Hälsa och hälsorelaterad livskvalitet mätt med EQ-5D och SF-36 i Östergötlands och Kalmar län: Resultat från befolkningsenkäterna

Hälsa och hälsorelaterad livskvalitet mätt med EQ-5D och SF-36 i Östergötlands och Kalmar län: Resultat från befolkningsenkäterna Rapport 2002:1 Health and Health Realted Quality of Life as measured by the EQ-5D and the SF-36 in South East Sweden: Results from Two Population Surveys Elin Eriksson & Anders Nordlund

ISSN 1401-5048 Hälsa och hälsorelaterad livskvalitet mätt med EQ-5D och SF-36 i Östergötlands och Kalmar län: Resultat från befolkningsenkäterna Författare Elin Eriksson M.Sc., statistiker Anders Nordlund F.D., statistiker/epidemiolog Rapporten kan beställas från Folkhälsovetenskapligt Centrum 581 85 Linköping e-post: FHVC@LIO.SE Kostnad: 250 kronor www.lio.se/fhvc

Innehållsförteckning FÖRORD... I SAMMANFATTNING... III 1. INLEDNING...1 1.1 HÄLSA OCH HÄLSORELATERAD LIVSKVALITET MÄTT MED INSTRUMENTEN SF-36 OCH EQ-5D...2 1.1.1 SF-36...2 1.1.2 EQ-5D...4 2. MATERIAL OCH METOD...5 3. RESULTAT...7 3.1 DEMOGRAFI...7 3.2 LÄN, KÖN OCH ÅLDER... 10 3.2.1 EQ-5D... 10 3.2.2 SF-36... 12 3.3 INVANDRARE... 13 3.2.1 EQ-5D... 14 3.3.2 SF-36... 15 3.4 SJUKVÅRDSOMRÅDE OCH KOMMUNER... 17 3.4.1 EQ-5D... 17 3.4.2 SF-36... 19 3.5 UTBILDNING... 21 3.5.1 EQ-5D... 21 3.5.2 SF-36... 23 3.6 SYSSELSÄTTNING... 25 3.6.1 EQ-5D... 25 3.6.2 SF-36... 28 3.7 BRANSCH... 31 3.8 YRKE... 33 4. DISKUSSION... 35 4.1 JÄMFÖRELSE MED TIDIGARE PRESENTERADE NORMDATA... 38 4.2 REPRESENTATIVITET... 38 4.3 LIVSKVALITETSVIKTER, SJÄLVSKATTNING MED VAS-SKALA OCH SF-36... 39 5. REFERENSLISTA... 41 BILAGOR APPENDIX A EQ-5D APPENDIX B SF-36

Förord Folkhälsovetenskapligt Centrum i Östergötland är landstingets kunskapscentrum i folkhälsovetenskapliga frågor. FHV-Centrum har därför ett särskilt ansvar att samla in, sammanställa och analysera information om hälsoläget i befolkningen, liksom att ge underlag för verksamhet som syftar till att minska ojämlikheter i befolkningens hälsa. Sedan 1989 har landstinget i Östergötland genomfört omfattande befolkningsenkäter regelbundet. Den senaste befolkningsenkäten genomfördes 1999 och resultaten har presenterats i rapporten Östgötens Hälsa och Miljö (2000). I föreliggande rapport ges en mer omfattande och mycket detaljerad beskrivning av den självrapporterade hälsan och livskvaliteten, mätt med de båda instrumenten SF-36 och EQ-5D, uppdelat efter vissa bakgrundsfaktorer. I denna rapport ingår även material från den befolkningsenkät som genomfördes 1999 i Kalmar län med samma frågeformulär. Syftet med rapporten är att resultaten skall kunna användas som referensvärden i olika studier där det är väsentligt att kunna utvärdera effekter på hälsa och livskvalitet av olika former av intervention eller andra insatser. Materialet kan givetvis även användas som referensmaterial vid utvärdering av mer sjukdomsspecifika åtgärder i studier där man saknar kontrollgrupp. Materialet från Kalmar har välvilligt ställts till vårt förfogande av överläkare Lennart Hellström, Folkhälsocentrum i Oskarshamn. Vi vill rikta ett särskilt tack till informatör Christina Aldin som bearbetat rapportens layout. Folkhälsovetenskapligt Centrum, Linköping den 3 december 2002 Kerstin Ekberg Verksamhetschef I

II

Sammanfattning Begreppet hälsorelaterad livskvalitet har under senare år blivit alltmer centralt i diskussioner om planering, prioritering och utvärdering av hälso- och sjukvården. Det finns ett behov av att mäta och kartlägga hälsan i mera positiva termer än genom den beskrivning av sjuklighet, hälso- och sjukvårdens processer och produktivitet som traditionellt har varit fallet. Vidare finns också ett behov av att kunna studera och jämföra hälsan i olika patientgrupper och vilket utfall i termer av hälsa och självupplevd hälsoeffekt olika interventioner genererar. Rapporten är baserad på svaren från de enkätundersökningar som genomfördes i Östergötlands och Kalmar län 1999. Enkäterna inkluderade frågeformulären för EQ-5D och SF-36 och skickades ut till ett slumpmässigt urval om 16 000 personer i åldrarna 20 till 74 år bosatta i Östergötlands och Kalmar län. När oanvändbara svar sorterats bort återstod 9 489 svar, vilket motsvarade 59 procent av studiepopulationen. Självrapporterad hälsa och hälsorelaterad livskvalitet har studerats med de båda instrumenten EQ-5D och SF-36. EQ-5D består av två övergripande index, dels den självrapporterade hälsan mätt med en så kallad VAS-skala och dels hälsorelaterad livskvalitet, som beräknas utifrån individernas svar på fem övergripande frågor. SF-36 beskriver hälsan med hjälp av åtta delskalor. Det övergripande syftet med rapporten är dels att ge en översiktlig beskrivning av hälsan och den hälsorelaterade livskvaliteten hos invånarna i Östergötlands och Kalmar län och dels att presentera genomsnittsvärden för denna befolkning, såväl som helhet som för olika grupper. Förhoppningen är att rapporten ska tillhandahålla användbara referensvärden för den allmänna befolkningen i Östergötlands och Kalmar län med vilka mätningar i olika grupper ska kunna jämföras. Både vad gäller självrapporterad hälsa och hälsorelaterad livskvalitet var resultaten relativt entydiga och de båda instrumenten, EQ-5D och SF-36, gav i stort sett samma bild. I korthet kan sägas att den självrapporterade hälsan och den hälsorelaterade livskvaliteten var bättre: bland män än bland kvinnor bland yngre än bland äldre när det gäller de fysiska aspekterna av hälsan bland svenskfödda än bland invandrare bland dem som är i arbete och studerande än bland arbetslösa, sjukskrivna och pensionärer bland högutbildade än bland lågutbildade i yrken som är förknippade med hög utbildning jämfört med yrken som är förknippade med lägre utbildning. III

IV

1. Inledning Hälso- och sjukvårdslagen betonar hälsans betydelse som uttryck för goda levnadsförhållanden och god livskvalitet. De övergripande hälsopolitiska målen syftar till att förbättra hälsan och minska hälsoskillnaderna mellan olika grupper i befolkningen [1]. Detta innebär att det finns ett behov av att mäta och kartlägga hälsan i mera positiva termer än genom beskrivning av sjuklighet, hälso- och sjukvårdens processer och produktivitet som traditionellt har varit fallet. Sålunda har begreppet hälsorelaterad livskvalitet under senare år diskuterats alltmer som underlag för planering, prioritering och utvärderingen av hälso- och sjukvården [2, 3]. Vidare finns också ett behov av att kunna studera och jämföra hälsan i olika patientgrupper och vilket utfall i termer av hälsa och självupplevd hälsoeffekt olika interventioner generar. Detta ställer krav på generellt tillämpbara mätmetoder. Med hälsorelaterad livskvalitet avses vanligen den effekt hälsan har på en individs välmående och förmåga att fungera med avseende på fysiska, mentala och sociala aspekter av livet [3, 4]. Den funktionella aspekten inbegriper basala dagligaktiviteter som förmågan att klä sig, arbetsrelaterade aktiviteter, hushållsarbete och förmågan att klara av sitt jobb, samt förmågan att umgås med familj och vänner i den utsträckning man önskar. Den funktionsrelaterade delen av hälsorelaterad livskvalitet brukar betraktas som objektiv till sin natur i och med att den går att relatera till standardmässiga förutsättningar. Välmående är däremot mera subjektivt eftersom det bygger på individers egna upplevelser av hur dom mår och känner sig (glada, ledsna, oroliga, och så vidare). När man mäter den hälsorelaterade livskvaliteten är avsikten att försöka fånga såväl funktionella aspekter som välmående. Det finns olika sätt att mäta hälsa och hälsorelaterad livskvalitet och ett stort antal mätinstrument har utvecklats genom åren [3, 5]. Man brukar skilja på generiska eller generella och sjukdomsspecifika instrument. De generiska måtten försöker fånga hälsan och den hälsorelaterade livskvaliteten i mera allmänna termer och kan därför användas i alla typer av populationer medan de specifika måtten riktar sig till vissa patientgrupper och således främst mäter aspekter som hänger samman med specifika sjukdomstillstånd. En fördel med generiska mått är att dom möjliggör jämförelser mellan olika patientpopulationer och olika befolkningsgrupper, medan en nackdel är att dom kan bli väldigt omfattande. SF-36 [6] och EQ-5D [7, 8] är två av de mest populära generiska måtten. Dom representerar två olika tillvägagångssätt när det gäller att mäta hälsa och hälsorelaterad livskvalitet. SF-36 är ett så kallat profilmått medan EQ-5D är ett så kallat preferensbaserat mått. Detta innebär att SF-36 genererar en beskrivning av hälsostatus i form av en hälsoprofil med indexvärden för åtta olika aspekter av hälsan. EQ-5D generar två övergripande indexvärden, en livskvalitetsvikt och en självskattning av hälsan. De befolkningsenkäter som genomfördes i Östergötland och Kalmar län 1999 inkluderade SF-36 och EQ-5D. Syftet med föreliggande rapport är dels att ge en översiktlig beskrivning av hälsan och den hälsorelaterade livskvaliteten hos invånarna i Östergötland och Kalmar län, och dels att presentera genomsnittsvärden 1

för denna befolkning, såväl som helhet som för olika grupper. Förhoppningen är att rapporten ska kunna tjäna som referensvärden (populationsnorm) med vilka mätningar i olika grupper ska kunna jämföras. 1.1 Livskvalitetsinstrumenten SF-36 och EQ-5D Utförliga beskrivningar av SF-36 och EQ-5D har tidigare utgivits, dels internationellt [6, 7, 8], och dels i form av rapporter på svenska [2, 5, 9]. Den beskrivning av de båda instrumenten som här ges är därför medvetet kortfattad. Båda instrumenten finns också representerade på internet [10, 11]. Vid sidan av dessa båda instrument finns som påpekats en rad andra instrument (se till exempel Coons och medarbetare [3] för en sammanställning). Vid sidan av instrument som SF-36 och EQ-5D kan den hälsorelaterade livskvaliteten också mätas med så kallade direkta metoder (se Henriksson och Carlsson [5] för en kort sammanfattning). 1.1.1 SF-36 När SF-36 utvecklades under slutet av 1980-talet var utgångspunkten vedertagna definitioner av hälsa och man tog fasta på att hälsa har många aspekter som inte låter sig fångas upp av ett enda mått [6, 9]. Sålunda kom SF-36 att bli ett mångdimensionellt instrument som beskriver hälsostatus med hjälp av de åtta delskalorna Fysisk funktion, Fysiskt rollfunktion, Smärta, Allmän hälsa, Vitalitet, Social funktion, Emotionell rollfunktion och Psykiskt välbefinnande. Trots att man under utvecklingsarbetet insåg vikten av att begränsa måttets omfång kom SF-36 att omfatta 36 frågor. Respondentbördan anses ändå vara måttlig [3]. Anledningen till de många frågorna var att man tyckte det krävdes flera frågor per delskala för att spegla de viktigaste aspekterna av de olika delskalorna [6]. För var och en av de åtta delskalorna beräknas ett sammansatt index som löper från 0 som är sämsta värde till 100 som är bästa värde. I Tabell 1 och Tabell 2 ges en översikt av vad SF-36 delskalor avser att mäta och hur olika värden på delskalorna ska tolkas. Det ska noteras att värdena på de olika delskalorna har olika innebörd. Detta beror på att delskalorna omfattar olika delfrågor och därmed har olika många delsteg. Dessutom är frågorna sådana att de som mår riktigt bra ofta uppnår full poäng på somliga delskalor (till exempel Fysisk funktion), medan det är svårare att uppnå full poäng på andra delskalor (till exempel Vitalitet). Det är därför inte möjligt att direkt jämföra värden på de olika skalorna, utan SF-36 stora användningsområde är att jämföra olika gruppers värden, eller att jämföra specifika grupper med befolkningen i allmänhet (så kallat referensvärde eller populationsnorm). På så vis kan man få en uppfattning vilka skillnader i hälsa som finns mellan olika grupper eller i vilka avseenden en specifik grupp avviker från den allmänna populationen. 2

Tabell 1. Översikt över de hälsofenomen SF-36 försöker fånga (från Sullivan & Karlsson [9], sidan 3:1) a Fysiska aspekter Mentala aspekter Egen bedömning Funktion Delskala b Funktion Välmående Handikapp Välmående Handikapp Egen bedömning Fysisk funktion (PF) Fysisk rollfunktion (RP) Smärta (BP) Allmän hälsa (GH) Vitalitet (VT) Social funktion (SF) Emotionell rollfunktion (RE) Psykiskt välbefinnande (MH) a Tabellen publicerad med tillstånd av författarna. b Inom parentes anges de Amerikanska förkortningarna. Tabell 2. SF-36 delskalor, uppbyggnad och tolkning (från Sullivan & Karlsson [9], sid. 9:2) a. Tolkning Delskala b Antal frågor Antal nivåer Låga värden Höga värden Fysisk funktion (PF) Fysisk rollfunktion (RP) Smärta (BP) Allmän hälsa (GH) Vitalitet (VT) Social funktion (SF) Emotionell rollfunktion (RE) Psykiskt välbefinnande (MH) 10 21 Mycket begränsad fysisk aktivitetsnivå, inkl. ADL, som att tvätta och klä sig. 4 5 Problem med att utföra arbete eller andra regelbundna aktiviteter på grund av fysisk ohälsa. 2 11 Mycket svår och i mycket hög grad handikappande värk/smärta. 5 21 Värderar sitt hälsotillstånd som dåligt och tror att hälsan kommer att bli sämre. 4 21 Känner sig trött och utsliten hela tiden. 2 9 Omfattande och ofta förekommande störningar av det normala umgänget i och utanför hemmet på grund av fysisk eller psykisk ohälsa. 3 4 Svårigheter med att utföra arbete eller andra regel-bundna aktiviteter på grund av känslomässiga problem. 5 26 Känner sig nervös och nedstämd hela tiden. Kan utföra alla former av fysisk aktivitet inkl. de mest ansträngande. Inga problem med att utföra arbete eller andra regelbundna aktiviteter på grund av fysisk ohälsa. Ingen värk/smärta och inga funktionsinskränkningar på grund av värk/smärta. Värderar hälsan som utmärkt. Känner sig riktigt pigg och energisk hela tiden. Upprätthåller det normala sociala umgänget i och utanför hemmet utan störningar på grund av fysisk eller psykisk ohälsa. Inga svårigheter med att utföra arbete eller andra regel-bundna aktiviteter på grund av känslomässiga problem. Känner sig harmoniskt, lugn och glad hela tiden. a Tabellen publicerad med tillstånd av författarna. Den Amerikanska originalversionen av tabellen återfinns i Ware & Sherbourne [6], s. 475. b Inom parentes anges de Amerikanska förkortningarna. 3

Till sist ska vi notera att SF-36 har utvecklats en del under åren. Bland annat har frågebatteriet reviderats och det finns numera en ny version som kallas SF36-II [12]. Ett försök har också gjorts att sammanfatta informationen i de åtta delskalorna i SF-36 med hjälp av två övergripande index (Physical Compononent Summary, PCS, och Mental Component Summary, MCS) som summerar den fysiska respektive den mentala hälsan [13]. Det pågår också arbete som syftar till att skapa ett preferensbaserat mått utifrån de frågor som ingår i SF-36. En förenklad enkät, SF-6D har tagits fram och en algoritm för att beräkna preferensbaserade indexvärden har presenterats [14]. 1.1.2 EQ-5D I slutet av 1980-talet bildades en internationell forskargrupp, den så kallade EuroQol gruppen, med målsättningen att ta fram ett standardiserat, generellt instrument för att beskriva och värdera hälsorelaterad livskvalitet [8, 15]. Resultatet av gruppens arbete blev livskvalitetsinstrumentet, EQ-5D, eller EuroQol som det också kallas. Tanken var att instrumentet skulle fungera som ett komplement till andra livskvalitetsmått [15]. Man ville också att instrumentet skulle vara enkelt och möjligt att använda i postenkäter, samt att det skulle generera övergripande preferensbaserade indexvärden (så kallade livskvalitetsvikter eller nyttovikter). Detta för att möjliggöra hälsoekonomiska jämförelser med hjälp av bland annat så kallade QALY-beräkningar 1. I sin helhet består EQ-5D av fyra olika delar [2, 5, 7, 8]. Den första delen är ett beskrivande klassifikationssystem i fem dimensioner ( Rörlighet, Hygien, Huvudsakliga aktiviteter, Smärtor/besvär och Rädsla/nedstämdhet ) där respondenten tar ställning till vilket av tre olika påståenden som för dagen bäst överensstämmer med dennes hälsotillstånd. I grova drag representerar de tre svarsalternativen inga problem, vissa problem och svåra problem. De fem frågorna i hälsoklassifikationen gör det möjligt att bilda 243 (3 5 =243) olika hälsotillstånd. Den andra delen utgörs av en Visuell Analog Skala, VAS-skalan, med hjälp av vilken respondenten skattar sin hälsa genom markera med en linje hur bra eller dåligt dennes nuvarande hälsotillstånd är. VAS-skalan är 20 cm lång och kan liknas vid en termometer som löper från 0 (sämsta tänkbara tillstånd) till 100 (bästa tänkbara tillstånd). Den tredje delen utgörs av en uppsättning standardiserade bakgrundsfrågor som kan användas vid behov. Med hjälp av den fjärde delen, som vanligtvis inte används i undersökningar som bara syftar till att mäta och beskriva olika gruppers hälsorelaterade livskvalitet, kan en värdering av 13 av de 243 olika hälstillstånden göras med hjälp av en VAS-skala. För att möjliggöra hälsoekonomiska analyser (till exempel QALY-beräkningar) har man till var och ett av de 243 hälsotillstånden kopplat en livskvalitetsvikt. De livskvalitetsvikter som vanligen används är den så kallade engelska tariffen [16] även om det finns exempel på studier som använt andra tariffer [17]. Den engelska tariffen togs fram genom att man lät ett befolkningsurval värdera 42 strategiskt valda hälsotillstånd. Med hjälp av en matematisk modell räknade man därefter fram 1 QALY är den engelska akronymen för kvalitetsjusterade levnadsår (Quality Adjusted Life-Years) som blivit allmänt vedertagen också i svensk litteratur. QALYs beräknas genom att återstående livslängd justeras med avseende på nyttan av det hälsotillstånd individerna befinner sig i [18]. 4

en livskvalitetsvikt för vart och ett av de 243 möjliga hälsotillstånden. Värderingen genomfördes med den så kallade Time Trade-Off (TTO) metoden. I korthet går TTO-metoden ut på att man försöker få respondenterna att fastställa hur många år i full hälsa som motsvarar ett givet antal år i ett hälsotillstånd som är sämre än full hälsa (för utförligare beskrivning hänvisas till hälsoekonomisk litteratur, till exempel Johannesson [18]). De livskvalitetsvikter som används baseras alltså på den engelska befolkningens värdering av olika hälsotillstånd. Det är oklart huruvida dessa värderingar är generaliserbara till svenska förhållanden. En genomgång av olika försök att värdera de hälsotillstånd som definieras av EQ-5D indikerade att även om vissa skillnader mellan olika länder förekommer, värderas hälsotillstånden relativt lika överlag [5]. Ett problem när det gäller värdering av hälsotillstånd är hur tillståndet död ska hanteras. Ska man anse att död är det värsta tänkbara, eller ska man tillåta att det finns tillstånd som är värre än att vara död? EQ-5D tariffen löper mellan 1 och 1, där död representerades av 0 och således finns hälsotillstånd som värderats som sämre än död. Ett exempel på ett hälsotillstånd som har en negativ vikt är 21233 som har livskvalitetsvikten -0.08. Detta innebär att hälsotillståndet som karaktäriseras av att man kan gå men med viss svårighet, inte behöver hjälp med daglig hygien, mat eller påklädning, har vissa problem med att klara sin huvudsakliga sysselsättning, har svåra smärtor/besvär och i högsta grad är orolig eller nedstämd värderas som något sämre än att vara död. Detta är dock inte helt okontroversiellt och de finns de som hävdar att man ska sätta värdet på dessa tillstånd till 0 [2]. 2. Material och metod Materialet till föreliggande rapport utgörs av data från de befolkningsenkäter som genomfördes i Östergötland och Kalmar län 1999. Resultat från befolkningsenkäten i Östergötland har tidigare redovisats i rapporten Östgötens hälsa och miljö [19]. Utformningen av de båda enkäterna var exakt den samma. En enkät, som inkluderade frågeformulären för SF-36 och EQ-5D (hälsotillståndsklassifikationen och VAS-skalan), skickades ut till ett slumpmässigt urval om 16 000 personer i åldrarna 20 till 74 år bosatta i Östergötland (10 000) och Kalmar län (6 000). Ett mindre antal individer (506 stycken) uteslöts då de inte tillhörde studiepopulationen (utflyttade, döda, etc.). När oanvändbara svar sorterats bort återstod 9 489 svar, vilket motsvarade 59 procent av studiepopulationen. Andelen användbara svar var något högre i Östergötland (61 %) än i Kalmar län (58 %), äldre svarade i högre grad än yngre och kvinnor svarade i högre grad än män. Resultaten redovisas för de som har kompletta svar på EQ-5D (n=9 131) respektive samtliga åtta delskalor på SF-36 kompletta (n=8 834). Med hjälp av SF-36 åtta delskalor är det möjligt att räkna fram två summariska index, PCS och MCS. Vi valde dock att inte använda oss av dessa båda övergripande index då problem med beräkningsalgoritmerna nyligen presenterats [20] och debatterats [21, 22] i den internationella tidskriften Quality of Life Research, vilket reser frågetecken kring dessa båda index. 5

Alla livskvalitetsvikter lägre än 0 har ändrats till 0. Detta då det som påpekas i Stockholmsrapportern [2] är kontroversiellt hur tillstånd värre än död bör behandlas. I de datamaterial som redovisas här var det mindre än en procent (n=66) som hade ett hälsotillstånd med negativ vikt, det vill säga ett hälsotillstånd som värderats som värre än att vara död. Denna förändring i datamaterialet påverkar inte de redovisade medelvärdena (se avsnitt 4.3). Föreliggande rapport är uppdelad i två delar. Dels en övergripande resultatsammanfattning och dels en bilagedel med en detaljerad resultatredovisning uppdelad på kön, ålder (5-års klasser/15-års klasser) och län samt utbildning, sjukvårdsregion, huvudsaklig sysselsättning, självrapporterad branschtillhörighet och yrkestillhörighet klassificerad enligt AMS yrkesklassificering AMSYK. I bilagedelen ges andelen med inga, svåra eller måttliga problem i de fem EQ-5D dimensionerna, och medelvärden och standardavvikelser för EQ-5D livskvalitetsvikter, EQ-5D VAS-skalan och SF-36:s åtta delskalor. För att möjliggöra presentation av både EQ-5D index och EQ-5D VAS i samma diagram har skalan för EQ-5D VAS ändrats så att den löper mellan 0 och 1. Det ska noteras att när materialet delas upp på detta sätt blir antalet personer i några subgrupper litet. I vissa fall har därför antalet åldersgrupper fått minskas. Resultat presenteras bara för undergrupper som består av 20 personer eller fler. I uppdelningarna på sysselsättning, bransch och yrke så har redovisningen begränsats till personer som uppgivit att dom är i arbete och vid enkättillfället var yngre än 65 år. Detta trots att dessa uppgifter finns också för de som är arbetslösa, tjänstlediga och pensionärer. Avsikten med detta förfarande var hålla bransch- och yrkesgrupperna så homogena som möjligt och undvika att jämförelserna störs av att olika stora andelar av bransch- respektive yrkesgrupperna utgörs av arbetslösa eller pensionärer vars hälsa och hälsorelaterade livskvalitet är lägre än för de som är i arbete. Man ska också vara medveten om att de grupper för vilka data presenteras skiljer sig åt på en rad bakgrundsfaktorer, till exempel varierar ålder kraftigt över olika utbildningsnivåer. I föreliggande rapport har avsikten varit att presentera resultaten för grupperna som de faktiskt ser ut. Detta innebär att vissa skillnader och likheter som uppträder är ett reslutat av att grupperna har olika sammansättning och att man bör ha detta i åtanke vid tolkning av resultaten. I den sammanfattande delen av rapporten presenteras medelvärden för självrapporterad hälsa (EQ-5D VAS och SF-36 delskalor), hälsorelaterad livskvalitet (EQ-5D index) samt andelen med svåra eller måttliga problem i de fem EQ-5D dimensionerna. Samtliga resultat redovisas separat för män och kvinnor. Då skillnaderna i självrapporterad hälsa och hälsorelaterad livskvalitet mellan Östergötland och Kalmar län visade sig vara små över lag presenteras inte länsvisa data i den övergripande resultatsammanfattningen. 6

3. Resultat 3.1 Demografi Totalt svarade 9 489 personer på befolkningsenkäterna 1999 i Östergötland och Kalmar län. Vid sammanställningar för SF-36 ingår de 8 834 personer som har besvarat de åtta delskalorna och för EuroQol ingår de 9 131 personer som har besvarat de fem dimensionerna. I tabell 1 presenteras bakgrundsdata för samtliga som besvarat befolkningsenkäterna. Medelåldern var 47 år för män och 46 år för kvinnor. Män i Kalmar län var äldst och kvinnor i Östergötland yngst. Andel invandrare var något högre i Östergötland (9 %) jämfört med Kalmar län (6 %). Folk- eller grundskola var den utbildning som rapporterades som högsta utbildningsnivå av flest personer, både bland män och kvinnor. Andelen med folk- eller grundskola var högre i Kalmar län än i Östergötland, medan andel högutbildade var högre i Östergötland än i Kalmar län. Andelen med universitetsutbildning var större bland kvinnor än män i båda länen. Andelen personer i arbete var högre bland män i Östergötland än bland män i Kalmar län, medan det omvända gällde för kvinnor. Kalmar län hade störst andel pensionärer och andel studerande var högst i Östergötland samt bland kvinnor. Som framgår av tabell 3 var skillnaderna i branschtillhörighet mellan män och kvinnor stora. Störst andel män arbetade inom metallindustrin och störst andel kvinnor inom hälso- och sjukvård. Skillnaderna mellan länen var små. I Kalmar län arbetade man i något större utsträckning än i Östergötland med jordbruk, skogsbruk och fiske samt övrig tillverkningsindustri. Kvinnor i Kalmar län arbetade i större utsträckning än kvinnor i Östergötland med hälso- och sjukvård. En stor andel, 26 procent, hade uppgivit övriga branscher (hit räknas också de som uppgivit två eller flera olika branscher). Liksom för branschtillhörighet, var skillnaderna i yrkesklassificering mellan män och kvinnor stora. Störst andel kvinnor arbetade med service- omsorg- och försäljningsarbete och bland män arbetade störst andel med hantverksarbete inom byggverksamhet och tillverkning samt process- och maskinoperatörsarbete. Skillnaderna i yrkesklassificering var små mellan länen. Andelen med arbeten som kräver teoretisk specialisering var dock högre i Östergötland än i Kalmar, medan andelen med hantverksyrken inom byggverksamhet var högre i Kalmar län. 7

Tabell 3. Bakgrundsvariabler för män och kvinnor i Östergötland och Kalmar län. Män Kvinnor Östergötland Kalmar Östergötland Kalmar (n=2 822) (n=1 543) (n=3 271) (n=1 853) % % % % Ålder 20-29 år 16 14 19 16 30-39 år 19 17 18 20 40-49 år 19 18 20 20 50-59 år 23 23 21 22 60-69 år 16 19 16 17 70-74 år 7 9 7 6 Medelålder 46.7 år 48.3 år 46.1 år 46.3 år Födelseland Född i Sverige 90 92 90 92 Född i ett annat nordiskt land 3 2 3 2 Född i ett icke-nordiskt land 6 4 5 4 Ingen uppgift 2 2 2 2 Utbildning Folk-/grundskola 29 39 28 33 Högst 2-årigt gymnasium 25 24 26 26 3- eller flerårigt gymnasium 23 17 20 16 Högskola/universitet 21 16 24 20 Annat 0 3 0 3 Ingen uppgift 2 2 1 2 Huvudsaklig sysselsättning Arbete 65 63 52 55 Arbetslös 5 4 6 7 Studerande 5 3 8 6 Pension a 17 21 20 20 Sjukskriven 1 1 1 1 Föräldraledig 0 0 2 2 Övrigt b 6 6 9 8 Ingen uppgift 1 1 1 1 a Ålders-, förtids-, deltids- eller garantipensionärer b Gruppen övrigt består bland annat av tjänstlediga, militärtjänstgörande, hemmavarande samt de som uppgivit mer än en typ av sysselsättning. 8

Tabell 3 (forts). Bakgrundsvariabler för män och kvinnor i Östergötland och Kalmar län. Män Kvinnor Östergötland Kalmar Östergötland Kalmar (n=2 822) (n=1 543) (n=3 271) (n=1 853) % % % % Bransch Jordbruk/skogsbruk/fiske 5 7 1 3 Livsmedelsindustri 2 1 2 2 Massa/pappersindustri 4 4 2 1 Kemisk industri 2 2 1 1 Metallindustri 22 20 6 5 Övrig tillverkningsindustri 4 7 2 3 Byggindustri 8 10 0 1 Handel 4 4 7 7 Hotell/restaurang 1 1 3 3 Transport/kommunikation 8 6 2 2 Utbildningsväsendet 5 5 13 12 Hälso-/sjukvård 5 5 32 35 Övrigt 28 26 28 22 Ingen uppgift 2 2 2 3 Yrke Ledningsarbete 12 10 4 4 Arbete som kräver teoretisk specialistkompetens 18 13 19 15 Arbete som kräver kortare teoretisk specialistkompetens 17 14 17 16 Kontors- och kundservicearbete 4 4 15 15 Service- omsorg- och försäljningsarbete 6 4 28 31 Arbete inom jordbruk, trädgård, skogsbruk och fiske 4 6 1 2 Hantverksarbete inom byggverksamhet och tillverkning 17 23 2 3 Process- och maskinoperatörsarbete, transportarbete mm 17 19 5 5 Arbete utan krav på särskild yrkesutbildning 2 3 6 6 Övrigt 0 0 0 0 Ingen uppgift 3 4 3 4 9

3.2 Län, kön och ålder 3.2.1 EQ-5D Både den självskattade hälsan mätt (EQ-5D VAS) och livskvalitetsvikterna (EQ-5D index) sjönk med ökad ålder (figur 1). Detta gällde både för män och kvinnor samt för Östergötland och Kalmar län. Män hade genomgående bättre värden än kvinnor både i termer av självskattad hälsa (EQ-5D VAS) och livskvalitetsvikter (EQ-5D index). Det fanns inga skillnader mellan länen som kunde utläsas på livskvalitetsvikterna (EQ-5D index). Den självskattade hälsan (EQ-5D VAS) varierade däremot i de olika åldersklasserna mellan länen, men totalt sett fanns inga större skillnader mellan Östergötland och Kalmar län (se appendix A, tabell 1). 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 20-29 år 30-39 år 40-49 år 50-59 år 60-69 år 70-74 år 0,1 0 Män EQ-5D VAS Kvinnor EQ-5D VAS Män EQ-5D Index Kvinnor EQ-5D Index Figur 1. Livskvalitetsvikt (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) per ålder och kön. Som framgår av figur 2, ökade andelen personer med måttliga eller svåra problem i fyra av fem EQ-5D dimensioner med stigande ålder. Andelen som rapporterade besvär i dimensionen Huvudsakliga aktiviteter var dock högst i åldersgruppen 50-59 år. För dimensionen Rädsla/nedstämdhet kunde inte något tydligt åldersmönster ses och skillnaderna var överlag små. 10

Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 20-29 år 30-39 år 40-49 år 50-59 år 60-69 år 70-74 år Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 2. Procentuell andel av befolkningen i Östergötland och Kalmar län som rapporterat måttliga eller svåra problem per EQ-5D dimension och ålder. Från figur 3 kan utläsas att kvinnor rapporterade mer problem än män i alla EQ-5D dimensioner. Detta gällde särskilt dimensionen Rädsla/nedstämdhet, där 35 procent bland kvinnorna jämfört med 23 procent bland männen rapporterade måttliga eller svåra problem (båda länen sammantaget). Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Män Östergötland Kvinnor Östergötland Män Kalmar Kvinnor Kalmar Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 3. Procentuell andel av befolkningen som rapporterat måttliga eller svåra problem per EQ-5D dimension, län och kön. 11

3.2.2 SF-36 Äldre hade genomgående lägre genomsnittsvärden än yngre för SF-36 delskalorna Fysisk funktion (PF), Fysisk rollfunktion (RP), Smärta (BP) och Allmän hälsa (GH). För övriga delskalor var skillnaderna mellan åldersgrupperna små och något tydligt åldersmönster kunde inte ses (figur 5, där sambandet mellan SF-36 och ålder illustreras med hjälp av åldersgrupperna 30-39 år, 50-59 år samt 70-74 år, mönstret var det samma för övriga åldersgrupper, se appendix B). 100 90 80 70 60 30-39 år 50-59 år 70-74 år 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 4. Genomsnittliga värden per delskala i SF-36 och ålder. I figur 5 presenteras genomsnittliga värden per delskala i SF-36 med uppdelning på län och kön. I både Östergötland och Kalmar län rapporterade män högre genomsnittsvärden än kvinnor. Detta gällde för samtliga delskalor i nästan samtliga åldersgrupper (se appendix B, tabell 1). Inga större länsskillnader kunde utläsas bland kvinnor i materialet (figur 5). Bland män fanns den största skillnaden mellan länen i delskalan Smärta (BP), där genomsnittsvärdena var högst i Östergötlands län (75.0 för Kalmar mot 77.0 för Östergötland). 100 90 80 70 60 Män Östergötland Kvinnor Östergötland Män Kalmar Kvinnor Kalmar 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 5. Genomsnittliga värden per delskala i SF-36, län och kön. 12

3.3 Invandrare I tabell 4 presenteras bakgrundsvariabler per kön och födelseland. Medelåldern varierade beroende på födelseland. Äldst var invandrare födda i ett nordiskt land och yngst var invandrare födda utanför Norden. Invandrare från länder utanför Norden hade högst andel högutbildade och högst andel arbetslösa. Tabell 4. Bakgrundsvariabler per kön och födelseland. Svensk Nordisk Icke-nordisk (n=8 633) (n=248) (n=451) % % % Utbildning Män Folk-/grundskola 34 41 17 Högst 2 år gymnasium 25 25 14 3 eller fler år gymnasium 20 13 37 Högskola/universitet 19 17 29 Kvinnor Folk-/grundskola 30 40 26 Högst 2 år gymnasium 27 23 12 3 eller fler år gymnasium 18 15 35 Högskola/universitet 23 19 23 Huvudsaklig sysselsättning Män Arbete 66 65 53 Arbetslös 4 8 18 Studerande 4 2 7 Pension 19 20 11 Sjukskriven 1 1 0 Kvinnor Arbete 55 53 30 Arbetslös 6 9 23 Studerande 7 3 11 Pension 20 28 16 Sjukskriven 1 1 2 Medelålder Män 47.4 år 51.0 år 42.3 år Kvinnor 46.3 år 49.7 år 41.9 år 13

3.2.1 EQ-5D Bland både män och kvinnor var hälsorelaterad livskvalitet (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) högst bland personer födda i Sverige och lägst bland utlandsfödda (figur 6). Skillnaderna mellan invandrare födda i Norden och övriga världen var små. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 Född i Sverige Född i Norden Född utanför Norden 0,3 0,2 0,1 0 Män EQ-5D VAS Kvinnor EQ-5D VAS Män EQ-5D Index Kvinnor EQ-5D Index Figur 6. Livskvalitetsvikt (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) per kön och födelseland. Bland både män och kvinnor var andelen med måttliga eller svåra problem högst bland invandrare i alla dimensioner (figur 7 och figur 8). I dimensionen Smärtor/besvär hade invandrare från Norden rapporterat mer problem än invandrare från övriga världen. I dimensionen Rädsla/nedstämdhet var andelen med problem högre bland icke-nordiska invandrare. När det gäller Rörlighet var dock mönstret olika bland män och kvinnor. Bland kvinnor hade de som invandrat från Norden den högsta andelen med problem, medan det bland männen var de som invandrat från övriga världen som hade högst andel problem. Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Född i Sverige Född i Norden Född utanför Norden Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 7. Andel män med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och födelseland. 14

Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Född i Sverige Född i Norden Född utanför Norden Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 8. Andel kvinnor med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och födelseland. 3.3.2 SF-36 I figur 9 och 10 visas genomsnittliga värden per delskala i SF-36 för personer födda i Sverige, födda i ett nordiskt land samt födda i ett icke nordiskt land. Män och kvinnor födda i Sverige hade för samtliga delskalor högre genomsnittliga värden än män och kvinnor födda utomlands. Däremot varierade hälsan något i de olika delskalorna mellan invandrare beroende på födelseland. Den största skillnaden mellan invandrare från norden och övriga världen fanns i delskalan Psykiskt välbefinnande (MH), där nordiska invandrare hade jämförbara värden med svenskfödda. Detta gällde både män och kvinnor. 100 90 80 70 60 Född i Sverige Född i Norden Född utanför Norden 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 9. Genomsnittliga värden för män per delskala i SF-36 och födelseland. 15

100 90 80 70 60 Född i Sverige Född i Norden Född utanför Norden 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 10. Genomsnittliga värden för kvinnor per delskala i SF-36 och födelseland. 16

3.4 Sjukvårdsområde och kommuner Bakgrundsvariabler per kön och sjukvårdsområde redovisas i tabell 5. Både åldersskillnader och skillnader i utbildningsnivå fanns mellan de olika sjukvårdsområdena. Medelåldern var 45 år för män i Östergötland centrala och 49 år för män i Kalmar norra. Östergötland centrala sjukvårdsområde, dit Linköping kommun räknas, hade den högsta andelen med universitetsutbildning och studerande och Kalmar norra den lägsta. Tabell 5. Bakgrundsvariabler per kön och sjukvårdsområde. Östergötland västra Östergötland centrala Östergötland östra Kalmar norra Kalmar södra Utbildning Män (n=2 437) (n=2 448) (n=1 208) (n=1 658) (n=1 738) % % % % % Folk-/ grundskola 34 21 39 44 34 Högst 2 år gymnasium 26 23 28 24 23 3 eller fler år gymnasium 23 25 19 14 19 Högskola/universitet 16 29 12 14 18 Kvinnor Folk-/ grundskola 30 25 32 37 29 Högst 2 år gymnasium 28 24 26 27 25 3 eller fler år gymnasium 20 21 19 15 17 Högskola/universitet 20 29 21 16 24 Huvudsaklig sysselsättning Män Arbete 65 64 67 64 62 Arbetslös 7 5 5 5 4 Studerande 3 8 2 2 4 Pension 19 15 17 21 21 Sjukskriven 1 1 1 1 1 Kvinnor Arbete 50 54 52 55 55 Arbetslös 8 5 7 7 6 Studerande 7 10 7 6 7 Pension 21 20 20 20 19 Sjukskriven 1 1 2 1 1 Medelålder Män 48.2 år 44.8 år 47.9 år 48.9 år 47.8 år Kvinnor 46.4 år 45.3 år 46.8 år 47.1 år 45.7 år 3.4.1 EQ-5D I figur 11 visas den självskattade hälsan (EQ-5D VAS) och den hälsorelaterade livskvaliteten (EQ-5D index) för de olika sjukvårdsområdena. Både för män och kvinnor var skillnaderna mellan sjukvårdsområdena små, det skiljde bara 0.02 enheter mellan det sjukvårdsområde som hade de bästa respektive sämsta genomsnittsvärdena (EQ-5D VAS och EQ-5D index). 17

1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 Östergötland västra Östergötland centrala Östergötland östra Kalmar norra Kalmar södra 0,1 0 Män EQ-5D VAS Kvinnor EQ-5D VAS Män EQ-5D Index Kvinnor EQ-5D Index Figur 11. Livskvalitetsvikt (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) per kön och sjukvårdsområde. Andelen personer med svåra eller måttliga problem varierade något mellan sjukvårdsområden för de olika dimensionerna (figur 12 och figur 13). Skillnaderna mellan sjukvårdsområdena var små för flertalet av dimensionerna. Den största variationen fanns, både bland män och kvinnor, i dimensionen Smärtor/besvär, där den lägsta andelen med problem fanns i Östergötland centrala (män: 37.8 %, kvinnor: 47.5 %) och den högsta andelen i Kalmar norra (män: 50.2 %) och Östergötland östra (kvinnor: 54.6 %). Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Östergötland västra Östergötland centrala Östergötland östra Kalmar norra Kalmar södra Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 12. Andel män med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och sjukvårdsområde. 18

Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Östergötland västra Östergötland centrala Östergötland östra Kalmar norra Kalmar södra Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 13. Andel kvinnor med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och sjukvårdsområde. 3.4.2 SF-36 Genomsnittliga värden per delskala i SF-36 bland män och kvinnor för de olika sjukvårdsområdena presenteras i figur 14 och figur 15. Skillnaderna mellan de olika sjukvårdsområdena var genomgående relativt små. Den tendens som observerats för EQ-5D (VAS och index) var dock synlig också i termer av SF-36. Bland män hade sålunda Östergötland centrala den bästa fysiska hälsan (PF, RP, BP och GH), Kalmar norra den bästa mentala hälsan (VT, SF, RE och MH) och Östergötland östra den sämsta hälsan (alla delskalor utom MH där Östergötland centrala låg lägst tillsammans med Östergötland västra). Bland kvinnor var mönstret inte lika tydligt, men Östergötland centrala tenderade att ligga bäst, medan Östergötland västra tenderade att ligga sämst särskilt i de delskalor som mäter den mentala hälsan (GH, VT, SF, RE och MH). 19

100 90 80 70 60 Östergötland västra Östergötland centrala Östergötland östra Kalmar norra Kalmar södra 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 14. Genomsnittliga värden för män per delskala i SF-36 och sjukvårdsområde. 100 90 80 70 60 Östergötland västra Östergötland centrala Östergötland östra Kalmar norra Kalmar södra 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 15. Genomsnittliga värden för kvinnor per delskala i SF-36 och sjukvårdsområde. 20

3.5 Utbildning I tabell 6 presenteras fördelning över ålder och huvudsaklig sysselsättning per kön och högsta utbildningsnivå. Medelåldern var högst i gruppen med folk- eller grundskola som högsta utbildningsnivå och i denna grupp återfanns också den största andelen pensionärer. Gruppen med 3 eller flerårigt gymnasium var yngst och innehöll en stor andel studerande, särskilt bland kvinnor där hela 22 procent var studerande. Störst arbetslöshet var det bland de med 3- eller flerårig gymnasieutbildning och störst andel i arbete återfanns bland högskole- eller universitetsutbildade (män) och de med högst 2-årig gymnasieutbildning (både män och kvinnor). Tabell 6. Bakgrundsvariabler per kön och högsta utbildningsnivå. Folk-/ grundskola Högst 2 år gymnasium 3 eller fler år gymnasium Högskola /universitet (n=2 967) (n=2 398) (n=1 861) (n=1 971) % % % % Huvudsaklig sysselsättning Män Arbete 50 77 66 76 Arbetslös 6 4 8 3 Studerande 0 1 12 7 Pension 35 12 8 8 Sjukskriven 1 1 0 1 Kvinnor Arbete 38 60 50 71 Arbetslös 7 7 10 3 Studerande 2 3 22 9 Pension 41 17 4 8 Sjukskriven 1 1 1 1 Medelålder Män 56.2 år 44.8 år 38.2 år 44.3 år Kvinnor 56.0 år 45.9 år 33.6 år 43.2 år 3.5.1 EQ-5D Det framgår av figur 16 att självskattad hälsa (EQ-5D VAS) samt hälsorelaterad livskvalitet (EQ-5D index) ökade bland både män och kvinnor med ökad utbildningsnivå. Till exempel så steg den hälsorelaterade livskvaliteten (EQ-5D index) från 0.76 för kvinnor och 0.80 för män i den lägsta utbildningsnivån till 0.87 respektive 0.90 i den högsta utbildningsnivån. 21

1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 Folk-/ grundskola Högst 2 år gymnasium 3 eller fler år gymnasium Högskola/ universitet 0,1 0 Män EQ-5D VAS Kvinnor EQ-5D VAS Män EQ-5D Index Kvinnor EQ-5D Index Figur 16. Livskvalitetsvikt (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) per kön och högsta utbildningsnivå. Andelen som rapporterade måttliga eller svåra problem var högst i den lägsta utbildningsnivån, folk- eller grundskola, och lägst i i de högre utbildningsnivåerna (figur 17 och figur 18). Detta gällde för både män och kvinnor i samtliga EQ-5D dimensioner. Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Folk-/grundskola Högst 2 år gymn 3 eller fler år gymn Högskola/universitet Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 17. Andel män med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och högsta utbildningsnivå. 22

Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Folk-/grundskola Högst 2 år gymn 3 eller fler år gymn Högskola/universitet Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 18. Andel kvinnor med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och högsta utbildningsnivå. 3.5.2 SF-36 SF-36 hälsoprofil för de olika utbildningsnivåerna bland män och kvinnor redovisas i figur 19 och figur 20. Tydliga skillnader kunde utläsas i de fysiska delskalorna mellan lågutbildade och högutbildade. Folk- eller grundskoleutbildade män och kvinnor hade lägst genomsnittsvärden avseende samtliga delskalor. Högst genomsnittsvärden hade män och kvinnor med 3- eller flerårig gymnasieutbildning samt de med högskole- eller universitetsutbildning. Personer med högst 2-årig gymnasieutbildning hade för vissa delskalor (VT, SF, RE och MH) ungefär lika höga genomsnittliga värden som de med 3- eller flerårig gymnasieutbildning samt högskole- eller universitetsutbildning, men för vissa delskalor (PF, RP, BP och GH) var värdena lägre. Bland både män och kvinnor hade folk- eller grundskoleutbildade i de flesta åldrarna lägst genomsnittsvärden för delskalorna Fysisk funktion (PF), Fysisk rollfunktion (RP), Smärta (BP) och Allmän hälsa (GH). För män gällde detta också delskalan Vitalitet (VT). För övriga delskalor fanns inget tydligt mönster när data bröts ner på åldersgrupper. 23

100 90 80 70 60 Folk-/grundskola Högst 2 år gymn 3 eller fler år gymn Högskola/universitet 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 19. Genomsnittliga värden för män per delskala i SF-36 och högsta utbildningsnivå. 100 90 80 70 60 Folk-/grundskola Högst 2 år gymn 3 eller fler år gymn Högskola/universitet 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 20. Genomsnittliga värden för kvinnor per delskala i SF-36 och högsta utbildningsnivå. 24

3.6 Sysselsättning I tabell 7 redovisas fördelning över ålder och utbildning per huvudsaklig sysselsättning och kön. Medelåldern varierade kraftigt i de olika grupperna, från 26 år bland studerande till 66 år bland pensionärer. Även utbildningsnivån skiljde sig mellan grupperna. Personer med arbete var mer högutbildade än arbetslösa, pensionärer och sjukskrivna. Tabell 7. Bakgrundsvariabler per kön och huvudsaklig sysselsättning. Utbildning Arbete Arbetslös Studerande Pensionär Sjukskriven (n=5 528) (n=558) (n=563) (n=1 821) (n=92) % % % % % Män Folk-/grundskola 26 35 4 65 56 Högst 2 år gymnasium 29 20 4 16 19 3 eller fler år gymnasium 21 32 58 9 9 Högskola/universitet 23 10 32 9 16 Kvinnor Folk-/grundskola 22 33 7 63 30 Högst 2 år gymnasium 30 27 10 23 33 3 eller fler år gymnasium 18 29 55 4 17 Högskola/universitet 30 9 26 9 20 Medelålder Män 43.4 år 41.1 år 25.4 år 66.3 år 50.9 år Kvinnor 43.5 år 38.8 år 26.9 år 65.3 år 44.9 år 3.6.1 EQ-5D I figur 21 visas genomsnittliga värden för den hälsorelaterade livskvaliteten (EQ-5D index) och den självskattade hälsan (EQ-5D VAS) för arbetande, arbetslösa, studerande, pensionerande och sjukskrivna män och kvinnor. Bland män varierade den hälsorelaterade livskvaliteten (EQ-5D index) från 0.78 för pensionärer till 0.94 för studerande och för den självuppskattade hälsan (EQ-5D VAS) var lägsta värdet 0.74 för pensionerade och högsta värdet 0.83 för studerande och arbetande. Bland kvinnor varierade den hälsorelaterade livskvaliteten (EQ-5D index) från 0.72 för pensionärer till 0.87 för studerande och för den självskattade hälsan (EQ-5D VAS) från 0.70 för pensionärer till 0.83 för de i arbete. Det kan noteras att bland kvinnor (men inte bland män) fanns en liten grupp föräldralediga (n=95) och dessa rapporterade högre värden än övriga grupper (EQ-5D index=0.90 och EQ-5D VAS=0.85, se också appendix A, tabell 33). 25

1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 Arbete Arbetslös Studerande Pension 0,1 0 Män EQ-5D VAS Kvinnor EQ-5D VAS Män EQ-5D Index Kvinnor EQ-5D Index Figur 21. Livskvalitetsvikt (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) per kön och huvudsaklig sysselsättning. I figur 22 jämförs den självskattade hälsan för pensionärer i olika åldrar och sjukskrivna med genomsnittsvärden för hela den studerade populationen. Det framgår att den lilla gruppen (n=89) sjukskrivna hade sämst självskattad hälsa. De yngre pensionärerna, det vill säga förtids- och sjukpensionärer, hade sämre värden än de äldre pensionärerna, det vill säga ålderspensionärerna vars värden var relativt lika genomsnittet. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 Sjukskriven Pensionär <65 år Pensionär >65 år Totalt 0,1 0 Män EQ-5D VAS Kvinnor EQ-5D VAS Män EQ-5D Index Kvinnor EQ-5D Index Figur 22. Livskvalitetsvikt (EQ-5D index) och självskattad hälsa (EQ-5D VAS) per kön för sjukskrivna, pensionärer i olika åldersgrupper och den totala populationen. 26

Andelen med svåra eller måttliga problem per huvudsaklig sysselsättning framgår av figur 23 och figur 24. Andelen med svåra eller måttliga problem var för båda könen högst bland arbetslösa och pensionärer för samtliga dimensioner. Arbetslösa män och kvinnor hade rapporterat mest problem i dimensionen Rädsla/nedstämdhet, i de övriga dimensionerna hade pensionärer mest problem. Notabel är också den höga andel kvinnliga studenter som rapporterade problem med rädsla/nedstämdhet. Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Arbete Arbetslös Studerande Pension Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 23. Andel män med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och huvudsaklig sysselsättning. Andel (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Arbete Arbetslös Studerande Pension Rörlighet Hygien Huvudsakliga aktiviteter Smärtor/besvär Rädsla/nedstämdhet Figur 24. Andel kvinnor med svåra eller måttliga problem per EQ-5D dimension och huvudsaklig sysselsättning. 27

3.6.2 SF-36 Från figur 26 och figur 27 kan utläsas att män och kvinnor i arbete hade bättre genomsnittlig självskattad hälsa än arbetslösa män och kvinnor för samtliga delskalor. Bland män återfanns de bästa genomsnittsvärdena bland de i arbete (VT, RE och MH) och studerande (PF, RP, BP, GH och SF). Lägst genomsnittsvärden bland män återfanns bland arbetslösa i de delskalor som mäter den mentala hälsan (VT, SF, RE och MH) och bland pensionärer i de delskalor som mäter den fysiska hälsan (PF, RP, BP, och GH). Bland kvinnor hade de i arbete bäst hälsa i de flesta delskalorna (RP, VT, SF, RE och MH). Studerande hade dock bäst fysisk hälsa (PF, BP och GH). Också här kan noteras höga genomsnittsvärden för föräldralediga kvinnor, särskilt för de delskalor som mäter den mentala hälsan (SF, RE och MH), men också när det gäller Allmän hälsa (GH, se också appendix B, tabell 17). Sämst hälsa hade pensionerade kvinnor rapporterat i de flesta delskalor (PF, RP, BP, GH, VT och SF). I delskalan Emotionell rollfunktion (RE) hade studerande och pensionerade kvinnor lägst genomsnittsvärden och i delskalan Psykiskt välbefinnande (MH) arbetslösa kvinnor. 100 90 80 70 60 Arbete Arbetslös Studerande Pension 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 26. Genomsnittliga värden för män per delskala i SF-36 och huvudsaklig sysselsättning. 28

100 90 80 70 60 Arbete Arbetslös Studerande Pension 50 40 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 27. Genomsnittliga värden för kvinnor per delskala i SF-36 och huvudsaklig sysselsättning. De små grupperna sjukskrivna män (n=25) och kvinnor (n=56) hade lägst genomsnittsvärden i samtliga delskalor (figur 28). Sjukskrivna män hade lägre genomsnittliga värden än sjukskrivna kvinnor. Vid jämförelse äldre och yngre pensionärer framgick att bland både män och kvinnor var genomsnittsvärdena för samtliga SF-36 delskalor högre för äldre pensionärer (figur 29). 100 90 80 70 60 50 40 30 Sjukskrivna män Totalt män Sjukskrivna kvinnor Totalt kvinnor 20 10 0 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 28. Genomsnittliga värden för sjukskrivna män och kvinnor per delskala i SF-36 jämfört med övriga grupper. 29

100 90 80 70 60 50 40 30 Män <65 år Män >65 år Kvinnor <65 år Kvinnor >65 år 20 10 0 PF RP BP GH VT SF RE MH Figur 29. Genomsnittliga värden för pensionerade män och kvinnor per delskala i SF-36 och ålder. 30