This study introduces how GISs (Geographic Information Systems) are used to assess spatial disparities in urban green spaces in the Chicago. Green spaces provide us with a variety of benefits, namely environmental, economic, and physical benefits. This study seeks to explore socioeconomic relationships between green spaces and their surrounding communities and to evaluate spatial disparities from a variety of perspectives, such as health-related, socioeconomic, and physical environment factors. To achieve this goal, this study used spatial statistics, such as optimized hotspot analysis, network analysis, and space-time cluster analysis, which enable conclusions to be drawn from the geographic data. In particular, 12 variables within the three factors are used to assess spatial disparities in the benefits of the use of green spaces. Finally, the variables are standardized to rank the community areas and identify where the most vulnerable community areas or parks are. To evaluate the benefits given to the community areas, this study used the z- and composite scores, which are compared in the three different combinations. After identifying the most vulnerable community area, crime data is used to spatially understand when and where crimes occur near the parks selected. This work contributes to the work of urban planners who need to spatially evaluate community areas in considering the benefits of the uses of green spaces.
Background: Many studies have explained regional disparities in health by socioeconomic status and healthcare resources, focusing on differences between urban and rural area. However some cities in Korea have the highest cardiovascular mortality, even though they have sufficient healthcare resources. So this study aims to confirm three hypotheses. (1) There are also regional health disparities between cities not only between urban and rural area. (2) It has different regional risk factors affecting cardiovascular mortality whether it is urban or rural area. (3) Besides socioeconomic and healthcare resources factors, there are remnant factors that affect regional cardiovascular mortality such as health behavior and physical environment. Methods: The subject of this study is 227 local authorities (si, gun, and gu). They were categorized into city (gu and si consisting of urban area) and non-city (gun consisting of rural area), and the city group was subdivided into 3 parts to reflect relative different city status: city 1 (Seoul, Gyeonggi cities), city 2 (Gwangyeoksi cities), and city 3 (other cities). We compared their mortalities among four groups by using analysis of variance analysis. And we explored what had contributed to it in whole authorities, city and non-city group by using multiple regression analysis. Results: Cardiovascular mortality is highest in city 2 group, lowest in city 1 group and middle in non-city group. Socioeconomic status and current smoking significantly increase mortality regardless of group. Other than those things, in city, there are some factors associated with cardiovascular mortality: walking practice(-), weight control attempt(-), deficiency of sports facilities(+), and high rate of factory lot(+). In non-city, there are other factors different from those of city: obesity prevalence(+), self-perceiving obesity(-), number of public health institutions(-), and road ratio(-). Conclusion: To reduce cardiovascular mortality and it's regional disparities, we need to consider differentiated approach, respecting regional character and different risk factors. Also, it is crucial to strengthen local government's capacity for practicing community health policy.
Purpose: The purpose of this study was to estimate income-related health inequalities among adolescent population across regions in Korea. Methods: Data of 8,456 adolescents from 1998, 2001, 2005, 2007 Korean Health and Nutrition Examination Survey were used for the analysis. True health status was proxied by self-rated health and overweight status. Per capita income was computed from household monthly average income adjusted by consumer price with base year 2005. Adolescent health inequalities were estimated by Concentration Index (CI) across income and space. Results: Ill health score was related with age (p<0.0001), gender (p=0.0155) and income (p<0.0001). Negative relationship between income and ill-health indicated that higher income group tended to enjoy better health and less overweight. These evidences suggested ill health were accumulated on the economically disadvantaged adolescents. The size of health inequalities (ill-health score) were estimated as CI=-0.057 and CI=-0.030 across income groups and regions, respectively. Comparable measures of within region health disparities were also observed. Conclusion: Since health disparity among adolescent population was small compared to adult population, lessening adolescent health inequality could be a helpful way of mitigating health disparities in later stage. Considering life stage of adolescents, school system and local communities could play important roles toward adolescent health distribution. Although health disparity between regions existed, health disparity within a region should not be neglected.
Kang, Minsun;Yoo, Ki-Bong;Park, Eun-Cheol;Kwon, Kisung;Kim, Gaeun;Kim, Doo Ree;Kwon, Jeoung A
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권7호
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pp.3279-3286
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2014
Background: Cancer is one of the leading causes of death in Korea. To reduce cancer incidence, the Korean National Cancer Center (KNCC) has been expanding its organized cancer screening program. In addition, there are opportunistic screening programs that can be chosen by individuals or their healthcare providers. The purpose of this study was to investigate factors associated with participation in organized and opportunistic cancer screening programs, with a particular focus on socioeconomic factors. Materials and Methods: We used data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), a cross-sectional nationwide study conducted by the Korean Ministry of Health and Welfare from 2007 to 2011. The study included information from 9,708 men and 12,739 women aged 19 years or over. Multinomial logistic regression analysis was conducted, adjusting for age, year of data collection, residential region, current smoking status, current alcohol consumption status, exercise, marriage status, job status, perceived health status, stress level, BMI, limitation of activities, cancer history, health insurance type, and private insurance status, to investigate the association between education level, economic status, and cancer screening participation. Results: In terms of education level, disparities in attendance were observed only for the opportunistic screening program. In contrast, there was no association between education level and participation in organized screening. In terms of economic status, disparities in opportunistic screening participation were observed at all income levels, but disparities in organized screening participation were observed only at the highest income level. Conclusions: Our findings reveal that socioeconomic factors, including educational level and economic status, were not significantly associated with participation in organized cancer screening, except at the highest level of income.
Purpose: The purpose of this study was to examine the relationship between working poverty and health status among Korean workers. Methods: This study is secondary analysis of data extracted from the 2018 Community Health Survey. For the present analysis, 23,575 of the working poor whose household disposable income is below 50.0% of the national median and 111,443 of the working nonpoor were selected. Based on existing literature, a set of variables were chosen from the Community Health Survey. Health status was measured using self-rated health status measure, Patient health Questionnire-9, and EuroQol-5dimension. Results: The proportion of subjective unhealthy status, depressive symptoms, and poor quality of life were significantly higher among the working poor than among the working nonpoor. After adjusting for general characteristics and health behavior factors, the working poverty was a significant predictor of subjective unhealthy status (AOR=1.32, 95% CI=1.25~1.40), depressive symptoms (AOR=1.61, 95% CI=1.38~1.88]), and poor quality of life (β=-0.02, p<.001). Conclusion: The current study confirmed the health disparities between the working poor and the working nonpoor. Therefore, health care programs and policies are required for reducing the health inequalities among the workers.
Purpose: This study aims to analyze the status and realities of mental health counseling experiences among adults using the 2022 National Health and Nutrition Examination Survey(NHNES) data. The goal is to provide policy recommendations for enhancing mental health services. Research Methods: Utilizing secondary data analysis of the 2022 survey conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency(KDCPA), this study applied statistical techniques including descriptive statistics, chi-square tests, and logistic regression to evaluate counseling experiences based on age, gender, residential area, and income levels. Results: The study included 5,256 participants, with the highest proportion being those aged 60-69 (21.3%) and the lowest aged 19-29 (11.7%). Females constituted 56.5% of the sample, while males made up 43.5%. Older adults (60-69 and 70+) had significantly lower counseling experience rates compared to younger adults (19-29). Females had higher counseling experience rates than males, indicating gender differences in mental health service utilization. Urban residents had higher counseling experience rates than rural residents, suggesting better access to mental health services in urban areas. Lower income levels were associated with higher counseling experience rates, highlighting the need for targeted mental health support for economically disadvantaged groups. Conclusions: The study recommends developing age-specific, gender-sensitive, and regionally tailored mental health programs to improve accessibility and effectiveness. Additionally, policies should focus on enhancing mental health support for low-income individuals to address the socioeconomic disparities in mental health service utilization.
Annual epidemics of seasonal influenza occur during autumn and winter in temperate regions and have imposed substantial public health and economic burdens. At the global level, these epidemics cause about 3-5 million severe cases of illness and about 0.25-0.5 million deaths each year. Although annual vaccination is the most effective way to prevent the disease and its severe outcomes, influenza vaccination coverage rates have been at suboptimal levels in many countries. For instance, the coverage rates among the elderly in 20 developed nations in 2008 ranged from 21% to 78% (median 65%). In the U.S., influenza vaccination levels among elderly population appeared to reach a "plateau" of about 70% after the late 1990s, and levels among child populations have remained at less than 50%. In addition, disparities in the coverage rates across subpopulations within a country present another important public health issue. New approaches are needed for countries striving both to improve their overall coverage rates and to eliminate disparities. This review article aims to describe a broad conceptual framework of vaccination, and to illustrate four potential determinants of influenza vaccination based on empirical analyses of U.S. nationally representative populations. These determinants include the ongoing influenza epidemic level, mass media reporting on influenza-related topics, reimbursement rate for providers to administer influenza vaccination, and vaccine supply. It additionally proposes specific policy implications, derived from these empirical analyses, to improve the influenza vaccination coverage rate and associated disparities in the U.S., which could be generalizable to other countries.
In this study, we distinguished urban and rural areas in Naju-si, Jeollanam-do, grasped the characteristics of those areas, and investigated the depression-related factors in Naju-si based on this. This study used Community Health Survey data from 2017 to 2019. To investigate the factors affecting the depression in Naju-si local residents, the odds ratio was calculated using a complex sample logistic regression model. As a result of confirming the factors affecting the prevalence of depression in Naju-si residents, the risk of depression was significantly higher at 1.59 (95% confidence interval [CI], 1.02-2.50) for women, 2.14 (95% CI, 1.20-3.83) for recipients of basic livelihoods, 2.35 (95% CI, 1.46-3.79) for those who did not practice walking, and 2.00 (95% CI, 1.23-3.26) for those who slept less than 5 hours. It is necessary to select high-risk groups as a regional-specific project to resolve the mental health disparities in Naju-si and to intervene in early depression prevention through support for mental health support services.
Objectives: Health development is a key element of national development. The goal of improving health development at the societal level will be readily achieved if it is directed from the smallest social unit, namely the family. This was the goal of the Healthy Indonesia Program with a Family Approach. The objective of the study was to analyze variables of family health indicators across all provinces in Indonesia to identify provincial disparities based on the status of healthy families. Methods: This study examined secondary data for 2021 from the Indonesia Health Profile, provided by the Ministry of Health of the Republic of Indonesia, and from the 2021 welfare statistics by Statistics Indonesia (BPS). From these sources, we identified 10 variables for analysis using the k-means method, a non-hierarchical method of cluster analysis. Results: The results of the cluster analysis of healthy family indicators yielded 5 clusters. In general, cluster 1 (Papua and West Papua Provinces) had the lowest average achievements for healthy family indicators, while cluster 5 (Jakarta Province) had the highest indicator scores. Conclusions: In Indonesia, disparities in healthy family indicators persist. Nutrition, maternal health, and child health are among the indicators that require government attention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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