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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Gesundheit - Public Health, Note: 1,3, Technische Universität Chemnitz (Institut für Soziologie), Veranstaltung: Seminar "International vergleichende Gesundheitsforschung", Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zuge des epidemiologischen Wandels, d.h. der Zunahme der Prävalenz nicht übertragbarer Krankheiten bei gleichzeitiger Abnahme von Infektionskrankheiten, gewinnt die Nahrungsaufnahme in Bezug auf die Gesunderhaltung eines Menschen zunehmend an Bedeutung. Denn als ein Risikofaktor für viele sog. "non-communicable Diseases", wie z.B. Diabetes…mehr

Produktbeschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Gesundheit - Public Health, Note: 1,3, Technische Universität Chemnitz (Institut für Soziologie), Veranstaltung: Seminar "International vergleichende Gesundheitsforschung", Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zuge des epidemiologischen Wandels, d.h. der Zunahme der Prävalenz nicht übertragbarer Krankheiten bei gleichzeitiger Abnahme von Infektionskrankheiten, gewinnt die Nahrungsaufnahme in Bezug auf die Gesunderhaltung eines Menschen zunehmend an Bedeutung. Denn als ein Risikofaktor für viele sog. "non-communicable Diseases", wie z.B. Diabetes mellitus Typ 2 oder kardiovaskulärer Krankheiten, sollte die globale Zunahme der Prävalenz von Adipositas besonders negative Auswirkungen auf die Populationsgesundheit vieler Völker haben. Wichtige Indikatoren für die Gesundheit einer Bevölkerung stellen dabei deren altersstandardisierte Mortalitätsrate sowie mittlere Lebenserwartung dar. Einige Longitudinalstudien konnten in diversen Kohorten bereits Zusammenhänge zwischen der Mortalität und dem BMI (Body Mass Index) bzw. der Fettleibigkeit feststellen. Da es allerdings an Studien mangelt, die derartige Assoziationen auf internationaler Ebene untersuchen, soll diese Arbeit den Einfluss von BMI, Adipositas sowie durchschnittlicher täglicher Pro-Kopf-Kalorienaufnahme auf die Lebenserwartung eines Landes untersuchen. Zur Erforschung dieser Effekte soll dabei das Verfahren der multiplen linearen Regression Anwendung finden. Dabei werden bereits auf Staatenniveau aggregierte Daten verwendet.

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