Betydelsen av socioekonomiska förhållanden, levnadsvanor, attityder och boendeform för registrerad och rapporterad ohälsa i olika bostadsområden

Betydelsen av socioekonomiska förhållanden, levnadsvanor, attityder och boendeform för registrerad och rapporterad ohälsa i olika bostadsområden 1 Kjell Andersson, 1 Inger Fagerlund, 2 Berit Ydreborg, MM 11/23 1 Yrkes-och miljömedicinska kliniken Universitetssjukhuset Örebro 71 85 Örebro 2 Samhällsmedicinska enheten Örebro läns landsting 71 16 Örebro Projekt finansierat av Formas och Vårdalstiftelsen Projektnummer: 1997-162

Sammanfattning och slutsats Vid den landsomfattande inomhusklimatstudien (ELIB-studien, som genomfördes 1991-1992) framkom stora skillnader i upplevelsen av boendemiljön och rapporterad ohälsa, som inte kunde verifieras med hjälp av ett omfattande tekniskt mätprogram. Boende i villor rapporterade färre symtom än boende i bostadsrättslägenheter, som i sin tur rapporterade färre symtom än hyresrättsboende i framför allt de större bostadsområdena. Tekniskt var ventilationen sämst i villorna, där enbart vart femte hus uppfyllde gällande ventilationsnorm, och den kemiska belastningen var också störst där. På basen av uppgifter från en folkhälsoenkät som genomfördes kring årsskiftet 1993-94 i Örebro län, officiell statistik från 5 betjäningsområden inom Örebro kommun samt vissa uppgifter från fastighetsdatabasen Masterfile, genomfördes denna studie med syftet att studera betydelsen av socioekonomiska förhållanden, levnadsvanor, attityder samt boendeform för registrerad och rapporterad ohälsa. Den ekologiska analysen visade på stora skillnader med avseende på såväl socioekonomiska faktorer, levnadsvanor som registrerad ohälsa enligt officiell statistik och egenrapporterad ohälsa i de olika bostadsområdena. En uttalad ansamling av negativa faktorer förekom i hyreshusområdena. De olika socioekonomiska faktorerna, exempelvis låg inkomst, arbetslöshet, socialbidrag, förgymnasial utbildning samt invandrarbakgrund, var starkt interkorrelerade och korrelerade också starkt med de olika ohälsoparametrarna. Speciellt sågs mycket starka samband mellan det officiella ohälsotalet, som utgör ett mått på det totala antalet ersatta dagar per sjukförsäkrad för sjukskrivning, arbetsskada och sjukbidrag/förtidspension och ekonomiska förhållanden. Den individrelaterade analysen baserad på enkätutfallet visade en liknande bild med stora skillnader i såväl socioekonomiska som livsstilsmässiga förhållanden mellan de olika typområdena. Boende i bostadsrättslägenheter skiljde sig dock inte från boende i villor vad avser utbildning, social ställning och ekonomiska förhållanden men väl i form av svagare socialt stöd, glesare socialt nätverk, fler ensamstående med barn och fler utlandsfödda. Boende i hyresrättslägenheter föll ut negativt för samtliga parametrar. Hälsomässigt sågs en ansamling av symtom, även symtom som brukar hänföras till brister i inomhusmiljön (här benämnda SBS-symtom), till hyresrättsboende. Boende med bostadsrätt rapporterade något fler SBS-symtom och upplevde något sämre hälsa än boende i villor. Om man korrigerar för kön, ålder, socioekonomiska faktorer, levnadsvanor samt allmän attityd till livssituationen försvinner dock skillnaderna mellan boendeformerna. Med logistisk regressionsteknik kan visas att rapporteringen av SBSsymtom är associerad med bland annat kön (kvinnor rapporterar fler symtom), negativa levnadsvanor samt en mer negativ attityd till livssituationen. Slutsatsen av studien blir därför att förekomst av ohälsa, såväl officiellt registrerad ohälsa som självrapporterade symtom, varierar kraftigt inom olika bostadsområden och även för olika boendeformer. Frekvensen av ohälsa beror på många faktorer som inte har direkt att göra med den fysiska innemiljön. Vid enkätstudier av inomhusmiljön är det därför viktigt att använda rätt referensmaterial för att eliminera effekten av dessa andra faktorer. 2

Introduktion Socialt nätverk, status i samhället, meningsfull sysselsättning och en bra fritid är faktorer som har betydelse för välbefinnande och hälsa. Hälsan är dock socialt differentierad. Det finns stora skillnader mellan olika bostadsområden om man uttrycker ohälsans fördelning som antalet personer med långvarig sjukskrivning, sjukbidrag eller förtidspension. Ju fattigare människorna är i ett bostadsområde, desto högre är andelen förtidspensionärer. Ett annat mått är sjukskrivningar. Även här följs mönstret med fler sjukskrivningar i de fattigaste bostadsområdena jämfört med de rikaste. Socialt svagare grupper, som ofta bor i miljonprogrammets områden, är bland annat människor med kort utbildning, ensamstående mammor, arbetslösa och invandrare. Det är stora skillnader i sjuklighet mellan olika socialgrupper. Nationella folkhälsokommitténs arbetsgrupp för miljöfrågor har sökt belysa skillnader i miljöexponering mellan socialgrupper och visat att bland annat utbildningsnivån är relaterad till skadliga miljöexponeringar. Rökning är exempelvis mer förekommande bland människor med lägre utbildningsnivå. Likaledes är konsumtionen av frukt och grönsaker lägre. Innehav av pälsdjur är också vanligare i lägre socioekonomiska grupper. Upplevd psykisk ohälsa är vanligare bland människor med kort utbildning och självmord är mer förekommande i denna grupp än bland de som har en högre utbildning. I Nationella folkhälsokommitténs delbetänkande Hälsa på lika villkor (SOU 1999:137) menar man att det är viktigt med grönområden som kan erbjuda olika upplevelser och främja hälsan. I folkhälsomål 6 i slutbetänkandet (Hälsa på lika villkor, SOU 2:91) påpekas vikten av möjlighet till rekreation men också behov av säkra och bullerfria miljöer. Särskilt nämns stimulerande skolgårdar och bra utemiljöer för äldre och funktionshindrade. Bra och stimulerande grönområden saknas ofta i större bostadsområden byggda under miljonprogrammets tid. I de stora bostadsområden som byggdes på 197-talet är grönområdena ofta mindre utvecklade. Både den sociala miljön, inomhusmiljön och den yttre miljön har således betydelse för hälsan, speciellt i de mest utsatta bostadsområdena där människor med mindre goda ekonomiska förutsättningar lever och bor. Vid den landsomfattande ELIB- studien framkom stora skillnader i upplevelsen av boendemiljön och rapporterade ohälsa i olika delar av bostadsbeståndet. Dessa kunde relateras till såväl husens egenskaper som egenskaper hos de boende själva [Norlén m fl. 1993]. Således sågs stora skillnader mellan boende i flerbostadshus och boende i villor med de största problemen lokaliserade till de större flerfamiljshusen i storstadsområdena, trots ett från teknisk synpunkt snarast bättre inomhusklimat. En kompletterande analys jämförde utfallet för boende i småhus med hyres- och bostadsrätter i flerbostadshus [Andersson m fl. 1995]. Trots närmast identisk miljö ur teknisk synpunkt sågs påtagliga skillnader vad gällde såväl upplevelsen av inneklimatet som rapporterad ohälsa bland boende i flerbostadshus med bostadsrätt jämfört med boende med hyresrätt. Boende i småhus rapporterade mycket färre besvär. Ägandet har förmodligen betydelse för välbefinnandet liksom möjligheterna till kontroll av den egna miljön. Det finns sannolikt också andra förklarande faktorer. En sådan är den skilda åldersfördelningen mellan olika boendeformer, som demonstrerades för ELIB-materialet, en annan de starka sociala och ekonomiska faktorer som sannolikt påverkar såväl selektionen till boendeformen som rapporterad ohälsa. 3

Under 1993 genomfördes inom Örebro län en studie där en populationsbaserad folkhälsoenkät användes för ett stratifierat slumpmässigt urval bland hela länets befolkning mellan 2 och 64 år [Pihl m fl.1996]. Totalt utsändes 13 5 enkäter, varav cirka återkom ifyllda, vilket ger en svarsfrekvens på 74 %. Enkäten hade drygt 15 frågor och omfattade frågor om individrelaterade bakgrundsfaktorer, frågor om sysselsättning, yrke och arbetsförhållanden, frågor om socialt stöd, gemenskap och sinnesstämning, rökvanor, alkoholvanor, mat- och motionsvanor, frågor om föreningsverksamhet, frågor om hälsa och sjukvård samt om attityder till hälsofaktorer och folkhälsoarbete. För Örebro kommun utfördes urvalet som ett slumpmässigt urval stratifierat för typ av bostadsområden. Enkätutfallet kan därför relateras såväl till dessa som till betjäningsområden (se nedan) som i stort följer specifika bostadsområden. Man fann vid den primära analysen mycket stora skillnader mellan boende i villaområden och i flerbostadsområden med avseende på såväl ohälsa, levnadsvillkor som livsvillkor [Pihl m fl. 1996]. I en senare befolkningsenkät genomförd år 2 i fem mellansvenska län (CDUST) bekräftas de resultat som visades 1994. Människor boende i hyresrätt i större bostadsområden har sämre förutsättningar för en god ekonomi, har större sjuklighet, är mer sjukskrivna och är mer utsatta än personer som äger sitt boende. I denna studie svarade knappt personer i Örebro län (Eriksson m fl. 21). I en fördjupad analys av materialet för alla fem länen framkom att social sammanhållning i ett bostadsområde främjar hälsan. Psykiska besvär förekom oftare bland personer i bostadsområden, där sammanhållningen betraktades som mindre bra (Berglund m fl. 23). Örebro kommun har haft en mycket planmässig utbyggnad av bostadsområdena utanför centrum med relativt enhetlig bebyggelse inom dessa. Sedan relativt långt tillbaka har man också administrativt delat in kommunen i betjäningsområden som nästan helt överensstämmer med ovan beskrivna bostadsområden. Detta gör att det finns goda statistiska data beträffande sociala och ekonomiska förhållande på den aggregerade nivå som gällde vid enkätstratifieringen. Projektets syfte Projektet syftar till att mot bakgrund av erfarenheterna från ELIB-materialet, det omfattande materialet från enkätundersökningen i Örebro, tillgången till ett stort antal officiella data som beskriver sociala och ekonomiska förhållanden samt tillgång till fastighetsregisterdata belysa den relativa betydelsen av socioekonomiska, demografiska och boendemässiga faktorer för upplevd och rapporterad ohälsa. Denna analys utförs dels på aggregerad nivå (med s k ekologiska analysmetoder), dels på individnivå baserat på enkätmaterialet. Kort historik om studiekommunen Örebro Örebro anlades i slutet av 12-talet vid korsningen mellan Svartån och en större grusås. Närheten till Bergslagen spelade sannolikt en viktig roll för stadens fortsatta utveckling. Under 15-16 talen blev Örebro också säte för viktiga politiska möten och 18 valdes den franska marskalken Jean Babtiste Bernadotte till Sveriges kronföljare under namnet Carl XIV Johan vid Riksdagens möte i Örebro. Efter 18-talets mitt utvecklades Örebro till en viktig industristad, särskilt känd för sin skoindustri, som dock nästan helt avvecklats före 197. Samtidigt hörde Örebro till de snabbast växande städerna i riket vid denna tidpunkt. 4

Denna expansion innebar ett ökat byggande även om depressionen under början av 193-talet medförde något dämpade byggnadsvolymer. Under mitten av 194-talet började den stora inflyttningen till staden som därefter fortgick under de närmaste 25 åren. Staden är idag rikets sjunde kommun i invånarantal. Från början av 193-talet fram till 197-talet fanns en socialdemokratisk kommunledning som tidigt inriktade sig på att nå kontroll över främst den växande nyproduktionen av bostäder. Kommunen började också tidigt inrikta sig på kvalité i bostadsproduktion för att göra bostäderna attraktiva för stadens invånare och har därför under många år setts som en mönsterstad för bostadspolitiker och planerare. Bostadsområdet Stjärnhusen var en innovation för sin tid som rönte stor uppmärksamhet med ett otal studiebesök. Under 197-talet diskuterades bostadssegregationen inom svensk stadsutveckling, däribland i Örebro. Flera studier hade redan då visat att segregationen utgjorde en klar del av stadsbilden i Sverige liksom i andra länder och att vårt system för samhällskontroll över utvecklingen inte förhindrat en fortsatt segregation. Egeröd har i en rapport från Örebro påvisat denna process [Egerö 1979]. Studieuppläggningen Den aktuella studien genomfördes som en tvärsnittsstudie kring årsskiftet 1993/94. Totalt bodde vid denna tidpunkt 117 112 individer i kommunen, varav 116 6 kunde knytas till geografisk adress inom kommunen. 67 119 invånare i åldersintervallet 2-64 år utvaldes som primär studiepopulation. Uppgifter om bostadsbeståndet enligt Folk- och bostadsräkningen 199 (inhämtat från fastighetsdatabasen Masterfile) visade att det vid denna tidpunkt fanns 2 732 småhus (varav 2 31 lantgårdar) och 34 694 lägenheter i 1 759 flerbostadshus i kommunen. Totalt bodde 113 844 individer i dessa bostäder, vilket väl överensstämmer med antalet invånare i kommunen vid samma tidpunkt enligt kommunens officiella statistik (114 14). Statistiska data ur befintliga officiella register insamlades på betjäningsområdesnivå. Kommunen indelas i 5 betjäningsområden som ofta utgörs av ett bostadsområde eller ett eller flera centrala kvarter. Det största betjäningsområdet hade 2575 invånare år 1993 medan det minsta enbart hade 36 individer. Betjäningsområdena varierar också till storleken och är ofta större utanför tätorten där invånartätheten är låg. Vid enkätundersökningen som genomfördes vid samma tidpunkt stratifierades urvalet efter fem typområden: city, hyreshusområden, villaområden, ytterområden samt övriga. Dessa typområden utgör aggregeringar av betjäningsområden, vilket medför att enkätdata enkelt kan kopplas till typområdena i kommunen. Det är intressant att notera att korrelationen mellan antalet invånare i de enskilda betjäningsområdena och inkomna svar vid enkätundersökningen är hög (r =,75), trots att stratifieringen skedde på typområdesnivå. Detta ökar rimligen möjligheten att sammankoppla officiella data med enkätdata på betjäningsområdesnivå. 5

Datakällor Data inhämtades väsentligen från tre källor a) officiell statistik från kommunen december 1993 b) statistik från fastighetsdatabasen MasterFile c) data från enkätundersökningen som genomfördes kring årsskiftet 1993/94 Variabler hämtade från kommunen officiella statistik på betjäningsområdesnivå Demografiska variabler Ålder, kön, civilstånd, utbildning, hushållens storlek, utländsk bakgrund Sysselsättningsvariabler Förvärvsfrekvens, arbetslöshet, branschtillhörighet Sociala variabler Socialbidragstagare Ekonomiska variabler Medelinkomst, disponibel inkomst Hälsovariabel Ohälsotal Variabler från fastighetsdatabasen Masterfile Antal hus, hustyp, antal boende Variabler från befolkningsenkäten I bilaga sidorna 31-43 redovisas enkätens frågor. Använda index eller parametrar i denna rapport definieras på nedanstående sätt: Levnadsvanor (, 1-2, mer än 2 negativa faktorer av nedanstående) Rökning (röker dagligen) Alkohol (3-4 riskfaktorer) Motionsvanor (ingen motion) Kostvanor (få/inga goda kostvanor) Kroppsvikt (kraftig övervikt) Socialt nätverk (glest (-2), medel (3), tätt (4-5 av nedanstående faktorer) Samboende (fråga 8) Förvärvsarbete eller studier (fråga 12) Nära vänner utanför familjen/släkten (fråga 22) Aktiv i någon förening (frågorna 47, 6) Aktiv i kyrkligt samfund (frågorna 62a, 62b) Socialt stöd (svagt (-1), mellan (2), starkt (3 faktorer av nedanstående) Tillgång till känslomässigt stöd (fråga 23) Tillgång till praktisk hjälp (fråga 24) Tillgång till hjälp vid sjukdom (fråga 25) Ekonomiska problem (1 (under året åtminstone någon gång haft svårigheter att klara löpande utgifter för mat, hyra och andra räkningar),, fråga 27) 6

Socioekonomiskt index (SE-index) (svagt (>1 negativ faktor), medel (1), starkt ( av nedanstående faktorer)) Ekonomiska problem (se ovan) Svagt socialt stöd (se ovan) Glest socialt nätverk (se ovan) Arbetslöshet (fråga 12) Förgymnasial utbildning (fråga ) Utlandsfödd (fråga 5) Attityd (till livssituationen) (1 (åtminstone ett negativt ytterlighetsalternativ till frågorna 71-77),). Frågor inkluderas om ensamhet, tristess, meningsfullhet, oro och ängslan, framtidstro och möjligheter att styra sitt eget liv. Boendeform (Fråga ) Somatiska symtom (åtminstone en av frågorna 63c-63n eller 63t besvarade med alternativet ofta ) Psykiska symtom (åtminstone en av frågorna 63a, 63b, 63o-63s besvarade med alternativet ofta ) SBS-symtom (åtminstone en av frågorna 63c, 63n, 63o eller 63t besvarade med alternativet ofta ) Allergiska besvär (frågan 63f besvarad med alternativet ofta ) Långvarig sjukdom (fråga 64) Nedsatt arbetsförmåga (fråga 66) Sämre hälsa än andra (Alternativen något sämre eller mycket sämre på fråga 7) Använd statistisk metodik Korrelationen mellan olika socioekonomiska faktorer och korrelationen mellan dessa faktorer och ohälsa i den ekologiska analysen har testats med Spearmans rangkorrelationstest med betjäningsområde som analysenhet. Vid den individrelaterade analysen har skillnaden mellan olika typområden vad avser såväl socioekonomiska faktorer, levnadsvanor som attityd till livssituationen testats med logistisk regressionsanalys med villaboende som referensentitet och med kontroll för kön och ålder. Sambandet mellan ohälsa och olika hälsorelaterade faktorer har testats med logistiskt regressionsteknik. Vid den slutliga modellen för samband mellan ohälsa och boendeform har samma teknik använts med kontroll för kön, ålder, socioekonomiska faktorer, levnadsvanor och allmän attityd till livssituationen. I samtliga analyser har tvåsidiga test tillämpats. 7

Resultat Beskrivning av studiepopulationen årsskiftet 1993/1994 enligt officiell statistik 57,6 % av kommunens invånare var mellan 2 och 64 år, totalt 67 119 personer. Andelen personer inom detta åldersintervall var förhållandevis konstant inom de olika typområdena vilket framgår av figur 1a. Däremot var andelen äldre högre och andelen yngre lägre i cityområdena, där också andelen ensamhushåll var högre än i övriga områden (figurerna 1b-1d).,8 Andel 2-64 år enligt kommundata,5 Andelen 65 år och äldre i Örebro andel 2-64 år enligt kommundata,7,6,5,4,3,2,1 17 Andel 65 år och äldre,4,3,2,1 27 1 5, N = city 9 hyreshus 9 villaområden 8 ytterområden 14 övrigt, N = city 9 hyreshus 9 villaområden 8 ytterområden 14 övrigt Område i Örebro Områden i Örebro,5 Andel yngre än 2 år i Örebro 8 Andelen ensamboende i Örebro,4 Andel yngre än 2 år,3,2,1 41 Andelen ensamhushåll 6 4 2 5, N = 9 9 8 14 city hyreshus villaområden ytterområden övrigt N = 9 9 8 city hyreshus villaområden ytterområden Områden i Örebro Områden i Örebro Figur 1a-d. Åldersfördelning och andel ensamhushåll inom kommunens olika typområden. 14 övrigt 8

Köns- och åldersfördelningen inom studiepopulationen Könsfördelningen för de olika betjäningsområdena är ensartad vilket framgår närmare av figur 2 (korrelationskoefficienten r=.75). Detta gäller följaktligen också för typområdena (andelen män i medeltal 49,3 % (range 48,5 51,1 %)). Könsfördelningen skiljer sig inte heller åldersmässigt (Chi-2 analys ger p>,2) (Figur 3). Däremot ses relativt stora åldersskillnader mellan de olika typområdena och betjäningsområdena (figurerna 4 och 5). Andelen boende i åldersintervallet 2-34 år är högst i såväl city som hyreshusområdena medan boende i områden med hög andel villor (villaområden och ytterområden) i stor utsträckning ligger i åldersintervallet 35-49 år. 14 Män och kvinnor i de olika betjäningspmrådena 12 antal män 8 6 4 2 Rsq =,9558 2 4 6 8 12 14 antal kvinnor Figur 2. Könsfördelningen i studiepopulationen på betjäningsområdesnivån (n= 67 119). 5 Antal personer i åldersintervallet 4 3 kvinnor 2 2-24 25-29 3-34 35-39 4-44 45-49 5-54 55-59 6-64 män åldersintervall Figur 3. Ålders- och könsfördelningen i studiepopulationen. 9

1, Åldersfördelning inom de olika betjäningsområdena,8 åldersfördelning,6,4,2 andel 5-64 andel 35-49, 11 31 41 44 71 81 84 93 2 111 121 124 131 134 143 146 153 andel 2-34 betjäningsområden Figur 4. Åldersfördelningen i de olika betjäningsområdena.,7,6 Åldersfördelning inom de olika typområdena Åldersfördelningen,5,4,3,2 36 43 28 28 1 16 ålder 2-34,1 25 41 ålder 35-49, N = 9 9 9 9 9 9 8 8 8 14 14 14 city hyreshus villaområden ytterområden övrigt ålder 5-64 Områden i Örebro Figur 5. Åldersfördelningen inom de olika typområdena.

Betydelsen av köns- och åldersfördelning Det är ett känt faktum att frekvensen av sjukdom och ohälsa ökar med åldern och att det föreligger könsskillnader. Eftersom det föreligger klara skillnader i åldersfördelningarna mellan de olika typområdena och betjäningsområdena är det viktigt att veta effektvariablernas variation med åldern. I figur 6 nedan visas hur ohälsotalet* varierar med åldern för män och kvinnor med och utan invandrarbakgrund. Vid jämförelser mellan de olika områdena har ohälsotalen därför standardiserats mot åldersfördelningen i kommunen 1993 för att minimera effekten av olika åldrar. Relationen mellan ohälsotal och standardiserat ohälsotal i de olika typområdena respektive betjäningsområdena redovisas närmare i figurerna 7 och 8. Ohälsotal bland födda i Sverige och utomlands 25 Ohälsotal bland befolkningen (%) 2 15 5 ohälsotal sv män ohälsotal utl män ohälsotal sv kv 2-24 25-29 3-34 35-39 4-44 45-49 5-54 55-59 6-64 ohälsotal utl kv åldersklasser Figur 6. Ohälsotalets beroende av ålder, kön samt födelseland. 7 Standardiserade och totala ohälsotal Totalt och standardiserat ohälsotal 6 5 4 3 2 ohälsotal totalt city hyreshus villaområden ytterområden övrigt HSTAND Områden i Örebro Figur 7. Ohälsotal samt åldersstandardiserat ohälsotal för boende i de olika typområdena. *ohälsotalet utgör ett sammanfattande mått på det totala antalet ersatta dagar per sjukförsäkrad som utgått för sjukskrivning, arbetsskada och sjukbidrag/förtidspension. 11

8 Samband mellan totalt och standardiserat ohälsotal 7 6 ohälsotal totalt 5 4 3 2 2 3 4 5 6 7 8 9 Standardiserat ohälsotal Figur 8. Samband mellan ohälsotal och standardiserat ohälsotal för de olika betjäningsområdena. Åldersskillnader föreligger också i socioekonomiska variabler vilket redovisas närmare i tabell 1. Tabell 1.. Relationen mellan olika socioekonomiska faktorer och ålder i den aktuella studiepopulationen enligt officiell statistik. Åldersklasser 2-24 25-29 3-34 35-39 4-44 45-49 5-54 55-59 6-64 Förgymn.utbildn män 14,3 13,7 18, 21,6 23,3 29,7 39,3 43,8 5, kvinnor 12,8,7 12,6 15,1 14,5 25,3 33,1 41,1 55, Förvärvsintensitet män 5,6 65,5 72,4 77,5 8,3 83,3 82,4 78,9 5,4 kvinnor 51,6 68,7 74,8 8,1 84,6 86,2 83,4 75,4 45,3 Arbetslöshet 16,2 11,3 8,6 6,5 5,1 3,9 3,9 3,3 2,9 Socialbidrag 17,1 16, 14,1 11,4 8,6 5,2 4,2 2,9 2,7 Beskrivning av studiepopulationen i de olika typbostadsområdena årsskiftet 1993/1994 enligt officiell statistik I tabell 2 redovisas egenskaperna för studiepopulationen fördelat efter typområden. Generellt ses störst avvikelse för boende i hyreshusområdena vad avser flertalet socioekonomiska variabler. Av figur 9 framgår att boendeformen avviker kraftigt mellan de olika typområdena, vilket är naturligt med tanke på utvalskriterierna. Mer än 9 % av de som bor i city eller hyreshusområdena bor i flerbostadshus medan mer än 8 % av de boende i såväl villaområdena som ytterområdena bor i småhus. Lantgårdar förekommer enbart inom ytterområdena. En stor spridning förekommer inom de olika betjäningsområdena vilket redovisas närmare i tabell 3. 12

3 Boendeform i de olika typområdena Antal personer 2 antal pers småhus antal pers flerbost city hyreshus villaområden ytterområden övrigt antal småhusboende Områden i Örebro Figur 9. Boendeformen inom de olika typområdena. 13

Tabell 2. Beskrivning av studiepopulationen i de olika typbostadsområdena årsskiftet 1993/1994 enligt officiell statistik Typområden City Hyreshus Villor Ytterområde Övrigt Totalt Antal områden 9 9 8 14 5 Antal boende totalt 13 775 624 12 992 12 87 16 858 67 119 Män (andel %) 48,5 49,4 49, 51,1 48,8 49,3 Åldersfördelning 2-34 år 48,7 45,6 25,2 29,2 4, 37,8 35-49 år 27,9 34,4 4,6 44,5 36,2 36,7 5-64 år 23,4 2, 34,2 26,2 23,7 25,5 Civilstånd (%) ogifta 55,8 44,8 23,8 26,4 4,5 38,4 gifta/sambo 28,8 37,7 66,5 65, 47, 49, änkl/änka 1,7 1,5 1,7 1,3 1,4 1,5 skild 13,7 16,9 8, 7,4,8 11,1 Utländsk bakgrund (%) 8,9 28,2 6,3 5,5 8,5,7 Utbildning (%) förgymnasial 19,6 33,2 18,8 27,2 21,4 23,4 gymnasial 49,3 47,3 44,1 49,2 49,4 48, eftergymnasial 28,7 11,6 36,3 22,1 27,4 26, okänt 2,4 7,9,7 1,4 1,8 2,6 Förvärvsfrekvens (%) män 68,8 52, 8,6 8,1 73,4 71,8 kvinnor 72,9 54,2 8,3 77,8 75, 72,8 Bransch (% av förv,) jordbruk 1 1 6 1 2 produktion 12 18 11 14 13 13 byggnad 6 5 5 9 7 6 affär 2 19 15 19 19 19 bank 11 9 8 vårdsektor 26 3 26 26 28 28 Inkomst (kr, medel) män 186,4 152, 23,8 19,1 19,6 19, kvinnor 142,4 123,1 15,4 135, 139,5 138,4 Arbetslöshet (%) 8,5 12,2 4,6 5,7 6,6 7,5 Socialbidrag (%) 9,9 29,3 2,1 3,9 6,, 14

Tabell 3. Beskrivning av studiepopulationen i de 5 betjäningsområdena årsskiftet 1993/1994 enligt officiell statistik. Medel Median Minivärde Maxvärde Antal 1 342 1 258 36 2 575 Andel män (%) 49,3 49,1 43,9 53,5 Civiltillstånd (%) ogifta 38,7 37,8 17,6 62,1 gifta/sambo 48,4 48,2 22,4 75,2 änkl/änka 1,5 1,4,8 3,6 skild 11,5,6 5,4 2,5 Utländsk bakgrund (%) 11,5 8, 3,4 39,6 Utbildning (%) förgymnasial 23,6 22,1 11, 37,2 gymnasial 48, 48,6 39,5 54,9 eftergymnasial 25,6 23,9 7,1 46,7 Förvärvsfrekvens (%) män 71, 75,1 41,6 84,4 kvinnor 72,1 75,6 48,4 84,1 Bransch (% av förv.) jordbruk 1,6,5,9 produktion 13,4 12,8 7,6 22,3 byggnad 5,4 6,3 2,9 11,7 affär 19, 19,4 12,4 22,8 bank,2 9,9 6,3 15,4 vårdsektor 27,6 27,4 21,4 33,2 Inkomst (kr. medel) män 19, 191,5 136, 257, kvinnor 138,4 139, 114, 164, Arbetslöshet (%) 7,5 6,7 3, 15,1 Socialbidrag (%), 5,1,8 53,8 15

Ohälsodata I officiell statistik på kommunnivå förekommer inte särskilt många hälsoparametrar. Mest användes ohälsotalet, som utgör ett sammanfattande mått på det totala antalet ersatta dagar per sjukförsäkrad som utgått för sjukskrivning, arbetsskada och sjukbidrag/förtidspension. I nedanstående sammanställning användes kompletterande ohälsoparametrar på betjäningsområdesnivån på basen av insamlade enkätuppgifter, presenterade i form av medelvärde. Även här skiljer sig hyreshusområdena markant från övriga områden och har generellt högre prevalens av ohälsa i dess olika former. Tabell 4. Ohälsoparametrar för de olika typområdena, angivna som medelvärde. City Hyreshus Villaomr Ytteromr Övriga Totalt Antal områden 9 9 8 14 5 Ohälsotal enl. off.stat (dagar) 4, 59,3 27,3 29,8 34, 38,1 Åldersstand. ohälsotal (dagar) 42,1 67,2 23,4 28,5 36,5 39,5 Somatiska symtom*,7 1,,64,69,77,78 (medelant) Psykiska symtom** (medelant),49,84,32,41,45,5 SBS-symtom*** (medelantal),27,41,26,28,3,3 *innefattar 12 symtom inkl. huvudvärk, magont, ryggbesvär, hudbesvär och allergiska besvär ** innefattar 7 symtom inkl. sömnsvårigheter, trötthet, ängslan och nedstämdhet *** innefattar 4 symtom (huvudvärk, trötthet, hudsymtom samt allergiska symtom) Samband mellan ohälsa och socioekonomiska faktorer I den fortsatta analysen användes nedanstående socioekonomiska faktorer samt en aggregering av dessa faktorer till ett index, baserat på rangordningen av de specifika faktorerna: låg utbildning (förgymnasial utbildning) arbetslöshet socialbidragstagare låg inkomst utländsk bakgrund Valet av dessa faktorer beror på att de alla är förknippade med ökad social sårbarhet och i många studier visat sig vara mer eller mindre starkt relaterade till ohälsa [Rognerud m fl. 1998]. Det socioekonomiska indexet (SE-index) utgör i denna rapportering medelrangordningen för de fem faktorernas rangordning (från 1 till 5). I tabell 5 redovisas korrelationen mellan de enskilda socioekonomiska faktorerna samt SE-indexet och ohälsa. Den starkaste korrelationen ses därvid mellan SE-indexet och det standardiserade ohälsotalet medan korrelationen mot SBS-symtomen generellt är svagare än mot övriga ohälsoparametrar. 16

Tabell 5. Korrelationen mellan olika socioekonomiska faktorer och ohälsoparametrar. Testning genomförs med Spearmans rangkorrelationstest. Socioekonomiska Ohälsotal Ohälsotalåldersstandar- Somatiska Psykiska SBS-symtom faktorer diserat symtom symtom Arbetslöshet,72***,85***,57***,65***,5*** Låg inkomst,84***,86***,67***,63***,5*** Socialbidrag,66***,79***,53***,6***,39** Förgymn. utbildning,72***,55***,52***,5***,37** Utländsk bakgrund,59***,69***,59***,58***,43** SE-index,85***,9***,66***,7***,5*** *=p<,5, **=p<,1, ***=p<,1, Spearmans rangkorrelationstest. I figur redovisas grafiskt hur ohälsotalet är relaterat till SE-indexet där 1 står för högsta socioekonomiska status och 5 för lägsta. Man ser en mycket klar relation mellan SE-indexet och ohälsotalet där ohälsotalet ökar kraftigare vid sämre rangordning. I figurerna 11 a-c redovisas motsvarande relationer mellan SE-indexet och övriga ohälsoutfall. Även om bilden inte blir lika uttalad som vid det åldersstandardiserade ohälsotalet ses principiellt samma utfall med ökad ohälsa vid sämre SE-index. Villaområdena uppvisar generellt låga ohälsotal medan hyreshusområdena uppvisar högt SE-index och höga ohälsotal. 9 8 7 6 Områden Standardiserat hälsotal 5 4 3 2 2 3 4 5 övrigt ytteromr villaomr hyreshus city Total Population Rang för socioekonomiskt index Figur. Sambandet mellan socioekonomiskt index och åldersstandardiserat ohälsotal för de 5 betjäningsområdena. 17

1,4 1,2 1,2 1, 1, Medelantal somatiska symtom Områden i Örebro,8 övrigt ytterområden,6 villaområden hyreshus,4 city,2 Total Population 2 3 4 5 Rang för socioekonomiskt index Medelantal psykiska symtom,8,6,4,2, 2 3 4 Områden i Örebro övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population 5 Rang för socioekonomiskt index,6,5,4 Områden i Örebro Medelantal SBS-symtom,3,2,1, 2 3 4 5 övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population Rang för socioekonomiskt index Figur 11 a-d. Sambandet mellan socialindex och olika ohälsoutfall för de 5 betjäningsområdena. Man ser ett närmast linjärt förhållande mellan det socioekonomiska indexet och ingående komponenter, mest uttalat för faktorer med ekonomisk valör, i mindre utsträckning utbildningsmässigt. Det senare kan sammanhänga med att utbildningen är kraftigt åldersrelaterad, så till vida att få unga numera enbart har pregymnasial utbildning, och därmed definitionsmässigt har låg utbildning. Ett tecken på detta är att man ser en mer rätlinjig relation med andelen akademiskt utbildade i områdena (Figur 12f). Korrelationen mellan olika socioekonomiska faktorer redovisas närmare i tabell 6. Analys utförd med Spearmans rangkorrelationstest med de 5 betjäningsområdena som analysenhet visar att de flesta korrelationer skiljer sig signifikant från. Faktorer av ekonomisk karaktär (låg inkomst, arbetslöshet och socialbidrag) är starkast korrelerade till SE-indexet. 18

5 5 4 4 3 Områden i Örebro 3 Områden i Örebro Rang för arbetslöshet 2 2 3 4 5 övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population Rang för medelinkomst 2 2 3 4 5 övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population Rang för socioekonomiskt index Rang för socioekonomiskt index 5 5 4 4 3 Områden i Örebro 3 Områden i Örebro Rang för socialbidrag 2 2 3 4 5 övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population Rang för utlandsfödda 2 2 3 4 5 övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population Rang för socioekonomiskt index Rang för socioekonomiskt index 5 5 4 4 Rang för pregymnasial utbildning 3 2 2 3 4 Områden i Örebro övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population 5 Rang för akademisk utbildning 3 2 2 3 4 Områden i Örebro övrigt ytterområden villaområden hyreshus city Total Population 5 Rang för socioekonomiskt index Rang för socioekonomiskt index Figur 12 a-f. Samband mellan socioekonomiska indexet och ingående komponenter (arbetslöshet, låg inkomst, barnbidrag, invandrarbakgrund resp. förgymnasial utbildning). Låg inkomst ger högt rangindex. Andelen akademiskt utbildade redovisas där hög andel svarar mot låg rangordning i socialindexet. 19

Tabell 6. Korrelationen mellan olika socioekonomiska faktorer, testad med Spearmans rangkorrelationstest. Arbetslöshet Låg inkomst Socialbidrag Förgymn. utbildningsnivå Invandrarbakgrund SE-index Arbetslöshet 1,,773***,863***,387**,686***,92*** Låg inkomst 1,,715***,743***,5***,94*** Socialbidrag 1,,289*,751***,883*** Förg.utbildn. 1,,26,6*** Invandr.bakg 1,,729*** SE-index 1, *=p<,5, **=p<,1, ***=p<,1, Spearmans rangkorrelationstest. Sammanfattning av den ekologiska analysen Det finns en uttalad variation vad gäller såväl socioekonomiska faktorer, levnadsvanor som ohälsa mellan de olika typområdena och betjäningsområdena. De flesta negativa faktorer är ansamlade till hyreshusområdena medan förhållandena är motsatta för villaområdena, som framför allt har ekonomiskt starkare boende. De enskilda socioekonomiska faktorerna (låg inkomst, arbetslöshet, socialbidrag, förgymnasial utbildning och invandrarbakgrund) samt det sammansatta socioekonomiska indexet (SE-indexet) är alla starkt korrelerade till ohälsa, främst det åldersstandardiserade ohälsotalet enligt officiell statistik. Ohälsotalet stiger snabbt för de betjäningsområden som ligger sämst till i socioekonomisk rangordning. 2

Enkätundersökningen Runt årsskiftet 1993/1994 genomförde Samhällsmedicinska enheten vid Örebro läns landsting en befolkningsundersökning om hälsa och hälsans villkor. Syftet med undersökningen var dels att beskriva fördelningen av hälsorelaterade levnadsvanor, livsformer och självrapporterad ohälsa i befolkningen, dels att genomföra en analys om sambanden mellan levnadsvanor respektive livsformer och självrapporterad ohälsa. Undersökningen genomfördes som en postenkät riktad till ett obundet stratifierat slumpmässigt urval av befolkningen i åldrarna 2-64 år. Örebro kommun delades in i fem olika strata av boendeområden (city, hyreshusområden, villaområden, yttreområden och övriga). Syftet med den särskilda indelningen var att synliggöra de variationer i hälsa i en stor kommun som konventionella folkhälsorapporter inte förmår upptäcka. Totalt utsändes 9 enkäter till de fem typområdena fördelat efter kön och tre åldersgrupper 2-34 år, 35-49 år samt 5-64 år. Svarsfrekvensen blev efter en påminnelse totalt 7 %. Den är något lägre i hyreshusområdena, speciellt bland män i åldersgruppen 35-49 år, vilket redovisas närmare i tabell 7. Tabell 7. Befolkningsenkätens svarsfrekvens (uttryckt i %) för de olika typområdena fördelat efter ålder och kön. Män Kvinnor 2-34 35-49 5-64 2-34 35-49 5-64 City 67 65 71 82 7 78 Hyreshus 61 53 71 72 61 71 Villor 67 74 83 79 77 87 Ytterområden 64 7 69 78 76 85 Övrigt 65 78 77 71 8 83 Bortfallsanalys har genomförts genom att resultaten jämförts med andra tillgängliga registerdata (exempelvis SCB:s regionalstatistiska databas beträffande utbildningsnivån hos befolkningen, Länsarbetsnämndens i Örebro uppgifter beträffande arbetslöshet, SCB:s befolkningsstatistik för andel födda i Sverige eller Örebro läns landstings slutenvårdsregister 1993). Sammanfattningsvis konstateras därvid att det finns en större andel med invandrarbakgrund och antagligen även en större andel arbetslösa i bortfallet [Pihl m fl. 1995]. En viss överrepresentation av tjänstemän på lägre- och mellannivå bland de svarande samt en större andel arbetare bland bortfallet kan finnas. Med hjälp av tillgänglig statistik anses antagandet om olikheter mellan svarande och bortfall med avseende på utbildningsnivå och sjukhusvistelse inte kunna verifieras. Det sekundära bortfallet, dvs. att enstaka frågor inte besvarats är oftast bara någon enstaka procent. Egenskaper hos studiepopulationen enligt enkätundersökningen redovisas närmare i tabell 8, där de olika typområdena jämföres. 21

Tabell 8. Egenskaper hos studiepopulationen redovisat för de olika typområdena enligt enkätundersökningen. Jämförelser görs gentemot boende i villaområdena som utgör referens. Typområden City Hyreshus Villaområde Ytterområde Övrigt Totalt Antal boende 652 582 757 527 627 3145 Andel män (%) 47,1 47,8 48,3 46,5 48,2 47,6 Åldersfördelning (%) 2-34 år 34,4 34, 3,8 34, 3,9 32,7 35-49 år 31,1 29,4 32,5 33,2 34,3 32,1 5-64 år 34,5 36,6 36,7 32,8 34,6 35,2 Rökare (%) 31,5*** 41,7*** 18, 2,5 24,4** 26,8 Neg. levnadsvanor (%) 17,8*** 27,7*** 9,9 15,** 12,8 16,2 Förgym. utbildning (%) 2, 41,*** 2,2 34,6*** 24,1* 27,1 Arbetslöshet (%) 6,6 15,8*** 5,2,2** 6,6 8,5 Utlandsfödd (%) 9,8*** 23,1*** 4,6 3,8 4, 8,9 Ensamst. m barn (%) 7,2** 9,7*** 3,7 5,8 3,7 5,9 Ekon. problem (%) 16,3*** 25,4*** 7,4 14,6***,5* 14,4 Glest soc. nätverk (%) 29,6*** 45,4*** 15,5 18,6 21,7** 25,7 Svagt socialt stöd (5) 8,3 17,*** 5,9 7,6 8,9* 9,3 Negativ attityd (%) 3,8* 47,*** 24,8 3,8* 29,9* 32,1 * =p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1 Statistisk testning av skillnader gentemot referensmaterialet görs på basen av logistisk regressionsteknik, justerat för ålders- och könsskillnader, där boende i villaområden utgör referensentitet med oddskvoten 1,. Av utrymmesbrist redovisas inte oddskvoterna, enbart prevalensen av aktuella faktorer (i %) samt signifikansnivån. För samtliga studerade faktorer faller boende i hyreshusområdena ut negativt. Boende i villaområden har mindre ekonomiska problem än boende i andra områden. För negativa levnadsvanor, utländsk bakgrund, ekonomiska problem samt glest socialt nätverk faller också cityboende ut negativt. Boende i ytterområdena har i hög utsträckning enbart förgymnasial utbildning. En primär frågeställning gällde betydelsen av boendeformen för rapporterad ohälsa. I tabell 9 redovisas hur demografiska och socioekonomiska faktorer är relaterade till boendeformen. Boende i hyresrätter faller ut negativt i alla variabler jämfört med villaboende. Däremot är det intressant att notera att bostadsrättsboende inte skiljer sig relativt villaboende vad gäller utbildning, social ställning eller ekonomi men väl vad gäller socialt nätverk, socialt stöd samt faktorerna ensamboende med barn och utländsk bakgrund. 22

Tabell 9. Demografiska och socioekonomiska faktorer relaterat till boendeformen. Jämförelser görs gentemot villaboende som utgör referens. Statistisk testning av skillnader gentemot referensmaterialet görs på basen av logistisk regressionsteknik, kontrollerat för ålders- och könsskillnader. Villaboende Bostadsrätt Hyresrätt Kön (andel män %) 47,9 (1,) 47,6 (,99) 47,7 (,99) Ålder (medel + SD) 44, 44,59 4,9 *** Rökare (%) 19,7 (1,) 24,1 (1,33)* 35, (2,4)*** Neg livsstilsfakt. (%) 11,2 (1,) 13, (1,19) 22, (2,55)*** Förgymn.utbildning (%) 24,2 (1,) 26,9 (1,13) 29,9 (1.7)*** Akademisk utb. (%) 29, (1,) 25,1 (,85) 21,4 (,67)*** Arbetare (%) 3,5 (1,) 34,4 (1,17) 49,7 (2,)*** Arbetslöshet (%) 5,6 (1,) 6,4 (1,15) 11,6 (2,5)*** Utlandsfödd (%) 3,7 (1.) 9,2 (2,64)*** 13,6 (4,36)*** Ensamst. m barn (%) 2,6 (1,) 6,9 (3,1)*** 8,9 (4,33)*** Ekon. problem (%) 7,4 (1,) 9,9 (1,39) 21,6 (3,23)*** Glest soc. nätverk (%) 12,6 (1,) 24,2 (2,19)*** 37,9 (4,59)*** Svagt soc. stöd (%) 6,8 (1,) 11,7 (1,81)** 11, (1,88)*** Negativ attityd (%) 25,5 (1,) 31,3 (1,34)* 38,6 (1,88)*** *=p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1; arbetare med och utan fackutbildning enligt SEI-kod Hälsoutfallet är relaterat till kön och ålder vilket framgår av tabellerna och 11. Kvinnorna rapporterar generellt högre symtomfrekvenser, bland annat vad gäller SBS-symtom, vilket rapporterats i åtskilliga studier tidigare[stenberg 1995]. Däremot skiljer sig inte förekomsten av långvarig sjukdom, nedsatt arbetsförmåga eller egenupplevd hälsa relativt andra mellan könen. Man ser ingen åldersrelation vad avser SBS-symtom eller allergiska besvär. En påtaglig åldersrelation gäller dock som väntat för förekomsten av rapporterad långvarig sjukdom samt nedsatt arbetsförmåga. Det är speciellt den äldsta åldersgruppen som upplever sig ha sämre hälsa än andra. Relationen mellan ohälsa och socioekonomiska faktorer, attityd till livssituationen samt levnadsvanor redovisas närmare i tabellerna 12 och 13, där skillnaderna faktor för faktor testas med logistisk regressionsteknik kontrollerat för ålder och kön. 23

Tabell. Ohälsa relaterat till kön och ålder. Tabellvärdena uttryckta i procent. Kön Ålder män kvinnor 2-34 35-49 5-64 Somatiska symtom (%) 32,6 47,2 36,3 41,1 42,9 Psykiska symtom (%) 22,4 3,1 22,7 24,2 32, SBS-symtom (%) 15,4 27,1 21,7 21,9 21,2 Allergiska besvär (%) 4,4 6,7 6, 5,4 5,4 Långvarig sjukdom (%) 31,8 3,6 21,8 27,9 43,2 Nedsatt arbetsförm (%) 18,9 2,9 12,1 17,2 29,7 Sämre hälsa än andra (%) 11,1 13,2 9,7 9,7 17, Tabell 11. Ohälsa relaterat till kön och ålder i form av oddskvoter. Jämförelser görs gentemot referenser som utgörs av män respektive åldersgrupp (2-34 år) i de aktuella analyserna. Kön Ålder män kvinnor 2-34 35-49 5-64 Somatiska symtom (%) 1, 1,84*** 1, 1,21* 1,3** Psykiska symtom (%) 1, 1,49*** 1, 1,9 1,61*** SBS-symtom (%) 1, 2,4*** 1, 1,1,97 Allergiska besvär (%) 1, 1,57** 1,,89,9 Långvarig sjukdom (%) 1,,95 1, 1,38** 2,72*** Nedsatt arbetsförm (%) 1, 1,13 1, 1,52* 3,9*** Sämre hälsa än andra (%) 1, 1,21 1, 1, 1,92*** *=p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1 Frånsett för allergiska symtom ses en uttalad relation mellan ohälsa och socioekonomiska förhållanden respektive attityd till livssituationen med högst frekvens av ohälsa bland de med svag socioekonomisk ställning och negativ attityd till livssituationen (tabellerna 12 och 13). Den senare är starkt korrelerad till förekomst av rapporterade psykiska symtom. 24

Tabell 12. Ohälsa relaterat till socioekonomiska faktorer och allmän attityd till livssituationen. Tabellvärdena uttrycks i procent. Socioekonomi Attityd stark medel svag Positiv Negativ Somatiska symtom (%) 32,1 39,8 54,1 32,3 55,7 Psykiska symtom (%) 16,9 26,1 42,4 15, 48,5 SBS-symtom (%) 17,6 19,9 29,8 14,8 34,3 Allergiska besvär (%) 5, 4,6 7,5 4,9 6,7 Långvarig sjukdom (%) 24,6 3,2 43,3 27, 38,6 Nedsatt arbetsförm (%) 11,2 2,8 33,3 15,6 28, Sämre hälsa än andra (%) 6,6 11,4 22,6 7,8 21,2 Tabell 13. Ohälsa relaterat till socioekonomiska faktorer och allmän attityd till livssituationen uttryckt som oddskvoter och kontrollerat för ålder och kön. Jämförelser görs gentemot referenser som utgörs av individer med stark socioekonomisk ställning respektive individer med positiv attityd i de aktuella analyserna. Socioekonomi Attityd stark medel svag Positiv Negativ Somatiska symtom (%) 1, 1,4*** 2,49*** 1, 2,64*** Psykiska symtom (%) 1, 1,74*** 3,62*** 1, 5,36*** SBS-symtom (%) 1, 1,17 1,98*** 1, 3,1*** Allergiska besvär (%) 1,,92 1,53* 1, 1,4* Långvarig sjukdom (%) 1, 1,33** 2,34*** 1, 1,7*** Nedsatt arbetsförm (%) 1, 2,9*** 3,97*** 1, 2,11*** Sämre hälsa än andra (%) 1, 1,83*** 4,16*** 1, 3,19*** *=p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1 Frånsett för allergiska besvär korrelerar negativa levnadsvanor till ohälsa och detta gäller också boende i hyresrätt (tabellerna 14 och 15). Sambandet mellan boendeform och ohälsa är dock svagare än för övriga studerade faktorer. 25

Tabell 14. Ohälsa relaterat till antal negativa levnadsvanor och boendeform. Tabellvärdena uttrycks i procent. Negativa levnadsvanor Boendeform 1-2 >2 villa bostadsrätt hyresrätt Somatiska symtom (%) 35, 42,6 52,8 37,1 41, 43,2 Psykiska symtom (%) 2,6 29,4 39,5 22,4 22,6 31, SBS-symtom (%) 18,4 23, 29, 18,6 23,9 23,9 Allergiska besvär (%) 5,3 5,4 7,1 4,7 6,2 6,3 Långvarig sjukdom (%) 25,4 32,8 46,8 28,4 28,9 34, Nedsatt arbetsförm (%) 14, 22,7 33,9 16,2 17,6 23,6 Sämre hälsa än andra (%) 7,8 15,1 21,4 8,5 13, 15, Tabell 15. Ohälsa relaterat till antalet negativa levnadsvanor och boendeform uttryckt som oddskvoter och kontrollerat för ålder och kön. Jämförelser görs gentemot referenser som utgörs av individer utan negativa levnadsvanor respektive villaboende. Negativa levnadsvanor Boendeform 1-2 >2 villa bostadsrätt hyresrätt Somatiska symtom (%) 1, 1,38*** 2,8*** 1, 1,18 1,29** Psykiska symtom (%) 1, 1,6*** 2,51*** 1, 1,1 1,56*** SBS-symtom (%) 1, 1,33** 1,81*** 1, 1,38* 1,38** Allergiska besvär (%) 1, 1,2 1,38 1, 1,32 1,36 Långvarig sjukdom (%) 1, 1,44*** 2,59*** 1, 1,3 1,3** Nedsatt arbetsförm (%) 1, 1,81*** 3,15*** 1, 1, 1,59*** Sämre hälsa än andra (%) *=p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1 1, 2,11*** 3,24*** 1, 1,61** 1,91*** Syftet med studien var att studera den relativa betydelsen av socioekonomiska, demografiska och boendemässiga faktorer för rapporterad ohälsa. Av tabell 16 framgår att boendeformen i sig inte innebär att de boende rapporterar högre frekvens av ohälsa, när man korrigerat för olika påverkande faktorer. För att bedöma den relativa betydelsen av olika faktorer redovisas utfallet för SBS-symtomen i tabell 17. Det framgår där att kön, allmän attityd till livssituationen samt negativa levnadsvanor alla är viktiga bakgrundsfaktorer som påverkar rapporteringen av SBSsymtom. De olika ingående parametrarna är starkt interkorrelerade men resultatet kvarstår även sedan olika interaktionstermer förts in i analysen. 26

Tabell 16. Ohälsa relaterat till boendeformen med villaboende som referens. Utfallet presenteras som oddskvoter och anlyseras med logistisk regressionsteknik med kontroll för socioekonomiska faktorer, levnadsvanor, attityd till livssituationen samt kön och ålder. Boendeform villaboende bostadsrätt hyresrätt Somatiska symtom (%) 1, 1,9 (,85-1,4),99 (,83-1,19) Psykiska symtom (%) 1,,82 (,6-1,11) 1,3 (,84-1,27) SBS-symtom (%) 1, 1,27 (,95-1,7) 1,6 (,86-1,32) Allergiska besvär (%) 1, 1,2 (,72-2,1) 1,17 (,8-1,7) Långvarig sjukdom (%) 1,,94 (,72-1,22) 1,11 (,91-1,34) Nedsatt arbetsförm (%) 1,,95 (,69-1,3) 1,22 (,97-1,52) Sämre hälsa än andra (%) 1, 1,36 (,93-1,99) 1,3 (,98-1,72) *=p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1 Tabell 17. Rapporterade SBS-symtom och deras relationen till socioekonomiska förhållanden, levnadsvanor, allmän attityd till livssituationen samt typ av boende, analyserat med logistisk regressionsteknik. Såväl risk estimaten (oddskvoter) som 95 %-iga konfidensintervall redovisas i tabellen. Oddskvot (OR) 95 %-procentigt konfidensinterall Kön Ålder Boendeform Socioekon. status Attityd Levnadsvanor män 1, kvinnor 2,2*** (1,67-2,44) 2-34 år 1, 35-49 år 1, (,79-1,27) 5-64 år,88 (,67-1,11) villa 1, bostadsrätt 1,27 (,95-1,7) hyresrätt 1,6 (,86-1,31) hög 1, mellan 1,3 (,81-1,3) låg 1,3* (1,2-1,66) optimistisk 1, pessimistisk 2,65*** (2,18-3,21) negativa 1, 1-2 negativa 1,23 (,99-1,52) >2 negativa 1,53** (1,18-1,98) *=p<.5; ** =p<,1; *** =p<,1 27

Kommentarer Avsikten var primärt att hämta in tekniska data via databasen Masterfile och den obligatoriska ventilationsbesiktningen. Det visade sig dock inte meningsfullt att samla mer ingående tekniska data eftersom dessa inte registrerats eller mätts på ett tillräckligt strukturerat sätt och inte heller kunde kopplas till enskilda enkätdata. Enda tekniska faktorer som insamlats är därför antal byggnader, hustyp samt antal boende i byggnaderna. Den ekologiska analysen visar att ohälsan är ojämnt fördelad i samhället med högst förekomst i hyreshusområdena. De boende i dessa områden har andra socioekonomiska förhållanden än vad som gäller för de boende i andra typområden, och speciellt stor skillnad föreligger mellan villaområdena och hyreshusområdena. Andelen med låg inkomst, hög arbetslöshet, socialbidrag, låg utbildning samt utländsk härkomst är generellt högre i hyreshusområdena jämfört med andra områden. Även levnadsvanor och allmän attityd till livssituationen skiljer sig kraftigt mellan de olika typområdena. Ohälsa i form av officiellt redovisat ohälsotal, som omfattar totalantalet ersatta dagar per sjukförsäkrad, varierar mer än andra studerade ohälsomått (psykiska och somatiska symtom, allergiska besvär samt SBS-symtom) med socioekonomiska och speciellt ekonomiskt orienterade faktorer. De områden som har sämst socioekonomisk status rapporterar kraftigt förhöjda ohälsotal. Detta talar för att det kan vara kostnadseffektivt att genomföra insatser i dessa områden jämfört med att sprida resurserna över hela kommunen Boende i villor och boende i bostadsrätter, oftast belägna i flerbostadshus eller radhus, uppvisar stora likheter i såväl utbildningsnivå, social status som ekonomisk situation, men boende i bostadsrätter rapporterar sämre socialt stöd, svagare socialt nätverk, fler ensamstående med barn och fler utlandsfödda. Åtskilliga inomhusklimatstudier har visat på stora skillnader i svarsutfall på enkätfrågor, trots att genomförda tekniska mätningar inte visat på några större skillnader i inomhusklimatet. I den mån sådana finns är förhållandena sämre i villor med lägre ventilationsflöden och högre kemisk och ofta mikrobiologisk belastning än vad som gäller för boende i bostadsrätter eller hyresrätter. Om man korrigerar för de stora skillnader som finns i socioekonomiska faktorer, levnadsvanor och allmän attityd till livssituationen ses inte längre signifikanta skillnader i ohälsa beroende på boendeformen. Detta gäller för såväl sjuklighet, symtom som allergiska besvär. De faktorer som starkast styr hur symtom, som förknippas med dålig inomhusmiljö, rapporteras tycks vara kön, levnadsvanor samt attityden till personens livssituation. Det är inte möjligt att göra annat än en grov kvantitativ värdering av den relativa betydelsen av dessa för rapporterade SBS-symtom, eftersom enkätundersökningen inte syftade till att besvara aktuell frågeställning och därför enbart innehöll ett fåtal symtom som brukar hänföras till inomhusklimatproblem. I denna studie har såväl ekologisk metodik tillämpats som individbaserade analyser genomförts och utfallet är liktydigt. Den starka inverkan av olika hälsopåverkande faktorer vid sidan av faktorer som kan hänföras till innemiljön är påtaglig och det är därför viktigt att man vid studier, där man efterfrågar de boendes klagomål, erfarenheter och besvär, är medveten om deras existens. Rent praktiskt kan man hantera detta genom att använda olika referensmaterial. Vid studier av inomhusklimatet i större hyreshusområden använder man sig av andra referensdata än när man studerar inomhusklimatproblem i villaområden. I figur 15 redovisas olika referensmaterial vid studier av olika typområden och vid användning av de s.k. Örebroformulären (MM 5 NA) [Andersson 1998) 28

Trötthet 1. Annat 2. Tung i huvudet Torr, kliande, rodnad hud på händerna Huvudvärk Torr, kliande, rodnad hud på händerna Annat Trötthet Tung i huvudet Huvudvärk Fjällning/klåda i hårbotten/öron 2% 4% Illamående/yrsel Fjällning/klåda i hårbotten/öron 2% 4% Illamående/yrsel Torr eller rodnad hud i ansiktet Hosta Heshet, halstorrhet 3. Torr, kliande, rodnad hud på händerna Fjällning/klåda i hårbotten/öron Torr eller rodnad hud i ansiktet Hosta Annat Heshet, halstorrhet Irriterad, täppt eller rinnande näsa Trötthet Irriterad, täppt eller rinnande näsa Klåda, sveda, irritation i ögonen Tung i huvudet Huvudvärk 2% 4% Illamående/yrsel Koncentrationssvårigheter Koncentrationssvårigheter Klåda, sveda, irritation i ögonen Torr eller rodnad hud i ansiktet Hosta Heshet, halstorrhet Irriterad, täppt eller rinnande näsa Koncentrationssvårigheter Klåda, sveda, irritation i ögonen Referensdata 1. Flerbostadshus, Sverige 2. Flerbostadshus, storstad 3. Villor, Sverige Figur 15. Referensdata till olika typer av bostadsområden, baserat på ELIB-studien (1 och 3 ovan) samt studier i stora hyreshusområden i Stockholmstrakten (2). Tack. Vid framtagning av basuppgifter har vi fått hjälp av bland annat Gunnar Nicklasson, Örebro kommun, Carina Persson och Anders Pihl vid Samhällsmedicinska enheten, Örebro läns landsting och vi framför vårt tack för deras insatser. Referenser Andersson K, Högberg H, Waller T. Effect on non-technical factors on perception of indoor air quality and climate. Results of the ELIB-study. Proc. of Healthy Buildings 95 ;Vol 1:43-8. Rognerud MA, Krüger Ö, Gjerten F, Thelle DS. Strong regional links between socio-economic background factors and disability and mortaliyt in Oslo, Norway. European journal of Epidemiology 1998;14:457-463. Berglund K, Eriksson C, Eriksson HG, Feldman I, Lambe M, Molarius A, Nordström E. Livsvillkor, levnadsvanor och hälsa. Liv & Hälsa år 2, Rapport nr 8, 23. Eriksson C, Lindén-Boström M, Persson C, Skarped G, Wallin A-M, Ydreborg B. Den odemokratiska hälsan. Liv & Hälsa år 2. Rapport från Samhällsmedicinska enheten, Örebro läns landsting. 29