Gesundheitswesen 2022; 84(10): 944-951
DOI: 10.1055/a-1531-4998
Originalarbeit

Einflussfaktoren auf die Kaiserschnittraten in deutschen Krankenhäusern in den Jahren 2015–2017. Eine ökologische Studie

Factors Influencing the Caesarean Section Rates in German Hospitals in the Years 2015–2017: An Ecological Study
Linda Zipfel
1   Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Universität Hohenheim, Stuttgart, Deutschland
,
Christian Weidmann
2   Fakultät Gesundheit, Sicherheit, Gesellschaft, Hochschule Furtwangen University, Furtwangen, Deutschland
› Author Affiliations

Zusammenfassung

Hintergrund Studien in diversen anderen Ländern haben gezeigt, dass es Stadt-Land-Unterschiede bei der Kaiserschnittrate gibt. Dabei zeigte der städtische Raum mehrheitlich höhere Kaiserschnittraten. Deshalb sollten die Kaiserschnittraten nun auch in Deutschland zwischen Krankenhäusern im städtischen und ländlichen Raum verglichen werden. Darüber hinaus sollten weitere Faktoren identifiziert werden, welche die Kaiserschnittrate beeinflussen.

Methodik Zur Untersuchung des vorliegenden Forschungsgegenstandes wurde eine Sekundärdatenanalyse der Kaiserschnittraten in deutschen Krankenhäusern mit Geburtsstationen durchgeführt. Betrachtet wurden dabei die Jahre 2015–2017. Die Kaiserschnittraten wurden den Qualitätsberichten der Krankenhäuser entnommen. Mithilfe des Statistikprogramms SPSS wurden Mittelwertvergleiche und multiple lineare Regressionen zur Erklärung der Kaiserschnittraten in den Krankenhäusern durchgeführt.

Ergebnisse Die Mittelwertanalyse ergab keine signifikanten Unterschiede bei der Kaiserschnittrate zwischen städtischen und ländlichen Krankenhäusern (2015: Stadt=31,87% und Land=31,6%, 2016: Stadt=31,09% und Land=31,04%, 2017: Stadt=31,26% und Land=31,03%). Die multiple lineare Regression hat ergeben, dass die Variablen „Bettenzahl“ (2015: b=0,005, 2016: b=0,007, 2017: b=0,006), „Lehrtätigkeit“ (2015: b=− 1,42, 2016: b=− 1,351, 2017: b=− 1,823), „Anzahl der Frauenärzte je 100 000 Einwohner“ (2015: b=0,198, 2016: b=0,241, 2017: b=0,254) sowie der „Anteil der Bevölkerung mit Fach-/Hochschulabschluss in%“ (2015: b=− 0,45, 2016: b=− 0,507, 2017: b=− 0,392) in allen Untersuchungsjahren signifikante Prädiktoren für die Kaiserschnittrate sind.

Schlussfolgerung Die Studie konnte Krankenhausmerkmale sowie bevölkerungs- bzw. versorgungsspezifische Merkmale als Prädiktoren der Kaiserschnittraten identifizieren. Besonders relevant war das durchschnittliche Bildungsniveau des Landkreises, in dem sich das Krankenhaus befand. Kaiserschnittraten scheinen also weniger durch die Bevölkerungsdichte als vielmehr durch das regionale Bildungsniveau beeinflusst.

Abstract

Background Studies in various other countries have shown that there are urban-rural differences in caesarean section rates. Most urban areas showed higher caesarean section rates. The aim of this study was to compare the caesarean section rates between hospitals in urban and rural areas in Germany, and to identify other factors affecting the caesarean section rate.

Methods A secondary data analysis was carried out to investigate the present research topic. The years 2015–2017 were considered, using as data sources the quality reports of the hospitals. Using the statistical program SPSS, mean value comparisons and multiple linear regressions were conducted.

Results The mean value analysis showed no significant differences in caesarean section rate between urban and rural hospitals (2015: urban hospitals=31.87% vs. rural hospitals=31.6%, 2016: urban hospitals=31.09% vs. rural hospitals=31.04%, 2017: urban hospitals=31.26% vs. rural hospitals: 31.03%). The multiple linear regression showed that the variables “number of beds” (2015: b=0.005, 2016: b=0.007, 2017: b=0.006), “teaching activity” (2015: b=− 1.42, 2016: b=− 1.351, 2017: b=− 1.823), “number of gynaecologists per 100,000 inhabitants” (2015: b=0.198, 2016: b=0.241, 2017: b=0.254) and the “percentage of the population with a college/university degree” (2015: b=− 0.45, 2016: b=− 0.507, 2017: b=− 0.392) were significant predictors of the caesarean section rate in all years of the study.

Conclusion The study was able to identify hospital characteristics as well as population- and care-specific characteristics that have an influence on the caesarean section rate in a hospital. The average level of education in the district where the hospital was located was particularly relevant. Thus, caesarean section rates seem to be influenced less by population density than by the regional level of education.



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Article published online:
24 September 2021

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