Kronik hastalıklar ve kansere bağlı ölüm oranlarının ülkelerin gelir düzeyi farklılıkları ve demografik değişimleriyle olan ilişkisi
The relationship of chronic diseases and cancer-related death rates with countries' income level differences and demographic changes
Yazar: BELMA UZUN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR YARAR
İstanbul Okan Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Sağlık Yönetimi = Healthcare Management
Dizin: Demografik değişkenler = Demographic variables ; Ekonomi = Economy ; Ekonomik etki = Economic effect ; Gelir dağılımı = Income distribution ; Gelir seviyesi = Income level ; Kanser hastaları = Cancer patients ; Kronik hastalık = Chronic disease ; Mortalite = Mortality ; Mortalite tabloları = Mortalite tables ; Neoplazmlar = Neoplasms

Özet:
Bu araştırmada, kronik hastalıklar ve kansere bağlı ölüm oranlarının ülkelerin
gelir düzeyi farklılıkları ve demografik değişimleriyle olan ilişkisinin incelenmesi
amaçlanmıştır. Araştırmada gelişmiş, gelişmekte olan ve az gelişmiş olmak üzere, her
bir kategoriden 5'er ülke seçilmek üzere toplamda 15 ülkeye ilişkin kronik hastalık ve
kanser nedenli ölümler, kentleşme, GSMH, okullaşma kız, okullaşma erkek, GINI,
erkek nüfus yüzdesi ve yaş bağlılık yüzdesi parametrelerinin 2000-2019 yılları
arsasındaki değerleri alınmıştır.
Araştırma sonuçlarına göre az gelişmiş ülkelerdeki kanser ve kronik hastalık
nedenli ölüm oranları gelişmekte olan ülkelerden; gelişmekte olan ülkelerin kanser ve
kronik hastalık nedenli ölüm oranları ise gelişmiş ülkelerin ölüm oranlarından daha
yüksektir (p<0.05). Aynı gelir grubundaki ülkelerde de, kronik hastalık ve kanser
sebepli ölümlerin istatistiksel olarak anlamlı farklılık göstermektedir (p<0.05). Logit
model sonuçları, gelir grupları ve GSMH değerlerinin kronik hastalık ve kanser nedenli
ölümler üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermiştir (p<0.05).
GLM analizi sonuçlarına göre kentleşme, erkek okullaşma oranı, erkek nüfus yüzdesi ve
yaş bağlılık oranlarının kronik hastalık ve kanser nedenli ölümler üzerindeki etkisi
istatistiksel olarak anlamlı olup, modelin açıklama gücü %78.9 düzeyindedir (p<0.05).
Aynı gelir gruplarında, GLM analizi sonuçlarına göre kentleşme, GSMH, erkek
okullaşma oranı, erkek nüfus yüzdesi ve yaş bağlılık oranlarının kronik hastalık ve
kanser nedenli ölümler üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlı olup, modelin
açıklama gücü %74.4 düzeyindedir (p<0.05). Tüm gelir grupları için yapılan GLM
analizinde, modelin açıklama gücü çok daha yüksek olup, %94.8 olarak bulunmuştur.
Gelir grubu ile bütün demografik ikili gruplarının etkileşiminin kronik hastalık ve
kanser nedenli ölümler üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır (p<0.05).Korelasyon analizi sonuçlarına göre kronik hastalık ve kanser nedenli ölümler ile
kentleşme (r=0.491; p<0.01), GINI (r=0.560; p<0.01), erkek nüfus yüzdesi (r=0.134;
p<0.05) ve yaş bağlılık oranı (r=0.562; p<0.01) arasında istatistiksel olarak anlamlı ve
pozitif yönde ilişki vardır. Öte yandan kronik hastalık ve kanser nedenli ölümler ile
GSMH (r=-0.931; p<0.01), kız okullaşma oranı (r=-0.747; p<0.01), erkek okullaşma
oranı (r=-0.766; p<0.01) arasında istatistiksel olarak anlamlı ve negatif yönde ilişki
vardır. SEM panel veri analizi sonuçlarına göre kentleşme, cinsiyet ve yaş
değişkenlerinin kronik hastalık ve kanser nedenli mortalite üzerindeki etkisi istatistiksel
olarak anlamlı ve negatif yönde; GINI katsayısının etkisi ise anlamlı ve pozitif yöndedir
(p<0.001). Modelin açıklama gücü oldukça yüksek düzeydedir ve tüm varyansın
%86.9'unu açıklamaktadır. Sonuç olarak kronik hastalık ve kanser nedenli ölümlerde
ekonomik sebepler, tıbbi sebeplerin çok üzerindedir.

Abstract:
In this study, it was aimed to examine the relationship between chronic diseases
and cancer-related mortality rates and the differences in income levels and demographic
changes of countries. Mortality, urbanization, GDP, schooling female, schooling male,
GINI, male population percentage and age dependency percentage for a total of 15
countries, 5 countries from each category, including developed, developing and
underdeveloped countries were subjected. The values of the parameters for the years
2000-2019 were used in the analysis.
According to the results of the research, death rates due to cancer and chronic
diseases in underdeveloped countries are higher than those in developing countries; the
death rates of developing countries due to cancer and chronic diseases are higher than
the death rates of developed countries (p<0.05). In countries in the same income group,
there is a statistically significant difference in deaths due to chronic diseases and cancer
(p<0.05). Logit model results showed that the effects of income groups and GDP values
on deaths from chronic diseases and cancer were statistically significant (p<0.05).
According to the results of the GLM analysis, the effects of urbanization, male
schooling rate, male population percentage and age commitment rates on deaths due to
chronic diseases and cancer were statistically significant, and the explanatory power of
the model was 78.9% (p<0.05). In the same income groups, according to the results of
the GLM analysis, the effects of urbanization, GDP, male enrollment rate, male
population percentage and age commitment rates on deaths due to chronic diseases and
cancer were statistically significant, and the explanatory power of the model was 74.4%
(p<0.05). In the GLM analysis for all income groups, the explanatory power of the
model was much higher and was found to be 94.8%. The effect of the interaction of
income group and all demographic binary groups on deaths due to chronic diseases and cancer was statistically significant (p<0.05). According to the results of the correlation
analysis, deaths due to chronic diseases and cancer and urbanization (r=0.491; p<0.01),
GINI (r=0.560; p<0.01), percentage of male population (r=0.134; p<0.05) and age
dependency ratio ( There is a statistically significant and positive correlation between
r=0.562; p<0.01). On the other hand, there was no statistical difference between deaths
due to chronic diseases and cancer and GNP (r=-0.931; p<0.01), female enrollment rate
(r=-0.747; p<0.01), male enrollment rate (r=-0.766; p<0.01). There is a significant and
negative relationship. According to the results of SEM panel data analysis, the effects of
urbanization, gender and age variables on mortality due to chronic diseases and cancer
are statistically significant and negative; The effect of the GINI coefficient is significant
and positive (p<0.001). The explanatory power of the model is quite high and explains
86.9% of all variance. As a result, economic reasons for deaths due to chronic diseases
and cancer far exceed medical reasons.