Vortragssitzung

Alter und Gesundheit

Vorträge

Verlauf häufiger psychischer Störungen und Veränderung von Lebensqualität bei älteren Personen – Eine Längsschnittanalyse
Johanna Katharina Hohls, Institut für Gesundheitsökonomie & Versorgungsforschung, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Einleitung

Generalisierte Angststörung (GAS) und Major Depression (MD) sind bei älteren Erwachsenen in der Allgemeinbevölkerung unter den häufigsten psychischen Störungen zu finden. Neben einer erhöhten gesellschaftlichen Last, wie erhöhten Krankheitskosten, wurden GAS und MD mit reduzierter Lebensqualität (QoL) verbunden. Bestehende Studien weisen jedoch häufig Limitationen hinsichtlich der verwendeten Stichproben und Maße auf. Diese Analyse soll daher Befunde zum längsschnittlichen Zusammenhang zwischen Verläufen von GAS, MD und Veränderung von QoL bei älteren Personen anhand der Daten einer repräsentativen, bevölkerungsbasierten Kohortenstudie von Personen 50+ ergänzen. Zudem wird die Symmetrie der Effekte geprüft.

Methode

Datenquelle waren zwei Erhebungszeitpunkte der TILDA-Studie (The Irish Longitudinal Study on Aging; nt1 = 6400, nt2 = 5715). GAS und MD wurden mittels eines strukturierten, klinischen Interviews erfasst (Composite International Diagnostic Interview). Als Outcomemaß diente der CASP-12-Fragebogen, der zwei Subdimensionen Self-Realization/Pleasure und Control/Autonomy erfasst. Zur statistischen Analyse wurden für Kovariaten adjustierte asymmetrische Fixed Effects-Panelregressionsmodelle und Wald-Tests herangezogen.

Ergebnisse

Der Großteil der Stichprobe zu t1 war weiblich (55,9%) und zwischen 60 und 69 Jahre als (37,6%). Die Inzidenzraten lagen bei 1,7% für GAS und 3,3% für MD; Remissionsraten bei 2,1% für GAS und 3,7% für MD. Die Inzidenz der MD war signifikant mit der Reduktion der QoL verbunden (Control/Autonomy: b = -0.74, SE: 0.30). Die Remission beider Störungen war mit einer Verbesserung von QoL über die Zeit in der Domäne Self-Realization/Pleasure verbunden (MD: b = 0.61, SE: 0.20; GAS: b = 0.61, SE: 0.26). Nachfolgende Wald-Tests waren nicht signifikant und somit ein Hinweis auf symmetrische Effekte.

Zusammenfassung

Einhergehend mit bestehender Literatur waren das Auftreten häufiger psychischer Erkrankungen mit einer Reduktion und die Remission mit Verbesserungen der QoL verbunden. Zunächst lassen die Ergebnisse Unterschiede nach Störungsverlauf und untersuchter QoL-Domäne vermuten, nach denen vor allem die Remission mit signifikanten Verbesserungen in der Domäne Self-Relization/Pleasure verbunden war. Weiterführende Analysen der Symmetrie der Effekte zeigten, dass diese symmetrisch waren und demnach etwa gleich groß. In Übereinstimmung mit bestehender Literatur ist dies ein Hinweis darauf, dass QoL-Verluste nach einer Erkrankung wieder zurückgewonnen werden könnten und residuale QoL-Einschränkungen auch bei älteren Personen gering sein sollten. Weitere Studien mit mindestens drei Erhebungszeitpunkten könnten dies genauer bei Personen untersuchen, die über den Beobachtungszeitraum sowohl Inzidenz als auch Remission der Erkrankungen erleben.


Authors
Johanna Katharina Hohls, Institut für Gesundheitsökonomie & Versorgungsforschung, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
Hans-Helmut König, Institut für Gesundheitsökonomie & Versorgungsforschung, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
André Hajek, Institut für Gesundheitsökonomie & Versorgungsforschung, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
Ein Methodenvergleich zur Messung intergenerativer Fairness in der GKV
Stefan Fetzer, Hochschule Aalen

Einleitung

Aufgrund des demografisch bedingt ungünstiger werdenden Verhältnisses zwischen (Netto-) Beitragszahlern und (Netto-) Leistungsempfängern, vor allem aber aufgrund eines höheren Ausgabenwachstums gegenüber dem Rest der Volkswirtschaft stellt sich die Frage nach der zukünftigen Finanzierbarkeit der GKV. Damit einher geht aber auch die Frage nach einer generationengerechten Umverteilung in der GKV. In den 1990er Jahren wurden mit der OECD-Methode von Blanchard und der Methode des Generational Accounting von Auerbach und Kotlikoff Methoden zur Messung der finanziellen Nachhaltigkeit von Sozialversicherungen entwickelt. Bei diesen – wie auch anderen abgewandelten Messkonzepten (z.B. von Felder 1997) – fehlt jedoch die explizite Berücksichtigung der natürlichen Umverteilung, die jedem Umlagesystem inhärent ist.

Methode

Im vorliegenden Beitrag werden in einer intertemporalen Bilanz zukünftige Beitragszahlungen (als Aktivum) und Leistungsbezüge (als Passivum) für zwei Messkonzepte des Generational Accounting GAC und GAIB mit einem Messkonzept MS, das von der Arbeit von Settergren und Mikula (2005) abgeleitet ist, miteinander verglichen. Dabei wird ausgehend von einer stationären Bevölkerung der Einfluss der deutschen Bevölkerungsstruktur und der erwartbaren Zunahme der Lebenserwartung sowie eines überproportionalen GKV-Ausgabenwachstums bei unterschiedlichen Annahmen über Zins und Wachstum modelliert.

Ergebnisse

Unter gleichen Parametern führen das Messkonzept MS und GAC zu ähnlichen Ergebnissen bei einer stationären Bevölkerung. Hierbei zeigt sich eine natürliche Umverteilung von ca. 6 Prozent der zukünftigen Leistungsbezüge. Auch ergibt sich bei beiden Messkonzepten ein demografisch bedingter Anpassungsbedarf i.H.v. ca 20 Prozent der Beitragszahlungen. Der Einfluss eines höher unterstellen Ausgabenwachstums zeigt hingegen einen deutlich höheren Anpassungsbedarf im Messkonzept GAC. Gänzlich andere Ergebnisse ergeben sich im Messkonzept GAIB, das auf dem Ansatz von Felder (1997) aufbaut.

Zusammenfassung

Trotz der Berücksichtigung einer natürlichen Umverteilung in der GKV induziert der demografische Wandel einen Anpassungsbedarf. Vor allem aber ein zukünftiges Ausgabenwachstum führt zu einem hohen Ausmaß an intergenerativer Lastverschiebung zu Ungunsten zukünftiger Beitragszahler.


Authors
Stefan Fetzer, Hochschule Aalen
Stefan Moog, Prognos AG
Die GKV als Hochrisikoversicherung – eine Analyse von Arzneimittelausgaben unter Berücksichtigung unterschiedlicher Kostenrisikogruppen und der demographischen Entwicklung
Valeska Milan, AOK Baden-Württemberg / WHU Otto Beisheim School of Management

Einleitung

Seit Jahren steigen in der GKV die Arzneimittelausgaben überproportional, insbesondere im patentgeschützten Bereich. Die Ursachenanalyse ist sicher vielfältig, jedoch wenig beachtet ist der Zusammenhang zwischen einer zunehmenden Lebenserwartung und der Entwicklung der Arzneimittelausgaben – insbesondere unter Berücksichtigung unterschiedlicher Kostenrisikogruppen. Dieser Beitrag analysiert diesen Zusammenhang und zeigt mittels verschiedener Szenarien den Prognosekorridor für die zukünftigen Arzneimittelausgaben auf.

Methode

Als Datenbasis dient das Versichertenkollektiv der AOK Baden-Württemberg mit ca. 4,5 Mio. Versicherten. Diese werden basierend auf ihrem Anteil an den gesamten Arzneimittelausgaben in sechs Kostengruppen unterteilt. Für jede Kostengruppe werden die durchschnittlichen Arzneimittelausgaben, Zugehörigkeits- und Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen den Kostengruppen nach Alter und Geschlecht sowie die Differenz zur Überlebenswahrscheinlichkeit der Gesamtkohorte ermittelt. Anhand eines zeitdiskreten Markov-Modells in Kombination mit den Daten aus der 14. koordinierten Bevölkerungsprojektion des Statistischen Bundesamtes werden die alters- und geschlechtsspezifischen Ausgabenanteile, Zugehörigkeits-, Übergangs- und Überlebenswahrscheinlichkeiten auf die deutsche Bevölkerung übertragen und in verschiedenen Szenarien bis 2060 fortgeschrieben. Durch die Modellspezifikationen können Annahmen zur zunehmenden Lebenserwartung für bestimmte Kostengruppen oder Ausgabenverschiebungen mit steigender Lebenserwartung getroffen werden.

Ergebnisse

Bei der Analyse der heutigen Kostenrisikogruppen zeigt sich zunächst der Trend, dass immer weniger Versicherte für den Großteil der Arzneimittelausgaben verantwortlich sind. So war 2019 die Kostengruppe der teuersten ein Prozent der Versicherten für 48 Prozent der Arzneimittelausgaben verantwortlich, 2010 waren es noch 36 Prozent. Dabei haben vor allem 70- bis 80-jährige ein besonders hohes Risiko, zu derartigen Hochkostenfällen zu werden. Die genaue Höhe der Ausgaben innerhalb der einzelnen Kostengruppen ist dagegen weniger altersabhängig. Durch die geringere Überlebenswahrscheinlichkeit der Hochkostenfälle ist deren Einfluss auf die zukünftige Ausgabenentwicklung bei gleichbleibender oder womöglich sogar zunehmender Mortalitätsdifferenz allerdings entsprechend niedriger.

Zusammenfassung

Das Risiko, sehr hohe Arzneimittelkosten zu verursachen, scheint deutlich vom Lebensalter abhängig zu sein. Die spezifischen Überlebenswahrscheinlichkeiten derartiger Hochkostenfälle sollten daher bei der Prognose zukünftiger Arzneimittelausgaben im Kontext des demographischen Wandels Berücksichtigung finden.


Authors
Stefan Fetzer, Hochschule Aalen
Christian Hagist, WHU Otto Beisheim School of Management
Valeska Milan, AOK Baden-Württemberg / WHU Otto Beisheim School of Management
Bereitschaft zur Pflege älterer Angehöriger: Ein Discrete Choice Experiment in Deutschland
Lea de Jong, Center for Health Economics Research Hannover

Einleitung

Eine Kombination von demographischen und sozialen Entwicklungen sowie Zweifel an der Qualität und Finanzierbarkeit des deutschen Pflegesystems hat dazu geführt, dass das Thema Pflege immer mehr in den Fokus der Öffentlichkeit rückt. Ende 2017 lag der Anteil der pflegebedürftigen Menschen im Alter von 65 Jahren und älter bei etwa 2,8 Millionen in Deutschland. Die meisten Älteren bevorzugen, so lange wie möglich zu Hause versorgt zu werden. Aktuelle soziale Entwicklungen deuten jedoch auf eine Abnahme der informell Pflegenden in Deutschland hin. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass die zunehmende Nachfrage nach Langzeitpflegeeinrichtungen durch die derzeitige Pflegestruktur gedeckt wird. Ziel der Studie besteht in der Erhebung der Präferenzen der Allgemeinbevölkerung für informelle und formelle Pflegeleistungen sowie der Bereitschaft zur informellen Pflege älterer Angehöriger.

Methode

Die Grundlage der Analyse bildet eine schriftliche Einzelbefragung mittels eines Discrete Choice Experiments. Eine zufällig ausgewählte Stichprobe der Versicherten im Alter von 18 bis 65 Jahren (n = 4.000) wurde über die AOK Niedersachsen angeschrieben. Aufbauend auf einer systematischen Literaturrecherche und 33 semi-strukturierten Einzelinterviews, wurden fünf Attribute mit jeweils drei Ausprägungen definiert. Mit der Software SAS wurde ein faktorielles Erhebungsdesign unter Verwendung der D-Optimalität konstruiert. Das D-optimale Design mit insgesamt 54 Entscheidungssets ermöglicht die unabhängige Schätzung der Haupteffekte sowie der Interaktionseffekte zweiter Ordnung. Für die multivariaten Analysen des DCE verwenden wir ein multinomiales logistisches Regressionsmodell und eine latente Klassenanalyse.

Ergebnisse

Die Stichprobe umfasst 308 Teilnehmer (Rücklaufquote 8%) mit einem durchschnittlichen Alter von 45 Jahren. 57% der Befragten haben selbst noch keine Pflege geleistet oder organisatorische Pflegeverantwortung übernommen. 16% der Befragten haben selbst informelle Pflege geleistet. Bei dem Großteil der Befragten (85%) hängt die Bereitschaft einen älteren Angehörigen zu pflegen von mehreren Faktoren ab, wobei die drei wichtigsten Faktoren der Gesundheitszustand der pflegebedürftigen Person (85%), die Beziehung zu der pflegenden Person (82%) und ein finanzieller Ausgleich während der Pflegezeit (68%) waren. Weitere Ergebnisse stehen noch aus.

Zusammenfassung

Eine Analyse der Präferenzen und informellen Pflegebereitschaft birgt Potentiale für eine präferenzbasierte Optimierung der verfügbaren Pflegestrukturen und einer effizienteren Allokation der knappen Ressourcen der Pflegeversicherung. Mit Hilfe der Regressionsanalysen können Subgruppen identifiziert und verglichen werden, um den Einfluss von Faktoren wie Alter, Geschlecht, Beruf und Pflegeerfahrungen auf die Entscheidungen zu untersuchen.


Authors
Lea de Jong, Center for Health Economics Research Hannover
Jona Theodor Stahmeyer , AOK Niedersachsen
Sveja Eberhard , AOK Niedersachsen
Jan Zeidler, Center for Health Economics Research Hannover
Kathrin Damm , Center for Health Economics Research Hannover