Geografie zdraví – průzkum prostorových nerovností ve zdraví v Česku

Souhrn

Nerovnosti ve zdraví vznikají působením množství faktorů, což vyžaduje komplexní hodnocení. Holistický přístup využívá víceúrovňový systém kategorií, včetně individuálního subjektivního vnímání zdraví spojeného s kvalitou života. Cílem výzkumu je vyhodnotit prostorové diferenciace oblastí populačního zdraví v Česku. V jednotlivých okresech (77 regionů) jsou analyzované 3 oblasti: A – determinanty nerovností ve zdraví (36 ukazatelů), B – zdravotní stav (24 ukazatelů) a C – subjektivní kvalita života (40 ukazatelů). Data jsou vyhodnocena metodou váženého součtu (WSA), výsledkem je index, který nabývá hodnoty od 0 do 1; čím vyšší hodnota, tím příznivější situace. Kartogramy jsou zpracované metodou lokální prostorové autokorelace (LISA).

Index determinant nerovností ve zdraví se v čase (srovnání roku 2001 a 2021) zlepšil v 65 okresech, zatímco index zdravotního stavu se zlepšil jen ve 21 okresech. Nejvyššího indexu determinant nerovností ve zdraví dosahují okresy Brno-město, Praha, České Budějovice, Praha-východ, Praha-západ, v indexu zdravotního stavu se přidávají Hradec Králové a Jihlava. Subjektivní kvalita života koresponduje s determinanty nerovností ve zdraví a zdravotním stavem pouze částečně. Při posuzování prostorových nerovností ve zdraví je nutné respektovat specifika Česka v kontextu vnitřní a vnější periferie, ale i periferie venkovské a městské.

Klíčová slova:

determinanty nerovností ve zdraví, zdravotní stav, subjektivní kvalita života, kompozitní indikátor

ÚVOD

Pojem zdraví v pozitivním smyslu zdůrazňuje sociální i osobní zdroje a zásoby, stejně jako fyzickou zdatnost a kapacitu. Původní „biologizující“ pohled na zdraví jako složku tělesnou, je v současnosti nahrazen chápáním zdraví jako výslednice vzájemného působení tělesné, duševní a sociální složky. Toto syntetické pojetí je základem pohledu na zdraví jako na potenciál a cíl rozvoje společnosti a regionů (1). Zdraví obyvatelstva je ovlivněno komplexem interakcí individuální a komunitní sociální úrovně a ekonomickými faktory (2). Pomineme-li genetický základ, pak významně větší měrou ovlivňují zdraví socioekonomické faktory, než je tomu u životního prostředí, zdravotnictví a zdravotní péče. Vymezení míry vlivu různých faktorů na zdraví se uvádí v odborné literatuře: životní styl a sociální a ekonomické faktory 50 %, životní prostředí 20 %, zdravotnictví a zdravotní péče 10–15 % a genetický základ 10–15 % (3). Za první komplexní a souhrnné hodnocení zdraví lze považovat kanadskou zprávu o zdraví z roku 1974 (4). Studie v souvislosti s holistickým pojetím zdraví se objevují také v dalších letech (5–9).

Nerovnosti ve zdraví vycházející z velkého množství determinant. Začínají v podstatě ještě před narozením (10) a jsou formovány vnějšími podmínkami během celého života, tedy podmínkami, ve kterých lidé studují, pracují, žijí a stárnou (11, 12). Tyto nerovnosti jsou vnímány jako neoprávněné rozdíly a jsou považované za důsledek společenské nespravedlnosti (13), která je ovlivňována také politickými rozhodnutími a rozdělováním zdrojů (14). Determinanty nerovností ve zdraví je možné rozdělit do tematických kategorií, které vykazují různou míru vlivu na zdravotní stav obyvatelstva (obr. 1).

V polovině 90. let 20. století byly výzkum a lékařská pozornost v oblasti zdraví téměř výhradně zaměřené na objektivní koncepty zdraví a faktory patologií a abnormalit. Význam subjektivního měření zdraví byl tehdy spíše zanedbáván. Subjektivní zdravotní stav je vnímání vlastního zdraví jednotlivcem, které je nezávislé na objektivním lékařském hodnocení. Toto vnímání významně ovlivňuje celkovou kvalitu života (1). Hodnocení subjektivní kvality života spojené se zdravím (HRQoL) a jeho klíčové faktory byly neustále rozvíjeny s cílem zahrnout aspekty celkové kvality života, které přímo souvisejí s fyzickým nebo psychickým zdravím. Na druhou stranu některé prvky kvality života mohou ovlivnit celkový zdravotní stav populace (15). Lidé, kteří vnímají své zdraví pozitivně, obvykle uvádějí vyšší míru spokojenosti a pohody (vyjádření kvality života). Naopak ti, kteří své zdraví vnímají negativně, mohou pociťovat nižší kvalitu života, i když objektivní lékařské hodnocení nemusí nutně odpovídat tomuto vnímání. Ačkoli zdraví představuje jednu z klíčových složek celkové kvality života, existují také další důležité oblasti, jako jsou zaměstnání, bydlení, vzdělání, společenská a občanská participace a další (16). Vztah mezi subjektivním zdravím a kvalitou života ovlivňují také kulturní a environmentální faktory.

CÍLE VÝZKUMU

Cílem prezentovaného výzkumu je:

• popsat povahu změn v determinantech nerovností ve zdraví a ukazatelích zdravotního stavu ve srovnání hodnot roku 2001 a 2021 v Česku;
• vyhodnotit časoprostorové diferenciace změn determinant nerovností ve zdraví a jejich vztah s ukazateli zdravotního stavu ve srovnání hodnot roku 2001 a 2021 v okresech Česka a posoudit prostorové diferenciace subjektivního hodnocení kvality života v kontextu populačního zdraví v roce 2018;
• interpretovat prostorové vztahy mezi determinanty nerovností ve zdraví a subjektivním hodnocením kvality života a mezi ukazateli zdravotního stavu a subjektivním hodnocením kvality života.

METODIKA

Aby výzkum obsáhl komplexní soubor determinant nerovností ve zdraví, využívá víceúrovňový systém kategorií (obr. 2), který je inspirovaný elementárními faktory působícími na zdraví (3). Oblast A (determinanty nerovností ve zdraví) je hodnocena pomocí indexu (kompozitního indikátoru), který je složený ze 7 kategorií označených jako A.1 až A.7 s celkem 36 ukazateli. Oblast B (zdravotní stav) je hodnocená pomocí indexu zdravotního stavu, který obsahuje ukazatele zdravotního stavu označené jako kategorie B s celkem 24 ukazateli. Oblast C (subjektivní hodnocení kvality života) je vyjádřená indexem kvality života, který je složený ze čtyř kategorií označených jako C.1 až C.4 s celkem 40 ukazateli (obr. 2). Jednotlivé ukazatele v kategoriích jsou podrobně popsány v naší nedávné publikaci (9).

Použité indexy (kompozitní indikátory) umožňují snadněji interpretovat rozsáhlou datovou matici. Indexy jsou matematickou kombinací proměnných, které odrážejí více vybraných dimenzí (17). Použita je metoda vícekriteriálního hodnocení variant – metoda váženého součtu (WSA – weighted sum approach), založená na principu maximalizace užitku. Vychází z předpokladu linearity a maximalizace všech dílčích funkcí užitku, které jsou získané normalizací původních vstupních dat (podrobněji 18). V prezentovaném výzkumu platí, že čím vyšší je hodnota indexu, tím příznivější je situace v regionu, přičemž hodnota indexu se pohybuje v intervalu od 0 do 1. Výpočty jsou provedené v programu MS Excel. Vizualizace dat v podobě kartogramů je zpracována metodou lokální prostorové autokorelace (LISA – local indicator of spatial association). Ta identifikuje shluky s podobnými hodnotami a shluky s rozdílnými hodnotami a určuje výskyt shluků prvků nebo prostorového outlieru.

Pro interpretaci časoprostorových změn slouží modifikovaný demografický model (Webbův diagram), který se používá k vizualizaci změn v populaci v závislosti na přirozeném a migračním přírůstku. Diagram je upravený pro potřeby znázornění změny hodnot indexu determinant nerovností ve zdraví ve spojení se změnou indexu zdravotního stavu v roce 2001 a 2021 v každém z okresů. Je rozdělený na 8 sektorů označených 1–8 a každý ze sektorů znázorňuje jiný vztah a hodnotu změny obou indexů. Pozitivní zvýšení obou indexů je v sektoru 2 a 3, negativní pokles obou indexů je v sektoru 6 a 7. Změna jednoho z indexů v pozitivním, a druhého naopak v negativním je v sektorech 1, 4, 5 a 8 (obr. 3). Výsledná povaha změn indexů podle polohy okresů v diagramu je vizualizovaná v kartogramu.

Regionální rozdíly jsou analyzované na územní úrovni LAU 1 (okresy[1]), kterých je celkem 76 a hlavní město Praha (administrativní členění ČR) (obr. 4). Sekundární data oblasti A (determinanty nerovností ve zdraví) a B (zdravotní stav) jsou editována z veřejně dostupných databází (Český statistický úřad, Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR a Český hydrometeorologický ústav), a to pro rok 2001[2] a 2021[3]. Data oblasti C (subjektivní kvalita života) pocházejí z projektu České panelové šetření domácností. Jedná se o výběrové šetření na základě dvoustupňového stratifikovaného náhodného výběru, v němž byl v letech 2015–2018 opakovaně dotazován náhodně vybraný vzorek domácností žijících na území Česka. Zde v příspěvku prezentujeme data ze čtvrté vlny sběru z roku 2018, které se účastnilo 3188 domácností. Dotazování mělo za cíl zmapovat životní podmínky českých domácností z dlouhodobé perspektivy. Otázky potřebné pro prezentované analýzy se zaměřují na subjektivní hodnocení zdravotního stavu a životního stylu, funkčního a fyzického stavu, duševní pohody a osobního blahobytu.

VÝSLEDKY

V první fázi výzkumu jsou hodnocené výsledky indexu determinant nerovností ve zdraví (společně kategorie A.1 až A.7) a indexu zdravotního stavu (kategorie B) ve srovnání dvou let 2001 a 2021 za všechny okresy Česka. Hodnota indexu determinant nerovností ve zdraví se v roce 2021 zlepšila ve srovnání s hodnotnou v roce 2001. Zanedbatelně se v roce 2021 oproti roku 2001 zvýšil rozdíl mezi minimální a maximální hodnotou indexu (o 0,006). To dokazuje, že rozdíly mezi okresy s většími a malými nerovnostmi ve zdraví se v čase prakticky nezměnily. V případě indexu zdravotního stavu došlo naopak k negativní přeměně. Hodnoty tohoto indexu v roce 2021 jsou nižší, než je tomu v roce 2001, přestože velmi mírně klesl rozdíl mezi minimem a maximem (o 0,015) (tab. 1).

Tab. 1  Index determinant nerovností ve zdraví a index zdravotního stavu v okresech Česka – popisná statistika (rok 2001 a 2021)

V grafickém srovnání hodnot indexu determinant nerovností ve zdraví z roku 2001 a 2021 je patrné, že se většina okresů nachází ve střední „krabicové“ část diagramu v kladných hodnotách (obr. 5). To dokazuje pozitivní změnu. U indexu zdravotního stavu se naopak většina okresů nachází ve střední „krabicové“ části v záporných hodnotách, což dokresluje spíše negativní změnu. Stejně tak jsou rozdíly mezi nadprůměrnou a podprůměrnou hodnotou změny indexu výraznější a současně se vyskytuje více odlehlých hodnot (obr. 5).

Ve druhé fázi výzkumu bylo cíleno na hodnocení časoprostorových charakteristik a změn na úrovni jednotlivých okresů Česka. Index determinant nerovností ve zdraví se ve srovnání hodnot roku 2001 a 2021 zlepšil u 65 okresů (84 % z celku 77 okresů) Česka, a to průměrně o 0,031 hodnoty indexu. V obou letech dosahují nejlepších výsledků okresy Brno-město, hlavní město Praha, České Budějovice, Plzeň-město, Praha-východ a Praha-západ. Naopak nejhorší výsledky vykazují okresy Karviná, Most, Tachov, Česká Lípa a Hodonín. Pořadí okresů seřazených podle hodnoty indexu determinant nerovností ve zdraví v roce 2021 je na obr. 6. Celkově se ukazuje zhoršení ve srovnání obou let v případě 12 okresů (16 %), a to průměrně o −0,016 hodnoty indexu. Zhoršení indexu determinant ve zdraví se týká okresů Kroměříž (–0,038), Jeseník (−0,037), Rychnov nad Kněžnou (−0,027), Česká Lípa (− 0,019), Semily (−0,017), Most (−0,011), Blansko (−0,010), Pelhřimov (−0,010), Jičín (−0,008), Náchod (−0,002) a Mladá Boleslav (−0,001).

Index zdravotního stavu se ve srovnání hodnot roku 2001 a 2021 zhoršil téměř u tří čtvrtin okresů Česka průměrně o –0,059 hodnoty indexu. Konkrétně se jedná o zhoršení u 56 okresů (73 % z celku 77 okresů). V obou letech dosahují nejlepších výsledků okresy Hradec Králové, Jihlava, hlavní město Praha, Praha-východ a Praha-západ. Naopak nejhorší výsledky vykazují okresy Teplice, Most, Chomutov, Sokolov a Bruntál. Pořadí okresů seřazených podle hodnoty indexu zdravotního stavu v roce 2021 je na obr. 7. Ukazuje se zlepšení ve srovnání obou let v případě 21 okresů (27 %), a to průměrně o 0,039 hodnoty indexu. Jedná se o okresy Karlovy Vary (s růstem o 0,105), Plzeň-sever (0,075), Ústí nad Labem (s růstem o 0,068), Praha-východ (0,067), Beroun (0,045), Tachov (0,056), Praha-západ (0,054), Rokycany (0,049), Písek (0,048), Jičín (0,033), Příbram (0,024), Prachatice (0,021), Znojmo (0,018), Jihlava (0,016), Praha (0,011), Most (0,011), Rychnov nad Kněžnou (0,010), Trutnov (0,005), Kolín (0,004), Plzeň-město (0,004) a Rakovník (0,004).

V případě, že jsou komparovány hodnoty změny indexu determinant nerovností ve zdraví s indexem zdravotního stavu v roce 2001 a 2021, ukazuje se, že okresy Česka vytvářejí shluky se specifickými charakteristikami změn obou indexů (obr. 8). Shluk s větším podílem okresů se nachází v sektoru 4, pro který je typická kladná hodnota změny indexu determinant nerovností ve zdraví a záporná hodnota změny indexu zdravotního stavu. Absolutní hodnota čísla změny indexu determinant nerovností ve zdraví je vyšší než hodnota zlepšení indexu zdravotního stavu. Další shluk s početně významným seskupením okresů je v sektoru 5. Ten se vyznačuje opět kladnou změnou hodnoty indexu determinant nerovností ve zdraví a zápornou změnou hodnoty indexu zdravotního stavu, přičemž jeho absolutní hodnota je větší než hodnota zlepšení indexu determinant nerovností ve zdraví. V sektoru 2 a 3 leží okresy, u kterých je zaznamenané zlepšení indexu determinant nerovností ve zdraví, tak indexu zdravotního stavu. V sektoru 2 jsou okresy, u nichž se více zlepšil index zdravotního stavu, zatímco v sektoru 3 jsou okresy, u kterých se více zlepšil index determinant nerovností ve zdraví. Jednotky okresů najdeme ještě v sektoru 6 a v sektorech 1 a 8. Pro sektor 6 je význačná negativní změna obou indexů, přičemž snížení indexu zdravotního stavu je vyšší. Pro sektor 1 a 8 je typická záporná změna indexu determinant nerovností ve zdraví a kladná změna indexu zdravotního stavu, přičemž absolutní hodnota změny je u indexu determinant v sektoru 1 nižší a v sektoru 8 vyšší než u indexu zdravotního stavu (obr. 8).

Data prostorové diferenciace změn hodnot obou indexů v okresech Česka ve srovnání dat z roku 2001 a 2021 jsou vyjádřená pomocí kartogramu (obr. 9). Přestože okresy nevytvářejí prostorově rozsáhlejší shluky vyznačující se shodnými změnami, lze identifikovat určité regiony s podobnými znaky:

1. Pás okresů od Plzeňského kraje přes Středočeský kraj s hlavním městem Prahou po Královéhradecký kraj (zelené odstíny), v nichž jsou změny hodnoty indexu zdravotního stavu vždy pozitivní, ale s rozdílnou změnou indexu determinant nerovností ve zdraví. Nejlépe si stojí okresy Praha-východ a Praha-západ. K tomuto regionu se přidávají ještě jihovýchodní okresy Jihomoravského kraje.
2. Další souvislejší region vytvářejí okresy česko-moravského pomezí (světlé odstíny červené a žluté), pro které je typické zlepšení indexu determinant nerovností ve zdraví a mírné zhoršení indexu zdravotního stavu.
3. Pás moravských okresů tvořený příhraničními okresy (s převahou odstínů žluté) s mírným nárůstem indexu determinant nerovností ve zdraví, ale s poklesem indexu ukazatelů zdravotního stavu.
4. Region západních Čech s okresy v Ústeckém a Karlovarském kraji, který je nejednotný a ve kterém jsou v  zastoupeny všechny varianty změn. Jednotlivě se navíc vyskytují okresy, ve kterých došlo v nejvýraznější pozitivní změně indexu determinant nerovností ve zdraví, ale zhoršila se situace v indexu zdravotního stavu (Vyškov, Český Krumlov, Louny nebo Ostrava-město; tmavá červená).

Ve třetí fázi výzkumu jsou stanoveny prostorové diferenciace indexu subjektivní kvality života a jsou řešeny vztahy mezi hodnotami ostatních dvou indexů. Index subjektivní kvality života, stejně jako oba předešlé indexy vykazuje regionální rozdíly. Rozdíl mezi nejvyšší a nejnižší hodnotou je poměrně výrazný (o 0,351) (tab. 2). Nejnižší index subjektivní kvality života je zaznamenaný v okresech Tachov (0,391), Frýdek-Místek (0,391), Domažlice (0,395) a Bruntál (0,399). Naopak nejlépe si v hodnocení subjektivní kvality života stojí okresy Liberec (0,741), Jeseník (0,737), Semily (0,725) a s mírných odstupem následuje okres Třebíč (0,651) (obr. 10, 11).

Tab. 2  Index subjektivní kvality života v okresech Česka – popisná statistika (rok 2018)

Při komparaci vztahu hodnot indexu determinant nerovností ve zdraví roku 2021 a indexu subjektivního hodnocení kvality života roku 2018 jsou na jedné straně zřetelné vazby u většiny okresů Česka: V pohraniční periferii dosahují oba indexy nízkých hodnot a v regionech vnitřní periferie (okresy při hranicích krajů nebo území česko-moravského pomezí) vykazují oba indexy průměrné hodnoty. Na straně druhé ale identifikujeme vztahy protisměrné: Existují okresy, které vykazují naopak vysokou, tedy příznivou hodnotu indexu determinant nerovností ve zdraví, přesto mají nízkou, tedy negativní hodnotu indexu subjektivní kvality života. Jedná se například o hlavní město Praha a Plzeň-město. Existují také okresy, které vykazují nízkou, tedy negativní hodnotu indexu determinant nerovností ve zdraví, a i přesto mají vysokou, tedy pozitivní hodnotu indexu subjektivního hodnocení kvality života. Jedná se například o okresy Jeseník, Česká Lípa a Semily (obr. 12).

Vztah mezi indexem zdravotního stavu a indexem subjektivního hodnocení kvality života také vykazuje regionální diferenciace. Ve srovnání s předešlým hodnocením se vyskytuje méně okresů s nízkou hodnotou obou indexů současně a stejně tak je méně okresů s průměrnou hodnotou. Prostorově jsou tyto okresy rozloženy shodně, to znamená, že se nacházejí většinou ve vnější a vnitřní periferii. Větší je podíl okresů s vysokou, tedy příznivou hodnotou indexu zdravotního stavu, které mají i přesto nízké, tedy negativní subjektivní hodnocení kvality života. Jsou to například hlavní město Praha, Plzeň-město, okresy ležící v severovýchodní části Čech a jihovýchodní části Moravy. Naopak nízkou, tedy negativní hodnotu indexu zdravotního stavu a současně pozitivní hodnotu indexu subjektivního hodnocení kvality života mají okresy Jeseník a Česká Lípa (obr. 13).

DISKUSE

Prezentovaný text dokládá, že geografický kontext má potenciál přispívat k hodnocení nerovností ve zdraví a zdravotního stavu obyvatelstva (13). Na rozdíl od epidemiologických studií je kvantifikace dopadu geografického prostředí na nerovnosti v oblasti zdraví obtížná, neboť identifikuje značné množství determinant s prostorovými charakteristikami (7, 11, 19). Je známo, že v regionech Evropské unie (EU) přetrvávají významné rozdíly ve zdraví jak mezi jádrovými oblastmi a periferiemi, tak mezi sociálně, ekonomicky a společensky znevýhodněnými skupinami (20). Podobná znevýhodnění se ukazují také v regionech Česka (9), přestože je země na rozdíl od jiných evropských regionů demograficky, sociálně, ekonomicky a etnicky relativně homogenní. Také podíl osob žijících pod hranicí chudoby patří k nejnižším v EU.

Nerovnosti ve zdraví mají prostorový charakter a konzistentní trendy v čase, a proto se neobjevují náhodně. Obecně se výskyt regionů s výraznějšími nerovnostmi ve zdraví často spojuje s jejich (periferní) polohou. Tradičně se termín periferie vztahuje k územím, která jsou odlehlá od jádrových oblastí, tj. území převážně spojená příhraničními oblastmi. S postupující vzdáleností od centra se oslabuje efekt přirozeného prospěchu periferií z ekonomického rozvoje jádrových oblastí. Následek je snížení životní úrovně, kvality života, depopulace, zhoršení ekonomické a sociální situace apod. v periferních oblastech (21, 22). Studie (22) vymezuje periferní oblasti jako území v pásu od jihovýchodu Pardubického kraje přes severní část Olomouckého kraje po severozápadní část Moravskoslezského kraje, dále jako čtyřmezí krajů Karlovarského, Plzeňského, Středočeského a Ústeckého a následně také území při česko-rakouské hranici zahrnující kraje Jihočeský, Vysočina a Jihomoravský.

Přestože je Česko poměrně homogenní zemí, vyskytují se v českých regionech ve srovnání se zeměmi EU specifické historické a geografické faktory, které jsou typické pouze pro naše prostředí. Je to například vliv dosídlování českého pohraničí po 2. světové válce (23, 24) existence vnější, ale i vnitřní venkovské periferie, ale také urbanizované periferie (25). Z výzkumů také vyplývá, že se kvalita života v různých regionech Česka liší. Například venkovské a městské oblasti mohou vykazovat odlišné vzorce, pokud jde o zdravotní stav a vnímání kvality života. Velká města a malá města často vykazují vyšší kvalitu života ve srovnání s ostatními oblastmi (26).

Vzdálený periferní venkov ztratil svou původní zemědělskou ekonomickou základnu, aniž by byla nahrazena jinou ekonomickou aktivitou. Ekonomicko-sociální i demografická situace v periferním venkově je ovlivněna procesy spojenými s vývojem trhu práce, využitím území, intenzitou výstavby nebo cenou nemovitostí (27). Vyskytuje se zde nedostatečná dostupnost dopravy (28, 29), občanské vybavenosti a infrastruktury (30). Selektivní ztrátová migrace prohlubuje populační stárnutí, nepříznivou vzdělanostní strukturu a nedostatečný sociální a kulturní kapitál (24, 31).

Venkovské periferie procházejí restrukturalizací venkova (32). Stále se zde vyskytují problémy s demografickými faktory, např. migrace a s ní spojené vylidňování, nebo populační stárnutí, dále snížení ekonomické, sociální a kulturní aktivity (33–35), což má za následek přetrvávající nerovnosti ve zdraví. V Česku současně neplatí předpoklad, že městské oblasti si vedou lépe než venkovské, jak ukazují výsledky studií jiných evropských zemí (7), ačkoli v urbanizované periferii, zejména v regionu západních Čech, je pozorováno zlepšení. Na rozdíl od venkovské periferie není problémem urbanizované periferie dostupnost center (36, 37). Je zřejmé, že při hodnocení populačního zdraví je třeba vnímat vymezení periferních oblastí v Česku, které má svá specifika. Nejedná se jen „tradiční“ příhraniční oblasti (vnější periferie), ale i o periferii vnitřní, a to zejména v kontaktu s mezikrajskými hranicemi. Nutné je rozlišovat také mezi městskou a venkovskou periferií.

ZÁVĚR

Historické, geografické i socioekonomické faktory v regionech Česka ovlivňují mj. determinanty nerovností ve zdraví. Ty se ve srovnání hodnot roku 2001 a 2021 u většiny okresů (87 %) zlepšily, což se ale výrazně neprojevilo ve zlepšení zdravotního stavu (23 % okresů). Subjektivně vnímaná kvalita života nemusí vždy odpovídat reálně situaci v regionech (obr. 7 a 8).

Komplexní přístup k identifikaci determinant nerovností ve zdraví je nezbytný pro vytváření efektivních strategií cílené prevence a snižování těchto nerovností, a to jak na úrovni individuálního rozhodování, tak v rovině ekonomických nebo politických faktorů. Prezentované výsledky slouží jako nástroj pro tvorbu politik zaměřených na eliminaci nerovností ve zdraví a zlepšení populačního zdraví pro státní správu a samosprávu (např. zprávy o zdraví krajských hygienických stanic). Tento článek navazuje na studii o nerovnostech ve zdraví (25) založené na komplexní systémové analýze, v níž byl zformovaný metodický a analytický rámec pro integraci ekonomicko-sociálních, demografických, zdravotních, environmentálních a individuálních determinant nerovností ve zdraví. V rámci studie byl vytvořen rozsáhlý soubor dat a vizualizací, které jsou dostupné on-line a průběžně aktualizované (38).

Odstranění nebo alespoň zmírnění důsledků nerovností ve zdraví není jen individuální záležitostí, ale také politickou otázkou přesahující oblast veřejného zdraví. Nerovnosti ve zdraví mají multidimenzionální charakter a jejich řešení vyžaduje mezioborovou spolupráci medicínských, sociologických, ekonomických, geografických, environmentálních aj věd.

Poděkování

Studie je výsledkem projektu „Nerovnosti ve zdraví v České republice: význam a vztah determinant zdravotního stavu obyvatelstva v územních disparitách“ (TL03000202), který byl realizovaný za finanční podpory Technologické agentury ČR.

Čestné prohlášení

Autoři práce prohlašují, že v souvislosti s tématem, vznikem a publikací tohoto článku nejsou ve střetu zájmů a vznik ani publikace článku nebyly podpořeny žádnou farmaceutickou firmou.

Adresa pro korespondenci:

PhDr. Dana Hübelová, Ph.D.

Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

Mendelova univerzita v Brně

Třída generála Píky 7, 613 00  Brno

tel.: 734 509 405

e-mail: hubelova@mendelu.cz