Versorgungsräumliche Konsequenzen regionaler Differenzierungen von Morbidität –

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UCEF Unabhängiges Centrumfür empirische Markt- und Sozialforschung GmbH

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Versorgungsräumliche Konsequenzen regionaler

Differenzierungen von Morbidität –Veröffentlichungsversion

Dr. phil.habil. Karl-Otto Richter

Konferenz „Aktuelle Bestandsaufnahme zur Gesundheitder EinwohnerInnen Mecklenburg-Vorpommerns“

21. Januar 2009, Schwerin

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Impressum

Die vorliegende Präsentation darf durch Interessenten nicht verändert werden. Ihreöffentliche Nutzung ist – bei Angabe der Quelle - gestattet.

Der Autor übernimmt keine Verantwortung für die von anderen Nutzern jeweilspräsentierten Inhalte, deren Interpretation und den Zusammenhang, in den die Inhaltegestellt werden.

Rostock, 21.1.2009

Dr. Karl-Otto Richter

UCEF Markt- und Sozialforschung GmbHAugustenstr. 48aD-18055 Rostock

Fon +49-381-45 91 104Fax +49-381-49 02 855

[email protected]

www.ucef.de

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Struktur des Vortrages:

1 Morbidität in Abhängigkeit von Alter & Geschlecht

2 Demografie ist nicht alles ....

3 Kleinräumigkeit von Morbidität

4 Dynamik der Veränderungen in Mecklenburg-Vorpommern

5 Resümee

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Morbidität

in Abhängigkeit von Alter und Geschlecht

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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Lebensalter (in Jahren)

0

20

40

60

80

100

120

140Personen mit Arztbesuch (in Prozent des Altersjahrgangs der Bevölkerung am Jahresende)

0

20

40

60

80

100

120

140

2002 - männlich 2006 - männlich 2007 - männlich

2002 - weiblich 2006 - weiblich 2007 - weiblich

UCEF-Grafik

Morbiditätsparameter vs. Alter und Geschlecht –Mecklenburg-Vorpommern

Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV; Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Pflegefälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Alter (in Jahren)

0

100

200

300

400

500

600

700

800Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs*

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

UCEF-Grafik

ab

* gleitender Mittelwert (Periode 7)

männlich

weiblich

weiblich

männlich

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90


0

50

100

150

200

250

300Pflegebedürftige je 1.000 der Altersgruppe

0

50

100

150

200

250

300

1999 - männlich 2003- männlich 2005 - männlich

1999 - weiblich 2003 - weiblich 2005 - weiblich

UCEF-Grafik

Morbiditätsparameter vs. Lebensalter und Geschlecht

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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90


0

10

20

30

40

50Patienten je 100 des Altersjahrgangs der Bevölkerung am Jahresende

0

10

20

30

40

50

2002 - männlich 2004 - männlich 2005 - männlich 2006 - männlich 2007 - männlich

2002 - weiblich 2004 - weiblich 2005 - weiblich 2006 - weiblich 2007 - weiblich

UCEF-Grafik

II Neubildungen

Patienten nach Diagnosehauptgruppen -

ambulante & stationäre Fälle2002/2003-2007

Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV; Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV,

Statistisches Amt MV.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Alter (in Jahren)

0

20

40

60

80

100


0

20

40

60

80

100

120

2003 2004 2005 2006 2007 UCEF-Grafik

Neubildungen - Fälle insgesamt

ab


männlich

weiblich


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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90


0

20

40

60

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0

20

40

60

80

100



UCEF-Grafik

IV Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten

Patienten nach Diagnosehauptgruppen -

ambulante & stationäre Fälle2002/2003-2007




0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Alter (in Jahren)

0

5

10

15

20

25

30


0

5

10

15

20

25

30

35

2003 2004 2005 2006 2007 UCEF-Grafik

Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten - Fälle insgesamt

ab


männlich

weiblich

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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90


0

20

40

60

80


0

20

40

60

80

100



UCEF-Grafik

I10-I15: HypertoniePatienten nach

spezifischen Diagnosen -ambulante & stationäre Fälle

2002/2003-2007

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Alter (in Jahren)

0

5

10

15

20

25


0

5

10

15

20

25

30

2003 2004 2005 2006 2007 UCEF-Grafik

I10-I15: Hypertonie - Verweildauer 3 bis 21 Tage

ab


männlich

weiblich




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Retrospektive Prognosen

RetrospektiveUCEF-Prognose

Diabetes

Patienten vs. Alter - real und Prognose

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

8.000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Lebensalter

Pa

tie

nte

n

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Basisjahr Endjahr Prognose mit Morbiditätsfaktor

Entwicklung der Patientenzahl - real und Prognose

-2

0

2

4

6

8

10

12

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gesamt unter 45 unter 60 unter 75 75 und älter

Patientengruppe

Ve

rän

de

run

g d

er

Pa

tie

nte

nza

hl

(in

Pro

zen

t d

er

Ge

sa

mtv

erä

nd

eru

ng

)

reale Entwicklung Prognose mit Morbiditätsfaktor

Quelle: UCEF-Prognosen

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Demografie ist nicht alles ....

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Datenbasis: Gfk-Kaufkraftindex, Regiograph.

Demografie ist nicht alles...

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0 10 20 30-10-20-30

Steuerpflichtige

0

20

40

60

-20

-40

Einkommen

UCEF-Grafik

Zuwand. Arme

Zuwand. Schwache

Abwand. ArmeZuwand. Reiche

Abwand. Schwache

Abwand. Reiche

Gemeindetypologie der Entwicklung von Einkommenund Einkommenssteuerpflichtigen 2001 vs. 1998

Datenbasis: Gemeindedaten MV, Statistisches Amt MV.


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10 15 20 25 30

Lebensalter im Jahr 2002

0

10

20

30

40

-10

-20

-30

proz. Veränderung der Gesamtkosten*

0

10

20

30

40

-10

-20

-30

proz. Veränderung der Kohortenstärke



UCEF-Grafik

Gesamtkosten

Kohortenstärke

* gleitender Mittelwert, Periode 7

Entwicklung von Arzneimittelkosten in Alterskohorten

Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV, Arzneimitteldaten SARZ;

Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.


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Kleinräumigkeit

von Morbidität

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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Lebensalter in Jahren

0

200

400

600

800

1000

1200

1400Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

best case-Linie 1997 worst case-Linie 1997

best case-Linie 2004 worst case-Linie 2004

Dreijahresperioden1997 und 2004

und älter

UCEF-Grafik

Datenbasis: Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.

Regionale Differenzierungen von stationären Fällen

Kleinräumigkeit von Morbidität

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Datenbasis: Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.

Regionale Differenzierungen von stationären Fällen


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Regionale Differenzierungen von ambulanten und stationären Fällen 2002&2003

Bad DoberanNordwestmecklenburg

NordvorpommernSchwerin

LudwigslustMecklenburg-Strelitz

RügenOstvorpommern

DemminMüritz

NeubrandenburgGüstrow

GreifswaldUecker-Randow

RostockParchimWismar

Stralsund

0 20 40 60 80 100-20-40-60-80

durchschnittliche Distanz zum best case (in Prozent)

0 20 40 60 80 100-20-40-60-80

Krankenhausfälle Behandlungstage insgesamt

UCEF-Grafik

Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV. Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.


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Schleswig-Holstein

Hamburg

Niedersachsen

Bremen

Nordrhein-Westfalen

Hessen

Rheinland-Pfalz

Baden-Württemberg

Bayern

Saarland

Berlin

Brandenburg

Mecklenburg-Vorpommern

Sachsen

Sachsen-Anhalt

Thüringen

unter 20 Prozent

unter 40 Prozent

unter 60 Prozent

unter 80 Prozent

unter 100 Prozent

unter 120 Prozent

unter 140 Prozent

140 Prozent und mehr

Sterblichkeit MännerAltersgruppe 50 bis unter 65 Jahre

Dreijahresperiode 2005

Distanz zum best case

UCEF-Grafik

Schleswig-Holstein

Hamburg

Niedersachsen

Bremen

Nordrhein-Westfalen

Hessen

Rheinland-Pfalz

Baden-Württemberg

Bayern

Saarland

Berlin

Brandenburg

Mecklenburg-Vorpommern

Sachsen

Sachsen-Anhalt

Thüringen

unter 20 Prozent

unter 40 Prozent

unter 60 Prozent

unter 80 Prozent

unter 100 Prozent

unter 120 Prozent

unter 140 Prozent

140 Prozent und mehr

Sterblichkeit FrauenAltersgruppe 50 bis unter 65 Jahre

Dreijahresperiode 2005

Distanz zum best case

UCEF-Grafik

Datenbasis: Statistik Regional, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.


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Dynamik der Veränderungen

in Mecklenburg-Vorpommern

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Demografische Entwicklungen

Datenbasis: Statistik Lokal, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.

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Kinder unter 6 Jahre + Ältere ab 60 Jahre

Bevölkerung zwischen 6 und unter 60 Jahre100 x

Index für Bevölkerungsgruppen mit hohem Behandlungsaufwand

(Anforderungspotential):

Datenbasis: Statistik Lokal, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.Datenbasis: Statistik Lokal, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.


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Datenbasis: Statistik Regional, Statistische Ämter des Bundes und der Länder; Bevölkerungsprognosen der jeweiligen Statistischen Ämter.

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0 10 20 30 40 50

Prognosejahr

0

20

40

60

80

100

120Einwohnerzahl in Prozent des Basisjahres

0

20

40

60

80

100

120

mittlere Varianten1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

UCEF-Grafik

Entwicklung der Einwohnerzahl in der Gemeinde „Musterdorf“ –UCEF-Langzeitprognosen, Basisjahr 2004


Datenbasis: UCEF-Prognosen 2006

Ostdeutschland steht vor einem demografischen Tsunami.

Innovatives, barriereloses Denken wird unverzichtbar.

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Resümee

Der demografische Tsunami ist ein Zukunftsthema. Der Haken ist: Die Zukunft beginnt übermorgen.

Behandlungs- und Morbiditätsparameter zeigen zeitlich relativ stabile „mathematische“ Abhängigkeiten von Alter und Geschlecht.

Folgerung: demografie-sensible Prognosen von Morbidität und Behandlungsaufwand sind möglich.

Grundlagen für entsprechende Planungsmodelle sind entwickelt.

Resümee

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Resümee

Morbidität ist kleinräumig stark differenziert. Die Ursachen dafür sind vielfältig.

Versorgungsstrukturen werden sich mit der Veralterung der Ärzteschaft kleinräumig weiter ausdifferenzieren.

Großflächige Planungskennziffern führen zu gleichen Maßstäben für ungleiche Bedarfe.

Damit riskiert man: Überversorgung, Unterversorgung (selbst in überversorgten Räumen), Falschversorgung.

Kleinräumige Bedarfsplanung ist unverzichtbar.

Resümee

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Danke für Ihr Interesse.

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