Phys Med Rehab Kuror 2019; 29(05): 258-266
DOI: 10.1055/a-0866-9549
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Der Zusammenhang zwischen Physiotherapieverordnungen und der Arztdichte in Deutschland. Eine Sekundärdatenanalyse der Jahre 2006 bis 2016

The Relationship between Physiotherapy Prescriptions and Physician Density in Germany. A Secondary Data Analysis from 2006 to 2016
Philipp Heinrich
1  Institut und Poliklinik für Arbeits- und Sozialmedizin, Medizinische Fakultät, Technische Universität Dresden, Dresden
,
Ronny Zenker
1  Institut und Poliklinik für Arbeits- und Sozialmedizin, Medizinische Fakultät, Technische Universität Dresden, Dresden
,
Joachim Kugler
2  Professur Gesundheitswissenschaften/Public Health, Medizinische Fakultät, Technische Universität Dresden, Dresden
,
Bernhard Elsner
2  Professur Gesundheitswissenschaften/Public Health, Medizinische Fakultät, Technische Universität Dresden, Dresden
3  Professur Therapiewissenschaften, SRH Hochschule für Gesundheit Gera, Gera
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

eingereicht 19 December 2018

akzeptiert 27 February 2019

Publication Date:
02 May 2019 (eFirst)

Zusammenfassung

Fragestellung Physiotherapie ist das am häufigsten verordnete Heilmittel Deutschlands. Zwischen den Bundesländern wird diese sehr unterschiedlich verordnet. Auch die Arztdichte variiert stark. In dieser Untersuchung betrachten wir daher den Zusammenhang zwischen Arztdichte und Physiotherapieverordnungen in den Bundesländern Deutschlands im Zeitraum 2006 bis 2016.

Methoden Datengrundlage sind Sekundärdaten der Bundesärztekammer und der gesetzlichen Krankenversicherungen. Die Analyse und Darstellung der erhobenen Daten erfolgt deskriptiv mithilfe von Grafiken und Tabellen. Zur Überprüfung des Zusammenhangs zwischen Arztdichte und Physiotherapieverordnungen werden die Korrelation nach Pearson und ein gemischtes lineares Modell verwendet.

Ergebnisse Bei alleiniger Betrachtung von Arztdichte und Gesamtmenge an Physiotherapieverordnungen besteht kein Zusammenhang (Korrelationskoeffizient r=−0,004; p=0,988). Dies bestätigt sich auch unter Berücksichtigung weiterer Einflüsse im gemischten linearen Modell (R2=0,95; p=0,248). Weiterhin unterscheiden sich die durchschnittlichen Verordnungsmengen pro Arzt und Jahr zwischen den Ländern teilweise erheblich (1033–3054). Arztdichte und Physiotherapieverordnungen nahmen im betrachteten Zeitraum über alle Bundesländer hinweg zu (Zunahmeraten: 0,6–16% bzw. 5– 56%).

Diskussion Außer der Arztdichte kommen andere Faktoren (regional unterschiedliche Gesundheitszustände der Bevölkerung; verschieden hohe Richtgrößenvolumina) als Einflussgrößen auf die Verordnungszahlen infrage. Während bei den Verordnungszahlen keine geografischen Muster auszumachen sind, stellt sich die Arztdichte in den Stadtstaaten als besonders hoch dar. Die Physiotherapieverordnungen pro Arzt liegen in den neuen Bundesländern über dem Bundesdurchschnitt, was, im Gegensatz zur Gesamtverordnungsmenge, an der geringen relativen Arztdichte liegen könnte.

Schlussfolgerung Es konnte kein Zusammenhang zwischen Arztdichte und Gesamtverordnungszahlen physiotherapeutischer Verordnungen identifiziert werden. Im Sinne einer bedarfsgerechten Versorgung mit Physiotherapieheilmitteln sollten existierende regionale Einflussfaktoren in zukünftigen Untersuchungen betrachtet werden.

Abstract

Purpose Physiotherapeutic treatments are the most frequently prescribed remedies in Germany. However, the quantity of their prescription varies substantially between federal states. Physician density also varies considerably. In this study we therefore wanted to examine the quantitative relationship between physician density and physiotherapy prescriptions in Germany between 2006 and 2016.

Methods The data are based on secondary data from the Central Association of German Medical Association and the Statutory Health Insurance. The analysis and presentation of the data collected at federal state level is carried out descriptively using graphs and tables. To examine the relationship between physiotherapy prescriptions and physician density, both Pearson’s correlation and a mixed linear model are used.

Results If only the physician density and the total number of physiotherapy prescriptions are considered, there is no correlation (r=−0.004; p=0.988). This is also confirmed by considering further influences in a mixed linear model (R2=0.95; p=0.248). Furthermore, the average prescription volumes per physician and year vary considerably between the federal states (1,033–3,054 treatment sessions). Physician density and physiotherapy prescriptions both increased between 2006 and 2016 across all federal states (increase rates: 0.6–16% and 5–56%, respectively).

Discussion In addition to physician density, other factors, such as regionally different health conditions of the population and different budget volumes of prescribing physicians, are possible influencing factors on prescription numbers. Although no geographical patterns can be identified among the physiotherapy prescriptions, the physician density in the city states is particularly high. Physiotherapy prescriptions per physician in the Eastern Germany states are above the national average which, in contrast to the total number of prescriptions, could be due to the low relative physician density.

Conclusion No correlation between physician density and total prescription numbers of physiotherapy prescriptions could be identified. In order to ensure a demand-based supply of physiotherapeutic treatments, existing regional influencing factors should be taken into consideration in future studies.