Zusammenfassung
Ziel der Studie: Routinedaten der Krankenkassen sind eine wichtige Datenbasis für die Versorgungsforschung.
Ziel der Studie war es zu ermitteln, welche Unterschiede in der Versicherten- und
Morbiditätsstruktur zwischen den Krankenkassen existieren und ob Alter und Geschlecht
diese Unterschiede erklären.
Methodik: Wir verwendeten 10 repräsentative Surveys (durchgeführt zwischen 2004 und 2008) des
Bertelsmann Gesundheitsmonitors und damit Daten zu 15 089 Personen zwischen 18–79
Jahren. Unsere unabhängige Variable war die Zugehörigkeit zu 8 verschiedenen Krankenkassen(arten).
Wir untersuchten die Prävalenz von Bluthochdruck, Diabetes, atopischen Erkrankungen,
koronarer Herzerkrankung und Herzinsuffizienz. Wir berechneten verschiedene logistische
Regressionsmodelle und adjustierten zunächst nach Alter und Geschlecht, dann für weitere
Komorbiditäten und gesundheitsbezogene Variablen.
Ergebnisse: Am häufigsten waren die Teilnehmer in den Betriebskrankenkassen (BKK; 20,1%) bzw.
Allgemeinen Ortskrankenkassen (AOK; 19,2%) versichert, auf die private Krankenversicherung
(PKV) entfielen 15,3%. Bezüglich Alter, Geschlechterverteilung, Bildungsstruktur und
Erkrankungshäufigkeit zeigten sich deutliche Unterschiede. Bluthochdruck gaben 17,1–29,6%,
Diabetes 3,9–11,4%, atopische Erkrankungen 4,3–6,7%, koronare Herzerkrankung 3,4–6,7%
und Herzinsuffizienz 2,6–5,7% der Versicherten der einzelnen Kassen an. Auch nach
Adjustierung für Alter und Geschlecht zeigten sich in der AOK bei allen 5 untersuchten
Erkrankungen im Vergleich zur PKV statistisch signifikant höhere Werte. Für die BARMER
und die DAK traf dies bei jeweils 3 Krankheiten zu (insgesamt bei 17 von 35 Vergleichen).
Auch nach Kontrolle für zahlreiche weitere Komorbiditäten und gesundheitsbezogene
Variablen fanden sich noch bei 6 von 35 Vergleichen zur PKV signifikant erhöhte Werte.
Schlussfolgerung: Zwischen den Krankenkassen existieren Unterschiede in der Versicherten- und Morbiditätsstruktur.
Unterschiede in der Morbidität lassen sich nicht durch Alter und Geschlecht erklären.
Sie verbleiben teils sogar nach Adjustierung für relevante gesundheitsbezogene Variablen.
Weitere methodische Arbeiten sind unumgänglich, um kontextspezifisch Stärken und Schwächen
von Routinedaten einschätzen zu können.
Abstract
Aim: Claims data of health insurance companies are an important database for health services
research. We investigated if there are differences in baseline characteristics and
prevalence of chronic diseases between members of several health insurance funds in
Germany, and if so, whether adjusting for age and sex could explain these differences.
Methods: 10 representative surveys (conducted between 2004 and 2008) of the ‘Bertelsmann Health-Care
Monitor’ comprising 15 089 participants aged 18 to 79 years were analysed. Our main
independent variable was membership in one of 8 health insurance funds. The prevalence
of self-reported hypertension, diabetes, atopic diseases, coronary heart disease and
heart failure was studied. We first estimated the crude prevalence of chronic diseases
stratified by these funds. We further fitted logistic regression models and adjusted
for age and sex as well as for further comorbidities and health related factors.
Results: Most respondents were insured in the BKK (Betriebskrankenkassen; 20.1%), the AOK
(Allgemeinen Ortskrankenkassen; 19.2%) and private health insurances (15.3%). Substantial
differences were found according to age, sex, educational level and prevalences of
chronic diseases. Stratified by health insurance funds, prevalences ranged between
17.1–29.6% for hypertension, between 3.9–11.4% for diabetes, between 4.3–6.7% for
atopic diseases, between 3.4–6.7% for coronary heart disease and between 2.6–5.7%
for heart failure. When adjusting for sex and age, estimates for all 5 diseases were
significant higher in AOK members compared to privately insured persons (3 diseases
within the BAMER and the DAK, accordingly). In total, this was the case for 17 out
of 35 comparisons. Even after adjusting for further comorbidities and health related
factors 6 out of 35 comparisons showed significant increased estimates compared to
privately insured persons.
Conclusion: We found considerable differences in the prevalence of chronic diseases between German
health insurance funds that remained after controlling for age and sex, and even after
adjustment for further health-related variables. Further methodological studies are
urgently needed to assess strengths and weaknesses of German claim data.
Schlüsselwörter
Versorgungsforschung - gesetzliche Krankenversicherung - Routinedaten - Prävalenz
Key words
health services research - statutory health insurance system - claims data - prevalence
