The increasing cost, and demand for, household energy has increased attention to the phenomena of energy burdens. Despite this increased attention, a lack of consensus remains in pinpointing the strongest predictors, and geographic differences, that exist within the energy ecosystem. This study addresses this gap by utilizing a series of dummy variable regressions across cities, suburbs, and rural areas within Erie County, New York-a county noted to have particularly high energy burdens. Specifically, three types of predictor sets were incorporated into the methodology: a set of socioeconomic variables, physical variables, and a combination of both variable sets. The results of this study suggest that cities tend to have the highest electricity burdens. Despite the aging infrastructure in Erie County, high energy burdens were driven primarily by socioeconomic factors such as housing cost burden and poverty status. Lastly, this study explores various planning and policy implications Erie County can utilize to reduce energy burdens. In turn, this study highlights the importance of focusing policy efforts on existing social service programs to provide support to the region's neediest households.
최근 다른 행정조직에 비하여 연구가 부족했던 소방행정분야에 체계적인 변화가 나타나고 있다. 특히, 소방수요가 증가하고 형태가 다양화되고 있는데, 가장 시급한 일은 소방수요에 맞게 소방력을 확보하는 일이다. 이러한 소방력의 배치는 주민들의 사회적 후생의 만족으로 이어질 것이다. 본 연구의 목적은 소방력의 결정요인을 찾아보고 소방수요가사회 경제적 요인의 영향을 받는지 알아보는데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 소방력, 소방수요, 사회 경제적 요인, 재정적 요인에 대한 조사를 실시하였다. 그 다음, 이론적 배경과 과거연구를 근거로 4가지 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위한 통계적 방법은 회귀방정식과 구조방정식분석이다. 본 연구 결과, 소방력은 소방수요와 재정적 요인에 의해서는 양(+)의 유의적인 영향을 받았으나, 사회 경제적인 요인에 의해서는 음(-)의 유의적인 영향을 받았다. 또한 소방수요는 경제적인 요인에 의해서는 양(+)의 영향을 받았으나, 사회적인 요인은 음(-)의 영향을 미친 것으로 나타났다.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the relationship between socioeconomic status and periodontal disease. Methods: The data used for the analysis were obtained from the sixth Korean National Health and Nutrition Examination Survey (2015). A total of 5,632 adults, aged over 19 years, were included in the study. This study analyzed data relating to socioeconomic status and health behaviors. The socioeconomic status was defined as an exogenous factor. Periodontal disease was the endogenous variable. Health behavior was a mediating variable. The study hypotheses were tested using Structural Equation Modeling analysis with Mplus 7.0 software. Results: According to the model fit test, the associated root-mean-square error was 0.05 (90% CI: 0.046-0.059); comparative fit index was 0.93; Tucker-Lewis index was 0.88; and standardized root-mean-square residual was 0.03. We found that socioeconomic status had significant effects on health behaviors (${\beta}=0.304$, p<0.001) and periodontal disease (${\beta}=-0.289$, p=0.001). Moreover, health behaviors had significant effects on periodontal diseases (${\beta}=0.143$, p<0.001). The analysis of a possible relationship between socioeconomic status and periodontal disease using path analysis demonstrated health behaviors difficulties, along with direct and indirect effects, further increased the risk of periodontal disease. Conclusions: The findings suggest that future interventions for the prevention of periodontal disease should consider health behavior.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
Objectives: The aim of this study was to examine socioeconomic inequalities in oral health and to investigate the extent to which socioeconomic disparities in oral health are attenuated by oral health related consciousness and behaviors. Methods: We used data from the third 2006 Korea National Oral Health Survey(KNOHS) and a total of 3,457 subjects aged over 18 years were analyzed. The dependent variable was periodontal conditions which is devided into dichotomy, that is, health and ill-health, using the Community Periodontal Index(CPI) in KNOHS. Socioeconomic status(SES) were measured by educational attainment, income and residential area. Age, gender, oral health consciousness(self-assessed oral health status, concern about oral health and self-perceived dental treatment needs and behaviors(brushing, use of dental floss and dental visits) were adjusted in binary logistic regression analysis. Results and Conclusion: The results show that oral health consciousness and behaviors do not mediate the relationship between SES and periodontal health and there might be limitations to attenuate socioeconomic disparities in oral health only by changing of either oral health consciousness or(and) behaviors. Our findings suggest that more definite oral health policies and dental health education among adults with lower education will need in order to improve oral health.
This paper evaluates and maps the quality of life in the Atlanta, Georgia metropolitan area in 2000. Three environmental variables from Landsat TM data, four socioeconomic variables from census data, and a hazard-related variable from toxic release inventory (TRI) database were integrated into a geographic information system (GIS) environment for the quality of life assessment. To solve the incompatibility problem in areal units among different data, the four socioeconomic variables aggregated by zonal units were spatially disaggregated into individual pixels. Principal components analysis (PCA) was employed to integrate and transform environmental, socioeconomic, and hazard-related variables into a resultant quality of life score for each pixel. Results indicate that the highest quality of life score was found around Sandy Springs, Roswell, Alphretta, and the northern parts of Fulton County along Georgia 400 whereas the lowest quality of life score was clustered around Smyma of Cobb County, the inner city of Atlanta, and Hartsfield-Jackson International Airport. The results also reveals that normalized difference vegetation index (NDVI) and relative risk from TRI facilities are two versatile indicators of environmental and socioeconomic quality of an urban area in the United States.
This research is intended to reveal the correlations between diabetes and dietary and other related factors. We were studied for 257 diabetics, in t도 9 general hospitals, located at Seoul, From August 109 to September 3, 1986. The result of this study can be follow ; 1) Distribution of the subjects according to their general characteristics ; The sex ration of the subjects is 1.06 ; 1.00 (male ; female), and the average age is 54.7 $\pm$10.9 years. Among the subjects 28.8% have a family history of diabetes ; the closer the genetic relationship, the more hereditory factors play a part. 2) Distribution of the scores according to their socioeconomic status ; As the socioeconomic status goes p, the intake of calories and fiber increases ; however, the frequency of eating out and the degree of physical activity decrease. 3) Relationship between obesity prevalence and each variable ; Among the subjects 27.2% are obese, and 60.3% have been obese in the past. Even though there is no significant relationship between the food habit and obesity, the number of people who are obese shows a significant increase as the socioeconomic status improves. 4) The effect of sex on each variable ; The intake of calories, sugar, alcohol and coffee is higher in male subjects, as is the frequency of eating out. In regular exercise and physical activity, there are significant differences between male and female subjects.
Background: This study used receiver operating characteristic (ROC) curves to screen Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) skin melanoma data to identify and quantify the effects of socioeconomic factors on cause specific survival. Methods: 'SEER cause-specific death classification' used as the outcome variable. The area under the ROC curve was to select best pretreatment predictors for further multivariate analysis with socioeconomic factors. Race and other socioeconomic factors including rural-urban residence, county level % college graduate and county level family income were used as predictors. Univariate and multivariate analyses were performed to identify and quantify the independent socioeconomic predictors. Results: This study included 49,999 parients. The mean follow up time (SD) was 59.4 (17.1) months. SEER staging (ROC area of 0.08) was the most predictive foctor. Race, lower county family income, rural residence, and lower county education attainment were significant univariates, but rural residence was not significant under multivariate analysis. Living in poor neighborhoods was associated with a 2-4% disadvantage in actuarial cause specific survival. Conclusions: Racial and socioeconomic factors have a significant impact on the survival of melanoma patients. This generates the hypothesis that ensuring access to cancer care may eliminate these outcome disparities.
본 연구는 최근 증가하고 있는 1인 가구가 경험하는 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향을 살펴보고, 이에 따른 연령의 조절 효과를 규명하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 한국복지패널 17차년도(2022년)에서 전국의 20세 이상 성인들 중 1인 가구 총 2,969명의 자료를 활용하였다. 사회경제적 박탈은 한국복지패널 항목 중 식생활 박탈, 주거 박탈, 사회보장 박탈, 경제적 박탈, 사회적 박탈, 건강 및 의료 박탈 등 6가지 영역에 대한 15개 항목을 선별한 후 영역별 박탈 여부를 측정·합산하였다. 우울은 CESD-11 척도로 활용하였으며, 연령은 연속 변수로 사용하였다. 분석 결과, 사회경제적 박탈과 우울은 정적으로 유의하였으며, 이 관계에서 연령의 조절 효과가 발견되었다. 즉, 1인 가구의 연령이 높을수록 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향이 더욱 커지는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 1인 가구에서 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향에 있어서 생애 발달 과정과 연령 변화를 감안한 정책적 및 실천적 개입의 필요성과 방향을 제안하였다.
주민의 안전한 생활을 보장할 수 있는 소방서비스를 충분히 제공하기 위하여 지방재정인 소방예산을 증가시킬 필요성이 있다. 그런데 소방예산을 증가시킬 수 있는 하나의 방법은 소방의 목적세인 지역자원시설세를 개편하는 것이다. 이 연구의 목적은 지역자원시설세와 소방예산, 소방사업비예산, 사회 경제적 요인, 소방수요 간의 관계를 살펴보는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 과거의 연구와 이론적 분석을 통하여 5가지 가설들을 설정하였다. 이 가설을 검증하기 위한 통계적 방법은 회귀분석과 t검증이다. 가설의 검증 결과, 지역자원시설세는 소방예산과 소방사업비 예산에 유의적인 정의 관계를 보이고 있었으며, 사회 경제적인 요인도 지역자원시설세에 유의적인 정의 관계를 보였다. 또한 소방수요 변수 중에서 화재, 구조변수가 지역자원시설세에 유의적인 관계를 보이고, 구급, 잠재적 수요변수는 유의적이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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