{"id":8965,"date":"2026-04-07T10:11:37","date_gmt":"2026-04-07T10:11:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/maria-gultzow\/"},"modified":"2026-04-23T08:28:36","modified_gmt":"2026-04-23T08:28:36","slug":"maria-gultzow","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/maria-gultzow\/","title":{"rendered":"Maria Gultzow"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":8,"featured_media":13589,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"us_portfolio_category":[45],"class_list":["post-8965","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","us_portfolio_category-new-template"],"acf":{"naam_van_het_proefschift":"Digging Deeper","samenvatting":"Dit hoofdstuk maakte gebruik van een dynamische causale decompositie en simuleerde de\nlevensloop van een synthetisch cohort van 50-80 jarigen met de longitudinale g-formule.\nWe introduceerden vier geneste hypothetische interventies en wezen vrouwen daarbij\ndezelfde kansen toe qua werkstatus, beroepsklasse, huidig inkomen en eerder inkomen\nals mannen. Tussen leeftijd 50 en 70 jaar was het risico op depressie van vrouwen hoger\ndan dat van mannen. Gelijke kansen op de arbeidsmarkt voor mannen en vrouwen zou\ndeze kloof verkleinen. De afname van het verschil was het grootst voor Hispanics en voor\nmensen uit de groep met het laagste opleidingsniveau.\n\nHoofdstuk 4 onderzocht of en hoe obesitas bij kinderen bijdraagt aan het vaker voorkomen\nvan mentale gezondheidsproblemen onder jonge Nederlandse adolescenten uit huishoudens\nmet ouders met een laag t.o.v. een hoger sociaaleconomische positie (gebaseerd op het\nopleidingsniveau van de moeder). Het onderzoek werd uitgevoerd met gegevens afkomstig\nvan kinderen die deelnemen aan het Generation R-onderzoek. De hypothetische interventies\nbestonden eruit dat: 1) kinderen van ouders uit de laagste of middelste sociaaleconomische\ngroep dezelfde verdeling van obesitas kregen als de kinderen van ouders uit de hoogste\nsociaaleconomische groep (waarmee we de bijdrage van \u2018differenti\u00eble blootstelling\u2019 aan obesitas\nbestudeerden) en 2) kinderen van ouders uit de laagste en middelste sociaaleconomische\ngroep dezelfde impact van obesitas op de mentale gezondheid toekenden als kinderen van\nouders uit de hoogste sociaaleconomische groep (waarmee we de rol van \u2018differenti\u00eble impact\u2019\nbestudeerden). Kinderen die opgroeiden in huishoudens met een lagere sociaaleconomische\npositie hadden meer emotionele problemen en gedragsproblemen dan kinderen die opgroeiden\nin huishoudens met een hoge sociaaleconomische positie. Als obesitas in alle groepen evenveel\nzou voorkomen als onder kinderen van ouders uit de hoogste sociaaleconomische groep, zou\ndat leiden tot een afname van emotionele problemen, en die afname zou groter zijn voor\nmeisjes dan voor jongens. Obesitas droeg niet bij aan gedragsproblemen en er was geen bewijs\ndat de differenti\u00eble impact van obesitas bijdraagt aan sociaaleconomische verschillen in mentale\ngezondheid onder adolescenten.\n\nDe resultaten uit hoofdstukken 2-4 suggereren dat interventies op veranderbare\ndeterminanten van mentale gezondheid verschillen in mentale gezondheid tussen groepen\nin de bevolking kunnen verkleinen (en in sommige gevallen vergroten). Deze verschillen\nworden veroorzaakt door een verschil in blootstelling aan deze determinanten (differenti\u00eble\nblootstelling). Er werd geen bewijs gevonden dat de impact van deze determinanten op\nde mentale gezondheid bijdroeg aan de verschillen (differenti\u00eble impact).\n\nIn deel twee van dit proefschrift werd onderzocht of determinanten die geen potentieel doel\nvan interventies zijn bijdragen aan verschillen in mentale gezondheid tussen subgroepen\nin de bevolking. Hoofdstuk 5 en 6 richtten zich op de bijdrage van genetische factoren aan\nzulke verschillen in mentale gezondheid. Beide hoofdstukken bestudeerden gegevens van\n\nFinse individuen die deelnamen aan de \u2018FINRISK\u2019 en \u2018Health 2000 and 2011onderzoeken.\nHoofdstuk 5 onderzocht het verband tussen een polygene risicoscore voor depressie en\nde aankoop van antidepressiva, en de mate waarin dit verband verschilde tussen mensen\nmet een verschillende partnerschapsstatus. Weduwen en weduwnaars hadden de grootste\nvoorspelde cumulatieve kans op het kopen van antidepressiva, gevolgd door respectievelijk\nmensen die gescheiden, alleenstaand, getrouwd en samenwonend waren. Mensen met een\nhoge genetische predispositie hadden een hoger voorspeld cumulatief risico op het kopen\nvan antidepressiva dan mensen met een gemiddelde en lage genetische predispositie. In\ndit hoofdstuk werden geen aanwijzingen gevonden dat partnerschapsstatus van invloed\nwas op het verband tussen een polygene risicoscore en het kopen van antidepressiva.\nHoofdstuk 6 onderzocht of het kopen van antidepressiva in de periode rond veranderingen\nin de status van partnerschappen wordt veroorzaakt door de genetische aanleg voor\ndepressie. Dit onderzoek rapporteerde dat de prevalentie van het kopen van antidepressiva\nhoger was onder mensen met een hoge genetische predispositie in de aanloop naar de\nontbinding van een relatie, maar niet bij de vorming van een relatie. Dit geeft aan dat\nde differenti\u00eble invloed van genetische factoren afhankelijk kan zijn van de tijd rondom\neen verandering in de partnerschapsstatus. Hoofdstuk 5 en 6 vond inconsistent bewijs\nvoor een bijdrage van genetische factoren aan verschillen in mentale gezondheid. Waar\nhoofdstuk 5 geen bewijs vond voor een invloed van partnerschapsstatus op de aankoop\nvan antidepressiva tussen mensen met een verschillende genetische predispositie voor\ndepressie, rapporteerde hoofdstuk 6 dat de aankoop van antidepressiva voorafgaand aan\neen echtscheiding afhangt van de genetische aanleg voor depressie.\n\nDe conclusie van dit proefschrift is dat differenti\u00eble blootstelling aan determinanten die\npotentieel doel kunnen zijn van een interventie ten minste een deel van de verschillen\ntussen subgroepen in de bevolking in mentale gezondheid verklaren, maar dat de grootte\nvan de bijdrage afhangt van het type determinant dat werd onderzocht, de onderliggende\nhypothetische interventie, en de intersectie met andere subgroepen. De mate waarin een\nverschillend effect van determinanten op de mentale gezondheid van mensen bijdraagt aan\nverschillen tussen subgroepen zijn minder duidelijk en kunnen tijdsafhankelijk en moeilijker\nte kwantificeren zijn, omdat ze een gevolg kunnen zijn van een verschillen in blootstelling. Het\ngebruik van geavanceerde methodologie maakte duidelijk dat er in toekomstig onderzoek\nevenwicht moet worden gevonden tussen eenvoud en complexiteit in modellen, tussen\nenerzijds goed gedefinieerde maar relatief kleine interventies en anderzijds radicale, maar\nvage, interventies. Verder moet daarin het verschil tussen veranderbare en niet-veranderbare\ndeterminanten verder worden verduidelijkt, en de voor- en nadelen van subjectieve en\nobjectieve maten van mentale gezondheid worden afgewogen. Tot slot, om verschillen in\nmentale gezondheid aan te pakken, moet toekomstig beleid niet alleen de kwetsbaarheid van\nmensen in bepaalde subgroepen op individueel niveau aanpakken, maar ook de structuren\nen de algemene sociaaleconomische en politieke context waarin deze mensen leven.\n\nZusammenfassung\n\nZusammenfassung\n\nZwischen einzelnen Bev\u00f6lkerungsgruppen gibt es bemerkenswerte und manchmal\nanhaltende Unterschiede in der Pr\u00e4valenz von psychischen Problemen. Das \u00fcbergreifende\nZiel dieser Dissertation war es, ein besseres Verst\u00e4ndnis der zugrunde liegenden\nMechanismen zu erlangen, die zu solchen Unterschieden beitragen. Zu diesem Zweck\nwurde eine fortschrittliche Methodik eingesetzt, um das Wissen \u00fcber die Auswirkungen\nvon zwei Arten von Determinanten zu erweitern: 1) Determinanten, die potenzielle Ziele\nf\u00fcr Interventionen sind (z.B. Gesundheitsverhalten, Adipositas oder sozio\u00f6konomische\nFaktoren), sowie 2) Determinanten, die nicht als potenzielle Interventionsziele vorgesehen\nsind, aber Unterschiede in der psychischen Gesundheit zwischen Untergruppen wesentlich\nerkl\u00e4ren k\u00f6nnten (z.B. Genetik). Dabei lag der Schwerpunkt auf der Untersuchung von zwei\nMechanismen, n\u00e4mlich die differentielle Verteilung (engl. differential exposition) und die\ndifferentielle Auswirkung (engl. differential impact). Die differentielle Verteilung beschreibt,\ndass Unterschiede in der psychischen Gesundheit zum Teil auf die ungleiche Verteilung\nvon Determinanten in den einzelnen Untergruppen zur\u00fcckzuf\u00fchren sind, w\u00e4hrend\ndie differentielle Auswirkung darauf hindeutet, dass die Unterschiede zwischen den\nUntergruppen auf eine st\u00e4rkere Wirkung der Determinanten auf die psychische Gesundheit\nin bestimmten Untergruppen zur\u00fcckzuf\u00fchren sind.\n\nIm ersten Teil der Arbeit wurde eine Reihe von Studien durchgef\u00fchrt, die untersuchen\ninwieweit Interventionen auf ver\u00e4nderbaren Determinanten die Unterschiede\nin der psychischen Gesundheit zwischen den Untergruppen in der Bev\u00f6lkerung\nverringern w\u00fcrden. In Kapitel 2 wurde der Beitrag des Gesundheitsverhaltens und\ngesundheitsverhaltensbezogener Determinanten (d. h. Alkoholkonsum, Rauchen,\nk\u00f6rperliche Aktivit\u00e4t und Fettleibigkeit) zur Verschlechterung der psychischen Gesundheit\nin j\u00fcngeren Geburtskohorten untersucht. Wir analysierten Paneldaten von US-Erwachsenen\nder Jahrg\u00e4nge 1916-1966, die an der Health and Retirement Study teilnahmen, und f\u00fchrten\neine kontrafaktische Dekompositionsanalyse durch, bei der wir Alters-Perioden-Kohorten-\nModelle mit g-computation kombinierten. In diesem Kapitel wurde eine (hypothetische)\nIntervention eingef\u00fchrt, die jeder Geburtskohorte das Gesundheitsverhalten der\nKohorte mit dem geringsten Depressionsrisiko zuweist (Geburtsjahr 1945). Bei konstant\ngehaltenem Alter und Zeitraum hatten Kohorten, die vor 1920 und nach 1950 geboren\nwurden, ein h\u00f6heres Depressionsrisiko als Geburtskohorten, die zwischen diesen Jahren\ngeboren wurden. Die (hypothetische) Intervention in Bezug auf den Alkoholkonsum\nerh\u00f6hte das Depressionsrisiko der Geburtskohorten 1916-1949 und 1950-1966, w\u00e4hrend\ndie hypothetische Intervention in Bezug auf Fettleibigkeit das Depressionsrisiko f\u00fcr die\nKohorten 1916-1940 erh\u00f6hte und das Depressionsrisiko f\u00fcr die Kohorten 1950-1966\nverringerte. Der Beitrag des Alkohols war bei Wei\u00dfen Menschen ausgepr\u00e4gter als bei\nanderen Gruppen, und der Beitrag der Fettleibigkeit war bei Frauen ausgepr\u00e4gter als\n\nZusammenfassung\n\nbei M\u00e4nnern. F\u00fcr den Beitrag des Rauchens und der k\u00f6rperlichen Aktivit\u00e4t gab es keine\nHinweise.\n\nKapitel 3 konzentrierte sich auf die Frage, inwieweit geschlechterspezifische Ungleichheiten\nauf dem Arbeitsmarkt das h\u00f6here Depressionsrisiko f\u00fcr Frauen im Vergleich zu M\u00e4nnern\nab 50 Jahren erkl\u00e4ren. Wir analysierten Daten von 35.699 US-Erwachsenen im Alter von\n50 bis 80 Jahren, die an der Health and Retirement Study teilnahmen. In diesem Kapitel\nwurde eine dynamische kausale Dekomposition verwendet und der Lebensverlauf\neiner synthetischen Kohorte im Alter von 50-80 Jahren mit der longitudinalen g-formula\nsimuliert. Wir f\u00fchrten vier hypothetische Interventionen ein und wiesen Frauen die gleichen\nWahrscheinlichkeiten zu, sich in einer Besch\u00e4ftigungskategorie, einer Berufsklasse, einem\naktuellen Einkommen und einer fr\u00fcheren Einkommensgruppe zu befinden wie M\u00e4nner. Das\nDepressionsrisiko von Frauen war im Alter von 50-70 Jahren h\u00f6her als das von M\u00e4nnern.\nEine geschlechterspezifische Angleichung der Chancen auf dem Arbeitsmarkt w\u00fcrde diesen\nUnterschied verringern. Am st\u00e4rksten war die Reduktion bei Hispanoamerikanern und\nGruppen mit niedrigem Bildungsniveau.\n\nIn Kapitel 4 wurde untersucht, inwieweit Fettleibigkeit im Kindesalter zu der gr\u00f6\u00dferen\nH\u00e4ufigkeit von psychischen Erkrankungen bei Jugendlichen aus Haushalten mit niedrigem\nBildungsstand bzw. Einkommen beitr\u00e4gt. Dies geschah im Vergleich zu Haushalten mit\nh\u00f6herem Bildungsstand bzw. Einkommen. Die Stichprobe bestand aus Kindern mit\nWohnsitz in den Niederlanden, die an der Generation-R-Studie teilnahmen. In diesem\nKapitel wurde eine vierfache Dekomposition und marginale Strukturmodelle mit inverser\nWahrscheinlichkeit der Behandlungsgewichtung verwendet. Die hypothetischen\nInterventionen waren: 1) den Gruppen mit niedriger und mittlerer sozio\u00f6konomischer\nPosition (SEP) die Adipositasverteilung der Gruppe mit hohem SEP zuweisen (Beseitigung\nder differentiellen Verteilung) und 2) den Gruppen mit niedrigem und mittlerem SEP die\ngleichen Auswirkungen der Adipositas auf die psychische Gesundheit zuweisen wie den\nGruppen mit hohem SEP (Beseitigung der differentiellen Auswirkungen). Kinder, die in\nHaushalten mit niedriger m\u00fctterlicher Bildung oder niedrigem Einkommen aufwuchsen,\nhatten mehr emotionale und Verhaltens-probleme als Kinder, die in einem Umfeld\nmit hohem SEP aufwuchsen. Ein Ausgleich der differentiellen Verteilung gegen\u00fcber\nFettleibigkeit in den verschiedenen SEP-Gruppen w\u00fcrde zu einer Verringerung der\nemotionalen Probleme f\u00fchren, wobei eine gr\u00f6\u00dfere Verringerung bei M\u00e4dchen zu\nverzeichnen war als bei Jungen. Fettleibigkeit trug nicht zu Verhaltensproblemen bei, und\nes gab keine Hinweise darauf, dass die differentiellen Auswirkungen von Fettleibigkeit zu\nsozio\u00f6konomischen Unterschieden in der psychischen Gesundheit beitragen.\n\nAus den Kapiteln 2 bis 4 geht hervor, dass Interventionen auf ver\u00e4nderbaren Determinanten\nim Allgemeinen die Unterschiede in der psychischen Gesundheit zwischen den einzelnen\n\nZusammenfassung\n\nGruppen verringern (und in einigen F\u00e4llen sogar verst\u00e4rken). Die Beitr\u00e4ge der ver\u00e4nderbaren\nDeterminanten zu den Untergruppenunterschieden bei psychischer Gesundheit sind auf\ndie differentielle Verteilung zur\u00fcckzuf\u00fchren, wobei es keine Hinweise f\u00fcr differentielle\nAuswirkungen gibt.\n\nIm zweiten Teil dieser Dissertation wurde untersucht, ob Determinanten der\npsychischen Gesundheit, die keine potenziellen Interventionsziele darstellen, zu\nUntergruppenunterschieden in der psychischen Gesundheit beitragen. Im Einzelnen ging es\nin den Kapiteln 5 und 6 um den Beitrag genetischer Faktoren zu Untergruppenunterschieden\nbei psychischer Gesundheit in Abh\u00e4ngigkeit von dem Partnerschaftsstatus. In beiden\nKapiteln wurden finnische Personen untersucht, die an den Erhebungen FINRISK und Health\n2000 und 2011 teilnahmen. In Kapitel 5 wurde untersucht, ob der Partnerschaftsstatus den\nZusammenhang zwischen der genetischen Pr\u00e4disposition f\u00fcr Depressionen und der Zeit\nbis zum Kauf eines Antidepressivums moderiert. Hierf\u00fcr wurde ein AFT (accelerated failure\ntime) Modell verwendet. Verwitwete hatten das gr\u00f6\u00dfte kumulative Risiko f\u00fcr den Kauf\neines Antidepressivums, gefolgt von Geschiedenen, Ledigen, Verheirateten und Personen,\ndie mit ihrem Partner zusammenleben. Die genetisch stark Pr\u00e4disponierten hatten ein\nh\u00f6heres kumulatives Risiko f\u00fcr den Kauf von Antidepressiva als niedriger und mittelstarker\ngenetischer Veranlagung f\u00fcr Depressionen. In diesem Kapitel wurden keine Hinweise darauf\ngefunden, dass genetische Faktoren einen unterschiedlichen Einfluss auf die H\u00e4ufigkeit\ndes Kaufs von Antidepressiva in den verschiedenen Partnerschaftsstatusgruppen haben.\nIn Kapitel 6 wurde untersucht, ob der Kauf von Antidepressiva im Zusammenhang\nmit Partnerschafts\u00fcberg\u00e4ngen durch die genetische Veranlagung zu Depressionen\nbeeinflusst wird. Die Studie ergab, dass die Gruppe mit der h\u00f6chsten genetischen\nVeranlagung die h\u00f6chste Wahrscheinlichkeit f\u00fcr einen Antidepressiva-Kauf vor einer\nPartnerschaftsaufl\u00f6sung, aber nicht vor dem Eingehen einer Partnerschaft. Dies deutet\ndarauf hin, dass die differentielle Auswirkung genetischer Faktoren von der Zeit abh\u00e4ngen,\nin der sich der Partnerschaftsstatus \u00e4ndert. In Kapitel 5-6 wurden inkonsistente Belege f\u00fcr\neinen Beitrag genetischer Faktoren zu Untergruppenunterschieden bei der psychischen\nGesundheit gefunden. W\u00e4hrend in Kapitel 5 keine Belege f\u00fcr eine differentielle\nAuswirkung der Partnerschaftsstatusgruppen auf den Kauf von Antidepressiva aufgrund\neiner genetischen Pr\u00e4disposition f\u00fcr Depressionen gefunden wurden, wurde in Kapitel\n6 berichtet, dass der Verlauf des Kaufs von Antidepressiva vor einer Scheidung von der\ngenetischen Pr\u00e4disposition f\u00fcr Depressionen abh\u00e4ngt.\n\nIn dieser Dissertation wurde festgestellt, dass die differentielle Verteilung gegen\u00fcber\nver\u00e4nderbaren Determinanten zumindest einen Teil der Unterschiede zwischen den\nUntergruppen in Bezug auf psychische Gesundheit erkl\u00e4rt. Der Umfang des Beitrags\nh\u00e4ngt jedoch von der Art der untersuchten Determinanten, der zugrunde liegenden\nhypothetischen Intervention, und der \u00dcberschneidung mit anderen Untergruppen ab.\n\nZusammenfassung\n\nDie Beitr\u00e4ge der differentiellen Auswirkungen sind weniger klar und k\u00f6nnen zeitabh\u00e4ngig\nund schwieriger zu quantifizieren sein, da sie eine Folge der differentiellen Verteilung\nsein k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus unterstreichen die methodischen \u00dcberlegungen die\nNotwendigkeit, in unseren Modellen ein Gleichgewicht zwischen Einfachheit und\nKomplexit\u00e4t herzustellen, den Kompromiss zwischen konservativen (aber wohldefinierten)\noder radikalen (aber vagen) Interventionen im Hinblick auf die Konsistenzannahme bei\nder Kausalen Inferenz zu finden, zwischen modifizierbaren und nicht modifizierbaren\nDeterminanten zu unterscheiden, und die Vor- und Nachteile subjektiver und objektiver\nMessungen der psychischen Gesundheit zu kl\u00e4ren. Zusammenfassend wird deutlich,\ndass die k\u00fcnftige Politik nicht nur auf die Anf\u00e4lligkeit bestimmter Untergruppen auf\nindividueller Ebene eingehen muss, sondern auch auf die Strukturen und den allgemeinen\nsozio\u00f6konomischen und politischen Kontext, in dem diese Untergruppen agieren, um\ndie anhaltenden Unterschiede in der psychischen Gesundheit zwischen den einzelnen\nGruppen zu beseitigen.\n\nContributing Authors\n\nContributing Authors\n\nMaarten J Bijlsma. Unit PharmacoTherapy, -Epidemiology, and -Economics (PTEE),\nGroningen Research Institute of Pharmacy, University of Groningen, Groningen, the\nNetherlands & Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany\n\nPhilipp Dierker. Max Planck Institute for Demographic Research, 18057 Rostock, Germany\n& Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of Helsinki, 00014\nHelsinki, Finland & Max Planck\u2014University of Helsinki Center for Social Inequalities in\nPopulation Health, 18057 Rostock, Germany and 00014 Helsinki, Finland\n\nJoost Oude Groeniger. Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical\nCenter Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands & Department of Public Administration and\nSociology, Erasmus University Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands\n\nTanja A.J. Houweling. Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center\nRotterdam, Rotterdam, the Netherlands\n\nPauline W. Jansen. Department of Child & Adolescent Psychiatry\/Psychology, Erasmus\nMC, University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands & Generation R Study, Erasmus\nMC, University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands & Department of Psychology,\nEducation & Child Studies, Erasmus University Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands\n\nMine K\u00fchn. Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany &\nDepartment of Sociology, Tilburg School of Social and Behavioral Sciences, Tilburg\nUniversity, Tilburg, The Netherlands\n\nHannu Lahtinen. Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of\nHelsinki, Helsinki, Finland & Max Planck \u2013 University of Helsinki Center for Social Inequalities\nin Population Health, Rostock, Germany and Helsinki, Finland\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\n\nFrank J van Lenthe. Department of Public Health, Erasmus MC, University Medical Center\nRotterdam, Rotterdam, the Netherlands\n\nPekka Martikainen. Helsinki Institute for Demography and Population Health, University of\nHelsinki, Helsinki, Finland & Max Planck \u2013 University of Helsinki Center for Social Inequalities\nin Population Health, Rostock, Germany and Helsinki, Finland\n\nContributing Authors\n\nMikko Myrskyl\u00e4. Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany &\nHelsinki Institute for Demography and Population Health, University of Helsinki, Helsinki,\nFinland & Max Planck \u2013 University of Helsinki Center for Social Inequalities in Population\nHealth, Rostock, Germany and Helsinki, Finland","summary":"Mental health and ill-health are not equally distributed across the population. However, even though there is a vast amount of literature that describes these differences across subgroups and suggests points for intervention, these differences persist. The overarching aim of this dissertation was to gain a deeper understanding of the underlying mechanisms that contribute to subgroup differences in mental health and ill-health. This thesis used the potential outcomes framework, the g-formula, marginal structural models and genetically informed designs with the aim to add knowledge about the impact of determinants that are potential targets for interventions (i.e. health behavior, obesity, or socioeconomic factors), and determinants that are not intended as potential intervention targets but might substantially explain subgroup differences in mental health and ill-health (i.e. genetics). The focus was on investigating two mechanisms that might explain why some subgroups are better off than others, namely differential exposure and differential impact. Differential exposure indicates that the variation in mental health is partly driven by the unequal distribution of intermediary determinants across subgroups, whereas differential impact indicates that subgroup variations are driven by a stronger effect of intermediary determinants on mental health among certain subgroups.\n\nThe first part of this dissertation focused on assessing whether intervening on modifiable determinants of mental health would reduce subgroup differences in mental health and ill-health in the population. In detail, Chapter 2 assessed the contribution of health behavior and health behavior-related determinants (i.e. alcohol consumption, smoking, physical activity, and obesity) to the worsening of mental health among more recently born cohorts. We analysed panel data from US adults born 1916-1966 enrolled in the Health and Retirement Study and performed a counterfactual decomposition analysis in which we combined age-period-cohort models with g-computation. This chapter introduced a hypothetical intervention that assigns every birth cohort the health behavior of the cohort with the lowest depression risk, namely cohort 1945. Holding age and time period constant, cohorts born before 1920 and after 1950 had a higher depression risk compared to birth cohorts born between those years. The hypothetical intervention on alcohol consumption increased depression risk of the 1916-1949 and 1950-1966 birth cohorts, whereas the hypothetical intervention on obesity increased the depression risk for the 1916-1940 cohorts and decreased depression risk for the 1950-1966 cohorts. The contribution of alcohol was more pronounced for White than for other racial\/ethnic groups, and the contribution of obesity was more pronounced for women than for men. There was no evidence for contributions of smoking and physical activity.\n\nChapter 3 focused on understanding to what extent gender inequality at the labour market explains the higher depression risk for women compared to men aged 50 onwards. We analysed data from 35,699 US adults aged 50-80 years that participated in the Health and Retirement Study. This chapter employed a dynamic causal decomposition and simulated the life course of a synthetic cohort from ages 50\u201380 with the longitudinal g-formula. We introduced four nested hypothetical interventions and assigned women the same probabilities of being in an employment category, occupation class, current income and prior income group as men. Women\u2019s depression risk was higher than that of men across ages 50-70. Equalizing opportunities at the labour market across gender would reduce this gap. The reduction was largest for Hispanics and low educated groups.\n\nChapter 4 investigated how childhood obesity contributes to the larger burden of mental ill-health among young Dutch adolescents from low education or income households, compared to higher education and income households. The sample consisted of children residing in the Netherlands that participated in the Generation R study. This chapter employed a four-way decomposition and used marginal structural models with inverse probability of treatment weighting. The implied hypothetical interventions were: 1) assign the low and medium socioeconomic position (SEP) groups the obesity distribution of the high SEP group (remove differential exposure) and 2) assign the low and medium SEP group the same impact of obesity on mental health as in the high SEP groups (remove differential impact). Children who grew up in low maternal education or low-income households had more emotional and behavioral problems than children who grew up in high SEP settings. Equalizing the differential exposure to obesity across SEP would lead to a reduction in emotional problems which was larger for girls than for boys. Obesity did not contribute to behavioral problems and there was no evidence that differential impact of obesity contributes to socioeconomic differences in mental health.\n\nChapters 2-4 suggest that intervening on modifiable determinants of mental health generally reduced (and in some cases increased) subgroup differences in mental health and ill-health. The contributions of modifiable determinants to subgroup differences in mental health and ill-health is driven by differential exposure with no evidence for differential impact driving these subgroup differences.\n\nThe second part of this dissertation investigated whether determinants of mental health that do not present potential intervention targets contribute to subgroup differences in mental health and ill-health in the population. In detail, Chapter 5 and 6 focused on the contribution of genetic factors to subgroup differences in mental health and ill-health by partnership status. Both chapters studied Finnish individuals that participated in the FINRISK and Health 2000 and 2011 surveys. Chapter 5 examined whether partnership status moderated the association between the genetic predisposition to depression and time to antidepressant purchasing through an accelerated failure time model. Widowed had the largest predicted cumulative hazard of antidepressant purchasing, followed by divorced, single, married and cohabiting. The highly genetically predisposed had a higher predicted cumulative hazard of antidepressant purchasing than the medium and low genetically predisposed. This chapter found no evidence that genetic factors had a differential impact on incident antidepressant purchasing across partnership status groups. Chapter 6 examined whether antidepressant purchasing surrounding partnership transitions are driven by the genetic predisposition to depression. This study reported that the high genetically predisposed group is most adversely affected in regards to antidepressant purchasing leading up to a union dissolution, but not union formation. This indicates that differential impact of genetic factors may depend on the time surrounding a change in partnership status. Chapter 5-6 found inconsistent evidence for a contribution of genetic factors to subgroup differences in mental health. Whereas Chapter 5 found no evidence for a differential impact of partnership status groups on incident antidepressant purchasing driven by genetic predisposition to depression, Chapter 6 reported that the trajectories in antidepressant purchasing before a divorce depend on the genetic predisposition to depression.\n\nThis dissertation identified that differential exposure to modifiable determinants explained at least part of the subgroup differences in mental health and ill-health, but the size of the contribution depends on the type of determinants that were examined, the underlying hypothetical intervention, and the intersection with other subgroups. The contributions of differential impact are less clear and may be time dependent and harder to quantify as it may be a consequence of differential exposure. Furthermore, the methodological considerations underscore the need to balance simplicity and complexity in our models, evaluate the trade-off between conservative (but well-defined) or radical (but vague) interventions in regards to the consistency assumption in causal inference, distinguish between modifiable and non-modifiable determinants, and clarify the advantages and disadvantages of subjective and objective measures of mental health. To conclude, in order to address the persistence of subgroup variation in mental health and ill-health, future policy needs to not only address the vulnerability of certain subgroups at the individual level, but also shift structures and the overall socioeconomic and political context in which these subgroups act in.","auteur":"Maria Gultzow","auteur_slug":"maria-gultzow","publicatiedatum":"11 december 2024","taal":"EN","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/mariagultzow?iframe=true","url_download_pdf":"","url_epub":"","ordernummer":"FTP-202604071007","isbn":"978-94-6510-140-8","doi_nummer":"","naam_universiteit":"Erasmus Universiteit Rotterdam","afbeeldingen":13589,"naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Erasmus Universiteit Rotterdam","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/8965","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8965"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/8965\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8968,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/8965\/revisions\/8968"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13589"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8965"}],"wp:term":[{"taxonomy":"us_portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio_category?post=8965"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}