Christian Wiessner1, Thomas Keil2,3,4, Lilian Krist2, Hajo Zeeb5,6, Nico Dragano7, Börge Schmidt8, Wolfgang Ahrens5,9, Klaus Berger10, Stefanie Castell11, Julia Fricke2, Amand Führer12, Sylvia Gastell13, Halina Greiser14, Feng Guo15, Lina Jaeschke16, Carmen Jochem17, Karl-Heinz Jöckel8, Rudolf Kaaks14, Lena Koch-Gallenkamp15, Gérard Krause11,18, Oliver Kuss19, Nicole Legath10, Michael Leitzmann17, Wolfgang Lieb20, Claudia Meinke-Franze21, Christa Meisinger22,23,24, Rafael Mikolajczyk12, Nadia Obi25, Tobias Pischon16,26,27,28, Sabine Schipf21, Claudia Schmoor29, Sara Schramm8, Matthias B Schulze30, Nicole Sowarka24,31, Sabina Waniek20, Claudia Wigmann32, Stefan N Willich2, Heiko Becher25. 1. Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Martinistr. 52, 20251, Hamburg, Deutschland. c.wiessner@uke.de. 2. Institut für Sozialmedizin, Epidemiologie und Gesundheitsökonomie, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland. 3. Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie, Universität Würzburg, Würzburg, Deutschland. 4. Landesinstitut für Gesundheit, Bayerisches Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit, Bad Kissingen, Deutschland. 5. Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS, Bremen, Deutschland. 6. Health Sciences Bremen, Universität Bremen, Bremen, Deutschland. 7. Institut für Medizinische Soziologie, Centre for Health and Society, Medizinische Fakultät, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland. 8. Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (IMIBE), Medizinische Fakultät, Universitätsklinikum Essen, Universität Duisburg-Essen, Essen, Deutschland. 9. Institut für Statistik, Fachbereich Mathematik und Informatik, Universität Bremen, Bremen, Deutschland. 10. Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, Universität Münster, Münster, Deutschland. 11. Abteilung für Epidemiologie, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI), Braunschweig, Deutschland. 12. Institut für Medizinische Epidemiologie, Biometrie und Informatik (IMEBI), Medizinische Fakultät, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Halle, Deutschland. 13. NAKO Studienzentrum, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke, Nuthetal, Deutschland. 14. Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland. 15. Abteilung Klinische Epidemiologie und Alternsforschung, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland. 16. Forschergruppe Molekulare Epidemiologie, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC), Berlin, Deutschland. 17. Institut für Epidemiologie und Präventivmedizin, Universität Regensburg, Regensburg, Deutschland. 18. Medizinische Hochschule Hannover (MHH), Hannover, Deutschland. 19. Institut für Biometrie und Epidemiologie, Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ), Leibniz-Zentrum für Diabetes-Forschung, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland. 20. Institut für Epidemiologie, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Kiel, Deutschland. 21. Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Deutschland. 22. SFG Klinische Epidemiologie, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Deutschland. 23. Lehrstuhl für Epidemiologie am UNIKA-T Augsburg, Ludwig-Maximilians-Universität München, Augsburg, Deutschland. 24. NAKO Studienzentrum, Universitätsklinikum Augsburg, Augsburg, Deutschland. 25. Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Martinistr. 52, 20251, Hamburg, Deutschland. 26. Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland. 27. Partnerstandort Berlin, Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK), Berlin, Deutschland. 28. MDC/BIH Biobank, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC) und Berlin Institute of Health (BIH), Berlin, Deutschland. 29. Zentrum Klinische Studien, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland. 30. Abteilung Molekulare Epidemiologie, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke, Nuthetal, Deutschland. 31. Institut für Epidemiologie, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Deutschland. 32. IUF-Leibniz Institut für umweltmedizinische Forschung, Düsseldorf, Deutschland.
Abstract
BACKGROUND: Persons with a migration background (PmM) as a population group usually differ from the autochthonous population in terms of morbidity, mortality, and use of the health care system, but they participate less frequently in health studies. The PmM group is very heterogeneous, which has hardly been taken into account in studies so far. OBJECTIVES: Sociodemographic characteristics of PmM in the NAKO health study (age, sex, time since migration, education) are presented. In addition, it is examined through an example whether migration background is related to the use of cancer screening for colorectal cancer (hemoccult test). METHODS: Data of the first 101,816 persons of the NAKO were analyzed descriptively and cartographically. The migration background was assigned on the basis of the definition of the Federal Statistical Office, based on nationality, country of birth, year of entry, and country of birth of the parents. RESULTS: Overall, the PmM proportion is 16.0%. The distribution across the 18 study centers varies considerably between 6% (Neubrandenburg) and 33% (Düsseldorf). With 153 countries of origin, most countries are represented in the NAKO. All variables show clear differences between the different regions of origin. In the hemoccult test, persons of Turkish origin (OR = 0.67) and resettlers (OR = 0.60) have a lower participation rate. PmM born in Germany do not differ in this respect from the autochthonous population (OR = 0.99). CONCLUSION: PmM in the NAKO are a very heterogeneous group. However, due to the sample size, individual subgroups of migrants can be studied separately with respect to region of origin.
BACKGROUND:Persons with a migration background (PmM) as a population group usually differ from the autochthonous population in terms of morbidity, mortality, and use of the health care system, but they participate less frequently in health studies. The PmM group is very heterogeneous, which has hardly been taken into account in studies so far. OBJECTIVES: Sociodemographic characteristics of PmM in the NAKO health study (age, sex, time since migration, education) are presented. In addition, it is examined through an example whether migration background is related to the use of cancer screening for colorectal cancer (hemoccult test). METHODS: Data of the first 101,816 persons of the NAKO were analyzed descriptively and cartographically. The migration background was assigned on the basis of the definition of the Federal Statistical Office, based on nationality, country of birth, year of entry, and country of birth of the parents. RESULTS: Overall, the PmM proportion is 16.0%. The distribution across the 18 study centers varies considerably between 6% (Neubrandenburg) and 33% (Düsseldorf). With 153 countries of origin, most countries are represented in the NAKO. All variables show clear differences between the different regions of origin. In the hemoccult test, persons of Turkish origin (OR = 0.67) and resettlers (OR = 0.60) have a lower participation rate. PmM born in Germany do not differ in this respect from the autochthonous population (OR = 0.99). CONCLUSION: PmM in the NAKO are a very heterogeneous group. However, due to the sample size, individual subgroups of migrants can be studied separately with respect to region of origin.
Entities:
Keywords:
Cancer screening; Health services; Migration; Social epidemiology; Sociodemography
Authors: Annette Peters; Annette Peters; Karin Halina Greiser; Susanne Göttlicher; Wolfgang Ahrens; Maren Albrecht; Fabian Bamberg; Till Bärnighausen; Heiko Becher; Klaus Berger; Achim Beule; Heiner Boeing; Barbara Bohn; Kerstin Bohnert; Bettina Braun; Hermann Brenner; Robin Bülow; Stefanie Castell; Antje Damms-Machado; Marcus Dörr; Nina Ebert; Margit Ecker; Carina Emmel; Beate Fischer; Claus-Werner Franzke; Sylvia Gastell; Guido Giani; Matthias Günther; Kathrin Günther; Klaus-Peter Günther; Johannes Haerting; Ulrike Haug; Iris M Heid; Margit Heier; Diana Heinemeyer; Thomas Hendel; Florian Herbolsheimer; Jochen Hirsch; Wolfgang Hoffmann; Bernd Holleczek; Heike Hölling; Andreas Hörlein; Karl-Heinz Jöckel; Rudolf Kaaks; André Karch; Stefan Karrasch; Nadja Kartschmit; Hans-Ulrich Kauczor; Thomas Keil; Yvonne Kemmling; Bianca Klee; Birgit Klüppelholz; Alexander Kluttig; Lisa Kofink; Anna Köttgen; Daniel Kraft; Gérard Krause; Lisa Kretz; Lilian Krist; Jan Kühnisch; Oliver Kuß; Nicole Legath; Anna-Therese Lehnich; Michael Leitzmann; Wolfgang Lieb; Jakob Linseisen; Markus Loeffler; Anke Macdonald; Klaus H Maier-Hein; Nina Mangold; Claudia Meinke-Franze; Christa Meisinger; Juliane Melzer; Björn Mergarten; Karin B Michels; Rafael Mikolajczyk; Susanne Moebus; Ulrich Mueller; Matthias Nauck; Thoralf Niendorf; Konstantin Nikolaou; Nadia Obi; Stefan Ostrzinski; Leo Panreck; Iris Pigeot; Tobias Pischon; Irene Pschibul-Thamm; Wolfgang Rathmann; Achim Reineke; Stefanie Roloff; Dan Rujescu; Stefan Rupf; Oliver Sander; Tamara Schikowski; Sabine Schipf; Peter Schirmacher; Christopher L Schlett; Börge Schmidt; Georg Schmidt; Martin Schmidt; Gina Schöne; Holger Schulz; Matthias B Schulze; Alexandra Schweig; Anja M Sedlmeier; Sonja Selder; Julia Six-Merker; Ramona Sowade; Andreas Stang; Oliver Stegle; Karen Steindorf; Gunthard Stübs; Enno Swart; Henning Teismann; Inke Thiele; Sigrid Thierry; Marius Ueffing; Henry Völzke; Sabina Waniek; Andrea Weber; Nicole Werner; H-Erich Wichmann; Stefan N Willich; Kerstin Wirkner; Kathrin Wolf; Robert Wolff; Hajo Zeeb; Melanie Zinkhan; Johannes Zschocke Journal: Eur J Epidemiol Date: 2022-10-19 Impact factor: 12.434
Authors: Charlotte Arena; Christine Holmberg; Volker Winkler; Philipp Jaehn Journal: Int J Environ Res Public Health Date: 2021-12-24 Impact factor: 3.390