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«Dissertation zur Erlangung des Grades Doctor of Public Health (Dr. PH) der Fakultät für Gesundheitswissenschaften der Universität Bielefeld ...»

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Ist nicht veröffentlicht, auf Nachfrage durch StBA bereitgestellt Ist nicht in Einzelaltersjahren veröffentlicht, fällt aber im Rahmen der FDZ-Nutzung an Eine andere innovative Methode wurde von Hackmann/Moog 2008 vom Forschungszentrum Generationenverträge angewandt. Sie berechneten ein sogenanntes Stromgrößenmodell. In das Modell gehen folgende Parameter ein: die Mortalität jeweils der Kranken und der Gesunden und die Inzidenz. Die Genesungsrate wird vernachlässigt. Die Sterblichkeit von Pflegefällen und Nicht-Pflegefällen musste geschätzt werden. Hackmann/Moog konnten mit Hilfe des BMG die (altersstandardisierten) Inzidenzraten verfügbar machen. (Die dafür nötigen Ausgangsdaten, Zugänge nach Alter, werden von den üblichen Quellen auf der Webseite des BMG nicht berichtet.) Die folgende Abbildung zeigt einen Gipfel im Jahr 1999, dann einen Rückgang. „Die Inzidenzrate ist demographiebereinigt von 0,89 Prozent im Jahr 1998 auf 0,74 Prozent im Jahr 2006 gesunken, was einem Rückgang um 16 Prozent entspricht, vgl. auch Abbildung 2“ (Hackmann/Moog 2008:6-7).

Abbildung 15: Altersstandardisierte Inzidenzraten im Bereich SPV Quelle: Hackmann/Moog 2008, mit freundlicher Genehmigung durch T. Hackmann Das Modell eignet sich, die Wechselwirkungen der Parameter untereinander und ihren Effekt auf die Prävalenz zu studieren. Das Verhältnis zwischen den Mortalitätsraten der Pflegefälle und den Mortalitätsraten der Nicht-Pflegefälle wird als Mortality Odds Ratio (MOR) bezeichnet. Hackmann/Moog fanden zwei Szenarien, in denen sich Prävalenzrückgänge ereigneten. In beiden Varianten war die Sterblichkeit der Pflegefälle konstant, aber der MOR stieg an. Das bedeutet, dass nur die Lebenserwartung der Gesunden stieg. Wenn zusätzlich die Inzidenz konstant blieb oder fiel, dann resultierten sinkende Prävalenzen.

Das Verfahren eignet sich für Simulationen. Die Ergebnisse haben Modellcharakter und sollen die Status-Quo-Hypothese, die („ungünstige“) Expansionshypothese und die („günstige“) Kompressionshypothese als einen „Korridor“ der Möglichkeiten illustrieren. Vergleicht man die Ergebnisse bis ins Jahr 2040 mit StBA 2008a und DIW 2008, dann erscheinen die von Hackmann/Moog ermittelten Zahlen für das Expansionsszenario eher moderat und diejenigen für das Kompressionsszenario nahezu unerreichbar niedrig.

Die Deutsche Bank Research 2009 (Blinkert/Gräf) berechnete ein Status-QuoModell als Verknüpfung von Pflegeprävalenzen mit der 11. koordinierten Bevölkerungsvorausschätzung, Variante 1-W 1. Das Ergebnis - ca. 4,5 Millionen in 2050 deckt sich etwa mit dem Ergebnis des DIW 2008. Ein niedrigeres, nicht näher erläutertes Szenario ergibt 3,5 Millionen Pflegebedürftige in 2050.

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Quelle: Tabelle 11 Im Ergebnisteil (Kapitel 8.8.5) dieser Arbeit wird ein eigenes Prognoseverfahren mit Ergebnissen bis 2030 vorgestellt. Rund 20 Jahre scheinen als Prognosehorizont sinnvoll und hinreichend.

5.5.3 Die Szenarien des FELICIE-Projektes Die folgende Darstellung gehört inhaltlich zu den Prognosen, aber sie nimmt Bezug auf Methoden und Kennzahlen (die Sullivan-Methode, LE-DFLE-Differenz, DFLE/LEQuotient), die erst in Kapitel 6 erläutert werden.

In dem Projekt Future Elderly Living Conditions in Europe (FELICIE) wurden Methoden für die Voraussage von Pflegebedürftigkeit entwickelt (Ekamper/van Wissen/Beets 2005). Das Kriterium in der Arbeit von FELICIE war ein international erhobenes Item aus dem ECHP, das den Pflegebedarf einer Person anzeigt („severely hampered in daily activities by any physical or mental health problem, illness or disability”), ergänzt um den Pflegebedarf der Bevölkerung in Heimen.

Die Prognoseergebnisse des FELICIE-Projektes für die teilnehmenden Länder liegen publiziert vor (Ekamper/van Wissen/Beets 2005:27-102), sind aber auch auf der Webseite http://www.felicie.org/ über eine Datenbankanwendung abrufbar. Die Ergebnisse sind nicht Fallzahlen, sondern Pflegequoten und indizierte Werte (mit dem Jahr 2000 als 100). Sie sind sehr detailreich, da sie nicht nur Alter (ab 75 Jahre) und Geschlecht berücksichtigen, sondern auch Familienstand, Kinder, Armut, Bildung, jeweils für Belgien, die Tschechische Republik, Finnland, Frankreich, Italien, Niederlande, Portugal, Großbritannien und Deutschland vom Jahr 2000 bis zum Jahr 2030.

Da FELICIE nicht den spezifisch deutschen Pflegebedürftigkeitsbegriff verwendet, geht es im Folgenden nicht um einen Zahlenvergleich, sondern um die Nachnutzung des Verfahrens.

Das Verfahren ist für die vorliegende Arbeit deshalb so interessant, weil es an die Messkonzepte Lebenserwartung und pflegebedürftigkeitsfreie Lebenserwartung (LE;

DFLE nach Sullivan) anknüpft. Das Szenario Healthy Life Gain (HLG) beinhaltet die Annahme, die Differenz LE-DFLE sei konstant.

Exkurs: Zum Verfahren des HLG-Szenarios Das Verfahren erfordert den Input der Sullivan-Methode für das Basis- und Prognosejahr, d.h.

- Bevölkerung des Basis- und des Prognosejahres nach Alter und Geschlecht

- Gestorbene (oder die Sterbetafel) des Basis- und des Prognosejahres nach Alter und Geschlecht

- Pflegequote des Basisjahres nach Alter und Geschlecht In der vorliegenden Arbeit wurde das Verfahren mit Excel durchgeführt.

Zunächst werden die zwei Sullivan-Tafeln für das Basis- und das Prognosejahr erstellt mit identischen (Status-Quo-)Pflegequoten von 2007. Aus beiden Tafeln wird die LE-DFLE-Differenz ermittelt. In diesem ersten Schritt oder Status-Quo-Szenario ist die LE-DFLE-Differenz des Prognosejahres größer als die des Basisjahres. Daher werden die Pflegequoten des Prognosejahres schrittweise abgesenkt, in jedem Alter z.B. auf 98% des Ursprungswertes. Im Unterschied zum Verfahren des StBA werden hier also die Pflegequoten proportional reduziert. Bei jedem Reduktionsschritt ist zu beobachten, welchen Wert die LE-DFLE-Differenz annimmt. Die „Ziel-“Pflegequoten sind erreicht, sobald die LE-DFLE-Differenz den Wert des Basisjahres annimmt. Diese Ziel-Pflegequoten werden mit der Bevölkerung des Prognosejahres verknüpft und ausmultipliziert. Es resultieren die Pflegebedürftigenzahlen des Prognosejahres.





Fazit: Diese Annahme einer konstanten Pflegedauer ist „günstiger“ als die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit, aber sie ist immer noch realitätsnah und als ein Szenario unter mehreren auf jeden Fall sinnvoll. Die Methode ist in Input und Durchführung etwa so aufwändig wie das Verfahren der reduzierten Quote des StBA 2008. Die Ergebnisse sind in Kapitel 8.8.3 dargestellt.

Healthy Life Gain bedeutet inhaltlich, dass die Pflegedauer immer gleich bleibt und bei wachsender Lebenserwartung „nur“ aufgeschoben wird. Jeder Gewinn an Lebenserwartung ist vollständig ein Gewinn an gesunder Lebenserwartung.

Die HLG-Annahme setzt somit das Modell der relativen Kompression um10.

Nach der Verfahrensbeschreibung (Ekamper/van Wissen/Beets 2005:6) wird zunächst DFLE nach Sullivan für das Prognosejahr mit den altersspezifischen (StatusQuo-) Pflegequoten des Basisjahres berechnet. Dann werden diese altersspezifischen Pflegequoten so weit proportional abgesenkt, bis die Differenz LE-DFLE derjenigen des Basisjahres entspricht. Die Pflegequoten der Zwischenjahre ergeben sich durch lineare Interpolation zwischen den beiden „Rändern“. Am Netherlands Interdisciplinary Demographic Institute (NIDI) wurde für das FELICIE-Projekt ein Programm zur Berechnung erarbeitet (Mitteilung durch Uta Ziegler).

In Bezug auf den Gesundheitstrend wurde durch FELICIE noch ein anderes Szenario verfolgt. Es heißt Constant Disability Share (CDS) und beinhaltet die Annahme, der Quotient DFLE/LE sei konstant.11 Die Autoren sind der Ansicht, dass man dieses Szenario näherungsweise durch Status-Quo-Prävalenzen berechnen kann (Ekamper/van Wissen/Beets 2005:6).

Exkurs: Zum Szenario CDS FELICIE erstellt unter der Bezeichnung CDS eine Status-Quo-Prognose. Die näherungsweise Gleichsetzung von CDS und Status-Quo-Prognose entspricht jedoch nicht den Ergebnissen der vorliegenden Arbeit. Um unter den Bedingungen wachsender Lebenserwartung einen konstanten (oder „günstiger“: einen wachsenden) DFLE/LE-Quotienten zu erreichen, braucht es ein gewisses Maß an Prävalenzsenkung. Wie im Ergebnisteil der vorliegenden Arbeit dargestellt, gibt es in Deutschland eine leichte Prävalenzsenkung, jedoch nicht stark genug, denn der Quotient weist eine leicht sinkende Tendenz auf.

Das Szenario konstanter DFLE/LE-Quotient ist dennoch realitätsnah. Daher kann man es auf anderem Weg umsetzen. Mit demselben Input wie beim HLG-Szenario lässt sich in der Sullivan-Tafel des Prognosesjahres die Pflegequote soweit absenken, bis der Quotient des Prognosejahres dem des Basisjahres entspricht. Die Ergebnisse werden in Kapitel 8.8.4 dargestellt.

Bei wachsender Lebenserwartung führt eine gleichbleibende Pflegedauer (LE-DFLE-Differenz) zu einem sinkenden DFLE/LE-Quotienten. Dies klassifiziert Nusselder (siehe Kapitel 6.4) als relative Kompression.

Wachsende Lebenserwartung bei gleichbleibendem Quotienten DFLE/LE bedeutet proportionales Wachstum von Nenner und Zähler. Dabei wächst stets die Differenz LE-DFLE, interpretiert als Dauer von Pflege. Dies würde Nusselder (siehe Kapitel 6.4) als absolute (jedoch nicht als relative) Expansion klassifizieren.

6. Methodologie Dieses Kapitel soll die Eignung des Verfahrens und seiner Kennziffern bis hin zu ihrem Bedeutungsgehalt und ihren ethischen Implikationen klären. (Angaben zu den technischen und statistischen Details finden sich in Kapitel 7.) Zunächst werden die Lebenserwartung und die aus ihr abgeleitete Anwendung disability-free life expectancy (DFLE) besprochen. Das Messkonzept zur Beurteilung von Kompression und Expansion erfordert, Lebenserwartung und DFLE aufeinander zu beziehen und weitere Kennziffern abzuleiten. Diese Ableitungen oder Kompressionsmaße haben ihrerseits bestimmte Messeigenschaften. Diese Messeigenschaften werden hier nach Kriterien geprüft, die die Weltgesundheitsorganisation für summary measures of population health aufgestellt hat. Abschließend wird die Frage diskutiert, wie tragfähig Erkenntnisse sein können, die aus einer DFLE-Zeitreihe von 5 Messpunkten und 8 Jahren gewonnen sind.

6.1 Die Lebenserwartung: eine streitbare Kennziffer Die Länge des menschlichen Lebens oder die Dauer zwischen Geburt und Tod von Individuen oder Kohorten lässt sich nicht leicht beobachten. Eine direkte längsschnittliche Messung ist nur mit großer Zeitverzögerung möglich. Eine Kohorte muss (weitgehend vollständig) verstorben sein, um die durchschnittliche Lebensdauer erkennen zu lassen. Auf diese Weise gewinnt man vor allem historische Aussagen. Aktuelle Aussagen hingegen erfordern die Auswertung der Sterblichkeit eines kurzen Berichtszeitraumes, i.d.R. Perioden von ein bis drei Jahren. Das Instrument, das die Daten dieses Berichtszeitraumes in bestimmter Form (Absterbeordnung) organisiert, ist die Sterbetafel. Sie ist das Standardinstrument der Demografie zur Darstellung von Sterblichkeit und in ihren Grundzügen sehr alt. Sie geht auf den Engländer John Graunt (1661) zurück (Vaupel 2008a:1).

In die Sterbetafel gehen einfache Basisinformationen ein: die Todesfälle nach Alter und Geschlecht, jeweils bezogen auf die durchschnittliche Bevölkerung nach Alter und Geschlecht. Diese Basisinformationen sind für viele Länder und häufig für lange Zeitreihen verfügbar. Ein wesentliches Resultat der Sterbetafel ist die durchschnittliche Lebenserwartung bei Geburt in Jahren.

Tabelle 12 verdeutlicht das Prinzip an einem fiktiven Beispiel mit nur vier Altersjahren12. In der Beispielbevölkerung werden l(0)=100 Kinder geboren. Davon sterben d(0)=40 im ersten Jahr, 60 treten ins Alter 1 ein. Im Alter 1 sterben d(1)=20, so dass 40 ins Alter 2 eintreten usw.

Vereinfachend wird hier angenommen, dass jemand, der stirbt, in der Jahresmitte stirbt. Im Alter 0 werden L(0)=80 Jahre gelebt, nämlich 60 Überlebende leben genau 1 Jahr, 40 Sterbende erleben je ein halbes Jahr. Im Alter 1 werden L(1)=50 Jahre gelebt, denn 40 Überlebende leben je 1 Jahr und 20 Sterbende erleben je 1 halbes Jahr usw. Im letzten Altersjahr sterben alle, und die Sterbewahrscheinlichkeit beträgt q(3)=1. Im Beispiel kumulieren sich T(0)=170 zu lebende Jahre. Auf l(0)=100 Geborene verteilt, ergibt sich eine Lebenserwartung LE0 oder e(0) = 1,7.

Tabelle 12: Schema einer Sterbetafel

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Den Geborenen stehen im Modell der Sterbetafel die gleiche Anzahl Sterbefälle gegenüber. Migration ist im Modell ausgeschlossen.



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