Kesehatan dan Kebahagiaan: Survei Rumah Tangga Cross-Sectional di Finlandia, Polandia dan Spanyol Marta Mireta, Francisco Félix Caballeroa, Somnath Chatterji b, Beatriz Olaya c, Beata TobiaszAdamczyk d, Seppo Koskinen e, Matilde Leonardi f , Josep Maria Haroc & José Luis Ayuso-Mateosg Buletin WHO 2014; Vol. 92:716-25
Tujuan Untuk mengeksplorasi hubungan antara kesehatan dan bagaimana orang mengevaluasi
dan mengalami hidup mereka. Metode Kami menganalisis data dari survei rumah tangga perwakilan nasional, awalnya dilakukan
pada tahun 2011-2012 di Finlandia, Polandia dan Spanyol. Survei ini memberikan informasi mengenai 10.800 orang dewasa, yang mengalami kesejahteraan diukur menggunakan Metode Day Reconstruction dan kesejahteraan evaluatif diukur dengan Cantril Self-Anchoring Striving Scale. Status kesehatan dinilai dengan pertanyaan di delapan domain termasuk mobilitas dan perawatan diri. Kami menggunakan regresi linear, model persamaan struktural dan beberapa indikator / beberapa model penyebab untuk mengeksplorasi faktor yang terkait terk ait dengan berpengalaman dan evaluatif kesejahteraan. Temuan Beberapa model indikator / penyebab yang dilakukan atas sampel yang dikumpulkan menunjukkan bahwa responden dengan usia yang lebih muda (ukuran efek, β = 0.19), dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi (β = -0,12), riwayat depresi (β = -0.17) , status kesehatan yang buruk (β = 0,29) atau fungsi kognitif miskin (β = 0,09) dilaporkan lebih sedikit mengalami
kesejahteraan. Faktor tambahan yang terkait dengan evaluatif kesejahteraan yang buruk adalah kelamin laki-laki (β = -0,03), tidak hidup dengan pasangan (β = 0,07), dan pekerjaan yang lebih rendah (β = -0,07) atau tingkat pendapatan (β = 0,08). Status kesehatan adalah faktor yang paling sangat berkorelasi dengan kesejahteraan yang berpengalaman dan evaluatif, bahkan setelah mengendalikan riwayat depresi, usia, pendapatan dan variabel sosiodemografi lainnya. Kesimpulan Status kesehatan merupakan korelasi penting dari kesejahteraan. Oleh karena itu,
strategi untuk meningkatkan kesehatan penduduk juga akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pengantar
Banyak survei nasional sedang berlangsung untuk mengevaluasi kesejahteraan sebagai indikator kemajuan sosial yang melampaui indeks tradisional, seperti produk domestik bruto (PDB). Survei ini menginformasikan pembuat kebijakan tentang faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kesejahteraan penduduk.1 Komisi Measurement of Economic Performance and Social Progress merekomendasikan pergeseran penekanan dari pengukuran produksi ekonomi untuk mengukur kesejahteraan masyarakat dan pengukuran ini dilakukan pada tingkat nasional.2 Sejalan dengan rekomendasi tersebut, Better Life Initiative, yang diluncurkan oleh Organisation for Economic Cooperation and Development , bertujuan untuk mengukur kemajuan masyarakat di sebelas domain
kesejahteraan, seperti kepuasan hidup, kesehatan, pendidikan dan lingkungan.3 Upaya juga sedang dibuat di tingkat nasional di banyak negara.4-9 Kesehatan dan kesejahteraan saling berhubungan, dengan kesejahteraan yang mempengaruhi kesehatan10 ,11 dan kesehatan mempengaruhi kesejahteraan.12,13 Kesehatan merupakan faktor penentu penting dari kesejahteraan subjektif, bersama-sama dengan unsur-unsur lain seperti memiliki pekerjaan, mitra dan kontak sosial. 13 Kesehatan yang baik terkait dengan kesejahteraan yang lebih besar; sementara kemunduran dalam kesehatan, seperti penyakit serius atau cacat, memiliki efek negatif pada kesejahteraan.12 Penelitian ini membedakan antara dua cara yang berbeda untuk menilai kesejahteraan. Yang pertama adalah untuk meminta orang untuk mengevaluasi kehidupan mereka. Hasilnya disebut kesejahteraan evaluatif. Cara kedua adalah meminta masyarakat untuk melaporkan emosi positif dan negatif yang mereka alami sehari-hari. Hal ini disebut kesejahteraan pengalaman. Kesejahteraan evaluatif demikian mengacu evaluasi keseluruhan seseorang dari kualitas hidupnya, sedangkan kesejahteraan pengalaman menangkap emosi positif dan negatif bahwa pengalaman orang-orang dari waktu ke waktu.14 Dinilai kedua dimensi relevan, karena hal ini tidak selalu memiliki korelasi yang sama. Misalnya, orang dengan laporan berpenghasilan tinggi lebih banyak kepuasan dengan kehidupan mereka saat kesejahteraan evaluatif mereka dinilai tapi orang-orang yang sama tidak melaporkan kesejahteraan pengalaman yang lebih. Keadaan hidup lainn ya, seperti status perkawinan dan pendidikan, juga lebih kuat berkorelasi dengan kesejahteraan evaluatif dari pengalaman.14,15 Di sisi lain, kesehatan yang buruk, merawat orang dewasa, kesepian dan merokok telah dilaporkan menjadi prediktor kuat kesejahteraan pengalaman yang buruk.14 Namun, analisis korelasi antara status kesehatan dan kesejahteraan evaluatif dan pen galaman belum dilakukan pada tingkat populasi. Oleh karena itu, kami menjelajahi hubungan antara kesehatan dan kesejahteraan evaluatif dan pengalaman di tiga negara, dan kami mencoba untuk memahami bagian mana dari populasi memiliki risiko tertinggi kesejahteraan yang buruk. Metode Desain studi dan sumber data
Proyek Collaborative Research on Ageing in Europe16 adalah sebuah survei cross-sectional rumah tangga dari perwakilan sampel probabilistik dari populasi orang dewasa non-lembaga Finlandia, Polandia dan Spanyol. Kami memilih negara-negara ini untuk memberikan representasi yang luas dari populasi Eropa, karakteristik kesehatan dan sistem kesejahteraan.17 Informasi yang dikumpulkan dengan face-to-face interview terstruktur dilakukan di rumah responden, melalui Computer-Assisted Personal Interviewing , antara 8 April 2011 dan 8 Mei 2012. Pewawancara telah berpartisipasi dalam kursus pelatihan untuk administrasi survei. Kuesioner didasarkan pada yang digunakan di Study on Global Ageing and Adult Health (SAGE) WHO18 dan mereka diterjemahkan dari bahasa Inggris ke Finlandia, Polandia dan Spanyol mengikuti panduan terjemahan WHO untuk instrumen penilaian.19 Kuesioner yang diterjemahkan dirintis pada tahun 2010 di negara-negara dan berdasarkan umpan balik dari para pewawancara beberapa perubahan dan koreksi dibuat. Prosedur jaminan kualitas dilaksanakan selama penelitian lapangan. 20
Sebuah desain multistage cluster digunakan untuk mendapatkan sampel yang representatif secara nasional. Di Polandia dan Spanyol, metode stratified multistage random sampling digunakan dan strata diciptakan sesuai dengan wilayah administratif geografis dan jumlah orang yang hidup di habitat. Strata usia yang digunakan untuk memilih rumah tangga sesuai dengan struktur usia penduduk. Responden dipilih secara acak di antara penduduk rumah tangga dari kelompok usia tertentu. Di Finlandia, desain adalah dua-tahap desain cluster sampling stratified, dan strata diciptakan berdasarkan kota-kota terbesar dan wilayah rumah sakit universitas. Sebuah contoh sistematis orang dilakukan sehingga ukuran sampel dalam setiap stratum sebanding dengan populasi dasar yang sesuai. Sebanyak 10 800 individu berpartisipasi: 1976 dari Finlandia, 4071 dari Polandia dan 4753 dari Spanyol. Tingkat respons negara masing-masing 53,4%, 66,5% dan 69,9%. Variabel kunci
Kami menilai kesejahteraan pengalaman dengan versi singkat dari Day Reconstruction Method , 21 karena penerapannya dalam survei populasi umum.22,23 Peserta direkonstruksi sebagian dari kegiatan sehari sebelumnya dan melaporkan sejauh mana mereka men galami berbagai emosi pada skala respon tujuh poin mulai dari 0 (tidak sama sekali) sampai 6 (sangat banyak). Positif mempengaruhi didefinisikan sebagai rata-rata dari emosi positif (tenang / santai dan menikmati), dihitung dengan durasi kegiatan, dengan nilai-nilai yang lebih tinggi menunjukkan positif lebih tinggi mempengaruhi. Negatif mempengaruhi didefinisikan sebagai rata-rata dari emosi negatif (khawatir, bergegas, jengkel / marah, depresi dan tegang / stres), dihitung dengan durasi kegiatan, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan negatif mempengaruhi lebih tinggi. Kesejahteraan evaluatif diukur dengan cara Cantril Self-Anchoring Striving Scale,24 dengan langkah-langkah dari 0 sampai 10, di mana 0 mewakili kehidupan yang mungkin terburuk dan 10 mewakili kehidupan yang mungkin terbaik. Status kesehatan dinilai dengan serangkaian pertanyaan yang berhubungan dengan kesehatan dikelompokkan menjadi delapan domain kesehatan: visi, mobilitas, perawatan diri, kognisi, aktivitas interpersonal, rasa sakit dan ketidaknyamanan, tidur dan energi, dan mempengaruhi.25 Untuk setiap pertanyaan, tanggapan dicatat pada skala 5-point mulai dari 1 (tidak ada kesulitan / masalah) sampai 5 (ekstrim kesulitan / ketidakmampuan). Kami memperoleh skor status kesehatan global dari tanggapan menggunakan model Rasch.26 Skor status kesehatan kemudian berubah menjadi skala mulai dari 0 sampai 100, dengan skor yang lebih tinggi mewakili status kesehatan yang lebih baik. Kehadiran episode depresi dinilai dengan menanyakan apakah orang tersebut telah didiagnosis dengan depresi dan telah menerima pengobatan selama 12 bulan sebelumnya. Selain itu algoritma berdasarkan ICD-10 klasifikasi gangguan mental dan perilaku: kriteria diagnostik untuk penelitian,27 menggunakan satu set pertanyaan berdasarkan World Mental Health Survey Composite International Diagnostic Interview,28 digunakan untuk memasukkan kasus nondiagnosis.
Fungsi kognitif dinilai dengan mengevaluasi kefasihan lisan dengan teknik penamaan hewan29 dan immediate and delayed verbal recall dinilai dengan C onsortium to Establish a Registry for Alzheimer Disease Word List Memory.29 Memori jangka pendek dinilai dengan rentang digit belakang dan tes maju dari Skala Weschler Adult Intelligence.30 Analisis faktor dipekerjakan mengkonfirmasi bahwa kefasihan lisan, langsung ingat verbal, tertunda recall verbal, rentang digit belakang dan rentang digit maju mewakili satu dimensi. Kemudian, kita menghitung skor global untuk fungsi kognitif sebagai rata-rata z -scores pada masing-masing dari lima variabel. Kami mengubah skor ini ke dalam skala persentil, dengan skor yang lebih tinggi menunjukkan fungsi kognitif yang lebih baik.31 Peserta juga diminta untuk memberikan informasi sosiodemografi, termasuk usia, jenis kelamin, status perkawinan, pengaturan perumahan, pendapatan rumah tangga, jumlah tahun pendidikan dan status pekerjaan. Kami menggunakan Standar Klasifikasi Internasional Pekerjaan Organisasi Perburuhan Internasional,32 untuk kode status pekerjaan menjadi sembilan sub kelompok, mulai dari 1 (manajer) ke 9 (pekerjaan SD). Untuk analisis deskriptif, kita dikategorikan sembilan kategori menjadi tiga tingkatan sesuai dengan tingkat keterampilan. Persetujuan etis dari Komite Etika Ulasan, Institute Kesehatan Masyarakat Nasional, Helsinki, Finlandia; Komite Bioethical, Jagiellonian University, Krakow, Polandia; Komite Etika Review, Parc Sanitari Sant Joan de Deu, Barcelona, Spanyol; Komite Etika Review, La Hospital Princesa University, Madrid, Spanyol diperoleh. Informed consent dari setiap peserta juga diperoleh. Penelitian ini dimulai pada tahun 2009, sebelum persyaratan untuk meninjau semua penelitian yang didukung WHO oleh etika penelitian WHO research ethics telah dilaksanakan sepenuhnya. Analisis statistik
Semua data ditimbang untuk memperhitungkan desain pengambilan sampel di setiap negara dan untuk menggeneralisasi sampel penelitian pada populasi referensi. Bobot normalisasi dan pasca bertingkat untuk dua kelompok usia, 18-49 dan 50 + tahun, yang digunakan. Koreksi pascastratifikasi dibuat untuk bobot untuk menyesuaikan distribusi penduduk menurut sensus lembaga statistik nasional dari masing-masing negara; dan bagi orang-orang yang dipilih secara acak untuk berpartisipasi dalam survei, tetapi yang tidak akhirnya berpartisipasi.33 Kami menghitung perkiraan nilai rata-rata pada positif mempengaruhi, negatif mempengaruhi, kesejahteraan evaluatif, status kesehatan dan fungsi kognitif dengan menggunakan metode langsung standardisasi usia untuk populasi standar Eropa.34 Kami menganalisis perbedaan demografi, kesejahteraan dan status kesehatan dan kognitif berfungsi di seluruh negara menggunakan uji χ 2 dan analisis varians (ANOVA) tes, dengan
menggunakan koreksi Bonferroni untuk perbandingan berpasangan di seluruh negara. Ketika perbedaan yang signifikan, Cramer V, Cohen f dan Hedges 'g dilaporkan sebagai tindakan efek ukuran, untuk χ 2 tes, tes ANOVA dan perbandingan berpasangan, masing-masing. Pedoman Cohen35 digunakan sebagai standar untuk mengevaluasi besarnya ukuran efek. Untuk mengetahui korelasi antara status kesehatan dan tiga komponen yang berbeda dari kesejahteraan, kami melakukan biasa kuadrat analisis regresi: satu untuk positif mempengaruhi, satu untuk mempengaruhi negatif; dan sepertiga untuk kesejahteraan evaluatif. Variabel
sosiodemografi, kehadiran episode depresi, fungsi kognitif dan negara diperkenalkan sebagai kovariat untuk mengendalikan pembaur potensial. Kesalahan standar yang kuat diperkirakan menggunakan seri Taylor metode linierisasi36 untuk menyesuaikan dengan dampak dari bobot dan clustering. Koefisien β digunakan untuk menilai variabel yang memiliki hubungan tertinggi dengan variabel hasil, karena koefisien β dapat digunakan sebagai langkah ukuran efek dalam
model regresi. Pengaruh status kesehatan di masing-masing variabel kesejahteraan juga dinilai secara terpisah untuk setiap kuintil pendapatan rumah tangga, mengendalikan sisa kovariat digunakan dalam model-model sebelumnya. Kami menggunakan kerangka model persamaan struktural untuk menguji prediktor kemungkinan kesejahteraan yang dapat dimasukkan dalam model beberapa indikator / beberapa penyebab, akuntansi untuk kovariat demografi dan klinis yang relevan. Variabel laten kesejahteraan dibangun dari mengalami kesejahteraan dan evaluatif kesejahteraan. Kemungkinan estimator maksimum dengan kesalahan standar yang kuat dipekerjakan. Analisis ini dilakukan pada seluruh sampel dan untuk masing-masing negara secara terpisah. Non-standar (B) dan standar (β) koefisien mewakili pengaruh status kesehatan dan kovariat lainnya di kesejahteraan membangun, dan ukuran efek terkait dengan masing-masing koefisien masing-masing. R 2 mengukur hubungan antara masingmasing tiga variabel konstruk dan kesejahteraan membangun. Akhirnya, kami mempekerjakan beberapa indikator / beberapa penyebab Model untuk menguji korelasi antara kesehatan dan kesejahteraan, mengendalikan kovariat yang ditemukan signifikan dalam setidaknya salah satu model persamaan struktural sebelumnya. Negara termasuk sebagai kovariat dalam beberapa indikator / beberapa penyebab Model. Kami memilih kategori referensi sesuai dengan nilai rata-rata di positif dan negatif mempengaruhi. The beberapa indikator / beberapa penyebab model fit dinilai dengan cara langkah-langkah berikut:37,38 (i) perbandingan fit index (CFI)> 0,90, menunjukkan fit diterima; (ii) indeks Tucker-Lewis (TLI)> 0,90 yang menunjukkan fit diterima; dan (iii) root mean square error dari pendekatan (RMSEA) <0,08 (menunjukkan model fit diterima) dan <0,05 (menunjukkan cocok).39 Kami melakukan analisis data menggunakan software Mplus, versi 6 (Muthén dan Muthén, Los Angeles, Amerika Serikat), untuk model struktural persamaan dan Stata, versi 11.0 (Stata Corporation, College Station, USA), untuk analisis yang tersisa. Perintah survei Stata ini (SVY), yang cocok model statistik untuk data survei yang kompleks, dipekerjakan. Untuk tes hipotesis, interval kepercayaan 95% (CI) yang dihasilkan. Hasil
Tabel 1 menunjukkan karakteristik sosiodemografi dari sampel di setiap negara. Secara umum, perbedaan karakteristik sosiodemografi di negara-negara yang signifikan secara statistik pada kedua kelompok usia, tetapi efek ukuran terkait dengan perbedaan ini kecil.
Tabel 1. Karakteristik sosiodemografi dari populasi sampel dalam survei rumah tangga, Finlandia, Polandia dan Spanyol, 2011-2012
Ada perbedaan yang signifikan dalam positif dan negatif mempengaruhi, evaluatif kesejahteraan, status kesehatan dan fungsi kognitif di negara di setiap kelompok usia. Perbandingan berpasangan antara negara menunjukkan evaluatif yang lebih baik kesejahteraan di Finlandia. Perbedaan yang signifikan dalam positif dan negatif mempengaruhi seluruh negara memiliki efek ukuran antara kecil dan sedang (Tabel 2).
Tabel 2. Perkiraan kesejahteraan dan kesehatan di Finlandia, Polandia dan Spanyol, 2011-2012
Ketika kedua kelompok usia digabungkan, berarti skor di evaluatif kesejahteraan yang 7.47 (95% CI: 7,39-7,54) di Finlandia, 5,73 (95% CI: 5,65-5,81) di Polandia, dan 6.61 (95% CI: 6.55- 6.67) di Spanyol. Nilai rata-rata untuk positif mempengaruhi adalah 4,79 (95% CI: 4,73-4,86) di Finlandia, 4,37 (95% CI: 4,30-4,44) di Polandia, dan 4,90 (95% CI: 4,86-4,94) di Spanyol. Nilai rata-rata untuk negatif mempengaruhi adalah 0,32 (95% CI: 0,29-0,35) di Finlandia, 0,51 (95% CI: 0,47-0,54) di Polandia, dan 0,66 (95% CI: 0,63-0,69) di Spanyol. Berkorelasi kesehatan dengan kesejahteraan, kami berlari tiga model regresi, mengingat masingmasing komponen dari kesejahteraan sebagai variabel dependen (Tabel 3). Status kesehatan, kehadiran episode depresi, dan skor fungsi kognitif secara signifikan terkait dengan mempengaruhi positif, negatif mempengaruhi dan evaluatif kesejahteraan. Analisis menunjukkan bahwa status kesehatan membuat kontribusi independen terbesar untuk kesejahteraan.
Tabel 3. Disesuaikan korelasi antara kesejahteraan dan kesehatan indikator, Finlandia, Polandia dan Spanyol, 2011-2012
Sebuah usia yang lebih tua secara bermakna dikaitkan dengan tinggi positif mempengaruhi dan rendah negatif mempengaruhi, sedangkan orang-orang dengan status pekerjaan yang lebih tinggi menunjukkan evaluatif tinggi kesejahteraan. Sebuah pendapatan yang lebih tinggi, menjadi seorang wanita, menikah atau hidup dengan pasangan, dan jangka waktu yang lebih pendidikan semua secara signifikan terkait dengan evaluatif yang lebih baik kesejahteraan. Di sisi lain, panjang pendidikan ditemukan berhubungan terbalik dengan positif mempengaruhi dan berkaitan langsung dengan negatif mempengaruhi (Tabel 3). Dalam analisis yang dilakukan secara terpisah untuk setiap kuintil pendapatan rumah tangga, status kesehatan memiliki dampak yang signifikan di masing-masing tiga variabel kesejahteraan. Seluruh kuintil, koefisien β terkait dengan status kesehatan berkisar 0,12-0,26 untuk positif mempengaruhi, dari -0,16 ke -0,29 untuk mempengaruhi negatif dan 0,21-0,36 untuk kesejahteraan evaluatif. Kami memperkirakan efek kesehatan pada kesejahteraan menggunakan model persamaan struktural untuk sampel dikumpulkan dan secara terpisah untuk masing-masing negara. Kesejahteraan konstruk terdiri mempengaruhi positif, negatif mempengaruhi dan evaluatif kesejahteraan. Status kesehatan dan usia memiliki hubungan kuat dengan kesejahteraan di semua sampel (Tabel 4). Kovariat signifikan dalam salah satu model persamaan struktural termasuk dalam beberapa indikator / model beberapa penyebab ditunjukkan pada Gambar. 1. Sejak evaluatif kesejahteraan memiliki nilai R 2 lebih rendah dalam membangun kesejahteraan digunakan dalam model persamaan struktural dan berkorelasi kurang dengan positif mempengaruhi (r: 0,24; 95% CI: 0,22-0,26) dan negatif mempengaruhi (r: 0,19; 95% CI: 0,17-0,21) dari positif dan negatif mempengaruhi antara mereka (r: 0,45; 95% CI: 0,44-0,47), evaluatif kesejahteraan dikeluarkan dari kesejahteraan konstruk menunjukkan pada Gambar. 1. Dengan demikian, mengalami
kesejahteraan konstruk (terdiri positif dan negatif mempengaruhi) dianggap sebagai variabel dependen dalam beberapa indikator / beberapa penyebab Model (Gambar. 1). Tabel 4. Perkiraan Pengaruh status kesehatan pada kesejahteraan menggunakan model persamaan struktural, Finlandia, Polandia dan Spanyol, 2011-2012
Ara. 1. Beberapa indikator / beberapa Model penyebab hubungan antara status kesehatan dan mengalami kesejahteraan, Finlandia, Polandia dan Spanyol, 2011-2012
** P <0,01; *** P <0,001.
Catatan: Data tertimbang. Beberapa indikator / penyebab model menunjukkan status kesehatan memiliki efek diperkirakan besar dan signifikan pada mengalami kesejahteraan setelah penyesuaian untuk variabel potensial. Sejak Finlandia menunjukkan skor terbaik di positif dan negatif mempengaruhi (Tabel 2), kami bekerja variabel dikotomis (0 untuk tinggal di Polandia atau Spanyol; 1 untuk tinggal di Finlandia) pada model beberapa indikator / beberapa penyebab untuk mengontrol efek potensial negara. Usia, fungsi kognitif dan tidak adanya depresi juga terkait dengan mengalami kesejahteraan, sedangkan panjang pendidikan ditemukan berbanding terbalik dengan yang dialami kesejahteraan. Selain itu, orang-orang dari Finlandia memiliki lebih besar mengalami kesejahteraan dari orang-orang dari Polandia dan Spanyol. Model akhir yang disajikan fit diterima di semua tiga langkah yang dilakukan (CFI: 0.95 dan TLI: 0,89 RMSEA: 0,044; 90% CI: 0,037-0,050) (Gambar 1.). Kami melakukan analisis yang sama untuk masing-masing negara dan menemukan bahwa status kesehatan, usia, tidak adanya depresi (kecuali untuk Finlandia) dan tingkat pendidikan yang lebih rendah semua memiliki efek diperkirakan pada mengalami kesejahteraan di masing -masing negara (Gambar. 2). Hasil dari beberapa indikator / beberapa penyebab model untuk masing-masing negara yang mirip dengan model persamaan struktural menunjukkan pada Tabel 4. beberapa indikator / beberapa penyebab model fit oleh negara memadai (CFI dan TLI lebih tinggi dari 0,90 untuk setiap negara dan RMSEA berkisar 0,027-0,033 seluruh negara). Ara. 2. Beberapa indikator / beberapa Model penyebab hubungan antara status kesehatan dan mengalami kesejahteraan, oleh negara, Finlandia, Polandia dan Spanyol, 2011-2012
* P <0,05; *** P <0,001. Catatan: Data tertimbang. Diskusi
Sesuai dengan penelitian sebelumnya,14,40 kami menunjukkan bahwa kebanyakan orang cukup senang dan puas dengan kehidupan mereka. Dibandingkan dengan Gallup World Poll , yang juga menggunakan Cantril Self-Anchoring Striving Scale, tiga negara yang dianalisis dalam penelitian kami peringkat tinggi pada skala ini. 41 Selanjutnya, positif mempengaruhi skor yang lebih tinggi dan negatif mempengaruhi skor lebih rendah dari hasil dari penelitian di Amerika Serikat, yang menunjukkan lebih baik mengalami kesejahteraan.21 Kami menunjukkan bahwa status kesehatan memiliki hubungan kuat dengan semua tiga komponen dari kesejahteraan bahkan setelah mengontrol variabel sosiodemografi, kehadiran episode depresi dan fungsi kognitif. Selain itu, kami menunjukkan bahwa status kesehatan memiliki hubungan yang lebih tinggi dengan evaluatif kesejahteraan dibandingkan dengan mengalami kesejahteraan, dan dalam mengalami kesejahteraan, memiliki hubungan yang lebih tinggi dengan negatif mempengaruhi daripada dengan mempengaruhi positif. Temuan ini dapat memandu para pembuat kebijakan untuk menargetkan penduduk dengan risiko tertinggi mengalami miskin kesejahteraan dengan strategi intervensi yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan mereka. Hasil kami menunjukkan bahwa komponen evaluatif kesejahteraan berbeda dari komponen yang berpengalaman, karena model statistik yang terdiri positif mempengaruhi, negatif mempengaruhi dan evaluatif kesejahteraan tidak cocok. Bukti sebelumnya juga telah menemukan korelasi sederhana antara berpengalaman dan evaluatif kesejahteraan.14 Oleh karena itu, jika tujuan seseorang adalah untuk menggambarkan seseorang kesejahteraan, skor gabungan dari tiga komponen ini tidak harus yang akan dibuat, karena mereka berbeda, meskipun saling terkait, konstruksi. Selanjutnya, mengalami kesejahteraan dan evaluatif kesejahteraan memiliki korelasi yang berbeda. Hasil kami menunjukkan status pekerjaan yang lebih tinggi, pendapatan yang lebih tinggi, hidup dengan pasangan dan menjadi seorang wanita yang berhubungan dengan evaluatif tinggi kesejahteraan. Namun, faktor-faktor ini tidak meningkatkan mengalami kesejahteraan tersebut.14,15 Ageing di sisi lain meningkatkan mempengaruhi positif dan mengurangi dampak negatif.14 Walaupun penelitian sebelumnya telah menemukan bahwa evaluatif kesejahteraan menurun seiring dengan usia,41,42 hasil kami menunjukkan bahwa usia tidak signifikan berkorelasi dengan evaluatif kesejahteraan, mungkin karena pengaruh usia pada kesejahteraan dapat dijelaskan oleh variabel lain seperti sebagai status kesehatan. Penelitian ini dilakukan pada sampel perwakilan dari berbagai negara. Ini diukur kesejahteraan secara rinci dan independen dari kesehatan dan dibedakan dan menangkap kedua berpengalaman dan evaluatif kesejahteraan. Meskipun demikian, desain cross-sectional studi adalah kelemahan. Hasil harus ditafsirkan dengan hati-hati, karena kausalitas tidak dapat disimpulkan dari asosiasi. Tingkat partisipasi dari penelitian ini mungkin mencerminkan penurunan global dalam tingkat respons yang telah diamati di banyak studi epidemiologi.43 Mereka mirip dengan yang ditemukan dalam studi populasi lainnya yang dilakukan di Eropa. 44
Di ketiga negara, status kesehatan berkorelasi kuat dengan kesejahteraan, bahkan lebih kuat dari pendapatan. Kebanyakan kebijakan menekankan pentingnya pendapatan kesejahteraan,12 Namun hasil penelitian kami menunjukkan bahwa para pembuat kebijakan harus mendukung peningkatan status kesehatan untuk mempromosikan kesejahteraan penduduk.
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan hubungan antara kesehatan dan kesejahteraan di berpenghasilan rendah dan menengah negara dan karenanya hasil kami mungkin akan mereproduksi dalam pengaturan ini juga.45,46 Hasil kami menunjukkan bahwa hubungan antara status kesehatan dan kesejahteraan juga hadir dalam orang-orang dengan pendapatan terendah di tiga negara. Pentingnya memastikan bahwa setiap orang mencapai standar dasar kesejahteraan sudah termasuk dalam rekomendasi dari High-Level Panel di Post-2015 Development Agenda.47 Hasil kami menunjukkan bahwa dokter harus mempertimbangkan kesejahteraan pasien ketika mengembangkan, melaksanakan dan mengevaluasi intervensi. Selain itu, jika langkah-langkah kesejahteraan digunakan untuk memandu kebijakan, baik mengalami kesejahteraan dan evaluatif kesejahteraan harus dinilai. Penelitian lebih lanjut mungkin menyelidiki apakah asosiasi yang kuat bahwa status kesehatan telah dengan kesejahteraan dijelaskan oleh keterbatasan dalam kegiatan sehari-hari yang dihadapi oleh orang-orang dengan kesehatan yang buruk. Pendanaan: Pendanaan yang diterima dari Ketujuh Kerangka Program Masyarakat Eropa (FP7 /
2007-2013) di bawah perjanjian hibah sejumlah 223.071, dari Instituto de Salud Carlos III-FIS nomor penelitian hibah PS09 / 00.295 dan PS09 / 01845, dan dari Spanyol Departemen Ilmu dan Inovasi ACI-Promociona (ACI2009-1010). Penelitian ini didukung oleh Centro de Investigacion BIOMEDICA en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Instituto de Salud Carlos III dan Ketujuh Kerangka Program Masyarakat Eropa di bawah perjanjian hibah sejumlah 282.586 (roamer). BO adalah bagian dari program Sara Borrell postdoctoral (referensi tidak ada. CD12 / 00.429) didukung oleh Instituto de Salud Carlos III. Referensi
1. Helliwell J, Layard R, Sachs J. World happiness report. New York: The Earth Institute, Colombia University; 2012. Available from: http://www.earthinstitute.columbia.edu/sitefiles/file/Sachs%20Writing/2012/World%20Happ iness%20Report.pdf [cited 2014 Mar 24]. 2. Stiglitz JE, Sen A, Fitoussi JP. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. Paris: Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress; 2009. 3. OECD guidelines on measuring subjective well-being. Paris: Organisation for Economic Cooperation and Development; 2013. 4. What makes us happy? Ten years of the Australian Unity Wellbeing Index. 2nd ed. Melbourne: Australian Unity; 2008. 5. How are Canadians really doing? The 2012 CIW Report. Waterloo: Canadian Index of Wellbeing; 2012.
6. Gallup-Healthways Well-being Index. Methodology report for indexes. Washington: Gallup Inc.; 2009. 7. Self A, Thomas J, Randall C. Measuring national well-being: life in the UK, 2012. Newport: UK Office for National Statistics; 2012. 8. Tobgay T, Dophu U, Torres CE, Na-Bangchang K. Health and gross national happiness: review of current status in Bhutan. J Multidiscip Healthc. 2011;4:293 – 8. http://dx.doi.org/10.2147/JMDH.S21095 pmid: 21847351 9. Tobgay T, Dorji T, Pelzom D, Gibbons RV. Progress and delivery of health care in Bhutan, the land of the thunder dragon and gross national happiness. Trop Med Int Health. 2011;16(6):731 – 6. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3156.2011.02760.x pmid: 21418446 10. Cohen S, Pressman SD. Positive affect and health. Curr Dir Psychol Sci. 2006;15(3):122 – 5. http://dx.doi.org/10.1111/j.0963-7214.2006.00420.x 11. Lyubomirsky S, King L, Diener E. The benefits of frequent positive affect: does happiness lead to success? Psychol Bull. 2005;131(6):803 – 55. http://dx.doi.org/10.1037/00332909.131.6.803 pmid: 16351326 12. Graham C. Happiness and health: lessons – and questions – for public policy. Health Aff (Millwood). 2008;27(1):72 – 87. http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.27.1.72 pmid: 18180481 13. Dolan P, Lee H, King D, Metcalfe R. Valuing health directly. BMJ. 2009;339:b2577. http://dx.doi.org/10.1136/bmj.b2577 14. Kahneman D, Deaton A. High income improves evaluation of life but not emotional well being. Proc Natl Acad Sci USA. 2010;107(38):16489 – 93. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1011492107 pmid: 20823223 15. Kahneman D, Krueger AB, Schkade D, Schwarz N, Stone AA. Would you be happier if you were richer? A focusing illusion. Science. 2006;312(5782):1908 – 10. http://dx.doi.org/10.1126/science.1129688 pmid: 16809528 16. COURAGE in Europe project [Internet]. Collaborative Research on Ageing in Europe; 2010. Available from: http://www.courageineurope.eu/ [cited 2013 Aug 20]. 17. Eikemo TA, Huisman M, Bambra C, Kunst AE. Health inequalities according to educational level in different welfare regimes: a comparison of 23 European countries. Sociol Health Illn. 2008;30(4):565 – 82. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9566.2007.01073.x pmid: 18298629 18. SAGE longitudinal multi-country study [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2014. Available from: http://www.who.int/healthinfo/sage/cohorts/en/index2.html [cited 2014 Jul 14]. 19. Process of translation and adaptation of instruments. Geneva: World Health Organization; 2013. Available from: http://www.who.int/substance_abuse/research_tools/translation/en/ [cited 2013 Aug 20]. 20. Üstün TB, Chatterji S, Mechbal A, Murray CJL. WHS Collaborating groups. Quality assurance in surveys: standards, guidelines and procedures. In: United Nations Statistics Division. Department of Economic and Social Affairs. Household sample surveys in developing and transition countries [Series F No. 96]. New York: United Nations; 2005. 21. Kahneman D, Krueger AB, Schkade DA, Schwarz N, Stone AA. A survey method for characterizing daily life experience: the day reconstruction method. Science. 2004;306(5702):1776 – 80. http://dx.doi.org/10.1126/science.1103572 pmid: 15576620
22. Ayuso-Mateos JL, Miret M, Caballero FF, Olaya B, Haro JM, Kowal P, et al. Multi-country evaluation of affective experience: validation of an abbreviated version of the day reconstruction method in seven countries. PLoS ONE. 2013;8(4):e61534. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0061534 pmid: 23626697 23. Miret M, Caballero FF, Mathur A, Naidoo N, Kowal P, Ayuso-Mateos JL, et al. Validation of a measure of subjective well-being: an abbreviated version of the day reconstruction method. PLoS ONE. 2012;7(8):e43887. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0043887 pmid: 22952801 24. Cantril H. The pattern of human concerns. New Brunswick: Rutgers University Press; 1965. 25. Salomon JA, Mathers CD, Chatterji S, Sadana R, Üstün TB, Murray CJL. Quantifying individual levels of health: definitions, concepts, and measurement levels. In: Murray CJL, Evans DB, editors. Health systems performance assessment: debates, methods, empiricism. Geneva: World Health Organization; 2003. pp. 301 – 18. 26. Pallant JF, Tennant A. An introduction to the Rasch measurement model: an example using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Br J Clin Psychol. 2007;46(1):1 – 18. http://dx.doi.org/10.1348/014466506X96931 pmid: 17472198 27. The ICD-10 classification of mental and behavioural disorders: diagnostic criteria for research. Geneva: World Health Organization; 1993. 28. Kessler RC, Ustün TB. The World Mental Health (WMH) Survey Initiative Version of the World Health Organization (WHO) Composite International Diagnostic Interview (CIDI). Int J Methods Psychiatr Res. 2004;13(2):93 – 121. http://dx.doi.org/10.1002/mpr.168 pmid: 15297906 29. Morris JC, Heyman A, Mohs RC, Hughes JP, van Belle G, Fillenbaum G, et al. The Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease (CERAD). Part I. Clinical and neuropsychological assessment of Alzheimer’s disease. Neurology. 1989;39(9):1159 – 65.
http://dx.doi.org/10.1212/WNL.39.9.1159 pmid: 2771064 30. The WAIS III - WMS III updated technical manual. San Antonio: The Psychological Corporation; 2002. 31. He W, Muenchrath MN, Kowal P. Shades of gray: a cross-country study of health and well being of the older populations in SAGE countries, 2007-2010. Washington: US Government Printing Office; 2012. 32. International Standard Classification of Occupations ISCO-08 [Internet]. Geneva: International Labour Organization; 2012. Available from: http://www.ilo.org/public/english/bureau/stat/isco/isco08/index.htm [cited 2014 Jul 14]. 33. Moussavi S, Chatterji S, Verdes E, Tandon A, Patel V, Ustun B. Depression, chron ic diseases, and decrements in health: results from the World Health Surveys. Lancet. 2007;370(9590):851 – 8. http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(07)61415-9 pmid: 17826170 34. World health statistics annual. Geneva: World Health Organization; 1990. 35. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Academic Press; 1988. 36. Wolter K. Introduction to variance estimation. New York: Springer-Verlag; 1985.
37. Hu LT, Bentler PM. Cutoff criteria for fit indices in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Modeling. 1999;6(1):1 – 55. http://dx.doi.org/10.1080/10705519909540118 38. Reise SP, Widaman KF, Pugh RH. Confirmatory factor analysis and item response theory: two approaches for exploring measurement invariance. Psychol Bull. 1993;114(3):552 – 66. http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.114.3.552 pmid: 8272470 39. Browne MW, Cudeck R. Single sample cross-validation indexes for covariance structures. Multivariate Behav Res. 1989;24(4):445 – 55. http://dx.doi.org/10.1207/s15327906mbr2404_4 40. Diener E, Diener C. Most people are happy. Psychol Sci. 1996;7(3):181 – 5. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9280.1996.tb00354.x pmid: 11894851 41. Deaton A. Income, health, and well-being around the world: evidence from the Gallup World Poll. J Econ Perspect. 2008;22(2):53 – 72. http://dx.doi.org/10.1257/jep.22.2.53 pmid: 19436768 42. Stone AA, Schwartz JE, Broderick JE, Deaton A. A snapshot of the age distribution of psychological well-being in the United States. Proc Natl Acad Sci USA. 2010;107(22):9985 – 90. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1003744107 pmid: 20479218 43. Morton LM, Cahill J, Hartge P. Reporting participation in epidemiologic studies: a survey of practice. Am J Epidemiol. 2006;163(3):197 – 203. http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwj036 pmid: 16339049 44. Börsch-Supan A, Hank K, Jürges H. A new comprehensive and international view on ageing: introducing the “Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe”. Eur J Ageing. 2005;2(4):245 – 53. http://dx.doi.org/10.1007/s10433-005-0014-9 45. Cramm JM, Møller V, Nieboer AP. Individual- and neighbourhood-level indicators of subjective well-being in a small and poor Eastern Cape township: the effect of health, social capital, marital status, and income. Soc Indic Res. 2012;105(3):581 – 93. http://dx.doi.org/10.1007/s11205-011-9790-0 pmid: 22247584 46. Temane QM, Wissing MP. The role of subjective perception of health in the dynamics of context and psychological well-being. S Afr J Psychol. 2006;36(3):564 – 81. http://dx.doi.org/10.1177/008124630603600308 47. A new global partnership: eradicate poverty and transform economies through sustainable development. New York: United Nations; 2013.
