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Versorgungsräumliche Konsequenzen regionaler
Differenzierungen von Morbidität –Veröffentlichungsversion
Dr. phil.habil. Karl-Otto Richter
Konferenz „Aktuelle Bestandsaufnahme zur Gesundheitder EinwohnerInnen Mecklenburg-Vorpommerns“
21. Januar 2009, Schwerin
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Impressum
Die vorliegende Präsentation darf durch Interessenten nicht verändert werden. Ihreöffentliche Nutzung ist – bei Angabe der Quelle - gestattet.
Der Autor übernimmt keine Verantwortung für die von anderen Nutzern jeweilspräsentierten Inhalte, deren Interpretation und den Zusammenhang, in den die Inhaltegestellt werden.
Rostock, 21.1.2009
Dr. Karl-Otto Richter
UCEF Markt- und Sozialforschung GmbHAugustenstr. 48aD-18055 Rostock
Fon +49-381-45 91 104Fax +49-381-49 02 855
[email protected]
www.ucef.de
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Struktur des Vortrages:
1 Morbidität in Abhängigkeit von Alter & Geschlecht
2 Demografie ist nicht alles ....
3 Kleinräumigkeit von Morbidität
4 Dynamik der Veränderungen in Mecklenburg-Vorpommern
5 Resümee
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Morbidität
in Abhängigkeit von Alter und Geschlecht
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter (in Jahren)
0
20
40
60
80
100
120
140Personen mit Arztbesuch (in Prozent des Altersjahrgangs der Bevölkerung am Jahresende)
0
20
40
60
80
100
120
140
2002 - männlich 2006 - männlich 2007 - männlich
2002 - weiblich 2006 - weiblich 2007 - weiblich
UCEF-Grafik
Morbiditätsparameter vs. Alter und Geschlecht –Mecklenburg-Vorpommern
Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV; Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Pflegefälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Alter (in Jahren)
0
100
200
300
400
500
600
700
800Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs*
0
100
200
300
400
500
600
700
800
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
UCEF-Grafik
ab
* gleitender Mittelwert (Periode 7)
männlich
weiblich
weiblich
männlich
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter (in Jahren)
0
50
100
150
200
250
300Pflegebedürftige je 1.000 der Altersgruppe
0
50
100
150
200
250
300
1999 - männlich 2003- männlich 2005 - männlich
1999 - weiblich 2003 - weiblich 2005 - weiblich
UCEF-Grafik
Morbiditätsparameter vs. Lebensalter und Geschlecht
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter (in Jahren)
0
10
20
30
40
50Patienten je 100 des Altersjahrgangs der Bevölkerung am Jahresende
0
10
20
30
40
50
2002 - männlich 2004 - männlich 2005 - männlich 2006 - männlich 2007 - männlich
2002 - weiblich 2004 - weiblich 2005 - weiblich 2006 - weiblich 2007 - weiblich
UCEF-Grafik
II Neubildungen
Patienten nach Diagnosehauptgruppen -
ambulante & stationäre Fälle2002/2003-2007
Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV; Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV,
Statistisches Amt MV.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Alter (in Jahren)
0
20
40
60
80
100
120Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs*
0
20
40
60
80
100
120
2003 2004 2005 2006 2007 UCEF-Grafik
Neubildungen - Fälle insgesamt
ab
* gleitender Mittelwert (Periode 7)
männlich
weiblich
Morbiditätsparameter vs. Lebensalter und Geschlecht
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter (in Jahren)
0
20
40
60
80
100Patienten je 100 des Altersjahrgangs der Bevölkerung am Jahresende
0
20
40
60
80
100
2002 - männlich 2004 - männlich 2005 - männlich 2006 - männlich 2007 - männlich
2002 - weiblich 2004 - weiblich 2005 - weiblich 2006 - weiblich 2007 - weiblich
UCEF-Grafik
IV Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten
Patienten nach Diagnosehauptgruppen -
ambulante & stationäre Fälle2002/2003-2007
Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV; Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV,
Statistisches Amt MV.
Morbiditätsparameter vs. Lebensalter und Geschlecht
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Alter (in Jahren)
0
5
10
15
20
25
30
35Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs*
0
5
10
15
20
25
30
35
2003 2004 2005 2006 2007 UCEF-Grafik
Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten - Fälle insgesamt
ab
* gleitender Mittelwert (Periode 7)
männlich
weiblich
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter (in Jahren)
0
20
40
60
80
100Patienten je 100 des Altersjahrgangs der Bevölkerung am Jahresende
0
20
40
60
80
100
2002 - männlich 2004 - männlich 2005 - männlich 2006 - männlich 2007 - männlich
2002 - weiblich 2004 - weiblich 2005 - weiblich 2006 - weiblich 2007 - weiblich
UCEF-Grafik
I10-I15: HypertoniePatienten nach
spezifischen Diagnosen -ambulante & stationäre Fälle
2002/2003-2007
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Alter (in Jahren)
0
5
10
15
20
25
30Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs*
0
5
10
15
20
25
30
2003 2004 2005 2006 2007 UCEF-Grafik
I10-I15: Hypertonie - Verweildauer 3 bis 21 Tage
ab
* gleitender Mittelwert (Periode 7)
männlich
weiblich
Morbiditätsparameter vs. Lebensalter und Geschlecht
Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV; Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV,
Statistisches Amt MV.
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Retrospektive Prognosen
RetrospektiveUCEF-Prognose
Diabetes
Patienten vs. Alter - real und Prognose
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter
Pa
tie
nte
n
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
Basisjahr Endjahr Prognose mit Morbiditätsfaktor
Entwicklung der Patientenzahl - real und Prognose
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
gesamt unter 45 unter 60 unter 75 75 und älter
Patientengruppe
Ve
rän
de
run
g d
er
Pa
tie
nte
nza
hl
(in
Pro
zen
t d
er
Ge
sa
mtv
erä
nd
eru
ng
)
reale Entwicklung Prognose mit Morbiditätsfaktor
Quelle: UCEF-Prognosen
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Demografie ist nicht alles ....
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Datenbasis: Gfk-Kaufkraftindex, Regiograph.
Demografie ist nicht alles...
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0 10 20 30-10-20-30
Steuerpflichtige
0
20
40
60
-20
-40
Einkommen
UCEF-Grafik
Zuwand. Arme
Zuwand. Schwache
Abwand. ArmeZuwand. Reiche
Abwand. Schwache
Abwand. Reiche
Gemeindetypologie der Entwicklung von Einkommenund Einkommenssteuerpflichtigen 2001 vs. 1998
Datenbasis: Gemeindedaten MV, Statistisches Amt MV.
Demografie ist nicht alles...
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10 15 20 25 30
Lebensalter im Jahr 2002
0
10
20
30
40
-10
-20
-30
proz. Veränderung der Gesamtkosten*
0
10
20
30
40
-10
-20
-30
proz. Veränderung der Kohortenstärke
2004 - männlich 2005 - männlich 2006 - männlich
2004 - männlich 2005 - männlich 2006 - männlich
UCEF-Grafik
Gesamtkosten
Kohortenstärke
* gleitender Mittelwert, Periode 7
Entwicklung von Arzneimittelkosten in Alterskohorten
Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV, Arzneimitteldaten SARZ;
Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.
Demografie ist nicht alles...
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Kleinräumigkeit
von Morbidität
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Lebensalter in Jahren
0
200
400
600
800
1000
1200
1400Krankenhausfälle je 1.000 des Altersjahrgangs
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
best case-Linie 1997 worst case-Linie 1997
best case-Linie 2004 worst case-Linie 2004
Dreijahresperioden1997 und 2004
und älter
UCEF-Grafik
Datenbasis: Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.
Regionale Differenzierungen von stationären Fällen
Kleinräumigkeit von Morbidität
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Datenbasis: Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.
Regionale Differenzierungen von stationären Fällen
Kleinräumigkeit von Morbidität
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Regionale Differenzierungen von ambulanten und stationären Fällen 2002&2003
Bad DoberanNordwestmecklenburg
NordvorpommernSchwerin
LudwigslustMecklenburg-Strelitz
RügenOstvorpommern
DemminMüritz
NeubrandenburgGüstrow
GreifswaldUecker-Randow
RostockParchimWismar
Stralsund
0 20 40 60 80 100-20-40-60-80
durchschnittliche Distanz zum best case (in Prozent)
0 20 40 60 80 100-20-40-60-80
Krankenhausfälle Behandlungstage insgesamt
UCEF-Grafik
Datenbasis: Ambulante Behandlungsdaten KV MV. Amtliche Diagnosestatistik der stationären Fälle MV, Bevölkerungsdaten MV, Statistisches Amt MV.
Kleinräumigkeit von Morbidität
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Schleswig-Holstein
Hamburg
Niedersachsen
Bremen
Nordrhein-Westfalen
Hessen
Rheinland-Pfalz
Baden-Württemberg
Bayern
Saarland
Berlin
Brandenburg
Mecklenburg-Vorpommern
Sachsen
Sachsen-Anhalt
Thüringen
unter 20 Prozent
unter 40 Prozent
unter 60 Prozent
unter 80 Prozent
unter 100 Prozent
unter 120 Prozent
unter 140 Prozent
140 Prozent und mehr
Sterblichkeit MännerAltersgruppe 50 bis unter 65 Jahre
Dreijahresperiode 2005
Distanz zum best case
UCEF-Grafik
Schleswig-Holstein
Hamburg
Niedersachsen
Bremen
Nordrhein-Westfalen
Hessen
Rheinland-Pfalz
Baden-Württemberg
Bayern
Saarland
Berlin
Brandenburg
Mecklenburg-Vorpommern
Sachsen
Sachsen-Anhalt
Thüringen
unter 20 Prozent
unter 40 Prozent
unter 60 Prozent
unter 80 Prozent
unter 100 Prozent
unter 120 Prozent
unter 140 Prozent
140 Prozent und mehr
Sterblichkeit FrauenAltersgruppe 50 bis unter 65 Jahre
Dreijahresperiode 2005
Distanz zum best case
UCEF-Grafik
Datenbasis: Statistik Regional, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.
Kleinräumigkeit von Morbidität
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Dynamik der Veränderungen
in Mecklenburg-Vorpommern
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Demografische Entwicklungen
Datenbasis: Statistik Lokal, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.
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Kinder unter 6 Jahre + Ältere ab 60 Jahre
Bevölkerung zwischen 6 und unter 60 Jahre100 x
Index für Bevölkerungsgruppen mit hohem Behandlungsaufwand
(Anforderungspotential):
Datenbasis: Statistik Lokal, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.Datenbasis: Statistik Lokal, Statistische Ämter des Bundes und der Länder.
Demografische Entwicklungen
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Demografische Entwicklungen
Datenbasis: Statistik Regional, Statistische Ämter des Bundes und der Länder; Bevölkerungsprognosen der jeweiligen Statistischen Ämter.
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0 10 20 30 40 50
Prognosejahr
0
20
40
60
80
100
120Einwohnerzahl in Prozent des Basisjahres
0
20
40
60
80
100
120
mittlere Varianten1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
UCEF-Grafik
Entwicklung der Einwohnerzahl in der Gemeinde „Musterdorf“ –UCEF-Langzeitprognosen, Basisjahr 2004
Demografische Entwicklungen
Datenbasis: UCEF-Prognosen 2006
Ostdeutschland steht vor einem demografischen Tsunami.
Innovatives, barriereloses Denken wird unverzichtbar.
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Resümee
Der demografische Tsunami ist ein Zukunftsthema. Der Haken ist: Die Zukunft beginnt übermorgen.
Behandlungs- und Morbiditätsparameter zeigen zeitlich relativ stabile „mathematische“ Abhängigkeiten von Alter und Geschlecht.
Folgerung: demografie-sensible Prognosen von Morbidität und Behandlungsaufwand sind möglich.
Grundlagen für entsprechende Planungsmodelle sind entwickelt.
Resümee
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Resümee
Morbidität ist kleinräumig stark differenziert. Die Ursachen dafür sind vielfältig.
Versorgungsstrukturen werden sich mit der Veralterung der Ärzteschaft kleinräumig weiter ausdifferenzieren.
Großflächige Planungskennziffern führen zu gleichen Maßstäben für ungleiche Bedarfe.
Damit riskiert man: Überversorgung, Unterversorgung (selbst in überversorgten Räumen), Falschversorgung.
Kleinräumige Bedarfsplanung ist unverzichtbar.
Resümee
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Danke für Ihr Interesse.