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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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Es liegt jedoch nicht auf der Hand, wie sich die beiden Kennzahlen bezüglich Variationen in der Sterblichkeit und in der Prävalenz verhalten. Eine solche Prüfung – auf mathematischem Weg oder per Simulation – ist nicht leicht durchführbar. Die im Rahmen dieser Arbeit machbare Prüfung erfolgte durch Simulation an einem ExcelKalkulationsschema (EHEMU 2007). Die Simulation erhebt nicht den Anspruch auf Verallgemeinerbarkeit. Sie zeigt lediglich, dass ein bestimmtes Resultat eintreten kann, ohne zu behaupten, dass nur dieses Resultat eintreten kann.

Tabelle 18: Übersicht über die Messeigenschaften von DFLE und abgeleiteten Kennziffern nach den Kriterien der WHO (Murray/Salomo/Mathers 2000)

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Die Bilanz für die Kriterien 2 und 1 (Tabelle 18, Spalten Sterblichkeit und Prävalenz) soll im Folgenden erläutert werden.

Der DFLE/LE-Quotient und die LE-DFLE-Differenz erfüllen das Kriterum 2, indem sie bei konstanter Sterblichkeit und sinkender Prävalenz Verbesserung anzeigen.

Wesentlich ist aber Folgendes: Im Kriterium 1 schlagen Quotient und Differenz gegen die Logik der SMPH an. Bei sinkender Sterblichkeit und gleicher Prävalenz sinkt der Anteil aktiver Lebenserwartung an der gesamten Lebenserwartung, und die absolute Dauer (Jahre) der Pflege steigt an. Quotient und Differenz zeigen also eine Verschlechterung dort an, wo die Logik der SMPH eine Verbesserung erfordert.

Um es noch einmal deutlich zu machen: Das Kriterium 1 steht für das Szenario wachsender Lebenserwartung und konstanter Pflegeprävalenz. An diesem Szenario

scheiden sich zwei Richtungen:

Die eine Richtung ist die SMPH-Logik, und sie wird durch DFLE nach Sullivan (trotz anderweitiger Defizite) korrekt wiedergegeben. DFLE wächst unter den angegebenen Bedingungen, d.h. das Szenario wachsender Lebenserwartung bei konstanter Prävalenz ist eines der sich verbessernden Bevölkerungsgesundheit.

Die andere Richtung ist die Kompressions-/Expansionslogik. Sie wird durch die LE-DFLE-Differenz und den DFLE/LE-Quotienten wiedergegeben. Diese beiden Maße zeigen im gleichen Szenario Expansion an, eine sich verschlechternde Bevölkerungsgesundheit.

Es gibt somit einen Konflikt zwischen DFLE nach Sullivan einerseits und ihren Ableitungen andererseits. Es gibt einen Konflikt zwischen einer Kennzahl, die zumindest teilweise SMPH-Eigenschaften aufweist, und Kennzahlen, die SMPHEigenschaften sogar verletzen.

Ein konfliktfreies Verhältnis zwischen SMPH und Kompressionslogik gibt es nur bezüglich Kriterium 2, in einem Szenario konstanter Lebenserwartung, also unter den Bedingungen der Friesschen Originalfassung.

Es sei erwähnt, dass Nusselders Klassifikation (2003) einen bewussten und rationalen Umgang mit diesem Widerspruch erlaubt. Diese Klassifikation ist insofern konsequent, da sie die Begriffe Kompression und Expansion von jeder normativen Aufladung befreit. Kompression und Expansion nach Nusselder sind rein deskriptive, technische Termini zur Beschreibung des Wettlaufes von Mortalität und Morbidität.

Die Wertung der Gesamtsituation der Bevölkerungsgesundheit als gut oder schlecht, günstig oder ungünstig verbleibt als Aufgabe beim Forscher.

Fazit: Unter den Bedingungen veränderlicher Lebenserwartung eignen sich die Kennzahlen der Kompressionsmessung nicht zur Beobachtung von Bevölkerungsgesundheit.

6.6 Summary Measures, Kompression und Ethik Unter der Bedingung steigender Lebenserwartung führt der Kompressionsansatz zu logischen Konflikten. Von den ethischen Konflikten wird im Folgenden die Rede sein.

Die Entscheidung für SMPH erfordert, einen bestimmten Zustand als „schlecht“ anzusehen, jedenfalls als nicht-ideal, als schlechter als den der völligen Gesundheit.

Damit ist unausweichlich ein Werturteil verbunden. „All measures of population health involve choices and value judgements in both their construction and their application” (Murray/Salomon/Mathers 2000:982). Murray/Salomon/Mathers erwähnen ein hilfreiches Gedankenexperiment, den “Schleier des Nichtwissens” (veil of ignorance), das auf den Philosophen John Rawls 1971 zurückgeht. Die Relation „Bevölkerung A ist gesünder als Bevölkerung B“ solle genau dann gelten, wenn ein Mensch, der weder seinen Gesundheitszustand noch seine Zugehörigkeit zu A oder B kennt (Nichtwissen), die Zugehörigkeit zu A bevorzugen würde. In diesem Gedankenexperiment geht es darum, ein uneigennütziges Urteil zu finden, das nicht durch Rücksicht auf eigene Interessen verzerrt ist.

Pflegebedürftigkeit - Hilfebedürftigkeit in den Aktivitäten des täglichen Lebens - ist ein Zustand, der schlechter ist als der der völligen Gesundheit. Die Anwendung von DFLE als summary measure muss sich als Werturteil so übersetzen lassen: Eine Person hinter dem Schleier des Nichtwissens würde die Zugehörigkeit zu einer Bevölkerung wählen, die mehr Lebensjahre frei von Pflegebedürftigkeit zu erwarten hat.

Dieser Wertung kann man intuitiv leicht zustimmen.

Das Gedankenexperiment ermöglicht es, den Unterschied zwischen den SMPH und der Kompressions-/Expansionsmessung auch ethisch und normativ zu benennen. Nach dem SMPH-Ansatz, vertreten durch DFLE, würde ein Mensch die Bevölkerung A wählen, in der er bis zum Alter von 80 Jahren noch seinen Waldspaziergang machen kann, während er die Bevölkerung B abwählen würde, in der er dies nur bis zum Alter 70 kann. Der Kompressionsansatz würde den Menschen hinter dem Schleier des Nichtwissens vor eine ganz andere, eine problematische Wahl stellen. Es wäre die Frage, wie groß ist der Anteil des Lebens, den ich mit Waldspaziergang verbringen kann, bzw. wie viele Jahre absolut ohne Waldspaziergang stehen bevor? Der Kompressionsansatz legt nahe, die Bevölkerung zu wählen, die den größeren Anteil mit Waldspaziergang verspricht bzw. weniger Jahre des Verzichts.





Hinter den beiden Ansätzen stehen verschiedene Prioritäten und Werturteile. Indem Fries ausspricht, was er für desirable hält, gibt er einen Hinweis auf seine Prioritäten und Werturteile. „If morbidity is postponed more than mortality, then there is compression of morbidity, and this is desirable. If mortality and morbidity curves grow apart, there is expansion of morbidity, and this is not desirable” (Fries 2004:604).

Diese Aussage über das Wünschenswerte erscheint überaus leichtfertig. Sie bedeutet, nach dem Kompressionsansatz ist steigende Lebenserwartung nur erwünscht, solange sie von relativ oder absolut schrumpfenden Morbiditätsphasen begleitet wird.

Das bedeutet umgekehrt, ein kürzeres Leben vorzuziehen, wenn es von geringerer Morbidität begleitet ist. Es bedeutet, eine Bevölkerung aufgrund ihrer gering andauernden Morbidität für gesünder zu halten als eine andere. Es bedeutet – in Bezug auf Pflegebedürftigkeit in Deutschland – das Jahr 1999 für besser zu halten als das Jahr 2007.

Das Problem wäre kein Problem, der Widerspruch kein Widerspruch, wenn man zu allen Gedankenexperimenten hinzufügen könnte „bei gleicher Lebenserwartung“.

Aber genau das ist nicht die Realität. In der Realität ist die Lebenserwartung veränderlich, und SMPH sollen in der Lage sein, auch unter dieser Bedingung zielsicher und intuitiv eine bessere Bevölkerungsgesundheit von einer schlechteren zu unterscheiden. DFLE nach Sullivan wird – in bestimmten Grenzen – diesem Anspruch gerecht, der DFLE/LE-Quotient und die LE-DFLE-Differenz hingegen nicht.

6.7 Aussagefähigkeit der verwendeten Zeitreihen Der Kern des empirischen Teils dieser Arbeit ist eine DFLE-Zeitreihe auf Basis der Pflegestatistik. Sie umfasst fünf Messzeitpunkte, die einen Zeitraum von acht Jahren abdecken: 1999, 2001, 2003, 2005, 2007. Genau genommen ist es nicht eine einzelne Zeitreihe, die zur Interpretation ansteht. Es geht um eine Menge von Zeitreihen, die sich aufeinander beziehen. DFLE ist Resultierende aus Pflegeprävalenz und Lebenserwartung. Es liegt daher nahe, der DFLE-Reihe die Reihen dieser zwei Bestandteile voranzustellen. Weitere Reihen ergeben sich daraus, dass für die Prüfung der Hypothese der DFLE/LE-Quotient und die LE-DFLE-Differenz darzustellen sind.

Die Methodik der Zeitreihenanalyse für Sozialwissenschaften empfiehlt, wann immer möglich, den Zeitausschnitt zu erweitern und die Verläufe weltweit oder in Nachbarländern dahinter zu legen, um einen Hintergrund für die Interpretation zu schaffen. Ein Beispiel für diese Schlussweise ist der Geburtenanstieg in Deutschland Mitte der 1930er Jahre (Thome 2005:8). Dieser ist erst „richtig“ zu ermessen, wenn man die Zeitreihe lange vorher beginnen lässt und sie in eine Kurvenschar europäischer Länder einbettet. Das heißt, dass „sich durch die Erweiterung der historischen Perspektive die ‚Explananda‟ verändern … Es ist oft so, dass das, was als erklärungsbedürftig erscheint, erst durch eine Vorstellung von dem langfristigen Trend sinnvoll definiert werden kann“ (Thome 2005:9). Thomes Ratschlag folgend, werden die Zeitreihen in dieser Arbeit möglichst in einem geweiteten Zeitausschnitt dargestellt, um den Hintergrund für den eigentlichen Untersuchungsgegenstand, den achtjährigen Ausschnitt aus der Pflege- und Bevölkerungsstatistik, zu schaffen.

Es ist zu betonen, dass es in diesem Abschnitt um die empirischen (wenn man will: historischen) Zeitreihen geht, nicht aber um Prognosemodelle. Trend ist hier empirisch und deskriptiv zu verstehen als eine Niveauverschiebung in der Zeit. Dies ist nicht zu verwechseln mit der prognostischen Behauptung eines Trends und auch nicht mit der statistischen Behauptung eines Trends. Aus Sicht der Zeitreihenanalyse sind verschiedene Probleme mit der DFLE-Zeitreihe und ihren Verwandten zu erörtern: die Länge des Zeitraumes, die Anzahl der Messpunkte und die Rolle des Zufalls.

6.7.1 Sind acht Jahre lang genug?

Die Literatur legt nahe, dass die vermuteten Phänomene Kompression vs. Expansion langfristiger Natur sind, sich also eher von Jahrzehnt zu Jahrzehnt abspielen als in Jahresschritten. Sind acht Jahre genug, um zu den Thesen Morbiditätskompression vs. -expansion zu passen? Die internationale Debatte macht keine expliziten Aussagen darüber, wie lang ein Zeitraum sein muss, um Kompression oder Expansion zu behaupten. Die Länge der betrachteten Zeiträume wird stets nur implizit behandelt;

sie wird genannt, aber nicht problematisiert: Es geht schlicht darum, zwischen zwei Zeitpunkten zu zeigen, ob der DFLE/LE-Quotient bzw. die LE-DFLE-Differenz wachsen oder sinken. Zeitabstände von sechs bis zehn Jahren sind nicht außergewöhnlich.

Es gibt gute Gründe, den Erkenntnisgewinn aus einer achtjährigen Reihe anzuerkennen. Langfristigkeit des Phänomens heißt ja nicht zwangsläufig, dass auch der Untersuchungszeitraum langfristig sein muss. Gesundheitserwartungen kann man, wie viele andere Gegenstände auch, kurz-, mittel- und langfristig untersuchen. Ein sehr langer Betrachtungszeitraum kann die Unterteilung der Zeitreihe in Epochen nötig machen. Ein Beispiel dafür ist Dänemark: Im Zeitraum 1987-2005 gibt es eine Phase stagnierender Lebenserwartung bis 1995. Die Autoren Jeune/BrønnumHansen 2008 nehmen von einem langfristigen Gesamttrend Abstand und untersuchen stattdessen zwei Phasen. Mittelfristigkeit bietet einen Kompromiss zwischen der historischen und der aktuellen Perspektive. Auch Yong/Saito 2009 finden in Japan zwischen 1986 und 2004 keinen einheitlichen Trend, sondern Phasen.

Welche Länge sinnvoll ist, hängt grundsätzlich vom Gegenstand der Zeitreihe selbst ab. Es ist wichtig, sich über den Charakter des zu interpretierenden Prozesses klar zu sein. Es gibt Prozesse, deren Trends unklar sind und/oder die großen Zufallsschwankungen unterliegen. Man denke an Börsenkurse. Aus unterschiedlichen Zeitausschnitten können dann völlig unterschiedliche Trendbewertungen folgen. Demgegenüber ist ein lang anhaltender Prozess mit klarem Trend und geringen Zufallsschwankungen unempfindlich gegenüber dem gewählten Zeitausschnitt und seiner Intervallbreite. Die Sterblichkeit in Deutschland mit ihrem relativ gleichmäßigen sinkenden Trend ist dafür ein gutes Beispiel, siehe folgende Abbildung.

Abbildung 18: Sterbefälle in Deutschland altersstandardisiert

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