Kaybedilen yıllar nasıl sayıldı?

Sarah Schrempft ve arkadaşlarının çalışması iki ülkenin kendi yaşlanma kohortunu yan yana koyuyor: İngiltere'de 2012 ile 2023 arasında izlenen 8.511 kişi ve Kanada'da 2012 ile 2021 arasında izlenen 22.605 kişi, hepsi başlangıçta 50 ile 85 yaş arasında. Ölçülen şey, tanı listesi yerine insanın gününü nasıl geçirdiği: yürüme hızı, el kavrama gücü, sandalyeden kalkma, akciğer işlevi, işitme, görme, hareketlilik ve giyinmek ya da yıkanmak gibi temel günlük etkinlikler. Bunlar klinikte hastanın bağımsızlığını tarif eden ölçütlerdir ve hastaneye yatıştan bakımevine geçişe kadar pek çok şeyi önceden haber verirler. Ayırıcı değişken olarak da gelir yerine hanenin toplam serveti alınmış.[1]

Sonucu okunur kılan şey, farkın yıla çevrilmesi. 60 yaşında, en az serveti olanların yürüme hızı bakımından kaybettiği işlev süresi İngiltere'de 15 yıl (yüzde 95 güven aralığı 12,2-17,8), Kanada'da 9 yıl (8,6-9,4). Temel günlük etkinliklerde aynı hesap İngiltere'de 20 yıl, Kanada'da 9 yıl veriyor. Bir hekimin dosyada gördüğü şey budur: aynı doğum yılına sahip iki hastadan biri, ötekinin on beş yıl sonrasına ait bir yürüyüşle muayeneye giriyor. Her iki ülkede de daha az servet, hareketlilikte ve günlük etkinliklerde yaşla birlikte daha hızlı düşüşle de birlikte gidiyor.[1]

Davranışlar çıkarıldığında geriye ne kalıyor?

Bu tür bir farkın karşısına genellikle sigara, alkol, kilo, kronik hastalık ve yalnızlık çıkarılır; varsayım, farkın büyük bölümünün oradan geleceğidir. Yazarlar hepsini modele soktu. Fark zayıfladı ve neredeyse bütün ölçütlerde ayakta kaldı. Bunun ne anlama geldiği konusunda dikkatli olmak gerekiyor, çünkü çalışma gözlemsel: servetin işlev kaybına yol açtığını gösteren bir deney yok, ölçülen şey birlikte gitme. Yazarlar da yalnızca erişkinlik dönemindeki koşullara bakabildiklerini ve özel sağlık hizmetine erişimin katkısını inceleyemediklerini yazıyor. Yine de düzeltmenin ardından kalan artık, bireysel davranışın taşıyamadığı bir yükü işaret ediyor.[1]

Bu yazıda daha önce, meme kanseri için kullanılan yönlendirme ölçütünün yetmiş kadından birini riskli sayıp kanserlerin çoğunu bu kümenin dışında bıraktığını ele almıştım; oradaki sorun ölçütün doğruluğu kadar kimi bulduğuydu. Adları ELSA ve CLSA olan iki yaşlanma kohortu aynı sorunun bir başka yüzünü gösteriyor. Servet farkı kadınlarda ve erkeklerde aynı ölçütlerde ortaya çıkmıyor: en az serveti olan kadınlar hareketlilikte, günlük etkinliklerde ve işitmede aynı kümedeki erkeklerden daha çok zorlanırken akciğer işlevinde daha iyi durumdalar. Ortalama etkiyi tek bir sayıya indirmek bu ayrımı siliyor; kliniğe gelen hasta ise bir ortalama sayılmaz.[1], [3]

Vergi geliri nereye giderse yarar oraya iniyor

Aynı gün yayımlanan ikinci bir çalışma, bu soruyu ölçülmüş bir sonuç yerine bir benzetimle ele alıyor. Nina Escher ve arkadaşları, Peru'da 2000 ile 2040 arasında çocuklarda bodurluğu ve erişkinlerde fazla kiloyu iki toplumsal kesim ayrımıyla benzeten bir model kurdu. Sonuç iki yönlü. Sağlıksız yiyecek ve içecek vergilerini artırmak, 2024 ile 2040 arasında erişkin fazla kilosuyla yaşanan toplam kişi-yılını 58,6 milyon (yüzde 95 belirsizlik aralığı 37,9 milyon ile 77,7 milyon) azaltıyor, ama kazanç ağırlıkla en varlıklı kesimde toplanıyor. Aynı verginin gelirini mevcut koşullu nakit transferinin ödediği tutarı yükseltmeye ayırmak ise çocuk bodurluğuyla yaşanan kişi-yılını 2040'a dek 876.000'e varan ölçüde düşürüyor ve bu azalmanın yüzde 82'si en yoksullarda gerçekleşiyor.[2]

İki çalışmayı bir araya getiren şey ortak bir kısıt: her ikisinde de bir sağlık kazancının büyüklüğü ile kime ineceği ayrı sorular ve ikincisi ölçülmediğinde görünmez kalıyor. Yaşlanma kohortlarında bireysel risk etkenleri hesaba katıldıktan sonra kalan fark, tek başına davranışla kapanmayacağını söylüyor; Peru modelinde aynı mali araç, geliri nereye yönlendirilirse orada karşılık üretiyor. Bunun daha yalın bir açıklaması da var: iki bulgu da servetle ilişkili ölçüm ve sağlık hizmeti kullanım farklarını yansıtıyor olabilir, çünkü daha varlıklı insanlar hem daha çok ölçülüyor hem daha erken bakım alıyor. Bu yüzden ilgi çekici olan, dağılımın kendisinin bir sonlanım noktası gibi bildirilip bildirilmediği. Şimdilik çoğu çalışmada bildirilmiyor.[1], [2]