14. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung. - Soziale Rahmenbedingungen für die Inanspruchnahme medizinischer Leistungen -

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1 14. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung - Soziale Rahmenbedingungen für die Inanspruchnahme medizinischer Leistungen - Berlin, den Regionale. Entwicklung und Bedeutung des Index Multipler Werner Maier Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen Helmholtz Zentrum München Was ist? Peter Townsend: Poverty in the United Kingdom (1979) : Benachteiligung durch Ressourcenmangel ist multipel: nicht nur finanzielle Armut materielle und soziale Aspekte ist relativ: Mangel im Vergleich zum Durchschnitt der Gesellschaft ist regional: Raumbezug (area/neighbourhood deprivation) 2 1

2 Poor area = poor health? Gibt es regional-spezifische Einflüsse auf die Gesundheit der Bevölkerung, unabhängig von Individualmerkmalen? Wie können wir diese messen? (Macintyre et al., 2002) sindizes: UK: >30 Jahre Erfahrung in Methodik und Anwendung Forschung (Studien) und Gesundheitspolitik (Allokationsinstrument) Vorteile: Berücksichtigung/Quantifizierung regionaler Einflüsse sowie Substitution des SES bei fehlenden Individualdaten 3 German Index of Multiple German Index of Multiple (GIMD): multidimensionaler und kleinräumiger sindex Modell-/Regionalversion: Bavarian Index of Multiple GIMD 2006 und aktuell GIMD 2010 Methode: basiert auf IMDs in UK (Noble et al., 2006), adaptiert für Deutschland (Maier et al., 2011/12, 2013, 2014) Datenquellen: Daten der amtlichen Statistik (Statistische Ämter des Bundes u. der Länder, Bundesagentur für Arbeit, BKA/LKAs) sdomänen (7): Einkommens-, Beschäftigungs-, Bildungs-, Kommunale Einkommens-, Sozialkapital-, Umwelt-, Sicherheitsdeprivation Regionalebenen: Gemeinden und Kreise 4 2

3 GIMD - Berechnungsalgorithmus Arbeitslosenquote Pro-Kopf- Einkommen Anteil Beschäftigte ohne Ausbildung Gemeindebilanz pro Kopf Bundestagswahlbeteiligung Wanderungsbilanz pro Kopf Anteil Verkehrs- /Industrie- /Gewerbefläche Straßenverkehrsunfälle pro Kopf Straftaten pro Kopf Standardisierung, ggf. Anpassung der Kodierungsrichtung Summe Summe Transformation in Rangwerte und Exponentialtransformation Einkommens- Be- schäftigungs- Bildungs- Kommunale Einnahmens- Sozialkapital- Umwelt- Sicherheits- x 25 % x 25 % x 15 % x 15 % x 10 % x 5 % x 5 % (Gewichtete) Summe GIMD 5 German Index of Multiple (GIMD) Räumliche Ebene: - Gemeindeebene (n=9.620) - Kreisebene (n=439/412) s-quintile basierend auf deutschlandweiten GIMD Scores 6 3

4 und Mortalität in Bayern (n=2.056 Gemeinden) BIMD- Quintil Vorzeitige Mortalität (<65 J.) Gesamtmortalität RR 95% KI p-wert RR 95% KI p-wert 1 Ref 1,00 1,00 2 1,08 1,02-1,15 0,0128 1,02 0,99-1,05 0, ,14 1,08-1,21 <0,0001 1,06 1,03-1,09 <0, ,29 1,22-1,36 <0,0001 1,14 1,10-1,17 <0, ,49 1,42-1,57 <0,0001 1,21 1,18-1,25 <0,0001 BIMD-Quintil, Index Multipler für Bayern (Quintil 1= niedrigster sgrad); Ref, Referenzgruppe; RR, Relatives Risiko (Poisson-Regression); 95% KI, 95% Konfidenzintervall; (Skalenparameter mitgeschätzt). 7 DIAB-CORE: Regional disparities in the prevalence of Type 2 diabetes (Schipf et al. 2012) German Index of Multiple (GIMD) (Maier et al. 2013, 2014) 10,9 (9,6-12,3) 9,3 7,2 (7,4-11,3) (6,4-7,9) GNHIES98 8,2 (7,3-9,2) 12,0 (10,3-13,7) 5,8 (4,9-6,7) Werner Maier, Based on VG250 (GK 3), Federal Agency for Cartography and Geodesy 8 4

5 Mehrebenenmodelle: T2D DIAB-CORE (Gemeinden) Modelle adjustiert für Alter, Geschlecht, BMI, körperl. Betätigung, Rauchen, Alkohol * = Ref., Fettdruck = signifikant (95% KI) OR OR Niedrige Schulbildung 1,46 Höchstes Äquivalenzeinkommen 1,53 GIMD (Q 1= geringste )* Q 2 1,43 1,53 Q 3 1,45 1,53 Q 4 1,84 1,88 Q 5 (= stärkste ) 2,04 2,14 9 Einsatz des GIMD/BIMD (ausgewählte Publikationen) Typ-2-Diabetes: Maier et al. (2013, 2014); Grundmann et al. (2014) Mortalität: Hofmeister et al. (2015) Tumorerkrankungen: Kuznetsov et al. (2011; 2012); Jansen et al. (2014). DMP: Bozorgmehr et al. (2015; 2015). Hüft- und Knieoperationen: Schäfer et al (2013). Antibiotikaverschreibung: Koller et al. (2013). Gesundheitsökonomie: Siegel et al (2014). 10 5

6 GIMD: Vorteile und methodische Herausforderungen Vorteile Methodische Herausforderungen Multidimensional Kleinräumig Aktualisierbares, flexibles System Multiple Einsatzmöglichkeiten: Epidemiologie Versorgungsforschung Gesundheitspolitik Verfügbarbeit von Variablen Föderale Struktur der Statistischen Landesämter (14) Gebietsreformen fehlende Werte (Missings) Heterogene Struktur der räumlichstatistischen Einheiten 11 Fazit Regionale auf Gemeinde- und Kreisebene leistet einen eigenständigen Beitrag zur Erklärung regionaler Unterschiede der Gesundheit Identifikation benachteiligter Regionen durch IMD ( Regions at risk ) Verhältnisprävention: Relevanz für künftige Präventionsmaßnahmen Neue Domäne: Versorgungsdeprivation Anforderungen an amtliche Statistik Erweiterte, bundesweit standardisierte Datenverfügbarkeit Heterogen(er)e Einheiten (cf. UK: SOA) 12 6

7 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. Werner Maier MPH, EMPH, Dipl.-Geogr. Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen Helmholtz Zentrum München