Loading...
Files
Date
relationships.isAuthorOf
Publisher
Philipps-Universität Marburg
Abstract
Die hausärztliche Bedarfsplanung zielt auf der Basis des §99 Sozialgesetzbuch V und der Bedarfsplanungsrichtlinie des Gemeinsamen Bundesausschuss (GBA) auf eine
bedarfsgerechte, flächendeckende und wohnortnahe Gesundheitsversorgung mittels
der Festlegung der regionalen Verhältniszahl, die den Soll-Wert an Hausärzt*innen
angibt. Dabei werden Alter, Demografie und Krankheitslast der Bevölkerung mitberücksichtigt. Während der Ist-Wert der hausärztlichen Verteilung in der Literatur vielfach untersucht wurde, ist der Soll-Wert insbesondere seit der Implementierung des Morbiditätsfaktors noch unzureichend überprüft worden. Ziel der Studie war es zu überprüfen, inwiefern die hausärztliche Bedarfsplanung auf Landkreisebene ausreichend morbiditätsorientiert erfolgt und des Weiteren zu klären, ob regionale Unterschiede auftreten und diese in Zusammenhang mit Strukturmerkmalen oder sozialer Deprivation stehen. Dafür wurde der Zusammenhang zwischen der nach Bedarfsplan vorgegebenen Anzahl an Hausärzt*innen und dem Bedarf in Form regionaler Prävalenzwerte der Krankheiten Asthma, COPD, Diabetes mellitus Typ II und KHK aus den Gesundheitsatlanten des Wissenschaftliche Institut der AOK (WIdO) sowie dem Quotienten ‚Hausärzt*innen je Krankheitspopulation‘ mittels Pearson- bzw. Spearman-Korrelation überprüft. Außerdem werden Unterschiede der Landkreise und kreisfreien Städte, mit Ausnahme der Landkreise im Ruhrgebiet, zwischen den Bundesländern, Ost- und Westdeutschland, den Kreis-, Raum und Regionstypen mittels Bayes-Faktor untersucht und Zusammenhänge – ebenso wie die Zusammenhänge zwischen morbiditätsorientierter Bedarfsplanung und GISD Index, der die sozioökonomische Deprivation darstellt, mittels Spearman-Korrelation analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass in Landkreisen mit höheren Diabetes-, KHK-, Asthma- und COPD-Prävalenzen der Bedarfsplan den Sollwert nicht ausreichend anpasst: Es besteht ein negativer Zusammenhang großer Effektstärke zwischen ‚Zunahme der Hausärzt*innensitzdichte je Krankheitspopulation‘ und ‚Zunahme der Prävalenz‘ (r (Diabetes)=-0,89; r(KHK)=-0,93; r(COPD)=-0,92; r(Asthma)=-0,85). Die Werte unterscheiden sich zwischen den Bundesländern, wobei für alle Gruppen ein Bayes-Faktor von >1000 gilt. In der Betrachtung von Merkmalen aus der Stadt- und Raumforschung sind die Assoziationen der nach Bedarfsplan angegeben Anzahl an Hausärzt*innen je Krankheitspopulation und Prävalenz für die Diabetes- und KHK-Population am stärksten. Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen dem
Soll-Wert an Hausärzt*innen je Diabetes- bzw. KHK-Population eines Landkreises und
der Lokalisation in Westdeutschland mit einer großen bzw. mittleren Effektstärke
(r(Diabetes)=0,60; r(KHK)=0,45). Bezogen auf Kreis-, Raum- und Regionstyp sind die
Zusammenhänge beider Populationen positiv und größtenteils mittlerer Stärke (r>0,3).
Weiter liegt ein negativer Zusammenhang großer Effektstärke zwischen GISD Index und der vorgegebenen Anzahl an Hausärzt*innen in Bezug auf die Diabetes-
(r(Diabetes)=-0,54), und KHK-Population (r(KHK)=-0,70) sowie ein moderater negativer Zusammenhang bezogen auf die COPD-Population (r=-0,44) vor. Für die COPD-Population sind ansonsten keine und für die Asthma-Populationen sind z.T. inverse Assoziationen zu beobachten. Alles in allem erfolgt der Bedarfsplan bezogen auf die Betrachtung der Diabetes- und KHK-Population nicht ausreichend morbiditätsorientiert und weist regionale Unterschiede auf. Ländliche, weniger besiedelte und im Osten gelegene Landkreise sowie weniger verdichtete Raumordnungsregionen werden benachteiligt. Die Ergebnisse könnten unter anderem die Ungleichverteilung des Ist-Wertes an Ärzt*innen, wie es die Literatur vielfach beschreibt, erklären. Eine umfassendere, flächendeckende und gleichmäßigere Bedarfsplanung könnte unter anderem durch die Mitberücksichtigung des sozioökonomischen Faktors und einer präziseren Betrachtung der Morbidität bei der Berechnung der regionalen Verhältniszahl erreicht werden. Um die vorliegenden Ergebnisse zu ergänzen, könnte eine differenziertere Betrachtung der Krankheitslast mittels DALYs (disability-adjusted life years) oder der Ermittlung der Multimorbidität, Untersuchungen der Qualität der ambulanten Versorgung mittels ACSHs (ambulatory care-sensitive hospitalization), oder eine Berücksichtigung der privaten Krankenversicherung sowie des stationären Sektors erfolgen. Detaillierte Analysen der deutschen Bedarfsplanung und das Identifizieren benachteiligter Gebiete tragen dazu bei, regionale Unterschiede in der ambulanten Gesundheitsversorgung zu erklären und zu beseitigen. Dennoch sollte erwähnt werden, dass eine flächendeckende, gleichmäßige und wohnortnahe Bedarfsplanung nicht zwangsläufig zu einer verbesserten Versorgungssituation beiträgt und das Ungleichverhältnis von Bedarf und Angebot von ärztlichem Personal bewältigt. Ein Anheben der Anzahl des ärztlichen Personals sowie eine attraktivere Gestaltung des hausärztlichen Berufs insbesondere auf dem Land seitens der Politik sind ebenso erforderlich.
Since the 1990s, Germany has implemented a needs-related planning system regulated by the Gemeinsamer Bundesausschuss (GBA), that supervises the allocation of physicians to achieve even and accessible healthcare provision, based on factors such as demographics and morbidity. The key element is the regional physicians-to-population ratio (regionale Verhältniszahl), taking into account factors such as age, demographics, and morbidity. Despite the system, there are deficits and differences in the provision of outpatient health care in Germany. While the actual distribution of general practitioners (GP) has been extensively studied in literature, there is still a need of examining the desired ratio of GPs, particularly since the implementation of the morbidity factor. To achieve this, the correlation between the number of GPs required according to the planning guidelines and the regional prevalence rates for asthma, COPD, diabetes mellitus type 2 and coronary heart disease (CHD), as well as the correlation of the ratio ‘GPs per disease population’ and regional prevalence was examined using Pearson and Spearman correlation coefficients. This study also analyzed differences in the districts, except for counties in the Ruhr area, between the various federal states, East and West Germany, and between various structural characteristics from urban and spatial research using the Bayes factor. Additionally, correlations between morbidity-oriented planning and the German Index of Social Deprivation (GISD), which represents socio-economic deprivation, were analyzed using Spearman correlation coefficients.
The results indicate that in counties with higher prevalence rates of diabetes, coronary heart disease, asthma and COPD, the needs-planning directives do not adjust adequately to target value. There is a negative correlation with large effect between 'increase in GP density per disease population' and 'increase in prevalence' (r(diabetes)=-0.89; r(CHD)=-0.93; r(COPD)=-0.92; r(asthma)=-0.85). The values differ between the federal states with a Bayes factor of >1000 for all groups. Referred to the difference between the structural characteristics, which considered e.g. population density, daily population or share of large cities, the association between the numbers of GPs indicated per disease population and prevalence are strongest for the diabetes and CHD population. Between the target value of GPs per diabetes or KHK population of a district located in Western Germany, the association is positive with a large or medium effect size (r(diabetes)=0.60; r(KHK)=0.45). In relation to the comparison of the different structure types, the correlation of both populations are positive and mostly of medium strength (r>0.3).
Furthermore, there is a negative correlation of large effect size between GISD index and the specified number of GPs in the relation to the diabetes (r(diabetes)=0.54) and CHD (r(CHD)=0.70) population as well as a moderate negative correlation in relation to the COPD population (r(COPD)=0.44). Apart from that, there are no observed association with the COPD population and some reversed associations with the asthma population.
Overall, the needs-based planning system was found to not be sufficiently morbidity-oriented with regard to the diabetes and CHD population and showed regional variations. Rural, less populated districts and districts in eastern Germany located alike are disadvantaged. The results could explain, among other things, the unequal distribution of the actual number of doctors, as often described in the literature and, more importantly, show major differences in the needs-based planning mechanism. More comprehensive, area-wide and uniform planning of contracting physicians could be achieved, by taking into account the socio-economic factor and more precise consideration of morbidity in the calculation of the regional ratio.
To complement the present results, a more differentiated consideration of morbidity such as the use of DALYs (disability-adjusted life years) or the determination of multimorbidity, investigations of the quality of outpatient care by means of ambulatory care-sensitive hospitalization (ACSH) or a consideration of private health insurance as well as the inpatient sector could be implemented. Detailed analyses of the German needs-based planning system and the identification of disadvantaged areas help to explain and eliminate regional differences in outpatient health care. Nevertheless, it should be mentioned that nationwide, uniform and needs-based planning mechanism does not necessarily contribute to an improved care situation and manages the imbalance between need and supply of doctors.