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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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Quelle: Gesundheitsberichterstattung des Bundes 2010 Es kann vorkommen, dass die altersstandardisierte Sterblichkeit in Deutschland ein bis zwei Jahre lang nicht sinkt (in der Abbildung hervorgehoben). Das ist in 28 Berichtsjahren insgesamt dreimal aufgetreten, bei den Männern 1993 und bei den Frauen 2002 und 2003. Diese Ausnahmen – selten und geringfügig, wie sie sind – bestätigen die Regel, dass Deutschland wie viele Länder der Welt einen anhaltenden Mortalitätsrückgang erlebt. Die Geringfügigkeit der Störungen zeigt, dass jeder beliebige Ausschnitt von 8 Jahren aus dieser Zeitreihe den Trend richtig (sinkend) wiedergeben kann. Beliebige 8-jährige Ausschnitte (dieser Reihe; in Deutschland) sind sozusagen repräsentativ für den Trend.

Da die Sterblichkeit, ausgedrückt als Lebenserwartung, eine unmittelbare „Zutat des DFLE-Rezeptes“ ist, ist es unausweichlich, dass sich ihre Eigenschaften in gewissem Maß auf die DFLE-Reihe übertragen. Wenn sich die Lebenserwartung sehr gleichförmig entwickelt, kann die von ihr abhängige DFLE nicht beliebig schwanken.

Das bietet dem achtjährigen Design dieser Arbeit einen gewissen Schutz: Es ist nicht wahrscheinlich und nicht plausibel, dass z.B. 1997 grundlegend andere Morbiditätsverhältnisse geherrscht haben könnten als 1999, wo doch die Mortalitätsentwicklung über diesen Zeitraum hinweg derartig gleichmäßig verläuft.

6.7.2 Was sagen fünf Messzeitpunkte aus?

Für die statistische Zeitreihenanalyse ist nicht ausschlaggebend, wie lang das Zeitintervall ist, sondern wie viele Messpunkte anfallen. Die Messpunkte bilden die Stichprobe; sinnvolle Zeitreihenanalyse beginnt bei einem Stichprobenumfang von etwa 30 bis 40 (Thome 2005:1). Die Forschung zu Trends in Gesundheitserwartungen erfordert minimal zwei Zeitpunkte. Dieser Standard ist durchaus niedrig, wird im Forschungsgebiet aber kaum problematisiert. Beispiele für Studien mit nur zwei Zeitpunkten liefern Liu et al. 2009 (China, 1987 und 2006), Sagardui-Villamor et al. 2005 (Spanien, 1986, 1999) sowie Graham et al. 2004 (Neuseeland, 1981 und 1996)16.

Das Design dieser Arbeit bietet fünf Zeitpunkte und gewinnt damit ein gewichtiges Argument. Mehrere Zeitpunkte erhöhen die Aussagekraft, weil dadurch die „Sprunghöhe“ zwischen Anfang und Ende nicht die einzige Information ist, auf der die Trendbeobachtung fußt. Die dazwischen anfallenden Messpunkte stützen entweder die Trendhypothese oder sie widersprechen ihr. Im erstgenannten Fall wird die Trendbehauptung sicherer. Im zweitgenannten Fall gibt es guten Grund, die Trendhypothese fallen zu lassen; plausibel ist dann ein „weder-noch“ oder eine Art von Gleichstand.

Obwohl eine Trendbeobachtung auf der Basis von fünf Punkten besser ist als eine auf Basis von zwei Punkten, lässt sie sich nicht statistisch (bzw. wahrscheinlichkeitstheoretisch) erhärten. Um die Aussagefähigkeit im Rahmen des Möglichen zu verbessern und zusätzliche Messpunkte zu gewinnen, werden ergänzend die Daten der Sozialen Pflegeversicherung verwendet, die seit ihrem Bestehen jährlich ans BMG berichtet. In Kapitel 8.3 werden die entsprechenden Reihen der altersstandardisierten Pflegebedürftigkeit aus beiden Quellen, SPV und Pflegestatistik, vorgelegt, die einander (visuell) in ihrem Trend bestätigen. Die zusätzliche Information durch die längere und dichtere SPV-Reihe ist von hohem Nutzen für die gesamte Argumentation in dieser Arbeit, obgleich weiterhin ohne statistische Beweiskraft. Die Aussagen verbleiben im rein Faktischen – was kein Grund zur Klage ist, denn auch das rein Faktische ist berichtenswert.

6.7.3 Zur Rolle des Zufalls in den verwendeten Zeitreihen Im Extremfall enthält eine Zeitreihe keinerlei systematische Komponente. Die Messwerte entsprechen unabhängigen Realisationen einer Zufallsvariablen, die mit einer bestimmten Varianz um einen Mittelwert streuen. Solche Prozesse nennt man weißes Rauschen, white noise. In Reinform sind sie sehr selten, aber sie bilden häufig eine Komponente komplexerer Prozesse.

Es gibt natürlich Studien mit mehr als zwei Zeitpunkten. (Nur so ist die Unterteilung in einzelne Phasen möglich, siehe Kapitel 6.7.1.) Es ist offensichtlich, dass die hier betrachteten Reihen kein reines weißes Rauschen sein können. Die Trendkomponente der Sterblichkeit ist unbestritten. Bei der Reihe der Pflegeprävalenzen ist der Trend (mangels hinreichender Messpunkte) weniger evident, aber es kommt ein anderes systematisches Element hinzu: Jeder Wert ist von seinem Vorgänger abhängig, da es sich teilweise noch um dieselben, nur gealterten Personen handelt. Diese Abhängigkeit bewirkt einen Prozess mit „Gedächtnis“, in dem vergangene Einflüsse auf den Nachfolger vererbt und nur allmählich abgebaut werden. Diese Eigenschaft der Prävalenz, Vergangenheit widerzuspiegeln und nur mit Zeitverzögerung auf das Tagesgeschehen zu reagieren, wird in der methodischen Literatur oft besprochen, siehe Kapitel 6.2.2. Zeitreihenanalytisch spricht man von Autoregression. Es ist davon auszugehen, dass die DFLE-Reihe (Resultat von Sterblichkeit und Prävalenz) diese systematischen Komponenten „erbt“.

Weißes Rauschen ist mit Sicherheit im Sterbegeschehen sowie in der Pflegeprävalenz enthalten, weil vielfältige Zufälle zum Eintreten der Ereignisse beitragen. Die auffällige Stetigkeit im Trend der Sterblichkeit (Kapitel 6.7.1) entsteht dadurch, dass der Zufall in Anbetracht der sehr großen Fallzahlen nur eine geringe Rolle spielt. Es geht um 82 Millionen Menschen sowie um 800.000 Gestorbene jährlich. Man kann davon ausgehen, dass sich die Zufälle wechselseitig aufheben, denn mit wachsender Fallzahl nähert sich die relative Häufigkeit der Ereignisse ihrer Wahrscheinlichkeit an.





Allerdings wächst der Zufallseinfluss wieder, je stärker man die Bezugsgröße dekomponiert: Das Geschlecht halbiert die Bezugsgröße. Die Auskoppelung der Pflegestufen II+III halbiert die Bezugsgröße ebenfalls. Der Betrachtung kleiner Gruppen und Bevölkerungen (u.a. kleiner Bundesländer) sind somit Grenzen gesetzt.

Die Zufälle, die bei Sterbefällen und bei der Entstehung von Pflegebedürftigkeit mitwirken, sind von simpler „milder“ Natur: Ein Unfall tritt ein oder nicht ein. Der Unfall verläuft zufällig mit oder ohne Knochenbruch. Ein Todesfall ereignet sich zufällig am

31.12. oder erst am 1.1. (des Folgejahres). Ein Schlaganfallopfer wird früh behandelt, weil zufällig Hilfe in der Nähe war usw. Taleb 2008 nennt Zufälle dieser Art „mild randomness“. Sterblichkeit und Pflegebedürftigkeit gehören zu dem Bereich der Wirklichkeit, den Taleb „Mediocristan“ nennt. Der menschliche Körper unterliegt Gesetzen der physischen Realität. „Like many biological variables, life expectancy is from Mediocristan, that is, it is subjected to mild randomness“ (2008:159). Taleb

nennt u. a. folgende Eigenschaften von Mediocristan (2008:36):

 „The most typical member is mediocre  Winners get a small segment of the total pie  Impervious to the Black Swan  Corresponds (generally) to physical quantities, i.e., height  Total is not determined by a single instance or observation  When you observe for a while you can get to know what‟s going on  Tyranny of the collective  Easy to predict from what you see and extend to what you do not see  History crawls  Events are distributed according to the „bell curve‟ …” Mediocristan zeichnet sich dadurch aus, dass selbst der extremste Vertreter nicht in der Lage ist, Annahmen über den Durchschnitt zu widerlegen. Das ist der Unterschied zu „Extremistan“. In Extremistan treten Schwarze Schwäne auf, Ereignisse, die unwahrscheinlich und unvorhersagbar sind, dabei aber quantitativ so bedeutsam, dass sie Annahmen über das normale oder durchschnittliche Geschehen widerlegen.

Schwarze Schwäne gehören Taleb zufolge zu einem Bereich der Wirklichkeit, der nicht von physischen Eigenschaften bestimmt wird. Die Wirtschaft beispielsweise kennt extreme Erfolgsgeschichten. In diesem extremwertanfälligen Bereich der Welt führt z.B. die Normalverteilungsannahme zu höchst ungeeigneten Modellen. Im Bereich der Sterblichkeit und Pflegebedürftigkeit kann jedoch kein Schwarzer Schwan auftauchen, der die Annahmen über das durchschnittliche Geschehen widerlegt.

6.8 Fazit: Möglichkeiten und Grenzen des Designs Die DFLE-Methode nach Sullivan ist ein anerkanntes Instrument, aus einer Sterbetafel und einer Prävalenz die Lebenserwartung in Gesundheit und in Pflegebedürftigkeit zu errechnen. Sie ist die Methode, die zum Querschnittsdesign der Pflegestatistik passt. Sie ist in natürlichen Bevölkerungen mit (höchstens) leichten bzw. gleichmäßigen Veränderungen von Übergangsraten sinnvoll einsetzbar (Mathers/Robine 1997). Im konkreten Fall der Pflegebedürftigkeit sind gleichmäßige Veränderungen von Übergangsraten zwar plausibel, aber schwierig zu belegen: Der Verlauf der altersstandardisierten Inzidenz und Prävalenz ab Gründung der Pflegeversicherung (siehe dazu Kapitel 5.5.2 und 8.3) ist bekannt. Man kann deren Trend ab 1999 als leicht sinkend beschreiben. Über die Trends der Genesungen und Sterberaten aus dem gesunden und aus dem pflegebedürftigen Zustand ist jedoch nichts bekannt.

Das derzeitige Datenangebot reicht dafür nicht aus.

In der Weiterentwicklung der Datenquellen würde eine Chance auch für den Übergang von der Sullivan-Methode zur Mehrzustandstafel liegen. Die internationale Forschung präferiert die Mehrzustandstafel, ist aber oft gezwungen, mit der querschnittsbasierten Sullivan-Methode vorlieb zu nehmen. Viele Forscher arrangieren sich damit, denn „… experience has shown that the Sullivan method can, generally, be recommended for its simplicity, relative accuracy and ease of interpretation” (EHEMU 2007:3). “Sullivan‟s method provides a useful indicator which can be used with confidence for monitoring trends, as long as its limitations are understood” (Mathers/Robine 1997:86).

Ein gewichtiger Kritikpunkt an der Sullivan-Methode ist das dichotome Kriterium.

Morbiditätszustände wie die Pflegebedürftigkeit sind ihrer Natur nach nicht dichotom.

Ihre Abstufungen zu beobachten ist ein Schlüssel zum Verständnis des Prozesses überhaupt. Dichotomie ist ein Problem, das sich in dieser Arbeit glücklicherweise beheben lässt. Mit Hilfe der Pflegestufen lässt sich DFLE für verschiedene Schweregrade berechnen. Aus der Gegenüberstellung von Schweregraden ist ersichtlich, ob die schwersten Fälle (Pflegestufen II und III) einem anderen Modell folgen als die Pflegebedürftigkeit insgesamt. Um die Umverteilung von Schweregraden der Pflegebedürftigkeit besonders herauszuarbeiten, werden in dieser Arbeit auch gewichtete Prävalenzen berechnet. Wenn sich die Schweregrade im Zeitverlauf umverteilen – von schweren zu leichten Pflegestufen – ist damit das Konzept des dynamischen Gleichgewichtes belegt.

Die Aussagefähigkeit der verwendeten Zeitreihen ist, alles in allem, als gut einzuschätzen. Der achtjährige Untersuchungszeitraum ist dem Forschungsproblem inhaltlich angemessen und liegt im international üblichen Rahmen. Entsprechend der zeitreihenmethodischen Arbeitsweise wird auch die Vorgeschichte dieser acht Jahre in einem geweiteten Zeitfenster mit mehreren verwandten Zeitreihen betrachtet. Das ermöglicht, die Wahl des Startpunktes überhaupt zu thematisieren und zu begründen (siehe auch Kapitel 5.4).

Die internationale Forschung fordert ein Minimum von zwei Messzeitpunkten zur Feststellung von Kompression oder Expansion. Die vorliegende Arbeit ist mit fünf engmaschigen Messzeitpunkten gegen das Risiko geschützt, einen Trend innerhalb des Intervalls zu übersehen. Fünf Punkte sind inhaltlich hinreichend, um einen empirischen Trend deskriptiv zu fassen, zumal diese fünf Beobachtungen angesichts der Vollerhebung von Pflegebedürftigkeit in einer großen Bevölkerung wenig zufallsabhängig sind. Statistisch genügen sie nicht für einen Test von Trend vs. Stationarität;

ein solcher Test ist im Forschungsgebiet auch nicht üblich.



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