Regionale Unterschiede der Pflegebedürftigkeit in Deutschland · Deutsche Pflegestatistik 2009...

07.03.2013 Daniel Kreft - AGENS Methodenworkshop 2013 - Berlin

Regionale Unterschiede der Pflegebedürftigkeit in

Deutschland

– Sozialräumliche Musterder Pflege im Alter –

Daniel Kreft und Gabriele Doblhammer

Universität Rostock und Rostocker Zentrum zur Erforschung des Demografischen Wandels


Demografische / gesundheitliche Trends der letzten Jahrzehnte

• Wachsender Anteil von Personen in den höheren und höchstenAltersjahren in den letzten und in den kommenden Jahren

• Stark zunehmendes Risiko des Eintretens einer schwerwiegenden, langandauernden Erkrankung/Behinderung mit steigendem Alter

Starke Zunahme der Zahl pflegebedürftiger Personensowie von pflegenden Angehörigen zu beobachten/erwarten

Hintergrund

07.03.2013 Daniel Kreft - AGENS Methodenworkshop 2013 - Berlin 3

* Anmerkung: Pflegereform im Sommer 2008 hat Einfluss auf die Vergleichbarkeit

Hintergrund

Quelle: Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Pflegestatistik 2001-2009


Gesundheitswissenschaftliche Entwicklung

• Medizin-ethischer Grundsatz der Gleichbehandlung/Chancengleichheitund das Grundgesetzpostulat der „Herstellung gleichwertigerLebensverhältnisse“ (Artikel 72 Absatz 2 GG):

Bedeutungsgewinn regional differenzierter Analysen in denletzten Jahren

• Hohe Relevanz der regionalspezifischen Pflegebedarfsentwicklung undderen Einflussfaktoren für die gesundheitswissenschaftliche Forschungund Versorgungsplanung

Hintergrund


Teil I1. Gibt es geografische Muster der Pflegebedürftigkeit in

Deutschland im Jahre 2009?2. Wie stark sind die regionalen Unterschiede/Ungleichheiten

in den einzelnen Bundesländern?

Teil IIGibt es einen Zusammenhang zwischen dem Niveau derPflegebedürftigkeit und speziellen soziostrukturellen Eigen-schaften der Regionen?

Forschungsfragen

1Hypothesen


• Daten:– Deutsche Pflegestatistik 2009 (SUF via KDFV)

Fallzahlen: etwa 2,34 Mio. PersonenRegionen: 412 (Land-)Kreise und kreisfreie Städte (Stand ´09)

– Weitere Daten aus der amtlichen Regionalstatistik:

Demographie: Bevölkerungsbestandszahlen (nach Alter)Sterbefallzahlen (nach Alter)

Regionalmerkmale: Einwohnerdichte (bzw. Gebietsstände)Verfügbares Einkommen der privaten HaushalteArbeitslosenquote

Datenquellen und Fallzahlen

2Daten und Methoden


• Ökologisches Studiendesign, d.h. Untersuchungseinheiten sind Regionen (Land-/Kreise und kreisfeie Städte)

• Teil I – Regionale Pflegeprävalenz-MusterLong-Term Care-Free Life Expectancy (LTCF LE) bzw. Health Ratio (HR) berechnet für:

• Männer und Frauen• Altersgruppen (0; 1-4; 5-9; 10-14;…; 85+)• Alle (Land-)Kreise und kreisfreien Städte in Deutschland

• Teil II – Multivariate Analysen• Multiple lineare Meta-Regressionsmodelle (mit Random Effects)• Geschlechtsspezifische Modelle (Exemplarisch: Personen im Alter 70-84)

Design und Methoden

2Daten und Methoden


Gesundheitsindikator

Long-Term Care-Free Life Expectancy (LTCF LE)

• Basierend auf den EU-Strukturindikatoren der Disability-Free Life Expectancy (DFLE) oder der Healthy Life Expectancy (HLE)

Indikator des Gesundheitszustands einer Population• Grundlage zur Berechnung des Health Ratio (HR)

Definition des HR: Anteil verbleibender Lebensjahre ohnePflegebedarf an der Restlebenserwartung

• Interpretation: Hohes Health Ratio (HR) = Gute gesundheitliche Situation

Operationalisierung

2Daten und Methoden


Unabhängige Variablen: Regionale Eigenschaften1. Siedlungsstruktur

Indikator: Einwohnerdichte 2. Regionale wirtschaftliche Lage

Indikator: Verfügbares Einkommen der priv. HH. je Kopf3. Sozialstruktur der Region

Indikator: Arbeitslosenquote4. Gesundheitsstruktur der Region

Indikator: Niveau der vorzeitigen Sterblichkeit im Alter zwischen 1 und 44

Einteilung in Quintile (Referenzgruppe: 1. Quintil = geringste Werte)

Operationalisierung

2Daten und Methoden


Ergebnisse – Teil I *

* gekürzte Darstellung gegenüber Vortragsversion

3Ergebnisse


3Ergebnisse

05

1015

2025

3035

4045

5055

60

Anz

ahl a

n R

egio

nen

75,0 80,0 85,0 90,0 95,0

Health Ratio für Männer im Alter 70-840

510

1520

2530

3540

4550

Anz

ahl a

n R

egio

nen

60,0 65,0 70,0 75,0 80,0 85,0

Health Ratio für Frauen im Alter 70-84

Mittelwert = 90,2Median = 90,7

SD = 3,4

n = 412

Mittelwert = 77,5Median = 78,1

SD = 3,9

n = 412Quelle: Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Pflegestatistik 2009

eigene Berechnung und Darstellung

Health Ratio für Männer im Alter 70-84 Health Ratio für Frauen im Alter 70-84

~10% ~10% ~10% ~10%

75 80 85 90 95 100Health Ratio für Männer

im Alter 70-84

Mecklenburg-VorpommernBrandenburg

ThüringenNiedersachsenSachsen-Anhalt

HessenNordrhein-Westfalen

SachsenBayern

SaarlandSchleswig-Holstein

Rheinland-PfalzBaden-Württemberg

7.147.73

4.283.54

3.074.23

2.603.35

4.763.16

2.213.15

2.44

0 2 4 6 8Interquartilsabstand

des Health Ratio (70-84)

Health Ratio für Männer im Alter 70-84

60 65 70 75 80 85Health Ratio für Frauen

im Alter 70-84

Mecklenburg-VorpommernBrandenburg

NiedersachsenSachsen-Anhalt

HessenThüringen

Nordrhein-WestfalenSachsen

Rheinland-PfalzBayern

SaarlandSchleswig-Holstein

Baden-Württemberg

4.886.32

3.194.24

4.744.98

3.152.51

3.475.39

4.802.22

1.58

0 2 4 6Interquartilsabstand

des Health Ratio (70-84)

Health Ratio für Frauen im Alter 70-84

Zum Vergleich - Berlin: HR = 87,95% (Männer) bzw. 75,10% (Frauen) und Hamburg: HR = 91,64% (Männer) bzw. 79,44% (Frauen)


3Ergebnisse

Quelle: Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Pflegestatistik 2009, eigene Berechnung und Darstellung


Ergebnisse – Teil II *

* gekürzte Darstellung gegenüber Vortragsversion

3Ergebnisse

1

2

3

4

5

Qui

ntile

(1=n

iedr

ig, 5

=hoc

h)

74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94

Quintilen des verfügbaren Einkommensder privaten Haushalte je Kopf

1

2

3

4

5

74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94

Quintilen der Bevölkerungsdichte

1

2

3

4

5

Qui

ntile

(1=n

iedr

ig, 5

=hoc

h)

74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94

Quintilen der Arbeitslosenquote

1

2

3

4

5

74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94

Quintilen des Niveausvorzeitiger Sterblichkeit

Mittelwerte des HR (95% KI) für Personen im Alter 70 - 84 nach

Frauen Männer


3Ergebnisse

Quelle: Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Pflegestatistik 2009, Regionaldatenbank Deutschland, eigene Berechnung


Zusammenfassung der Ergebnisse:

• Teil I:Ausgeprägte regionale Muster vorhanden, die über die Grenzen der

Bundesländer hinausgehenAuch innerhalb der (Flächen-)Bundesländer z.T. große Disparitäten

• Teil II: Feststellung eines niedrigeren Health Ratio (d.h. höheres Pflegerisiko)

in Regionen mit

1) geringer wirtschaftlicher Performance (*),2) geringer Einwohnerdichte (**), 3) hoher Arbeitslosigkeit (**) oder 4) hoher vorzeitiger Sterblichkeit (*).

Diskussion

4Diskussion

18


• Probleme (Auswahl):

– Design-Probleme: Aggregatdatenanalyse Wohnorts-Selektionseffekte denkbar Kausalitätsmessung nicht möglich

– Datengrundlage: Messung von Pflegebedarfsanerkennung,nicht des grundsätzlichen Pflegebedarfs

Unterschätzung zu erwarten

• Ausblick: – Aufbauende Trendanalysen angestrebt– Anwendung von Methoden der räumlichen Statistik

4Diskussion

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Diskussion


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