadang-kadang disebut khusus subjek atau kluster khusus model.

Sebuah kelas yang berbeda dari model, model marginal ialah menggambarkan perubahan dalam rata-rata Y di cluster, oleh karena itu sering digambarkan sebagai model rata-rata populasi. Alih-alih memasukkan efek klaster sebagai hal acak, menjelaskan model ini untuk efek klaster dengan memperkenalkan parameter untuk dalam cluster korelasi, dan dengan menggunakan metode fitting (umum memperkirakan persamaan, atau GEE) yang memungkinkan untuk korelasi ini.

Metode ini tersedia dalam paket software yang besar (Diggle et al., 2002, hlm. 70-80). Model marginal dapat dilihat sebagai multi level sejauh mereka mengizinkan masuknya prediktor dari kedua tingkat agregasi. Tidak seperti dalam cluster model, namun, mereka tidak langsung memodelkan distribusi efek di cluster.

Misalkan ada efek lingkungan luar yang ditangkap oleh kovariat model, dan satu cocok model untuk hasil yang tidak linear atau log-linear.

Dalam hal ini, parameter dan karenanya memperkirakan dari model marginal akan cenderung berbeda dari parameter yang sesuai dan estimasi dari dalam cluster model, terutama jika hasil Y adalah biner dengan Y = 1 umum (Diggle et al., 2002, hal. 131-137). Perbedaan antara dalam-cluster dan parameter populasi-rata hanya kasus umum dari fenomena non collapsibility untuk odds rasio digambarkan dalam dan seperti fenomena yang dapat menyebabkan kebingungan besar penafsiran dan penggunaan. Pilihan pendekatan harus mengikuti dari pertimbangan pertanyaan kausal di tangan. Namun, dalam kluster model yang cocok untuk memperkirakan efek pada Y perubahan X dalam cluster, meskipun mereka mungkin menganggap bahwa efek mereka adalah homogen di cluster.

Sebaliknya, model marginal yang cocok untuk memperkirakan efek pada Y dari perubahan di X dalam total populasi (yaitu, efek pada rata-rata Y dari suatu unit perubahan dalam X atas semua cluster), tergantung pada kovariat lain dalam model. Dalam hal ini, model marginal hanya generalisasi standardisasi (Sato dan Matsuyama, 2003; lihat Bab 21)

Efek Dekomposisi

Sebuah strategi analitik umum dalam epidemiologi sosial adalah dekomposisi efek oleh kontras dua perkiraan efek disesuaikan untuk eksposur sosial yang menarik: perkiraan disesuaikan dengan pembaur potensial dan perkiraan disesuaikan dengan satu atau lebih variabel tambahan dihipotesiskan menjadi intermediet kausal (yaitu, untuk berbaring di jalur (s) di mana paparan diberikannya efeknya). Sebaliknya ini kemudian biasanya digunakan untuk membedakan pengaruh tidak langsung eksposur, melalui variabel perantara yang ditentukan, dari efek langsung, dikirim melalui jalur yang tidak melibatkan variabel perantara yang ditentukan. Jika kontrol intermediet kausal hipotetis sangat melemahkan efek diperkirakan eksposur, itu biasanya disimpulkan bahwa dampak paparan ini dimediasi terutama melalui jalur yang melibatkan jumlah ini yaitu tingkat kecil atenuasi ditafsirkan sebagai bukti bahwa jalur lainnya mendominasi (Szklo dan Nieto, 2000, hlm. 184). Karya terbaru pada definisi formal efek langsung dan tidak langsung dalam kerangka respon potensial melemparkan beberapa kecurigaan yang besar terhadap pendekatan ini (Robins dan Greenland,1992). Namun, satu masalah (dijelaskan pada Bab 12) adalah bahwa penyesuaian untuk menengah dapat memperkenalkan membingungkan yang sebelumnya tidak ada. Masalah lain adalah bahwa efek langsung tidak perlu kecil di besarnya dari efek keseluruhan.

 Dekomposisi efek dipinjam dari ilmu-ilmu sosial, di mana ia menjabat sebagai dasar untuk analisis jalur dan pemodelan struktural-persamaan. Masalah digambarkan di atas muncul ketika menerapkan metode ini di luar model yang digunakan oleh pengembang asli. Secara khusus, dekomposisi adalah ditafsirkan ketika tidak ada interaksi aditif skala antara paparan dan menengah (yaitu, bila ada homogenitas dari perbedaan risiko dalam strata Z), dan ketika model efek linear bekerja, seperti linear struktural persamaan model .Praktek dalam epidemiologi sosial menerapkan pendekatan ini untuk langkah-langkah rasio efek dan lebih efek-menengah-strata tertentu heterogen, bagaimanapun tidak valid. Latar belakang pengetahuan sering tersedia untuk peneliti, dan ini harus digunakan untuk menentukan model struktural eksposur sosial ekonomi (Kaufman dan Kaufman, 2001). Demikian juga, perbedaan mereka umumnya tidak efek tidak langsung, kecuali dalam kondisi sempit didefinisikan yang tercantum di atas. Sebaliknya, efek langsung yang dikontrol adalah efek kausal rata diperoleh dengan menetapkan target populasi untuk negara eksposur yang berbeda sementara pada saat yang sama memegang menengah tetap

pada nilai tertentu. Kecuali kalau efek langsung strata tertentu ini diasumsikan homogen, nilai di mana menengah harus tetap juga harus ditetapkan, karena mungkin ada banyak efek langsung dikontrol karena ada strata menengah.

Life-Course SES Concepts

Konsep epidemiologi lain kunci sosial yang telah berkembang pesat selama dekade terakhir adalah model kehidupan, yang berusaha untuk memperhitungkan lintasan dinamis eksposur sosial selama masa individu, bukan asosiasi cross-sectional sederhana antara status sosial orang dewasa dan kesehatan orang dewasa yang sering dimodelkan (Kuh et al., 2004). Tujuan dalam model ini didorong dengan mengumpulkan bukti-bukti dari kondisi sosial dalam kehidupan awal yang berpengaruh risiko dewasa untuk penyakit kronis, seperti mengemukakan, misalnya, dengan hipotesis Barker, yang menunjukkan bahwa kurang selama periode janin atau bayi ke tingkat yang lebih tinggi dari kerentanan terhadap penyakit kardiovaskular dan metabolisme di masa dewasa (Barker, 1992). 

Model hidup-kursus segera diperluas, namun, untuk menyertakan bukan hanya pertimbangan kondisi dewasa perinatal, tetapi kombinasi, akumulasi dan interaksi dari kondisi dan pengalaman yang berbeda di seluruh semua tahap kehidupan. Beberapa model analitik khusus untuk menangani efek kehidupan-kursus telah dijelaskan dalam literatur. Sebuah model berfokus pada earlylife eksposur sosial misalnya, posisi sosial orang tua sering dengan kontrol untuk status sosial dewasa, untuk memperkirakan efek langsung dari kondisi kehidupan awal pada hasil kemudian (yaitu, mengabaikan efek tidak langsung yang terjadi karena posisi sosial orangtua adalah penentu posisi sosial anak yang). 

Konseptualisasi lain adalah berfokus bukan hanya pada efek langsung dari kekurangan awal kehidupan, tetapi lebih pada total efek dari keuntungan ini dengan mengendapkan sebuah rantai sosial risiko atau hidup lintasan di mana satu paparan merugikan predisposisi lain melalui perjalanan hidup (Marmot dan Wilkinson, 1999). Kadang-kadang efek total dimodelkan melalui sebuah model mobilitas sosial di mana analisis menganggap kontras pola gerakan sosial ke atas atau ke bawah, seperti kontras antara mereka yang berada pada kategori rendah dari posisi sosial pada setiap titik diukur dalam perjalanan hidup dibandingkan dengan mereka yang bangkit dari kategori yang lebih rendah untuk kategori yang lebih tinggi, atau alternatif dari yang lebih tinggi kategori untuk kategori yang lebih rendah. Desain analitik ini memungkinkan pertimbangan seleksi kesehatan (yaitu, individu yang sakit menurun di posisi theirsocial sebagai konsekuensi dari penyakit mereka) dan interaksi antara titik waktu, seperti dalam hipotesis Forsdahl yang sendi paparan kekurangan awal kehidupan dan kelebihan gizi dewasa penentu sangat ampuh penyakit kardiovaskular (Forsdahl, 1978).

Mobilitas sosial dapat dibedakan dengan  model kumulatif  bahwa seperti  dijelaskan di atas, menganggap total efek kumulatif kekurangan sepanjang perjalanan hidup, tanpa memperhatikan periode kritis atau pola tertentu mobilitas (Stansfeld dan Marmot, 2002).

PERCOBAAN dan QUASI-EKSPERIMEN

Mengingat potensi pembaur yang kuat dalam epidemiologi sosial observasional, adalah wajar untuk mempertimbangkan desain studi pengacakan. Sejumlah intervensi sosial sukses acak telah dilakukan dan dilaporkan, seperti Moving Untuk Peluang (MTO) studi, di mana warga di

perumahan miskin, secara acak ditugaskan untuk menerima voucher untuk perumahan nonpoverty (Leventhal dan Brooks-Gunn, 2003). 

Para peneliti dapat menuai keuntungan dari pengacakan melalui berbagai desain selain percobaan terkontrol tradisional, namun. Sebagai contoh, peneliti dapat mengambil keuntungan dari tugas acak yang prediktif paparan, bahkan ketika paparan bunga belum ditetapkan secara acak. Hearst dan rekan-rekannya menggunakan pendekatan tersebut untuk memperkirakan efek dari dinas militer selama era Perang Vietnam pada kematian veteran 'pada masa pasca perang, menghindari bias seleksi yang terkait dengan faktor-faktor penentu terukur layanan dengan memanfaatkan fakta bahwa tanggal lahir dipilih secara acak di lotre untuk menentukan rancangan kelayakan (Hearst et al., 1986). 

Teknik ini disebut sebagai  analisis variabel berperan dan memiliki tradisi panjang dalam ekonometri (Oakes dan Kaufman, 2006, hlm 429-460;.lihat Bab 12). Dalam contoh lain, peneliti mampu menemukan data yang sifatnya telah begitu baik untuk menetapkan paparan yang menarik dalam mode dasarnya acak, seperti ketika Costello et al. diuji teori yang bersaing sebab-akibat sosial terhadap pemilihan sosial dalam etiologi psikopatologi anak dengan memanfaatkan rejeki nomplok keuangan kebetulan yang mempengaruhi sebagian dari anak-anak dalam studi longitudinal (Costello et al., 2003). 

Kelemahan utama dari desain acak adalah salah satu generalisasi, karena peserta dalam uji biasanya berbeda dari nonparticipants. Misalnya, belajar pemenang lotere mungkin menjadi cara yang ideal untuk memperkirakan efek dari suplementasi pendapatan karena pemenang dan pecundang akan berbeda hanya secara acak terhadap pembaur potensial. Meskipun demikian, individu diri pilih untuk menjadi dalam percobaan dengan membeli tiket lotere, dan generalisasi untuk populasi yang mencakup nonparticipants mungkin rusak. Interpretasi ini lebih rumit jika ada ketidakpatuhan yang berarti bahwa beberapa peserta memilih untuk tidak mematuhi rejimen pengobatan ditugaskan mereka, atau jika tugas acak mengubah perilaku peserta dengan cara lain selain penerimaan pengobatan bunga (Kaufman et al., 2003). 

Masalah-masalah ini dapat sampai batas tertentu ditangani secara analitis jika informasi pada semua orang yang ditugaskan tersedia, tetapi sering itu tidak terjadi. Misalnya, jika sebagian besar pemenang lotre gagal untuk mengklaim hadiah mereka, ketidakpatuhan ini mungkin untuk memperkenalkan bias dalam perbandingan bunga (karena kita mengharapkan perilaku seperti kehilangan tiket atau gagal untuk menyadari setelah memenangkan dikaitkan dengan ciri-ciri kepribadian), dan kami tidak akan mungkin memiliki ide yang noncompliers ini. 

Dalam kasus intervensi sosial acak, perubahan kondisi individu dapat mempengaruhi konteks sosial seluruh, sehingga melanggar asumsi yang dibuat oleh metode yang paling statistik bahwa pengobatan satu individu tidak mempengaruhi orang lain. Pelanggaran seperti itu akan terjadi, misalnya, jika intervensi seperti acak menugaskan individu di perumahan kemiskinan untuk menerima voucher untuk perumahan nonpoverty adalah untuk mengubah karakteristik dari berbagai lingkungan yang terlibat dalam cara-cara yang akan mempengaruhi hasil (Sobel, 2006). Ada banyak keterbatasan lain untuk pelaksanaan dan interpretasi studi acak, terutama untuk intervensi kompleks menarik bagi epidemiologi sosial. Oleh karena itu, studi observasional niscaya akan tetap menjadi andalan epidemiologi sosial (Kaufman et al., 2003).

Pendekatan Sejarah Narasi

Pendekatan yang tertua dan paling banyak digunakan untuk memeriksa efek dari eksposur sosial pada kesehatan adalah salah satu yang paling sering digunakan oleh ahli

epidemiologi ialah narasi pendekatan historis. Metode ini melibatkan menceritakan kisah tentang eksposur dan hasil dalam konteks sosio-historis tertentu di mana mereka benar-benar terjadi, bukan dalam konteks abstrak dan ideal didefinisikan oleh model statistik. 

Penggambaran sejarah naratif dapat kuantitatif, dalam bahwa mereka mungkin melibatkan ringkasan numerik dari apa yang terjadi. Mereka mungkin melibatkan pernyataan kausal, berdebat bahwa peristiwa adalah hasil dari kondisi tertentu yang, memiliki kondisi ini tidak tergolong, akan keluar berbeda. Apa metode ini menghindari, bagaimanapun, adalah umum menggoda model statistik, hasil yang sering digambarkan dalam istilah universal, tanpa konteks tertentu di mana data direalisasikan. Catatan sejarah narasi juga pernyataan kausal hadir kualitatif sebagai lawan kuantitatif, yang menghindari ilusi presisi numerik untuk pengamatan yang berada di luar ranah data yang diamati (Raja dan Zeng, 2007). Misalnya, Randall Packard Putih Plague, Black Tenaga Kerja (1989) menjelaskan bagaimana kebijakan ketenagakerjaan Afrika Selatan menciptakan epidemi tuberkulosis yang terkena dampak secara berbeda masyarakat hitam dan putih. Argumen yang kuantitatif, namun tidak ada model regresi yang digunakan dan tidak ada uji statistik dilakukan, dan sejauh kausalitas yang menegaskan, ia berpendapat substantif daripada statistik. 

Banyak karya sangat mendalam dan persuasif lain alam ini telah memberikan kontribusi besar untuk epidemiologi sosial dari berbagai kondisi, dari perbedaan ras dalam penyakit menular seksual di Amerika Serikat Selatan (Thomas dan Thomas, 1999) dengan perbedaan kelas sosial di kematian selama 1995 Chicago gelombang panas (Klinenberg, 2002). Sayangnya, pendekatan ini tampaknya menderita kurangnya berbeda hormat dalam epidemiologi secara keseluruhan, karena dinilai, misalnya, oleh kelangkaan pekerjaan semacam ini di jurnal epidemiologi, yang menegakkan format dan panjang standar yang tidak sesuai dengan metodologi ini. Ilmu sosial lainnya mengakui narasi pendekatan historis sebagai alat penting dalam memahami hubungan yang kompleks antara pengaturan sosial manusia dan konsekuensi biologis mereka (King et al., 1994). Jika epidemiologi sosial adalah untuk berkembang di abad ke-21, kita juga harus menerima bahwa beberapa pertanyaan ilmiah tidak akan dijawab terbaik dengan memperlakukan data pengamatan seolah-olah mereka muncul dari sebuah percobaan eksperimental. Kompleksitas pengaturan sosial mungkin sering melampaui kecerdikan kami untuk model pengaturan ini dengan presisi kuantitatif yang dituntut oleh metodologi statistik, sementara pada saat yang sama secara sah mencerminkan sistem sosial yang diteliti. 

Metode narasi menyediakan sumber teori yang kekayaan memberikan tandingan berharga untuk Spartan penyederhanaan yang melambangkan model parsimoni-driven statistik.