Maria Gultzow

Dit hoofdstuk maakte gebruik van een dynamische causale decompositie en simuleerde de
levensloop van een synthetisch cohort van 50-80 jarigen met de longitudinale g-formule.
We introduceerden vier geneste hypothetische interventies en wezen vrouwen daarbij
dezelfde kansen toe qua werkstatus, beroepsklasse, huidig inkomen en eerder inkomen
als mannen. Tussen leeftijd 50 en 70 jaar was het risico op depressie van vrouwen hoger
dan dat van mannen. Gelijke kansen op de arbeidsmarkt voor mannen en vrouwen zou
deze kloof verkleinen. De afname van het verschil was het grootst voor Hispanics en voor
mensen uit de groep met het laagste opleidingsniveau.

Hoofdstuk 4 onderzocht of en hoe obesitas bij kinderen bijdraagt aan het vaker voorkomen
van mentale gezondheidsproblemen onder jonge Nederlandse adolescenten uit huishoudens
met ouders met een laag t.o.v. een hoger sociaaleconomische positie (gebaseerd op het
opleidingsniveau van de moeder). Het onderzoek werd uitgevoerd met gegevens afkomstig
van kinderen die deelnemen aan het Generation R-onderzoek. De hypothetische interventies
bestonden eruit dat: 1) kinderen van ouders uit de laagste of middelste sociaaleconomische
groep dezelfde verdeling van obesitas kregen als de kinderen van ouders uit de hoogste
sociaaleconomische groep (waarmee we de bijdrage van ‘differentiële blootstelling’ aan obesitas
bestudeerden) en 2) kinderen van ouders uit de laagste en middelste sociaaleconomische
groep dezelfde impact van obesitas op de mentale gezondheid toekenden als kinderen van
ouders uit de hoogste sociaaleconomische groep (waarmee we de rol van ‘differentiële impact’
bestudeerden). Kinderen die opgroeiden in huishoudens met een lagere sociaaleconomische
positie hadden meer emotionele problemen en gedragsproblemen dan kinderen die opgroeiden
in huishoudens met een hoge sociaaleconomische positie. Als obesitas in alle groepen evenveel
zou voorkomen als onder kinderen van ouders uit de hoogste sociaaleconomische groep, zou
dat leiden tot een afname van emotionele problemen, en die afname zou groter zijn voor
meisjes dan voor jongens. Obesitas droeg niet bij aan gedragsproblemen en er was geen bewijs
dat de differentiële impact van obesitas bijdraagt aan sociaaleconomische verschillen in mentale
gezondheid onder adolescenten.

De resultaten uit hoofdstukken 2-4 suggereren dat interventies op veranderbare
determinanten van mentale gezondheid verschillen in mentale gezondheid tussen groepen
in de bevolking kunnen verkleinen (en in sommige gevallen vergroten). Deze verschillen
worden veroorzaakt door een verschil in blootstelling aan deze determinanten (differentiële
blootstelling). Er werd geen bewijs gevonden dat de impact van deze determinanten op
de mentale gezondheid bijdroeg aan de verschillen (differentiële impact).

In deel twee van dit proefschrift werd onderzocht of determinanten die geen potentieel doel
van interventies zijn bijdragen aan verschillen in mentale gezondheid tussen subgroepen
in de bevolking. Hoofdstuk 5 en 6 richtten zich op de bijdrage van genetische factoren aan
zulke verschillen in mentale gezondheid. Beide hoofdstukken bestudeerden gegevens van

Finse individuen die deelnamen aan de ‘FINRISK’ en ‘Health 2000 and 2011onderzoeken.
Hoofdstuk 5 onderzocht het verband tussen een polygene risicoscore voor depressie en
de aankoop van antidepressiva, en de mate waarin dit verband verschilde tussen mensen
met een verschillende partnerschapsstatus. Weduwen en weduwnaars hadden de grootste
voorspelde cumulatieve kans op het kopen van antidepressiva, gevolgd door respectievelijk
mensen die gescheiden, alleenstaand, getrouwd en samenwonend waren. Mensen met een
hoge genetische predispositie hadden een hoger voorspeld cumulatief risico op het kopen
van antidepressiva dan mensen met een gemiddelde en lage genetische predispositie. In
dit hoofdstuk werden geen aanwijzingen gevonden dat partnerschapsstatus van invloed
was op het verband tussen een polygene risicoscore en het kopen van antidepressiva.
Hoofdstuk 6 onderzocht of het kopen van antidepressiva in de periode rond veranderingen
in de status van partnerschappen wordt veroorzaakt door de genetische aanleg voor
depressie. Dit onderzoek rapporteerde dat de prevalentie van het kopen van antidepressiva
hoger was onder mensen met een hoge genetische predispositie in de aanloop naar de
ontbinding van een relatie, maar niet bij de vorming van een relatie. Dit geeft aan dat
de differentiële invloed van genetische factoren afhankelijk kan zijn van de tijd rondom
een verandering in de partnerschapsstatus. Hoofdstuk 5 en 6 vond inconsistent bewijs
voor een bijdrage van genetische factoren aan verschillen in mentale gezondheid. Waar
hoofdstuk 5 geen bewijs vond voor een invloed van partnerschapsstatus op de aankoop
van antidepressiva tussen mensen met een verschillende genetische predispositie voor
depressie, rapporteerde hoofdstuk 6 dat de aankoop van antidepressiva voorafgaand aan
een echtscheiding afhangt van de genetische aanleg voor depressie.

De conclusie van dit proefschrift is dat differentiële blootstelling aan determinanten die
potentieel doel kunnen zijn van een interventie ten minste een deel van de verschillen
tussen subgroepen in de bevolking in mentale gezondheid verklaren, maar dat de grootte
van de bijdrage afhangt van het type determinant dat werd onderzocht, de onderliggende
hypothetische interventie, en de intersectie met andere subgroepen. De mate waarin een
verschillend effect van determinanten op de mentale gezondheid van mensen bijdraagt aan
verschillen tussen subgroepen zijn minder duidelijk en kunnen tijdsafhankelijk en moeilijker
te kwantificeren zijn, omdat ze een gevolg kunnen zijn van een verschillen in blootstelling. Het
gebruik van geavanceerde methodologie maakte duidelijk dat er in toekomstig onderzoek
evenwicht moet worden gevonden tussen eenvoud en complexiteit in modellen, tussen
enerzijds goed gedefinieerde maar relatief kleine interventies en anderzijds radicale, maar
vage, interventies. Verder moet daarin het verschil tussen veranderbare en niet-veranderbare
determinanten verder worden verduidelijkt, en de voor- en nadelen van subjectieve en
objectieve maten van mentale gezondheid worden afgewogen. Tot slot, om verschillen in
mentale gezondheid aan te pakken, moet toekomstig beleid niet alleen de kwetsbaarheid van
mensen in bepaalde subgroepen op individueel niveau aanpakken, maar ook de structuren
en de algemene sociaaleconomische en politieke context waarin deze mensen leven.

Zusammenfassung

Zusammenfassung

Zwischen einzelnen Bevölkerungsgruppen gibt es bemerkenswerte und manchmal
anhaltende Unterschiede in der Prävalenz von psychischen Problemen. Das übergreifende
Ziel dieser Dissertation war es, ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden
Mechanismen zu erlangen, die zu solchen Unterschieden beitragen. Zu diesem Zweck
wurde eine fortschrittliche Methodik eingesetzt, um das Wissen über die Auswirkungen
von zwei Arten von Determinanten zu erweitern: 1) Determinanten, die potenzielle Ziele
für Interventionen sind (z.B. Gesundheitsverhalten, Adipositas oder sozioökonomische
Faktoren), sowie 2) Determinanten, die nicht als potenzielle Interventionsziele vorgesehen
sind, aber Unterschiede in der psychischen Gesundheit zwischen Untergruppen wesentlich
erklären könnten (z.B. Genetik). Dabei lag der Schwerpunkt auf der Untersuchung von zwei
Mechanismen, nämlich die differentielle Verteilung (engl. differential exposition) und die
differentielle Auswirkung (engl. differential impact). Die differentielle Verteilung beschreibt,
dass Unterschiede in der psychischen Gesundheit zum Teil auf die ungleiche Verteilung
von Determinanten in den einzelnen Untergruppen zurückzuführen sind, während
die differentielle Auswirkung darauf hindeutet, dass die Unterschiede zwischen den
Untergruppen auf eine stärkere Wirkung der Determinanten auf die psychische Gesundheit
in bestimmten Untergruppen zurückzuführen sind.

Im ersten Teil der Arbeit wurde eine Reihe von Studien durchgeführt, die untersuchen
inwieweit Interventionen auf veränderbaren Determinanten die Unterschiede
in der psychischen Gesundheit zwischen den Untergruppen in der Bevölkerung
verringern würden. In Kapitel 2 wurde der Beitrag des Gesundheitsverhaltens und
gesundheitsverhaltensbezogener Determinanten (d. h. Alkoholkonsum, Rauchen,
körperliche Aktivität und Fettleibigkeit) zur Verschlechterung der psychischen Gesundheit
in jüngeren Geburtskohorten untersucht. Wir analysierten Paneldaten von US-Erwachsenen
der Jahrgänge 1916-1966, die an der Health and Retirement Study teilnahmen, und führten
eine kontrafaktische Dekompositionsanalyse durch, bei der wir Alters-Perioden-Kohorten-
Modelle mit g-computation kombinierten. In diesem Kapitel wurde eine (hypothetische)
Intervention eingeführt, die jeder Geburtskohorte das Gesundheitsverhalten der
Kohorte mit dem geringsten Depressionsrisiko zuweist (Geburtsjahr 1945). Bei konstant
gehaltenem Alter und Zeitraum hatten Kohorten, die vor 1920 und nach 1950 geboren
wurden, ein höheres Depressionsrisiko als Geburtskohorten, die zwischen diesen Jahren
geboren wurden. Die (hypothetische) Intervention in Bezug auf den Alkoholkonsum
erhöhte das Depressionsrisiko der Geburtskohorten 1916-1949 und 1950-1966, während
die hypothetische Intervention in Bezug auf Fettleibigkeit das Depressionsrisiko für die
Kohorten 1916-1940 erhöhte und das Depressionsrisiko für die Kohorten 1950-1966
verringerte. Der Beitrag des Alkohols war bei Weißen Menschen ausgeprägter als bei
anderen Gruppen, und der Beitrag der Fettleibigkeit war bei Frauen ausgeprägter als

Zusammenfassung

bei Männern. Für den Beitrag des Rauchens und der körperlichen Aktivität gab es keine
Hinweise.

Kapitel 3 konzentrierte sich auf die Frage, inwieweit geschlechterspezifische Ungleichheiten
auf dem Arbeitsmarkt das höhere Depressionsrisiko für Frauen im Vergleich zu Männern
ab 50 Jahren erklären. Wir analysierten Daten von 35.699 US-Erwachsenen im Alter von
50 bis 80 Jahren, die an der Health and Retirement Study teilnahmen. In diesem Kapitel
wurde eine dynamische kausale Dekomposition verwendet und der Lebensverlauf
einer synthetischen Kohorte im Alter von 50-80 Jahren mit der longitudinalen g-formula
simuliert. Wir führten vier hypothetische Interventionen ein und wiesen Frauen die gleichen
Wahrscheinlichkeiten zu, sich in einer Beschäftigungskategorie, einer Berufsklasse, einem
aktuellen Einkommen und einer früheren Einkommensgruppe zu befinden wie Männer. Das
Depressionsrisiko von Frauen war im Alter von 50-70 Jahren höher als das von Männern.
Eine geschlechterspezifische Angleichung der Chancen auf dem Arbeitsmarkt würde diesen
Unterschied verringern. Am stärksten war die Reduktion bei Hispanoamerikanern und
Gruppen mit niedrigem Bildungsniveau.

In Kapitel 4 wurde untersucht, inwieweit Fettleibigkeit im Kindesalter zu der größeren
Häufigkeit von psychischen Erkrankungen bei Jugendlichen aus Haushalten mit niedrigem
Bildungsstand bzw. Einkommen beiträgt. Dies geschah im Vergleich zu Haushalten mit
höherem Bildungsstand bzw. Einkommen. Die Stichprobe bestand aus Kindern mit
Wohnsitz in den Niederlanden, die an der Generation-R-Studie teilnahmen. In diesem
Kapitel wurde eine vierfache Dekomposition und marginale Strukturmodelle mit inverser
Wahrscheinlichkeit der Behandlungsgewichtung verwendet. Die hypothetischen
Interventionen waren: 1) den Gruppen mit niedriger und mittlerer sozioökonomischer
Position (SEP) die Adipositasverteilung der Gruppe mit hohem SEP zuweisen (Beseitigung
der differentiellen Verteilung) und 2) den Gruppen mit niedrigem und mittlerem SEP die
gleichen Auswirkungen der Adipositas auf die psychische Gesundheit zuweisen wie den
Gruppen mit hohem SEP (Beseitigung der differentiellen Auswirkungen). Kinder, die in
Haushalten mit niedriger mütterlicher Bildung oder niedrigem Einkommen aufwuchsen,
hatten mehr emotionale und Verhaltens-probleme als Kinder, die in einem Umfeld
mit hohem SEP aufwuchsen. Ein Ausgleich der differentiellen Verteilung gegenüber
Fettleibigkeit in den verschiedenen SEP-Gruppen würde zu einer Verringerung der
emotionalen Probleme führen, wobei eine größere Verringerung bei Mädchen zu
verzeichnen war als bei Jungen. Fettleibigkeit trug nicht zu Verhaltensproblemen bei, und
es gab keine Hinweise darauf, dass die differentiellen Auswirkungen von Fettleibigkeit zu
sozioökonomischen Unterschieden in der psychischen Gesundheit beitragen.

Aus den Kapiteln 2 bis 4 geht hervor, dass Interventionen auf veränderbaren Determinanten
im Allgemeinen die Unterschiede in der psychischen Gesundheit zwischen den einzelnen

Zusammenfassung

Gruppen verringern (und in einigen Fällen sogar verstärken). Die Beiträge der veränderbaren
Determinanten zu den Untergruppenunterschieden bei psychischer Gesundheit sind auf
die differentielle Verteilung zurückzuführen, wobei es keine Hinweise für differentielle
Auswirkungen gibt.

Im zweiten Teil dieser Dissertation wurde untersucht, ob Determinanten der
psychischen Gesundheit, die keine potenziellen Interventionsziele darstellen, zu
Untergruppenunterschieden in der psychischen Gesundheit beitragen. Im Einzelnen ging es
in den Kapiteln 5 und 6 um den Beitrag genetischer Faktoren zu Untergruppenunterschieden
bei psychischer Gesundheit in Abhängigkeit von dem Partnerschaftsstatus. In beiden
Kapiteln wurden finnische Personen untersucht, die an den Erhebungen FINRISK und Health
2000 und 2011 teilnahmen. In Kapitel 5 wurde untersucht, ob der Partnerschaftsstatus den
Zusammenhang zwischen der genetischen Prädisposition für Depressionen und der Zeit
bis zum Kauf eines Antidepressivums moderiert. Hierfür wurde ein AFT (accelerated failure
time) Modell verwendet. Verwitwete hatten das größte kumulative Risiko für den Kauf
eines Antidepressivums, gefolgt von Geschiedenen, Ledigen, Verheirateten und Personen,
die mit ihrem Partner zusammenleben. Die genetisch stark Prädisponierten hatten ein
höheres kumulatives Risiko für den Kauf von Antidepressiva als niedriger und mittelstarker
genetischer Veranlagung für Depressionen. In diesem Kapitel wurden keine Hinweise darauf
gefunden, dass genetische Faktoren einen unterschiedlichen Einfluss auf die Häufigkeit
des Kaufs von Antidepressiva in den verschiedenen Partnerschaftsstatusgruppen haben.
In Kapitel 6 wurde untersucht, ob der Kauf von Antidepressiva im Zusammenhang
mit Partnerschaftsübergängen durch die genetische Veranlagung zu Depressionen
beeinflusst wird. Die Studie ergab, dass die Gruppe mit der höchsten genetischen
Veranlagung die höchste Wahrscheinlichkeit für einen Antidepressiva-Kauf vor einer
Partnerschaftsauflösung, aber nicht vor dem Eingehen einer Partnerschaft. Dies deutet
darauf hin, dass die differentielle Auswirkung genetischer Faktoren von der Zeit abhängen,
in der sich der Partnerschaftsstatus ändert. In Kapitel 5-6 wurden inkonsistente Belege für
einen Beitrag genetischer Faktoren zu Untergruppenunterschieden bei der psychischen
Gesundheit gefunden. Während in Kapitel 5 keine Belege für eine differentielle
Auswirkung der Partnerschaftsstatusgruppen auf den Kauf von Antidepressiva aufgrund
einer genetischen Prädisposition für Depressionen gefunden wurden, wurde in Kapitel
6 berichtet, dass der Verlauf des Kaufs von Antidepressiva vor einer Scheidung von der
genetischen Prädisposition für Depressionen abhängt.

In dieser Dissertation wurde festgestellt, dass die differentielle Verteilung gegenüber
veränderbaren Determinanten zumindest einen Teil der Unterschiede zwischen den
Untergruppen in Bezug auf psychische Gesundheit erklärt. Der Umfang des Beitrags
hängt jedoch von der Art der untersuchten Determinanten, der zugrunde liegenden
hypothetischen Intervention, und der Überschneidung mit anderen Untergruppen ab.

Zusammenfassung

Die Beiträge der differentiellen Auswirkungen sind weniger klar und können zeitabhängig
und schwieriger zu quantifizieren sein, da sie eine Folge der differentiellen Verteilung
sein können. Darüber hinaus unterstreichen die methodischen Überlegungen die
Notwendigkeit, in unseren Modellen ein Gleichgewicht zwischen Einfachheit und
Komplexität herzustellen, den Kompromiss zwischen konservativen (aber wohldefinierten)
oder radikalen (aber vagen) Interventionen im Hinblick auf die Konsistenzannahme bei
der Kausalen Inferenz zu finden, zwischen modifizierbaren und nicht modifizierbaren
Determinanten zu unterscheiden, und die Vor- und Nachteile subjektiver und objektiver
Messungen der psychischen Gesundheit zu klären. Zusammenfassend wird deutlich,
dass die künftige Politik nicht nur auf die Anfälligkeit bestimmter Untergruppen auf
individueller Ebene eingehen muss, sondern auch auf die Strukturen und den allgemeinen
sozioökonomischen und politischen Kontext, in dem diese Untergruppen agieren, um
die anhaltenden Unterschiede in der psychischen Gesundheit zwischen den einzelnen
Gruppen zu beseitigen.

Contributing Authors

Contributing Authors

Maarten J Bijlsma. Unit PharmacoTherapy, -Epidemiology, and -Economics (PTEE),
Groningen Research Institute of Pharmacy, University of Groningen, Groningen, the
Netherlands & Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany

Philipp Dierker. Max Planck Institute for Demographic Research, 18057 Rostock, Germany
& Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of Helsinki, 00014
Helsinki, Finland & Max Planck—University of Helsinki Center for Social Inequalities in
Population Health, 18057 Rostock, Germany and 00014 Helsinki, Finland

Joost Oude Groeniger. Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical
Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands & Department of Public Administration and
Sociology, Erasmus University Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands

Tanja A.J. Houweling. Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center
Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands

Pauline W. Jansen. Department of Child & Adolescent Psychiatry/Psychology, Erasmus
MC, University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands & Generation R Study, Erasmus
MC, University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands & Department of Psychology,
Education & Child Studies, Erasmus University Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands

Mine Kühn. Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany &
Department of Sociology, Tilburg School of Social and Behavioral Sciences, Tilburg
University, Tilburg, The Netherlands

Hannu Lahtinen. Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of
Helsinki, Helsinki, Finland & Max Planck – University of Helsinki Center for Social Inequalities
in Population Health, Rostock, Germany and Helsinki, Finland       

Frank J van Lenthe. Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center
Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands

Pekka Martikainen. Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of
Helsinki, Helsinki, Finland & Max Planck – University of Helsinki Center for Social Inequalities
in Population Health, Rostock, Germany and Helsinki, Finland

Contributing Authors

Mikko Myrskylä. Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany &
Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of Helsinki, Helsinki,
Finland & Max Planck – University of Helsinki Center for Social Inequalities in Population
Health, Rostock, Germany and Helsinki, Finland