top of page
  • Writer's pictureEmre Sarı

Yaşadığımız Mahallenin Kilomuzu Nasıl Etkilediğini Araştırdık!


 

Yazar: Emre Sarı
Editör: Çağrı Mert Bakırcı
Birincil Kaynak: Scandinavian Journal of Public Health - https://doi.org/10.1177/14034948211059972
Bu yazıyı doğrudan EvrimAgaci.org'da yayımlanmış olan blog yazımdan aldım.
 

Birçoğumuzun mütemadiyen var olan hedeflerinden biri, fazla kilolarından kurtularak daha sağlıklı ve fit bir görünüme sahip olmak. Bu hedefe ulaşmak için de başta internet olmak üzere birçok kaynağa başvuruyoruz.


Bu çalışmamızda, nasıl kilo verebileceğimizden ziyade kilolarımız ile ilişkili çevresel faktörlerden biri olan mahalle etkisine odaklandık. Sonuçlarımız, mahalle düzeyindeki değişkenler ile bölge sakinlerinin Vücut Kitle İndeksleri (İng: "Body Mass Index" veya kısaca "BMI") arasında bir ilişki olduğunu gösterdi.[1] Vücut Kitle İndeksi, fazla kilonun hesaplamasında kullanılan başlıca yöntemlerden bir tanesidir. Bireyin kilosunun, boy değerinin karesine bölünmesiyle (\text{kg/m}^2kg/m2) hesaplanır. Referans aralığı olarak Dünya Sağlık Örgütü'nün referans aralığı dikkate alınır.[2] Vücut Kitle İndeksi'ni hesaplamak için T.C. Sağlık Bakanlığı'nın internet sitesini ziyaret edebilirsiniz.


Araştırmamız sonucunda, boş zamanlarında fiziksel olarak aktif komşularımızın olmasının, daha düşük Vücut Kitli İndeksi ile ilişkili olduğunu bulduk. Bulduğumuz sonuçların mahalleler arasındaki anlamlı değişkenliği bölgesel politika yapıcıların yalnızca mahallenin fiziksel veya sosyoekonomik koşullarına odaklanmaması gerektiğini gösterdi. Politika yapıcılar, mahalle düzeyinde, toplu olarak sağlık davranışlarının da iyileştirilmesine yönelik projeler geliştirmelidir.



Sağlık Davranışları ve Vücut Kitle İndeksi Arasındaki İlişki - Emre Sarı


Özet

Aşırı kilo ve obezite, dünya çapında hızla arttı ve devam eden obezite pandemisi modern toplumdaki en ciddi halk sağlığı sorunlarından biridir. Kuzey Norveç'te yaşayan insanların ortalama Vücut Kitle İndeksi de 1970'lerin sonlarından itibaren istikrarlı bir şekilde arttı.


Bu çalışmada, bireylerin sağlık davranışlarının, mahalle sakinlerinin genel sağlık davranışları ile nasıl ilişkili olduğunu anlamayı amaçladık. Nüfusa dayalı Tromsø Çalışması'nı kullanarak, mahalle düzeyinde ortalama boş zaman fiziksel aktivitesi ile aynı mahallede yaşayan bireylerin Vücut Kitle İndeksi arasındaki yaşam boyu ilişkisiyi inceledik. 33 mahallede yaşayan 25.604 kişiyi takip eden boylamsal bir veri seti kullandık ve doğrusal bir karışık etki analizi uyguladık.


Sonuçlarımız, sakinleri boş zamanlarında fiziksel olarak daha aktif olan mahallelerde yaşayan katılımcıların önemli ölçüde daha düşük Vücut Kitle İndeksi'ne sahip olduklarını gösterdi. Ayrıca, mavi yakalı çalışanların ağırlıklı olarak yaşadığı mahallelerde bireylerin Vücut Kitle İndekslerinin anlamlı seviyede daha yüksek olduğunu bulduk.


Giriş ve Arka Plan

Aşırı kilo ve obezite tüm dünyada artmakta ve bunların etkileri modern toplumun karşı karşıya olduğu en ciddi halk sağlığı sorunlarından biri olarak ortaya çıkmaktadır. Obezitenin, çok sayıda altta yatan nedenleri vardır ve bunların karmaşık bir patolojiye sahip olduğu bilinmektedir. Obeziteye giden yolu etkileyen birçok faktörden biri de yaşanılan mahallenin sosyoekonomik koşulları ile mahalle sakinlerinin riskli sağlık davranışları arasındaki ilişkidir.[3]


Kötü beslenme, hareketsiz yaşam tarzı veya sağlıksız alışkanlıklar gibi davranışsal risk faktörlerinin oluşturduğu kalori alımı ve yakma arasındaki dengesizlik, hem fazla kilo (25 kg/m² ⩾ VKİ < 30 kg/m²) hem de obezite (VKİ ⩾ 30 kg/m²) için yüksek VKİ'nin başlıca nedenlerinden biridir. Fazla kilo ve obezite, diyabet, kas-iskelet sistemi bozuklukları, obstrüktif uyku apnesi ve bazı kanser türleri (prostat, kolorektal, endometriyal ve meme) gibi bulaşıcı olmayan hastalıkların önemli risk faktörleridir.[4]


Vücut Kitle İndeksi'nin altında yatan mekanizmalar, ekonomi, epidemiyoloji, sosyoloji, tıp ve coğrafya alanlarında çeşitli şekillerde araştırılmıştır.[5] Bir mahallenin fiziksel ve sosyal yapısının, ikamet eden bireylerin yaşamları üzerindeki etkisi bu mekanizmalardan biri olarak kabul edilir. Literatürde mahalle etkileri, aynı bölgelerde yaşayan bireylerin özellikleri gibi sakinlerin refahını etkileyen çeşitli mahalle koşullarına atıfta bulunur.[6] Galster, "komşuluk etkisi" teorisini genel olarak dört mekanizma altında sınıflandırır: sosyal etkileşim, çevresel, coğrafi ve kurumsal.[7] Bir başka önemli çalışmada, Durlauf, hem rol modellerinin hem de akran grubu etkilerinin sıklıkla aynı anda veya yaş grupları arasında taklit davranışı ürettiğini vurgular.[8]


Biz de çalışmamızda sosyal etkileşim mekanizmasına odaklandık. Mahalle sakinlerinin daha yüksek Vücut Kitle İndeksi seviyelerinin, aynı mahalle sakinlerinin ortalama boş zaman fiziksel aktivite seviyeleri ile ilişkili olup olmadığını araştırdık.


Boylamsal verileri kullanan diğer çalışmalarda da bireylerin içinde yaşadıkları çevrenin sosyoekonomik ve fiziksel özelliklerinin Vücut Kitle İndeksi etkilediğine dair önemli kanıtlar bulunduğunu biliyoruz.[9][10][11][12] Bunlar arasında Norveç için yapılan çalışmalardan biri de Sund ve arkadaşlarının çalışmasıdır.[12] O çalışmada araştırmacılar, Vücut Kitle İndeksi ve bu indeksin değişikliği ile; bölge, aile ve bireysel özellikler arasındaki ilişkileri incelemek için Nord-Trøndelag Sağlık Çalışması'ndan elde ettikleri verileri kullanıyorlar.


Bununla birlikte, bildiğimiz kadarıyla, genel mahalle sağlık davranışları ile bireysel düzeyde Vücut Kitle İndeksi arasındaki ilişkiyi araştırmak yapılan akademik çalışmaların belki de ilki bizim çalışmamızdır. Bu nedenle çalışmamız, bir mahallede yaşayanların ortalama boş zaman fiziksel aktivitesinin o mahallede yaşayan bireylerin VKİ'si ile nasıl ilişkili olduğunu boylamsal olarak inceleyerek uluslararası literatüre katkı sağlamaktadır.


Yöntem

Tromsø Çalışması

Tromsø Çalışması, yaklaşık 77.000 nüfusu ile Kuzey Norveç'in en büyük şehri olan Tromsø belediyesinin sakinlerini içeren bir kohort çalışmadır. Çalışma ilk olarak 1974'te Norveç'te yüksek kardiyovasküler hastalık kaynaklı ölüm oranlarını azaltmaya yardımcı olmak için başlatıldı. Yüksek kardiyovasküler hastalık mortalitesinin nedenlerini belirlemeye ve kardiyovasküler hastalıkları önlemeyi desteklemeye ek olarak, diğer kronik hastalıklar ve durumlara da odaklanmıştır.[13]



Tromsø/Norveç - Google Maps


İstatistiksel Analiz

Bireysel Vücut Kitle İndeksi ile mahallenin ortalama boş zaman fiziksel aktivite düzeyi arasındaki ilişkinin lineer karma etkileranalizini gerçekleştirdik.[9][12] Lineer Karma Etkileri modelleri, Vücut Kitle İndeksi'ndeki bireysel ve mahalle düzeyindeki varyasyon kaynaklarını ayırt etmemizi ve etkilerinin ayrı ayrı eşzamanlı olarak incelenmesini kolaylaştırdı. Ek olarak, boylamsal veriler için, Lineer Karma Etkileri hem bireyler arasındaki varyasyonları hem de gruplar arası farklılıkları ve de bireylerin zaman içindeki değişiklik tahminlerini tespit etmemize izin verdi.


Sonuçlar

Sonuçlarımız bize bireysel düzeyde Vücut Kitle İndeksi'nin, bireylerin kendi fiziksel aktivitelerinin etkilerine ek olarak, aynı mahallede tespit edilen genel sağlık davranışlarıyla önemli ölçüde ilişkili olduğunu gösterdi. Vücut Kitle İndeksi değerlerinin, fiziksel olarak daha aktif nüfusa sahip mahallelerde yaşayan katılımcılar için zaman içinde giderek daha düşük olduğunu bulduk.


Bir diğer önemli sonuç ise, sakinlerin çoğunlukla mavi yakalı olduğu mahallelerdeki bireylerin, diğer mahallelerdeki bireylere göre ortalama olarak daha yüksek bir Vücut Kitle İndeksi'ne sahip olmasıdır. Mahallelerin kentsel veya kırsal özellikleri ile mahalle sakinlerinin Vücut Kitle İndeksi değerleri arasında ilişki olduğuna dair bir kanıt bulamadık.


Örneklem grubumuzu Tromsø Çalışmaları boyunca aynı mahallede yaşayan bireylere daralttık. Bu alt-örneklem grubunu incelediğimizde de sonuçlarının ana örneklem grubu bulgularıyla benzer olduğunu gördük. Ancak mahallelerdeki ortalama boş zaman fiziksel aktivite düzeyine odaklandığımızda, mahalle sağlık davranışı ilişkisi bir ana örneklem grubunun neredeyse iki katıydı.


Tromsø Çalışmaları boyunca mahallelerdeki VKİ ve yaş değişimi - Scandinavian Journal of Public Health


Tartışma ve Sonuç

Bu çalışmada, Kuzey Norveç'ten yetişkin bireylerin kapsamlı bir boylamsal örneğinde, mahallenin ortalama boş zaman fiziksel aktivite düzeyi ile Vücut Kitle İndeksi arasındaki ilişkiyi inceledik. Çalışmamızdan ortaya çıkan en önemli bulgu, mahallenin genel boş zaman fiziksel aktivite düzeyinin aynı mahalledeki bireysel düzeydeki Vücut Kitle İndeksi değerleri ile ilişkili olmasıdır. Bu bulgu, Durlauf'un taklit davranışı açıklamasıyla tutarlıdır; bir bireyin, başkaları daha önce davranmışsa veya şu anda aynı şekilde davranıyorsa, alternatif davranış seçimlerini değerlendirirken belirli bir davranışı nispeten daha arzu edilir bulacağını varsayar.[8] Ayrıca Sund ve arkadaşlarının da işaret ettiği gibi, mahallenin sosyal veya fiziksel çevresinin bazı özellikleri de kilo alımı ile ilgili olabilir.[12]

İkinci önemli bulgumuz, insanların emek yoğun işlerde çalıştığı mahallelerde yaşayanların, işgücü aktivitesinden bağımsız olarak Vücut Kitle İndeksi değerlerinin diğerlerinden daha yüksek olmasıdır. Bu sonuç, emek yoğun işlerde çalışanların boş zamanlarındaki fiziksel aktivitelerinin az olmasına ve iş yeri dışında daha az arzu edilen beslenme alışkanlıklarına sahip olmalarına atfedilebilir.[12]


Vücut Kitle İndeksi üzerinde olumsuz bir etkisi olabilecek kötü beslenme ve hareketsiz yaşam tarzları hakkında farkındalık kazanma ile ilgili olarak kişilerin eğitim seviyesinin önemi var.[14] Ayrıca, annenin eğitim düzeyinin bireyin Vücut Kitle İndeksi'ni etkilediğini ve anne eğitimi yüksek bireylerde daha güçlü etkiler gözlemlendiğini de bu çalışmamızda gösterdik.


Birlikte ele alındığında, sonuçlarımız, mahalle düzeyindeki değişkenler ile mahalle sakinlerinin Vücut Kitle İndeksleri arasında bir ilişki olduğunu gösterdi. Kısacası, boş zamanlarında fiziksel olarak aktif olan komşulara sahip olmanın daha düşük Vücut Kitle İndeksi'ne sahip olmak ile ilişkisini tespit ettik.


Kaynaklar

  1. ^ E. Sari, et al. (2021). Association Between Neighborhood Health Behaviors And Body Mass Index In Northern Norway: Evidence From The Tromsø Study:. Scandinavian Journal of Public Health, sf: 140349482110599. doi: 10.1177/14034948211059972. | Arşiv Bağlantısı

  2. ^ World Health Organization. Obesity And Overweight. Alındığı Tarih: 3 Ocak 2022. Alındığı Yer: World Health Organization | Arşiv Bağlantısı

  3. ^ J. Cawley, et al. The Economics Of Risky Health Behaviors. (26 Mayıs 2011). Alındığı Tarih: 3 Ocak 2022. Alındığı Yer: NBER doi: 10.3386/w17081. | Arşiv Bağlantısı

  4. ^ J. Burns, et al. (2017). Linking Families With Pre-School Children From Healthcare Services To Community Resources: A Systematic Review Protocol. Systematic Reviews, sf: 1-7. doi: 10.1186/s13643-017-0417-7. | Arşiv Bağlantısı

  5. ^ S. Ou. (2019). Are Some Neighborhoods Bad For Your Waistline? A Test Of Neighborhood Exposure Effects On Bmi. Journal of Health Economics, sf: 52-63. doi: 10.1016/j.jhealeco.2018.10.007. | Arşiv Bağlantısı

  6. ^ A. C. Michalos. Encyclopedia Of Quality Of Life And Well-Being Research | Springerlink. (24 Nisan 2014). Alındığı Tarih: 3 Ocak 2022. Alındığı Yer: link.springer.com doi: 10.1007/978-94-007-0753-5. | Arşiv Bağlantısı

  7. ^ G. C. Galster. Neighbourhood Effects Research: New Perspectives | Springerlink. (24 Nisan 2012). Alındığı Tarih: 3 Ocak 2022. Alındığı Yer: link.springer.com doi: 10.1007/978-94-007-2309-2. | Arşiv Bağlantısı

  8. ^ a b S. N. Durlauf. Neighborhood Effects. (24 Nisan 2004). Alındığı Tarih: 3 Ocak 2022. Alındığı Yer: home.uchicago.edu | Arşiv Bağlantısı

  9. ^ a b M. P. Jimenez, et al. (2019). Longitudinal Associations Of Neighborhood Socioeconomic Status With Cardiovascular Risk Factors: A 46-Year Follow-Up Study. Social Science & Medicine, sf: 112574. doi: 10.1016/j.socscimed.2019.112574. | Arşiv Bağlantısı

  10. ^ T. Yang, et al. (2018). Neighborhood Effects On Body Mass: Temporal And Spatial Dimensions. Social Science & Medicine, sf: 45-54. doi: 10.1016/j.socscimed.2018.09.055. | Arşiv Bağlantısı

  11. ^ P. Gordon-Larsen, et al. (2006). Inequality In The Built Environment Underlies Key Health Disparities In Physical Activity And Obesity. Pediatrics, sf: 417-424. doi: 10.1542/peds.2005-0058. | Arşiv Bağlantısı

  12. ^ a b c d e E. R. Sund, et al. (2010). Individual, Family, And Area Predictors Of Bmi And Bmi Change In An Adult Norwegian Population: Findings From The Hunt Study. Social Science & Medicine, sf: 1194-1202. doi: 10.1016/j.socscimed.2010.01.007. | Arşiv Bağlantısı

  13. ^ B. K. Jacobsen, et al. (2012). Cohort Profile: The Tromsø Study. International Journal of Epidemiology, sf: 961-967. doi: 10.1093/ije/dyr049. | Arşiv Bağlantısı

  14. ^ T. Burgoine, et al. (2016). Does Neighborhood Fast-Food Outlet Exposure Amplify Inequalities In Diet And Obesity? A Cross-Sectional Study. The American Journal of Clinical Nutrition, sf: 1540-1547. doi: 10.3945/ajcn.115.128132. | Arşiv Bağlantısı


6 views0 comments

Comments


bottom of page