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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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Die Lebenserwartung bei Geburt e(0) verdichtet die gesamte Sterblichkeit des Berichtszeitraumes zu einer einzigen Zahl. Sie ist altersstandardisiert, d. h. sie hängt nicht mehr vom Altersaufbau der Bevölkerung ab und ist somit beliebig mit anderen Bevölkerungen oder mit derselben Bevölkerung zu einem anderen Zeitpunkt vergleichbar.

Die Berechnung von Sterbetafeln in Deutschland (Ost, West und Insgesamt) findet unter dem Dach des Statistischen Bundesamtes statt. Die amtlichen Sterbetafeln umfassen einen jeweils dreijährigen Berichtszeitraum, um zufällige Schwankungen der Sterblichkeit zu glätten.

Das Beispiel ist stark vereinfacht. Einzelheiten der in der vorliegenden Arbeit tatsächlich verwendeten Sterbetafeln werden in Kapitel 7.4.2 erläutert. Das Kalkulationsschema befindet sich in Anhang 3.5 (Einzelalter) und 4.3 (Altersgruppen).

vereinfachend für Sterbewahrscheinlichkeit Auf Ebene der Bundesländer ist die Datenlage uneinheitlich und unvollständig, da „… erst seit dem Berichtszeitraum 2002/2004 Sterbetafeln für alle Bundesländer (mit Ausnahme von Bayern) nach einem einheitlichen Verfahren vorliegen“ (StBA 2009d:22).

Je kleiner die betrachtete Bevölkerung, desto stärker können die Zufallsschwankungen sein. Insofern ist die Lebenserwartung weniger geeignet, die Sterblichkeit kleiner Bevölkerungen wie Landkreise zu messen. Als Alternative empfiehlt die Gesundheitsberichterstattung die indirekte Altersstandardisierung nach dem SMRKonzept (LGL 2004:21), die keine altersspezifischen Sterberaten erfordert.

Sterbetafeln haben in den Spalten l(x), T(x) und e(x) eine kumulierende Eigenschaft, die im Alter 0 zur höchsten Verdichtung von Information führt. Daher ist es nicht einerlei, für welches Alter x man Informationen abliest. Das lässt sich an den „lokalen“ oder ferneren Lebenserwartungen e(x) zeigen. Es handelt sich bei den e(x) jeweils um die zu lebenden Jahre aufgeteilt auf die Überlebenden, also den Quotienten T ( x) e(x)= l( x) Man liest in der Sterbetafel Deutschland 2003/05 beispielsweise ab, dass 60-jährige Männer durchschnittlich eine fernere Lebenserwartung von 20,27 Jahren haben (siehe Tabelle 13). Diese Kennziffer ist nicht ohne weiteres zwischen Bevölkerungen und über die Zeit vergleichbar. Folgenden Hinweis gibt Dinkel (1994:70-73): „Spätestens an dieser Stelle sollte man sich … die Definition von ex (oder e60) etwas genauer betrachten. Die Lebenserwartung im Alter von 60 Jahren ist die Summe aller von der Sterbetafelpopulation oberhalb von 60 Jahren noch zu durchlebenden Lebensjahre, geteilt durch die Gesamtzahl der Personen, die das Alter von 60 Jahren erreichten.

Der entscheidende Fortschritt in der Sterbeentwicklung aber zeigt sich in der Größe, die bei der Definition von e60 im Nenner steht …Vor allem das Maß ex ist deshalb nicht geeignet, Sterblichkeitsentwicklungen sinnvoll abzubilden.“ Die Information e(x) ist also unvollständig, wenn man nicht berücksichtigt, wie viele von 100.000 Geborenen überhaupt das Alter 60 erreichten. Das waren 2003/05 88.074 von 100.000 Knaben, 10 Jahre zuvor nur 84.511 von 100.000 Knaben. Anders ausgedrückt: Zwei Bevölkerungen A und B, die in der lokalen Lebenserwartung e(60) übereinstimmen, können sich dennoch voneinander unterscheiden. Wenn Bevölkerung A eine größere Anzahl Überlebender l(60) aufweist, dann sammeln sich bei gleicher e(60) oberhalb von 60 mehr gelebte Jahre als in Bevölkerung B. A weist dann also eine niedrigere Sterblichkeit auf als B.

Tabelle 13: Aus den Sterbetafeln Deutschland männlich 1993/95 und 2003/05

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In manchen Arbeiten zur gesunden Lebenserwartung ist es zweckmäßig, den Fokus auf die ältere Bevölkerung zu richten und die jüngere Bevölkerung auszulassen, weil sich dadurch die Menge der zu erhebenden Daten begrenzen lässt. Das trifft vor allem dann zu, wenn Zustände, die unter Älteren verbreitet, aber unter Jüngeren sehr selten sind, per Stichprobe untersucht werden sollen. In einem solchen Fall wird für den untersuchten Altersbereich eine (bedingte) Sterbetafel aufgesetzt, die beispielsweise mit 100.000 60-Jährigen startet. In der vorliegenden Arbeit bestehen keine Restriktionen dieser Art, weil die Pflegestatistik für die Bevölkerung jedes Alters vorliegt. Die Kennzahlen LE und DFLE können also in der vorliegenden Arbeit an der aussagekräftigsten Stelle, im Alter 0, abgelesen werden. Das ist gerade in Bezug auf die zu prüfende Expansionsthese sinnvoll, denn Gruenberg 1977 schloss in seine Betrachtung die Gesundheit der jüngeren Menschen ausdrücklich ein.

Die kumulierende Eigenschaft der Sterbetafel bewirkt, dass beim Zeitvergleich zweier Sterbetafeln Veränderungen der Lebenserwartung im Alter x nicht auf die Veränderungen der Sterblichkeit im Alter x zugeordnet werden können. Wenn die höchsten absoluten Zuwächse (in Jahren) im Alter Null anfallen, lässt das nicht den Schluss zu, hier läge eine besonders stark sinkende Säuglingssterblichkeit vor. Es gibt Beispiele in der Literatur, in denen die fernere Lebenserwartung in dieser Weise interpretiert wird. Fries (1980, 2003, 2004) beobachtete, dass die höchsten Gewinne in der Lebenserwartung bei Geburt erzielt werden. Die absoluten Gewinne fallen umso niedriger aus, je höher das betrachtete Alter. Das ist richtig, aber keine Überraschung. Diese Eigenschaft ist im Instrument angelegt: An der Lebenserwartung im Alter Null sind alle Altersjahre beteiligt, an der Lebenserwartung im Alter 60 nur die Bevölkerung 60+. Fries meinte auf Grundlage dieser Beobachtung, die Gewinne des höheren Alters strebten einer Grenze zu, und durch Extrapolation könne man das Maximum der Lebenserwartung abschätzen. 1980 prognostizierte er dieses Maximum für das Jahr 2045 bei 85 Jahren. Er revidierte sich 2003 und prognostizierte das Maximum für das Jahr 2076 bei 87,8 Jahren. Diese Einzelheiten seien hier erwähnt, weil Fries mit dieser - in Frage zu stellenden - Interpretation von Trends fernerer Lebenserwartungen seine Überzeugung einer begrenzten Lebensspanne untermauert, und diese ist ein Grundelement seines Konzeptes der Morbiditätskompression.





Man kann die Vorzüge der Lebenserwartung so zusammenfassen: Sie ist ein zeitnahes Maß der Sterblichkeit, in relativ langen Reihen verfügbar und international verbreitet. Mit ihrer Maßeinheit Jahre ist sie für jedermann substanziell vorstellbar.

Einen Informationsgehalt, der über andere Sterblichkeitsmaße hinausgeht, besitzt sie jedoch nicht. Der Begriff Erwartung legt nahe, in der Lebenserwartung eine prognostische Aussage zu sehen, aber das ist falsch. Die Lebenserwartung verwertet zurückliegende Information wie andere Sterblichkeitsmaße auch. Die Periodenkennziffer Lebenserwartung sagt nicht aus, wie alt jemand (wahrscheinlich) wird. Sie sagt aus, wie alt ein Neugeborenes im Durchschnitt wird, wenn die gerade herrschenden altersspezifischen Sterbeziffern konstant bleiben.

In der neueren Forschung wird, ausgelöst durch Arbeiten von Bongaarts/ Feeney, das Phänomen des Tempoeffektes erörtert, als Hauptthema in dem von Barbi/ Bongaarts/Vaupel 2008 herausgegebenen Band „How long do we live?“. Der Tempoeffekt beschreibt, dass die Lebenserwartung verzerrte Werte annimmt, wenn sich die Sterblichkeit verändert. Das bedeutet, die Lebenserwartung drückt die gesamten Sterblichkeitsverhältnisse nur dann unverzerrt aus, wenn die altersspezifischen Sterbeziffern konstant bleiben. Ereignen sich jedoch Veränderungen, etwa Lebensrettungen oder der Übergang zu einem neuen Mortalitätsregime, so gerät die Sterbetafel in turbulences (Vaupel 2008b). Man stelle sich vor, dass im oben gezeigten Beispiel Tabelle 12 neue Sterblichkeitsverhältnisse einziehen, die von nun an in jedem Jahr dazu führen, dass das Leben von 30 Neugeborenen für ein Jahr gerettet wird. Es werden also 30 Lebensjahre gewonnen. Das Besondere an dieser Simulation ist, dass man „weiß“, um welchen Wert sich die Lebenserwartung richtigerweise erhöhen müsste – nämlich um 0,3 (auf 2,0), denn das ist ja die „Substanz“ von 30 zusätzlichen Jahren, verteilt auf 100 Neugeborene. Aber so verhält sich die Lebenserwartung nicht. Sie schnellt plötzlich auf den Wert 2,3 in die Höhe. Im folgenden Jahr ist – bei Fortsetzung des neuen Mortalitätsregimes – die „Störung“ behoben, und die LE0 hat sich auf die „richtige“ Größe von 2,0 eingependelt (Vaupel 2008b:272-274).

Bei steigendem mittleren Sterbealter zeigt die Lebenserwartung eine Verzerrung nach oben, bei sinkendem mittleren Sterbealter eine Verzerrung nach unten (Bongaarts/Feeney 2008:11).

Es liegt nahe, dass verzerrte Lebenserwartungen das vertiefte Studium von Sterblichkeit und Sterblichkeitsveränderungen behindern. Daher ist hier ein neuer Forschungsansatz im Entstehen, der die Verzerrung mathematisch adjustiert und konventionell gewonnene Ergebnisse neu bewertet (Luy 2008). Ob sich der Tempoeffekt auf zusammenfassende Betrachtungen wie in der vorliegenden Arbeit wesentlich auswirkt, ist nicht klar. Anders als im Modell handelt es sich um eine große, natürliche Bevölkerung und ihre geglätteten Lebenserwartungen in einem Zeitraum mit gleichmäßig steigendem Dauertrend, jedoch ohne abrupte Veränderungen.

Es ist nicht zu erwarten, dass adjustierte Kennzahlen in absehbarer Zeit die konventionelle Lebenserwartung ersetzen werden. In aktuellen Trendbeobachtungen zur Lebenserwartung und zur behinderungsfreien Lebenserwartung, wie Christensen et al. 2009, werden weiter konventionelle Lebenserwartungen erörtert, und auch Datenquellen wie Human Mortality Database weisen diese aus.

J. Flöthmann (mündliche Mitteilung) vertritt die Ansicht, dass Kennziffern wie die Lebenserwartung (und die ebenfalls vom Tempoeffekt befallene Allgemeine Fruchtbarkeitsziffer TFR) schon deshalb in Gebrauch bleiben werden, weil sie den Vorzug besitzen, empirisch gebildet zu sein. Adjustierte Kennzahlen hingegen benötigen Modellannahmen.

Die beschriebene Anfälligkeit für Verzerrungen ist ein (weiterer) Grund, die Sterbetafel als ein enorm komplexes Instrument anzuerkennen, dessen Eigenschaften keineswegs auf der Hand liegen. “It took me hundreds of hours of thinking, spread out over several years, before I finally understood the issues sufficiently well to feel confident about my comprehension and it is only recently that I have been able to explain to students why demographic change roils period rates” (Vaupel 2008b:271).

6.2 Pflegebedürftigkeitsfreie Lebenserwartung nach Sullivan Im Jahr 1971 verknüpfte Sullivan eine Periodensterbetafel mit altersspezifischen Morbiditätsraten (disability, bed disability) und teilte damit die Lebenserwartung in einen gesunden und einen nicht-gesunden Abschnitt auf. Den gesunden Abschnitt nannte er expectation of life free of disability. Sehr modern anmutend, fand er den Indikator geeignet „to measure change over time in the health status of the nation as a whole” (Sullivan 1971:353).

Imai/Soneji 2007 machen darauf aufmerksam, dass Sullivan („incorrectly“) nicht altersspezifische Prävalenzen verwendete, sondern den Anteil der im vergangenen Jahr behindert verbrachten Tage. Nahezu alle nachfolgenden Forscher verwenden jedoch Prävalenzen des entsprechenden Morbiditätszustandes, also jeweils den Anteil der Betroffenen an einer Altersgruppe (Imai/Soneji 2007:1203).

Der methodische Ansatz – Sterbetafel verknüpft mit Prävalenz – wurde seither in vielen Studien weltweit aufgegriffen und ist häufig Bestandteil von Gesundheitsberichten und Indikatorensätzen. Es ist der Zusatz „nach Sullivan“, der die Methode eindeutig von anderen Konzepten abgrenzt, während die Kennzahl selbst unterschiedliche Namen trägt. Verbreitet ist die Bezeichnung disability-free life expectancy (DFLE), aber auch hier ist der Zusatz Sullivan nötig, um die Methode zu benennen.

In der vorliegenden Arbeit wird (abgekürzt) DFLE für die Kennzahl und (ausgeschrieben) „pflegebedürftigkeitsfreie Lebenserwartung“ verwendet. Möglich wäre für den engeren Zweck der Arbeit auch die Bezeichnung long-term-care-free life expectancy (LTCFLE, LTCF) wie bei Pinheiro/Krämer 2009 und Scholz/Schulz 2010.



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