Biopsychosozialer Versorgungsbedarf und Kosten bei älteren Menschen: eine Vergleichsstudie zwischen Deutschland und den Niederlanden
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Ziel dieses Projekts war ein Vergleich der Versorgung und Kosten älterer Menschen in Deutschland (D) und den Niederlanden (NL). Geplant war zunächst, zwei große Stichproben aus D und NL nach einem personen-zentrierten Ansatz zu segmentieren. Es sollten in jedem Land in Bezug auf Versorgungsbedarf und Krankheitsbelastung homogene Cluster von älteren Menschen gebildet werden, die dann wiederum zwischen den Ländern verglichen werden sollten. In der ersten Phase des Projekts wurde eine Segmentierungsanalyse für den Datensatz des 3.Follow- Up (2008-2010) der ESTHER Stichprobe aus dem Saarland durchgeführt (n=3124). Hier zeigte eine 5-Cluster-Lösung den optimalen Daten-Fit. Eine eingehende Analyse der fünf Cluster zeigte, dass die Belastung in allen bio-psycho-sozialen Variablen über die Cluster hinweg anstieg – mit dem größten Cluster 1 als der Gruppe relativ gesunder Personen und dem kleinsten Cluster 5 der gebrechlichen, hoch belasteten alten Menschen. Die psychosoziale Versorgung in dem komplex belasteten Cluster 4 und dem gebrechlichen Cluster 5 war deutlich zu gering im Vergleich zu der Häufigkeit an Depressions- und Angstdiagnosen. Eine entsprechende Cluster-Analyse war im Vorfeld des Projektes schon für den Datensatz aus NL (n=3728) durchgeführt worden – auch hier mit einer optimalen 5-Cluster-Lösung. Die Cluster in D und NL zeigten sehr große Ähnlichkeiten, mit Ausnahme von Cluster 2, das in den NL durch eine hohe psychische Belastung gekennzeichnet war, in D jedoch nicht. Eine Zusammenhangs-Analyse zwischen der Cluster-Zugehörigkeit und den Kosten ergab eine Varianzaufklärung von 6.8 % in D und 49.2 % in NL. Dieses Ergebnis war überraschend und führte zu der Entscheidung, die anschließende Kosten-Vergleichs-Analyse über einen anderen Zugang zu rechnen. Für die Kosten-Vergleichs-Analyse wurde der Datensatz aus NL reduziert; Pflege-und Altenheimbewohner wurden ausgeschlossen und nur Personen mit vollständigen Kostendaten über 3 Jahre wurden eingeschlossen (n=1746). Der Datensatz aus D wurde zur Vergleichbarkeit auf die Personen > 65 Jahren reduziert (n= 2348). Für beide Länder wurden die Lorenz-Kurven der Anteile von Personen an den Gesamtkosten berechnet. Aufgrund dieser Kurven wurden jeweils für D und NL 5 Kategorien gebildet, mit jeweils den Personen, die aufsteigend zu den Gesamtkosten < 10%, 10- 20%, 20-40%, 40-80% und > 80% beitrugen. Diese 5 Kategorien wurden dann verglichen in Bezug auf die mittleren Kosten und den Versorgungsaufwand. Aus den Lorenzkurven und den Kategorie-Vergleichen wurde deutlich, dass in der Stichprobe in NL mehr alte Menschen waren, die besonders kosten-intensiv behandelt werden mussten (n=60 in NL, n=28 in D). Das wesentliche Ergebnis war jedoch, dass auch in den weniger kosten-intensiven Kategorien die Gesundheitsausgaben in den NL pro Person ausgeprägt höher waren als in D. Die Interpretation dieser Ergebnisse führt zu den Unterschieden in den Gesundheitssystemen in D und NL.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Comparison of bio-psycho-social health care needs and costs of elderly German and Dutch people based on an Intermed segmentation model. “Annual Scientific Conference of the European Association of Psychosomatic Medicine” (EAPM) in Barcelona, Juni 2017
Wild B & Slaets J
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Self-perceived coping resources of middle-aged and older adults - results of a large population-based study. Aging Ment Health. 2017 Dec; 21(12):1303-1309
Boehlen FH, Herzog W, Schellberg D, Maatouk I, Saum KU, Brenner H, Wild B
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Biopsychosozialer Versorgungsbedarf bei älteren Menschen: eine Vergleichsstudie zwischen Deutschland und den Niederlanden. Jahrestagung der DKPM, März 2018
Wild B & Slaets J
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Association of generalized anxiety symptoms and panic with health care costs in older age-Results from the ESTHER cohort study. J Affect Disord. 2019 Feb 15; 245:978-986
Hohls JK, Wild B, Heider D, Brenner H, Böhlen F, Saum KU, Schöttker B, Matschinger H, Haefeli WE, König HH, Hajek A
