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Entwicklung des Gesundheitsnutzens Veränderung der Krankheitslast von 1993 bis 2013 für ausgewählte Krankheitsbilder

Studienbericht

Entwicklung des Gesundheitsnutzens Ver채nderung der Krankheitslast von 1993 bis 2013 f체r ausgew채hlte Krankheitsbilder Karsten Neumann Holger Stibbe Dennis Alexander Ostwald Sebastian Himmler Malina M체ller Oliver Damm Stefan Scholz Wolfgang Greiner

Studienbericht im Auftrag des Bundesverbandes der Deutschen Industrie e.V.

Berlin, April 2017

Autoren Dr. Karsten Neumann Holger Stibbe IGES Institut GmbH Friedrichstraße 180 10117 Berlin www.iges.com Sebastian Himmler Malina Müller Dr. Dennis Alexander Ostwald WifOR GmbH Rheinstraße 22 64283 Darmstad www.wifor.de Oliver Damm Prof. Wolfgang Greiner Stefan Scholz Universität Bielefeld Fakultät für Gesundheitswissenschaften Arbeitsgruppe 5: Gesundheitsökonomie und Gesundheitsmanagement Universitätsstraße 25 33615 Bielefeld www.uni-bielefeld.de

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Inhalt Kurzfassung

Hintergrund und Zielstellung 14 1.1 Historie und Einordnung in die Gesundheitswirtschaftliche Gesamtrechnung 14 1.1.1 Gesundheitswirtschaft – quo vadis? 14 1.1.2 Gesundheitswirtschaft als größte deutsche Branche 17 1.1.3 Definition und Abgrenzung der Gesundheitswirtschaft im Rahmen der GGR 18 1.1.4 Industrielle Gesundheitswirtschaft als Rückgrat der deutschen Gesundheitswirtschaft 20 1.2 Vorgeschichte und Zielstellung der aktuellen Studie 23 1.3 Fokus der Studie 25 1.4 Form der Erarbeitung 26

Erläuterungen zur Methodik 2.1 Begründung zur Verwendung des DALY-Konzepts 2.2 Vorgehen zur Berechnung

27 27 29

Ergebnisse 3.1 Gesamtergebnisse auf Bevölkerungsebene 3.2 Krankheitsspezifische individuelle Ergebnisse 3.2.1 Brustkrebs 3.2.2 Prostatakrebs 3.2.3 Herzinfarkt 3.2.4 Schlaganfall 3.2.5 Diabetes mellitus II

31 31 33 33 36 40 46 50

Herleitung 4.1 Prävalenz-, Inzidenz- und Hybridansatz 4.1.1 Allgemeine Aspekte 4.1.2 Inzidenzansatz 4.1.3 Prävalenzansatz 4.1.4 Hybridansatz 4.1.5 Beurteilung und Wahl des Ansatzes 4.2 Verwendung konstanter Sterbetafel 4.3 Datenmaterial 4.3.1 Grundsätzliche Bemerkungen 4.3.2 Inzidenz 4.3.3 Disability weights 4.3.4 Übergangswahrscheinlichkeiten und Verweildauern 4.3.5 Überlebensrate

55 55 55 55 56 56 56 58 58 58 59 64 66 66

Diskussion und Limitationen

Ausblick

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6.1

„Kosten“ für die Behandlung einzelner Krankheiten als Impulsgeber für das BIP 72 6.2 Die KKR als Datenbasis für die Analyse 72 6.2.1 Verteilung der Krankheitskosten auf die Einrichtungen 75 6.2.2 Wertschöpfungs- und Arbeitsmarktbetrachtung der KKR nach Indikationen und Einrichtungen 76 7.

Fazit

Anhang A1 Inzidenz A2 Überlebensrate A3 Übergangswahrscheinlichkeiten/Verweildauern A4 Disability weights

81 82 87 96 99

Literaturverzeichnis

100

Abbildungen

Tabellen

Abkürzungsverzeichnis

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Abbildungen Abbildung 1:

Verständnis der Gesundheitswirtschaft

Abbildung 2:

Die vier Eckpfeiler der Wirtschaftspolitik

Abbildung 3:

Zentrale Kennzahlen der Gesundheitswirtschaft in Deutschland 17

Abbildung 4:

Das 4-Felder-Schema der Gesundheitswirtschaft

Abbildung 5:

Gütergruppen der Gesundheitswirtschaft

Abbildung 6:

Teilbereiche der industriellen Gesundheitswirtschaft (IGW)

Abbildung 7:

Übersicht der Bedeutung der industriellen Gesundheitswirtschaft in Deutschland 21

Abbildung 8:

Eckdaten der industriellen Gesundheitswirtschaft in Deutschland

Methodische Zielsetzungen

Abbildung 9:

Abbildung 10: Prinzip des DALY-Konzepts

Abbildung 11: Übersicht zur Eignung von vier quantitativen Messinstrumenten

Abbildung 12: Entwicklung der DALYs für alle fünf Krankheitsbilder

Abbildung 13: Einzelbetrachtung der fünf Krankheitsbilder

Abbildung 14: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Brustkrebs)

Abbildung 15: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Brustkrebs)

Abbildung 16: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Brustkrebs)

Abbildung 17: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Prostatakrebs) 36 Abbildung 18: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Prostatakrebs)

Abbildung 19: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Prostatakrebs)

Abbildung 20: Entwicklung der Neuerkrankten und der Anzahl der Operationen (Prostatakrebs) 39 Abbildung 21: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Männer) 40 Abbildung 22: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Herzinfarkt, Männer)

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Abbildung 23: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Männer)

Abbildung 24: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Frauen)

Abbildung 25: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Herzinfarkt, Frauen)

Abbildung 26: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Frauen)

Abbildung 27: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Schlaganfall) 46 Abbildung 28: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Schlaganfall)

Abbildung 29: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Schlaganfall)

Abbildung 30: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Schlaganfall)

Abbildung 31: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Schlaganfall)

Abbildung 32: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Diabetes mellitus Typ II) 51 Abbildung 33: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Diabetes mellitus Typ II)

Abbildung 34: Verteilung der YLDs auf diabetische Komorbiditäten (Diabetes mellitus Typ II, beide Geschlechter) 53 Abbildung 35: Verteilung der YLDs auf diabetische Komorbiditäten (Diabetes mellitus Typ II, beide Geschlechter) 54 Abbildung 36: Übersicht zu den benötigten Inputdaten

Abbildung 37: Übersicht zur Datenherkunft und -prozessierung

Abbildung 38: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Brustkrebs)

Abbildung 39: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Prostatakrebs)

Abbildung 40: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Herzinfarkt)

Abbildung 41: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Schlaganfall)

Abbildung 42: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Diabetes mellitus Typ II)

Abbildung 43: Übersicht zu potenziellen Quellen für Disability weights am Beispiel von Brustkrebs

Abbildung 44: Beispiel für die Inter- und Extrapolation der relativen 5Jahresüberlebensrate (Brustkrebs)

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Abbildung 45: Inter- und Extrapolation der Überlebensraten (Herzinfarkt)

Abbildung 46: Inter- und Extrapolation der Übersterblichkeit (Diabetes mellitus Typ II) 69 Abbildung 47: Schematischer Aufbau weitergehender Forschungsfragen

Abbildung 48: Krankheitsgruppen und Ausgaben in Mio. €

Abbildung 49: Krankheitskosten der Krankheiten nach Einrichtungen im Jahr 2008 75 Abbildung 50: Direkte und indirekte BWS (Mio.€) in den einzelnen Sektoren nach Krankheiten 79 Abbildung 51: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Brustkrebs)

Abbildung 52: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Prostatakrebs)

Abbildung 53: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Herzinfarkt)

Abbildung 54: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Schlaganfall)

Abbildung 55: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Diabetes mellitus Typ II) 86 Abbildung 56: Relative 1-Jahresüberlebensraten für Frauen im Zeitverlauf

Abbildung 57: Relative 3-Jahresüberlebensraten für Frauen im Zeitverlauf

Abbildung 58: Relative 5-Jahresüberlebensraten für Frauen im Zeitverlauf

Abbildung 59: Relative 10-Jahresüberlebensraten für Frauen im Zeitverlauf

Abbildung 60: Relative 1-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf 90 Abbildung 61: Relative 3-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf 91 Abbildung 62: Relative 5-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf 92 Abbildung 63: Relative 10-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf 93 Abbildung 64: Altersspezifische Überlebensrate der 28 Tage nach einem Herzinfarkt (Männer)

Abbildung 65: Altersspezifische Überlebensrate der 28 Tage nach einem Herzinfarkt (Frauen)

Abbildung 66: Prävalenzen für die Komorbiditäten (Diabetes mellitus Typ II)

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Tabellen Tabelle 1:

Gesundheitsausgaben und Multiplikatoren der Bruttowertschöpfung (BWS) und Erwerbstätigen (ET) (direkte und indirekte) 77

Tabelle 2:

Übergangswahrscheinlichkeiten zu Krankheitszuständen

Tabelle 3:

Verweildauer in den jeweiligen Krankheitszuständen

Tabelle 4:

Disability weights

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Abkürzungsverzeichnis Abkürzung

Erläuterung

DALY

Disability-adjusted Life Years

Disability Weight

GBD

Global Burden of Disease Studie

GBE-Bund

Gesundheitsberichterstattung des Bundes

GGR

Gesundheitswirtschaftliche Gesamtrechnung

IGW

Industrielle Gesundheitswirtschaft

YLD

Years Lived with Disability

YLL

Years of Life Lost

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Kurzfassung Wir werden älter und leben gesünder. Dies wird zumindest weithin vermutet. Doch lässt sich eine solche Entwicklung auch belegen und messen? Das ist die Fragestellung der vorliegenden Studie. Der Bundesverband der Deutschen Industrie e.V. (BDI) führt damit frühere Arbeiten zur Gesundheitswirtschaft fort und erweitert sie um eine neue Komponente. Nach der ökonomischen Betrachtung soll nun auch die Wirkung der Gesundheitswirtschaft auf das Leben der Menschen betrachtet werden. Die bisherige Betrachtung der Gesundheitswirtschaft In den letzten zehn Jahren hat ein Paradigmenwechsel in der Bewertung der Gesundheitswirtschaft stattgefunden. In zahlreichen Studien, u.a. im Auftrag des BMWi und des BDI, wurden die volkswirtschaftlichen Effekte der Gesundheitswirtschaft aufgezeigt und detailliert. Im Jahr 2015 hat die Gesundheitswirtschaft 12% zum Bruttoinlandsprodukt und 15,9% zum deutschen Arbeitsmarkt beigetragen. Innerhalb der Branche wiederum erzeugt die Industrielle Gesundheitswirtschaft einen Anteil von knapp einem Viertel an der Wertschöpfung. Der BDI wollte diese Betrachtungen erweitern und auch den qualitativen Gesundheitsnutzen der Gesundheitswirtschaft untersuchen. Dies sollte in einer Pilotstudie erfolgen, welche grundsätzliche methodische Fragen zu klären und die grundsätzliche Machbarkeit einer Messung anhand der verfügbaren Daten darzulegen hatte. Fragestellung der Studie Etwas konkreter lautet die Fragestellung dieser Studie: Wie sehr hat sich die Dauer des Lebens verlängert und wie sehr haben sich gesundheitliche Einschränkungen während des längeren Lebens verringert? Diese Betrachtung erfolgt für die Jahre von 1993 bis 2013. Weiter in die Vergangenheit lässt sich mit den verfügbaren Daten kaum zurückgehen, da die entsprechenden Register zu den Krankheitshäufigkeiten nicht weiter zurückreichen. Innerhalb dieses Zeitraums erfolgt eine jahresscharfe Betrachtung. Wir berechnen die Zahlen krankheitsbezogen. Wir analysieren beispielhaft fünf Krankheitsbilder mit unterschiedlichem Verlauf (akut/chronisch) und mit unterschiedlich großen Fortschritten im Betrachtungszeitraum: Brustkrebs, Prostatakrebs, Herzinfarkt, Schlaganfall und Diabetes Mellitus Typ II. Methodischer Ansatz Die Veränderungen sollten in Zahlen ausgedrückt werden können. Hierfür wählten wir das international etablierte Konzept der „Disability Adjusted Life Years“ (DALYs). Diese messen, wie viele Lebensjahre durch Krankheit vorzeitig verloren gehen oder mit gesundheitlichen Einschränkungen verbracht werden. Ein Verlängerung der Lebenszeit und eine Verringerung gesundheitlicher Einschränkungen drückt

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sich also in einem Rückgang der DALYs aus. Bei vorzeitigem Tod wird jedes gegenüber der normalen Lebenserwartung verlorene Lebensjahr mit dem Wert „1“ gezählt. Gesundheitliche Beeinträchtigungen, die nicht zum Tode führen haben einen Wert zwischen 0 und 1. Diese Zahlen, die sogenannten „Disability weights“, werden durch Befragungen von Patienten und Ärzten ermittelt. Das Konzept ermöglicht so die gewünschte Differenzierung in der Fragestellung: es misst, ob das Leben nur länger oder auch besser geworden ist. Das Konzept der DALYs wird weltweit zur Messung der Gesundheit von Populationen verwendet, und die Disability weights sind in einer Vielzahl von Studien erforscht worden. Das DALY-Konzept wurde ursprünglich zwar für synchrone Vergleiche von Ländern entwickelt und angewendet, ist inzwischen aber auch schon für die Betrachtung von Zeitreihen eingesetzt worden. Wir haben uns gegen das prinzipiell vergleichbare Konzept der QALYs entschieden, da es vor allem im Zusammenhang mit Evaluationen von Therapieverfahren bekannt ist und für unsere Fragestellung nicht ausreichend geeignet schien. Ergebnisse In Kapitel 3 stellen wir die Ergebnisse für die betrachteten Krankheitsbilder dar. Sie zeigen für den Betrachtungszeitraum in allen Fällen einen Rückgang der Belastung je erkrankter Person. Denn immer mehr Personen können mit der Krankheit länger überleben, weniger Lebensjahre gehen verloren. Die gesundheitliche Einschränkung durch die untersuchten Krankheiten reduziert sich in manchen Fällen, weil bspw. weniger Komplikationen auftreten. In anderen Fällen bedeutet ein längeres Überleben auch, dass Erkrankte mehr Jahre mit den Folgen der Erkrankung verbringen. Im Einzelnen zeigt sich:  Bei Brust- und Prostatakrebs haben sich die Überlebensraten stark verbessert. Dadurch und durch ein etwas späteres Eintreten der Erkrankung gehen deutlich weniger Lebensjahre verloren als zu Beginn des Betrachtungszeitraums.  Gleichzeitig verändert sich die Lebensqualität während der Dauer der Erkrankung kaum messbar. Hier gleichen sich mehrere Effekte aus: Längeres Überleben mit der Krankheit bedeutet eine längere Dauer der Grundbelastung (etwa durch Nebenwirkungen der Therapie), andererseits sind Komplikationen und schwere Verläufe am Ende des Lebens seltener. – Fortschritte in der Therapie (z.B. schonendere Behandlungen) machen sich kaum bemerkbar, da bspw. die Disability weights der Operationsfolgen vergleichsweise niedrig sind. (Dies stellt sicher eine zu diskutierende Schwäche des DALY-Konzepts dar.)  Auch bei Herzinfarkt und Schlaganfall haben sich die Überlebensraten verbessert. Da die Erkrankungen (insbesondere Herzinfarkt) früher im Leben auftreten, ist die DALY-Belastung je Krankheitsfall höher und der anteilige Rückgang geringer. Die Tendenzen sind aber trotzdem eindeutig positiv.

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Die Beeinträchtigung der Lebensqualität zeigt auch hier kaum messbare Veränderungen.  Diabetes Typ II unterscheidet sich von den übrigen Krankheitsbildern dadurch, dass die DALYs eher durch die Beeinträchtigung der Lebensqualität geprägt werden. Hier hat in den meisten Folgeerkrankungen ebenfalls ein deutlicher Rückgang der Beeinträchtigung stattgefunden. Wenn man von der Betrachtung des einzelnen Menschen auf die Gesamtbevölkerung schaut, so ergeben sich unterschiedliche Tendenzen. Beim Herzinfarkt und Schlaganfall geht die Krankheitslast auch bei Betrachtung der Gesamtbevölkerung sehr stark zurück, da die Häufigkeit der Erkrankungen insgesamt abgenommen hat. Zudem treten sie in einem höheren Lebensalter auf. Bei den beiden Krebserkrankungen zeigen die Krebsregister für den Betrachtungszeitraum einen deutlichen Anstieg der diagnostizierten Neuerkrankungen an. Dadurch nimmt die Krankheitslast über die Zeit von 1993 bis 2013 in Summe sogar etwas zu, obwohl die Krankheitslast im Einzelfall wie beschrieben zurückging. Dieser Anstieg der Häufigkeit ist teilweise auf die verbesserte Diagnostik bzw. auf Screeningmaßnahmen zurückzuführen. Immerhin zeigt sich auch hier ab den Jahren 2007/2008 eine Trendwende, und die Belastung nimmt seitdem kontinuierlich ab. Auch bei Diabetes Typ II nimmt die Gesamtbelastung der Bevölkerung zu, da die Inzidenz also das Vorkommen der Krankheit in der Bevölkerung im Betrachtungszeitraum stark anstieg. Die Zunahme der Inzidenz ist ein vielfach beschriebenes Phänomen, so dass die Ergebnisse nicht überraschend sind. Detaillierung der Methodik Nach dieser zusammenfassenden Darstellung der Ergebnisse geht die Studie in Kapitel 4 detailliert auf methodische Entscheidungen und die Wahl der Berechnung ein. Wir erläutern die wesentlichen methodischen Entscheidungen, bspw. die Auswahl der Inzidenzmethode der DALY-Berechnung sowie die Verwendung einer konstanten Sterbetafel über den Betrachtungszeitraum. Die Datenquellen und die zu treffenden Entscheidungen bei der Auswahl der Daten werden dargestellt. Für die Häufigkeit von Neuerkrankungen liegen fast überall durchgängige Zeitreihen vor, auch wenn diese in der ersten Hälfte des Betrachtungszeitraums noch einzelne Lücken oder Sprünge aufweisen. Die Quantifizierung der Krankheitsfolgen durch Disability weights lässt sich aus der vorhandenen Literatur plausibel begründen. Bei der Entwicklung der Überlebensraten gibt es im Zeitverlauf deutlich größere Lücken, so dass mit Interpolationen gearbeitet werden musste. Grundsätzlich gilt: Im Rahmen dieser Studie mussten wir uns darauf beschränken, die besten verfügbaren Daten zu verwenden – bspw. aus Krebsregisterdaten. Auf Forschungsbedarfe zur Ergänzung oder Korrektur dieser Daten weisen wir an entsprechender Stelle hin.

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Ausblick Die hier gewonnenen Erkenntnisse sind ein erster Schritt, auf dem aufgesetzt werden kann. Im weiteren Fortgang wäre es wünschenswert, die Methodik weiterzuentwickeln und in breiterem Umfang für die Messung der Gesundheitsentwicklung einzusetzen. Insbesondere könnte sie mit der routinemäßigen institutionellen Erzeugung und Auswertung von Gesundheitsdaten im RKI verknüpft werden, um darauf eine regelmäßige Berichterstattung aufzubauen. Zum anderen ist selbstverständlich zu erforschen, worauf die gezeigten Verbesserungen zurückzuführen sind. Im nächsten Schritt sollte daher der Beitrag der Gesundheitswirtschaft zu den dargestellten Entwicklungen eruiert werden. Input und Output könnten dann ins Verhältnis gesetzt werden, um zu sehen, welche Ressourcen und Investitionen für den Zugewinn an Lebensqualität erforderlich sind. Schließlich haben wir in dieser Studie nur den direkten Gesundheitsnutzen beim einzelnen Patienten betrachtet. Die indirekten Effekte besserer Gesundheit, etwa im Arbeitsleben oder in der selbstbestimmten Versorgung im Alter, verdienen ebenfalls eine vertiefte Betrachtung.

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Hintergrund und Zielstellung

1.1

Historie und Einordnung in die Gesundheitswirtschaftliche Gesamtrechnung

1.1.1

Gesundheitswirtschaft – quo vadis?

Gesundheit in all ihren Dimensionen gilt als einer der Megatrends des noch jungen 21. Jahrhunderts und spielt schon heute eine zentrale (wirtschaftliche) Rolle in vielen gesellschaftlichen Bereichen.1 Ausdruck dieser Entwicklung ist nicht zuletzt die steigende Bedeutung der Gesundheitswirtschaft in der politischen Diskussion. Auch aus ökonomischer Perspektive ist die Bedeutung der Gesundheitswirtschaft seit dem Jahrtausendwechsel stetig und stark angewachsen. Im Rahmen der Theorie der langen Wellen der Konjunktur wird Gesundheit bzw. die Gesundheitswirtschaft dazu als der 6. Kondratieff-Zyklus angesehen, der die Informationstechnik als Wachstumsmotor der Volkswirtschaften ablöst.2 Im Rahmen mehrerer Forschungsarbeiten – unter anderem durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) – wurde die deutsche Gesundheitswirtschaft in den letzten Jahren aus unterschiedlichen Blickwinkeln analysiert und beleuchtet.3 Unter anderem haben diese Analysen einen Beitrag dazu geleistet, dass sich das Verständnis der Gesundheitswirtschaft gewandelt hat und man nun sogar von einem Paradigmenwechsel in der Wahrnehmung der Branche sprechen kann.4 Die Kernelemente dieses Wandels und einzelne Beispiele, die das mittlerweile etablierte neue Verständnis der Gesundheitswirtschaft als bedeutenden Wirtschaftsbereich herausstellen, sind in der folgenden Abbildung skizziert.

Vgl. BMWi (2015).

Vgl. Neviodow (1999).

Vgl. Henke, Neumann, Schneider (2010), Schneider et al. (2014), Ostwald et al. (2014).

Vgl. Ostwald (2008), Ranscht (2009), Ostwald, Henke, Kim et al. (2014).

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Abbildung 1:

Verständnis der Gesundheitswirtschaft

ALTES VERSTÄNDNIS

NEUES VERSTÄNDNIS

Inputorientierung

Mehr Qualitäts- und Ergebnisorientierung

Kostenfaktor im Vordergrund

Wachstum, Lebensqualität und Beschäftigung (neue Berufe)

Konsumausgaben

Investitionen in Humankapital (Gesundheit und Bildung) ermöglichen

Fragmentierung, Silodenken im Mittelpunkt und ohne Problemlösung

Gesundheit in allen Lebensbereichen und lebenslang im Mittelpunkt

Gesundheitswesen ist quantitativ undefiniert

Gesundheitswirtschaft als zentralen Industriezweig begreifen

Betonung auf Öffentlicher Finanzierung (Pflichtbeiträge)

Zweiter Gesundheitsmarkt als Bestandteil der persönlichen Lebensführung

Quelle:

In Anlehnung an Henke, Neumann, Schneider (2010)

Der Fokus der Wahrnehmung der Branche wandelte sich vom Kostentreiber hin zum bedeutenden Wirtschaftsfaktor. Während in der Vergangenheit vor allem eine inputorientierte Betrachtung des Gesundheitswesens erfolgte, stehen heutzutage vielmehr das Ergebnis sowie die Qualität und damit das Resultat gesundheitsrelevanter Maßnahmen im Vordergrund. Das vorherrschende „Silodenken“ der einzelnen Gesundheitsakteure wandelt sich zunehmend in eine Perspektive, bei der Gesundheit auch im Sinne einer Wertschöpfungskette betrachtet wird. Diese Wertschöpfungskette erfasst die Gesundheitswirtschaft als Ganzes, in der nicht nur das Gesundheitswesen, sondern darüber hinaus auch alle Bereiche hinzugezählt werden, die einen Beitrag zu einer umfassenden Gesundheit leisten. Gesellschaftlich gesehen verfestigt sich das Verständnis, anstelle des reinen Konsums von Gütern mit Gesundheitsbezug auch in Gesundheit zu investieren. Dies sind einzelne Beispiele, die das mittlerweile etablierte neue Verständnis der Gesundheitswirtschaft als bedeutenden Wirtschaftsbereich herausstellen. Die Bedeutung der Gesundheitsbranche für die deutsche Volkswirtschaft kann anhand verschiedener Größen veranschaulicht werden. Von besonderer Relevanz sind dabei die Beiträge der Gesundheitswirtschaft zu Wachstum, Beschäftigung und Außenhandel. Eine positive Entwicklung in diesen Bereichen, die als drei der vier zentralen Eckpfeiler zur Förderung der Stabilität und des Wachstums der Wirtschaft gelten, stellt die Maxime der deutschen Wirtschaftspolitik der letzten Jahrzehnte dar.

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Abbildung 2:

Die vier Eckpfeiler der Wirtschaftspolitik Angemessenes und stetiges Wirtschaftswachstum

Stabiles Preisniveau

„Deutschland CEO“

Hoher Beschäftigungsgrad

Außenwirtschaftliches Gleichgewicht

Quelle:

Eigene Darstellung, in Anlehnung an die vier wirtschaftspolitischen Ziele der Bundesregierung, vgl. Gesetz zur Förderung der Stabilität und des Wachstums der Wirtschaft (1967).

Um die Beiträge der Gesundheitswirtschaft zu den einzelnen Eckpfeilern quantifizieren zu können, musste eine Abgrenzung der Gesundheitswirtschaft als Teilbereich der Gesamtwirtschaft erfolgen.5 Besondere Herausforderung war dabei deren Querschnittscharakter Rechnung zu tragen, da die Gesundheitswirtschaft eine Vielzahl unterschiedlicher Segmente, wie z.B. die ambulanten und stationären Einrichtungen, die pharmazeutische Industrie, Medizintechnik und Diagnostik, Krankenversicherungen aber auch den Gesundheitstourismus oder E-Health umfasst. Die Bedeutung der jeweiligen Segmente variiert stark zwischen den einzelnen Regionen Deutschlands. Die Gesundheitswirtschaft ist damit in regionaler Hinsicht eine heterogene Branche. Im Südwesten Deutschlands trägt der industrielle Teil der Gesundheitswirtschaft in hohem Maße zu Wachstum, Beschäftigung und Außenhandel bei, während im Nordosten vornehmlich der dienstleistungsorientierte Teil der Gesundheitswirtschaft dominiert. Daher müssen differenzierte Analysen der Gesundheitswirtschaft – hinsichtlich ihres Querschnittscharakters und der regional unterschiedlichen Bedeutung (ihrer Teilbereiche) – erfolgen, um Handlungsempfehlungen zu liefern, wie diese Branche als Wirtschaftsfaktor weiterhin zielführend gestärkt und gefördert werden kann.6

Vergleichbare Analysen wurden von WifOR bereits für das BMWi sowie den Bundesverband der Deutschen Industrie e.V. (BDI) durchgeführt.

Vgl. u.a. Ostwald, Schwärzler (2015), Ostwald, Legler, Schwärzler (2015).

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1.1.2

Gesundheitswirtschaft als größte deutsche Branche

Aus der aktuellen Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung (GGR) des BMWi7 geht hervor, dass im Jahr 2015 mit 324,3 Mrd. Euro rund 12,0 Prozent des nationalen Bruttoinlandprodukts (BIP) durch die Gesundheitswirtschaft generiert wurden. Rund 6,8 Mio. Erwerbstätige und somit etwa jeder siebte Beschäftigte in Deutschland ist im Bereich der Gesundheitswirtschaft tätig. Der Anteil der Gesundheitswirtschaft an dem Wert der Güter deutscher Exporte betrug im Jahr 2015 7,4 Prozent. Mit diesen Ausmaßen stellt die Gesundheitswirtschaft die größte Branche innerhalb der deutschen Gesamtwirtschaft dar. Abbildung 3:

Zentrale Kennzahlen der Gesundheitswirtschaft in Deutschland

15,9 %

Anteil am gesamten deutschen Arbeitsmarkt im Jahr 2015

€€€€€€€€€€€€€€€€€€€€ €€€€€€€€€€€€€€€€€€€€ € € €an€der €€€€€€€€€€ € € € €Anteil € €gesamtwirtschaftlichen €€€€€€€€€€€€€€€€ € € € €Bruttowertschöpfung im Jahr 2015 €€€€€€€€€€€€€€€€€€€€

12,0 %

7,4 %

Anteil an den deutschen Gesamtexporten im Jahr 2015

Quelle:

Gesundheitswirtschaftliche Gesamtrechnung (GGR), BMWi (2015).

Die jetzige Bedeutung der Gesundheitswirtschaft ist das Ergebnis einer rasanten Entwicklung in den letzten Dekaden. Allein seit dem Jahr 2000 konnte der Beitrag zum nationalen Bruttoinlandsprodukt um mehr als 100 Mrd. Euro8 gesteigert werden, was in etwa dem Bruttoinlandsprodukt der Bundesländer Berlin oder Sachsen im Jahr 2014 entspricht. Das überdurchschnittliche Wachstum der Gesundheitswirtschaft trug somit wesentlich zum Wirtschaftswachstum in Deutschland seit der Jahrtausendwende bei. Gerade in der Wirtschaftskrise von 2008/2009 erwies sich die Gesundheitswirtschaft als Wachstums- und Stabilitätsanker für Deutschland.

Vgl. BMWi (2015).

Diese Erhöhung bezieht sich auf nominale Werte.

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Hinsichtlich der Beschäftigungsentwicklung sind der Gesundheitswirtschaft ebenso positive Beiträge zur gesamtwirtschaftlichen Entwicklung zuzuschreiben. So stieg allein in den letzten 15 Jahren die Anzahl der Erwerbstätigen in der Gesundheitswirtschaft um über eine Million Beschäftigte bzw. 20 Prozent an. Auch diese Entwicklung ist im Vergleich zur Gesamtwirtschaft überdurchschnittlich. Bemerkenswert ist außerdem, dass die Beschäftigungsentwicklung konstant positive Wachstumsraten zu verzeichnen hat. Dies ist ein Indiz für die stabilisierende Wirkung der Gesundheitswirtschaft auf die Gesamtwirtschaft, die sich anhand ihrer Robustheit gegenüber externen Schocks und konjunkturellen Einflüssen zeigt. 1.1.3

Definition und Abgrenzung der Gesundheitswirtschaft im Rahmen der GGR

Im Rahmen der GGR für Deutschland findet eine güterspezifische Abgrenzung der Gesundheitswirtschaft innerhalb der Gesamtwirtschaft statt. Diese wird anhand der 4-Felder-Matrix der Gesundheitswirtschaft, die gemeinsam mit dem Statistischen Bundesamt im Jahr 2008 erarbeitet wurde, vorgenommen. Die Differenzierung in einen Kernbereich (KGW) und einen Erweiterten Bereich (EGW) der Gesundheitswirtschaft als güterseitige Dimension sowie dem Ersten und Zweiten Markt als finanzierungsseitige Dimension konstituiert das nachfolgend dargestellte 4-Felder-Schema der Gesundheitswirtschaft. Abbildung 4:

Das 4-Felder-Schema der Gesundheitswirtschaft Finanzierungsseitige Abgrenzung

Güterseitige Abgrenzung

Güter nach Abgrenzung der Gesundheitsausgabenrechnung

“Neue” Güter mit Gesundheitsbezug

Quelle:

Kernbereich Gesundheitswirtschaft KGW

Erweiterte Gesundheitswirtschaft EGW

Durch private und gesetzliche Krankenversicherungen

Durch private Konsumausgaben

Erster Markt

Zweiter Markt

z.B. z. B.

z.z.B. B.

Erstattungsfähige Arzneimittel, Krankenhausbehandlung

OTC Präparate, individuelle Gesundheitsleistungen

z.z.B. B. Zuschüsse zu Prävention, Verhaltensboni und Berufsausbildung

z.z.B. B. Wellness, Ernährung, Kleidung für Allergiker

Eigene Darstellung in Anlehnung an Henke, Neumann, Schneider et al. (2010).

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Die finanzierungsseitige Abgrenzung der Gesundheitswirtschaft unterscheidet zwischen dem Ersten und Zweiten Gesundheitsmarkt. Der Erste Markt9 umfasst dabei alle Waren und Dienstleistungen, die von privaten oder gesetzlichen Krankenkassen im Rahmen der Vollversicherung erstattet bzw. durch staatliche Mittel finanziert werden. Dagegen werden im Zweiten Gesundheitsmarkt alle privat finanzierten Produkte, Dienstleistungen und Gesundheitskonzepte zusammengefasst, die in irgendeiner Form zu Gesundheit, Prävention und körperlichem Wohlbefinden der Bevölkerung beitragen. Bei der güterbezogenen Abgrenzung der Gesundheitswirtschaft wird zwischen einem Kernbereich (KGW) und einem Erweiterten Bereich der Gesundheitswirtschaft (EGW) unterschieden. Der Kernbereich umfasst die „klassische“ Gesundheitsversorgung, die von der Gesundheitsausgabenrechnung des Bundes erfasst wird. Dies sind sowohl alle Waren und Dienstleistungen, die Bestandteil des Erstattungsbereichs von Krankenkassen und anderen Sozialversicherungsträgern sind, als auch weitere Gesundheitsleistungen klassischer Gesundheitsanbieter, die durch private Mittel finanziert werden. Der Erweiterte Bereich umfasst Waren und Dienstleistungen, die einen Gesundheitsbezug aufweisen (z. B. Gesundheitstourismus, gesundheitsfördernde Lebensmittel), sowie Leistungen, die funktionale Bestandteile der Gesundheitswirtschaft bilden (z.B. F&E, Ausbildung zu Gesundheitsberufen, Bauinvestitionen). Alle gesundheitsrelevanten Waren und Dienstleistungen werden insgesamt 12 verschiedenen Gütergruppen zugeordnet. Diese sind in der nachfolgenden Abbildung, differenziert nach KGW und EGW, aufgeführt. Abbildung 5:

Gütergruppen der Gesundheitswirtschaft

Erweiterte Gesundheitswirtschaf t

Kernbereich der Gesundheitswirtschaft

Gütergruppen

Quelle:

Humanarzneiwaren

Medizintechnische Produkte

Einzelhandelsleistungen des Kernbereichs

Krankenversicherungen

Dienstleistungen stationärer Einrichtungen

Dienstleistungen nicht-stationärer Einrichtungen

Großhandelsleistungen des Kernbereichs

Waren zur eigenständigen Gesundheitsversorgung

Sport-, Wellness- und Tourismusdienstleistungen

Sonst. Dienstleistungen der Gesundheitswirtschaft

Investitionen

E-Health

Beispiele Antibiotika, Impfstoffe Rollstühle, Röntgengeräte, Herzschrittmacher Apotheken Private und Gesetzliche Krankenversicherungen Krankenhäuser, Vorsorge-, Reha-, und Pflegeeinrichtungen Arzt- und Zahnarztpraxen, Physiotherapeuten Großhandel mit Humanarzneiwaren und medizinitechn. Produkten Gesundheitsfördernde Lebensmittel, Bekleidung für Allergiker Gesundheitstourismus, gesundheitsrelevanter Sport Unternehmensberatung, Interessenvertretung Ausbildung, F&E, Bau Gesundheitskarte, Gesundheits-Apps, Telematik-Anwendungen

Eigene Darstellung in Anlehnung an BMWi (2015).

Aufgrund der Finanzierung im Rahmen der (solidarischen) Sozialversicherungssysteme ist fraglich, ob hier von einem Markt im volkswirtschaftlichen Sinne gesprochen werden kann.

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1.1.4

Industrielle Gesundheitswirtschaft als Rückgrat der deutschen Gesundheitswirtschaft

Neben der Gesundheitswirtschaft lässt sich auch die industrielle Gesundheitswirtschaft als Teilbereich der Branche herauslösen. In der nachfolgenden Abbildung ist die Abgrenzung der IGW als Teilbereich der Gesundheitswirtschaft schematisch dargestellt. Abbildung 6:

Teilbereiche der industriellen Gesundheitswirtschaft (IGW)

Erweiterter Bereich

Kernbereich

Produktion

Humanarzneiwaren z.B. Insuline

Vertrieb + Handel* von Industriegütern Großhandel mit Humanarzneiwaren z.B. Vertriebsgesellschaft

z.B. Infusionssysteme

Großhandel mit Medizintechnik

Körper-, Mund-, Zahnpflegeprodukte

Handel mit Produktion EGW

Sport- und Fitnessgeräte

Dienstleistungen IKT/DV

Medizintechnik

z.B. Zahnbürste

z.B. Ergometer

z.B. Vertriebsgesellschaft

z.B. Drogerie

z.B. Vertrieb v. Cloud-Services

Forschung & Entwicklung

z.B. Klinische Studie

Geräte IKT/DV

z.B. Gesundheits-Apps

Quelle:

Eigene Darstellung in Anlehnung an BMWi (2015).

Es wird ersichtlich, dass neben der Unterscheidung von Kernbereich und Erweitertem Bereich vor allem die Differenzierung in Güter der Produktion und des Vertriebs und Handels vorgenommen wird. Letzterer Punkt liegt darin begründet, dass die Geschäftsmodelle der industriellen Gesundheitswirtschaft sich zunehmend spezialisieren und auch reine Vertriebs- und Handelsgesellschaften herausbilden. Basierend auf den Konzepten der Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnungen und der oben genannten Abgrenzung der industriellen Gesundheitswirtschaft lässt sich ein Bruttowertschöpfungsbeitrag der industriellen Gesundheitswirtschaft im Jahr 2015 in Höhe von 73,7 Mrd. Euro konstatieren. Dies entspricht einem Anteil von 22,7 Prozent der gesundheitswirtschaftlichen Bruttowertschöpfung. Zwischen den Jahren 2000 und 2015 verzeichnete die industrielle Gesundheitswirtschaft einen absoluten Anstieg der Bruttowertschöpfung in Höhe von 28,0 Mrd. Euro. Das durchschnittliche jährliche Wachstum betrug 3,2 Prozent und lag somit knapp einen Prozentpunkt (0,8 Pp) höher als das Wachstum der Gesamtwirtschaft.

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Abbildung 7:

Übersicht der Bedeutung der industriellen Gesundheitswirtschaft in Deutschland

Industrielle Gesundheitswirtschaft (inkl. Handel)

u.a. Waren der pharmazeutischen Industrie und Medizintechnik

73,7

€

Mrd. EUR Direkte Bruttowertschöpfung

22,7 %

Anteil an der Bruttowertschöpfung der gesamten Gesundheitswirtschaft

1,0 Mio.

Die Gesundheitswirtschaft in Deutschland im Jahr 2015

324,3

14,2 %

€

Direkte Bruttowertschöpfung

6,8

Direkte Erwerbstätige

Mrd. EUR

Mio.

Direkte Erwerbstätige

12,0 %

Anteil an der gesamtwirtschaftlichen Bruttowertschöpfung

15,9 %

Anteil am deutschen Arbeitsmarkt

Anteil am gesamten Arbeitsmarkt der Gesundheitswirtschaft

Quelle:

BMWi (2016).

Neben dem direkt durch die industrielle Gesundheitswirtschaft ausgehenden Beitrag zur Gesamtwirtschaft kann darüber hinaus auch der über bestehende Verflechtungen zur übrigen Volkswirtschaft initiierte Beitrag bemessen werden. Durch die Notwendigkeit von Vorleistungen, die aus anderen Branchen in die industrielle Gesundheitswirtschaft einfließen, werden indirekte und induzierte Wertschöpfungseffekte in der Gesamtwirtschaft geschaffen. Der ökonomische Fußabdruck quantifiziert eben diese volkswirtschaftlichen Impulse, die von der industriellen Gesundheitswirtschaft ausgehen. Diese belaufen sich für die Wertschöpfung auf etwa 1 Euro Wertschöpfung pro eingesetztem Euro Wertschöpfung in der industriellen Gesundheitswirtschaft. Durch die beschriebenen wirtschaftlichen Verflechtungen entsteht somit mit jedem Euro, der durch die Gesundheitswirtschaft erbracht wird, etwa ein weiterer Euro in der Gesamtwirtschaft. Neben Aussagen zum Beitrag der industriellen Gesundheitswirtschaft hinsichtlich der bundesweiten Wirtschaftsstärke, lässt der ökonomische Fußabdruck darüber hinaus auch Aussagen zur Anzahl der Erwerbstätigen in der IGW zu. Anhand der direkten Effekte kann somit die Bedeutung der Branche für den Arbeitsmarkt in Deutschland dargestellt werden. Im Jahr 2015 waren insgesamt rund 1,0 Mio. Erwerbstätige in der IGW beschäftigt. Dies entspricht einem Anteil am Arbeitsmarkt von rund 14,2 Prozent der Gesundheitswirtschaft. Ausgehend von den Aktivitäten der direkt in der Gesundheitswirt-

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schaft beschäftigten Erwerbstätigen stehen durch die Verflechtungen mit der Gesamtwirtschaft weitere Erwerbstätigenverhältnisse in Deutschland mit der Branche in Verbindung. Neben den rund 1,0 Mio. direkten Beschäftigungsverhältnissen stimuliert die IGW für jeden geschaffenen Arbeitsplatz mehr als ein weiteres Beschäftigungsverhältnis in der Gesamtwirtschaft. Dabei ist zu betonen, dass Beschäftigungsverhältnisse, die außerhalb der IGW durch Vorleistungsbezüge oder durch Konsumausgaben entstehen, sehr differenzierte Ausstrahlungswirkungen vorweisen. Im Bereich der Unternehmensdienstleister werden durch die Aktivität der IGW insbesondere Arbeitsplätze im Bereich der Forschung & Entwicklung, der Reinigung sowie der Rechts-, Steuer- und Unternehmensberatung gefördert. Handel, Verkehr und Lager sorgen ebenso für hohe Beschäftigungsverhältnisse wie der Bau von Infrastruktur. Als drittes volkswirtschaftliches Ziel gilt das außenwirtschaftliche Gleichgewicht. So lässt die Außenhandelspartizipation einzelner Branchen Rückschlüsse auf den Grad der Internationalisierung, des gegenseitigen Wissensaustauschs sowie der Abhängigkeit zu. Im Folgenden wird aus diesem Grund die Bedeutung der Gesundheitswirtschaft für die gesamtdeutschen Exporte und Importe analysiert. Im Jahr 2015 verzeichnete die IGW ein internationales Ausfuhrvolumen in Höhe von 94,0 Mrd. Euro. Damit nimmt die IGW einen bedeutenden Anteil der Gesundheitswirtschaft an den gesamtdeutschen Exporten ein, die sich im Laufe des Jahres 2015 auf rund 7,4 Prozent belief. Diese Kennzahlen belegen als dritte wirtschaftspolitische Dimension den Beitrag der IGW für das Exportvolumen der gesundheitsrelevanten Güter. Letztendlich lässt sich durch diese Exportkennzahlen ableiten, dass in Deutschland weiterhin hoch wettbewerbsfähige und damit exportfähige Produkte hergestellt werden. Nachfolgend sind die wesentlichen Kennzahlen des einleitenden Kapitels zusammengestellt.

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Abbildung 8:

Eckdaten der industriellen Gesundheitswirtschaft in Deutschland

Quelle:

BMWi (2016).

Nachfolgend werden diese Erkenntnisse auf die Wirksamkeit der IGW angewendet, indem zunächst die Krankheitslast der ausgewählten Krankheitsbilder bestimmt wird, bevor Implikationen auf die Gesellschaft herausgestellt werden.

1.2

Vorgeschichte und Zielstellung der aktuellen Studie

Der BDI möchte nun einen Schritt weitergehen und auch den qualitativen Nutzen der Gesundheitswirtschaft darlegen. Dies umfasst im ersten Schritt den direkten Gesundheitsnutzen der Bürgerinnen und Bürger. Die Darstellung sollte durch einen quantitativen Ansatz objektiviert werden. Abbildung 9 stellt die methodischen Ziele dar.

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Abbildung 9:

Methodische Zielsetzungen

Quelle:

IGES Institut

Der BDI hat hierzu zwei Vorprojekte durchgeführt:  Eine umfangreiche Einbindung von Experten in der Thematik durch eine breit angelegte Expertenbefragung und zwei Expertenworkshops (2014/2015),  Eine Machbarkeitsstudie, in der eine umsetzbare Methodik zur Messung des Gesundheitsnutzens zu entwickeln war (Neumann/Stibbe 2015). Die Machbarkeitsstudie gab Empfehlungen zu Art, möglicher Dauer und Datengrundlage einer solchen Messung ab. Es wurde empfohlen, den Gesundheitsnutzen nicht nur über die Verlängerung des Lebens, sondern auch über die Verbesserung der gesundheitlichen Einschränkungen darzustellen. Nach Prüfung der dazu in der Wissenschaft existierenden Konzepte wurde das DALY-Konzept als praktikabelstes Verfahren vorgeschlagen (DALY = Disability-adjusted Life Years). Es verfügt über eine anerkannte Methodik, differenzierte Bewertungen der Schweregrade von Krankheitsbildern und erlaubt zudem eine Ableitung aus prinzipiell zur Verfügung stehenden Daten von Krankenversicherungen oder statistischen Ämtern, bspw. zu Krankenhausaufenthalten oder Arzneimitteln. Das QALY-Konzept wurde nicht verwendet, da es zum einen in der gesundheitspolitischen Diskussion in Deutschland umstritten ist, und zum anderen das DALY-Konzept eher für die Messung der Krankheitslast der Bevölkerung steht. Auf Basis der verfügbaren Daten wurde empfohlen, den Zeitraum von 1993 bis 2013 zu betrachten. Zudem wurden Krankheitsbilder ausgewählt, bei denen unter-

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schiedliche Entwicklungen zu erwarten waren. Diese waren: Brustkrebs und Prostatakrebs, Herzinfarkt und Schlaganfall sowie Diabetes Mellitus Typ II (im weiteren teilweise als „Diabetes“ bezeichnet). Somit ergab sich folgende Zielstellung für die vorliegende Studie:  Bestimmung der Entwicklung des Gesundheitsnutzens in Deutschland über eine kontinuierliche Messung der DALYs im Zeitraum 1993 bis 2013  Gewinnung der entsprechenden Daten zur Bestimmung von Krankheitshäufigkeit, Krankheitsdauer und Krankheitsschwere  Anpassung der Methodik für eine präzise Berechnung  Ausarbeitung der Berechnung für ausgewählte Krankheitsbilder.  Wissenschaftliche Fundierung verbunden mit nachvollziehbarer Darstellung für die Öffentlichkeit

1.3

Fokus der Studie

Bislang gibt es für Deutschland eine Übersichtsarbeit im Rahmen der Global Burden of Disease Studie, in der die Entwicklung der Krankheitslast der beiden Jahre 1990 und 2010 verglichen wird (Plass et al. 2014a). Darüber hinaus ist eine Arbeit bekannt, in der für die Jahre 2005 bis 2007 die Krankheitslast für vier ausgewählte Infektionskrankheiten betrachtet wird (Plass et al. 2014b). Unseres Wissens ist die vorliegende Studie die erste ihrer Art, die die Krankheitslast von volkswirtschaftlich bedeutenden Krankheiten für Deutschland jahresgenau für einen Zeitraum über 20 Jahre betrachtet. Dieses Vorgehen erlaubt es, Entwicklungen in der Krankheitslast im Zeitverlauf detailliert darzustellen. Es handelt sich ausdrücklich um eine Pilotstudie, welche die Anwendbarkeit des DALY-Konzepts zur Messung der Krankheitslast im Zeitverlauf aufzeigt. Dabei haben wir uns auf die besten verfügbaren Zahlen verlassen und bspw. Inzidenzdaten aus dem Krebsregister oder Disability weights aus den Studien zur „Global Burden of Disease“ verwendet. Eine Hinterfragung oder Neuberechnung schon einzelner dieser Daten würde Studien in ähnlichem Umfang wie die vorliegende erfordern und wurde daher nicht durchgeführt. Wo die Datenquellen problematisch erschienen, haben wir dies angemerkt. Vor diesem Hintergrund wird die kontrovers geführte Diskussion zu methodischen Aspekten (z.B. Validität der Disability weights) ebenso ausgeklammert, wie eine kleinteilige Analyse der Krankheitslast im Sinne einer gesundheitsökonomischen Evaluation. Die Pilotstudie konzentriert sich auf die grundsätzliche Anwendbarkeit der Methodik und die großen Linien der Entwicklungen. Verästelungen der Krankheitsverläufe, welche die übergreifenden Trends nicht sichtbar beeinflussen, wurden ebenfalls nicht betrachtet. Die vorliegende Studie wurde am 30.11. 2016 als Entwurfsfassung dem BDI vorgelegt. Am 29.11.2016 erschien der "Bericht zum Krebsgeschehen in Deutschland"

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des RKI.10 Soweit sich dies in der Kürze der Zeit beurteilen ließ, ergänzen sich beide Studien in hervorragendem Maße. Sie bauen auf der gleichen Zahlenbasis der Krebsregister auf. Das RKI stellt eine sehr umfassende Betrachtung der Krebserkrankungen an, wir testen die Methodik der DALYs beispielhaft an einer breiteren Gruppe von Krankheitsbildern. Sofern sich diese Methodik bewährt, scheint vorstellbar, dass sie in künftige ähnliche Berichte integriert werden könnte. Schließlich mussten folgende weiterführenden Fragen, die eng mit den Themen dieser Pilotstudie verbunden sind, zunächst ausgeklammert werden:  Welchen Anteil an der Erhöhung des Gesundheitsnutzens hat die (industrielle) Gesundheitswirtschaft?  Wie steht der so bezifferte „Output“ im Verhältnis zum Input?  Welche weiteren gesellschaftlichen und volkswirtschaftlichen Auswirkungen hat der Zugewinn an Gesundheit? Sie können Inhalt weiterführender Arbeiten sein.

1.4

Form der Erarbeitung

Die Studie wurde von Mai bis November 2016 durch ein Team aus dem IGES Institut, dem WifOR und der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Wolfgang Greiner von der Universität Bielefeld erstellt. Die Erarbeitung der Ergebnisse geschah in enger Abstimmung mit dem BDI und dessen Arbeitsgruppe „Gesundheitswirtschaft“. Zusätzlich wurden Experten zum DALY-Konzept wie z.B. aus dem Robert Koch-Institut und dem Umweltbundesamt eingebunden. Für den Inhalt der Studie sind die Verfasser allein verantwortlich.

http://www.krebsdaten.de/Krebs/DE/Content/Publikationen/Krebsgeschehen/Krebsgeschehen_node.html

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Erläuterungen zur Methodik

2.1

Begründung zur Verwendung des DALY-Konzepts

Das wesentliche Ziel dieser Studie liegt darin, die allgemein vermutete, aber nicht bezifferte Verringerung der verlorenen Lebensjahre und der eingeschränkten Gesundheit über die Zeit systematisch und mit Hilfe einer eigens angepassten Methodik zu bestimmen und zu quantifizieren. Dies geschieht wie beschrieben mit dem DALY-Konzept, das hierfür in einigen Punkten angepasst wurde. Der Begriff DALY steht für Disability-adjusted Life Years und misst die verlorenen Lebensjahre durch vorzeitigen Tod (Years of Life Lost) und berücksichtigt auch die mit Krankheiten bzw. deren Folgen verbrachten Lebensjahre, die sogenannten Years Lived with Disability (YLD). Wir erläutern beide Begriffe zunächst an einer einzelnen Person mit beispielhaften Zahlen:  Die Person erkrankt im Alter von 80 Jahren  Sie hätte noch eine Lebenserwartung von weiteren 6 Jahren gehabt  Sie leidet drei Jahre an der Krankheit - im letzten dieser Jahre kommen Komplikationen hinzu - und stirbt im Alter von 83 Jahren  Das Maß der krankheitsspezifischen Beeinträchtigung (Disability Weight) wird von der Literatur mit 0,3 angegeben, beim Hinzutreten von Komplikationen mit 0,6  Damit ergibt sich folgende Berechnung der DALYs:  Drei verlorene Lebensjahre: 86-83 = 3 YLL  Drei Jahre mit eingeschränkter Gesundheit: 2x0,3+1x0,6 = 1,2 YLD  DALYs gesamt: 4,2 Wenn man diese Effekte für alle Menschen einer Alterskohorte zusammen darstellt, ergibt sich ein Bild wie das Folgende (Abbildung 10): Das Rechteck stellt den gedanklichen Ausgangspunkt dar, in dem alle Menschen in voller Gesundheit bis zum Ende des Lebens verbringen.11 Die erste Kurve darunter stellt den Effekt der verlorenen Lebensjahre dar, die zweite Kurve den Effekt der durch eingeschränkte Gesundheit beeinträchtigten Lebensjahre. Je weiter sich diese Kurven nach rechts und nach oben bewegen, umso weniger DALYs gehen verloren.

Die eigentliche Berechnung erfolgt etwas differenzierter, da die fernere Lebenserwartung vom bereits erreichten Lebensalter abhängt.

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Abbildung 10: Prinzip des DALY-Konzepts

Quelle:

IGES Institut

In der Fachöffentlichkeit ist das Akronym DALY gleichbedeutend mit der Messung der Krankheitslast auf Bevölkerungsebene. Im Vergleich dazu wird das theoretisch ebenfalls mögliche QALY-Konzept vor allem im Rahmen von gesundheitsökonomischen Evaluationen von Therapieverfahren verwendet. Dieser Faktor war ausschlaggebend für die endgültige Entscheidung der Methodik (Abbildung 11). Abbildung 11: Übersicht zur Eignung von vier quantitativen Messinstrumenten

Quelle:

IGES Institut

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2.2

Vorgehen zur Berechnung

Die Berechnung der konkreten, in Kap. 3 dargestellten Ergebnisse erforderte zum einen die Beschaffung der Input-Daten, die wir ab Kap. 4 erläutern, zum anderen den Aufbau eines Rechenmodells, den wir hier kurz darstellen. Das Rechenmodell zur Berechnung der DALYs wurde in Microsoft Excel erstellt. Es betrachtet separat die Entwicklung der 21 Kohorten von Neuerkrankten, die durch das Jahr der Neuerkrankung definiert sind (1993 bis 2013). Die Zeitspanne von 1993 bis 2013 ergab sich aus der in der Machbarkeitsstudie festgestellten Datenverfügbarkeit.  Alterskohorten: Die 21 Kohorten wurden anhand des Jahres der Neuerkrankung gebildet. Da die absolute Zahl der Neuerkrankten nach Altersklassen von fünf oder mehr Jahren vorliegen, wurden die Personen einer Altersklasse gleichmäßig auf die entsprechenden Altersjahre verteilt. Gibt es beispielsweise 250 Neuerkrankte in der Altersklasse von 20-24 Jahren, werden diese 250 Personen gleichmäßig den Altersjahren 20 bis 24 zugewiesen.  Zahl der Überlebenden: In einem zweiten Schritt wurde für jede Kohorte die Anzahl der Überlebenden in den 10 Folgejahren ermittelt. Hierzu wurden die relativen Überlebenswahrscheinlichkeiten für die 10 Folgejahre herangezogen. Daten liegen meist für die Überlebenswahrscheinlichkeit nach 1, 3, 5 und 10 Jahren vor, so dass die Werte dazwischen interpoliert wurden. Auch die Überlebenswahrscheinlichkeiten hängen vom Alter ab. Im Ergebnis ist für jede Kohorte und jedes Altersjahr bekannt, wie viele Überlebende es in jedem der 10 Folgejahre gibt.  Verlorene Lebensjahre/YLLs: In einem dritten Schritt wurden die Todesfälle in den Kohorten und Altersjahren als Differenz der Überlebenden zwischen zwei aufeinander folgenden Jahren (Nx+1 - Nx) gebildet. Durch Multiplikation mit der ferneren Lebenserwartung aus der Sterbetafel des Jahres 2013 wurden die Years of Life Lost (YLL) berechnet.  Jahre mit eingeschränkter Gesundheit/YLDs: Für die Berechnung der Years Lived with Disability (YLD) wurden die Jahre zwischen Erkrankung und Tod betrachtet. Die Jahre dazwischen wurden mit dem jeweiligen Disability Weight multipliziert. Die Wahrscheinlichkeit des Eintritts von Komplikationen wurde aus der Literatur entnommen und ebenfalls in das Modell integriert.  DALYs Die DALYs ergeben sich personenspezifisch aus der durchschnittlichen Summe von YLLs und YLDs je Person. Für die Wirkung auf die Bevölkerung wurde die Summe der YLLs und YLDs für alle Erkrankungen verwendet. In die Betrachtung der Bevölkerung von 1993 bis 2013 spielt also

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nicht nur die mĂśglicherweise positive Entwicklung des Krankheitsverlaufs im Einzelfall eine Rolle, sondern auch die Anzahl der insgesamt Erkrankten, die sich in den meisten der hier betrachteten Krankheitsbilder deutlich verĂ¤ndert hat, wie wir sehen werden.

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Ergebnisse

3.1

Gesamtergebnisse auf Bevölkerungsebene

Wie zu erwarten, hat sich die Krankheitslast in Summe der betrachteten Krankheitsbilder über den Betrachtungszeitraum verringert. Die Gesamtbelastung durch DALYs in den fünf Krankheitsbildern nimmt von 8,54 Mio. im Jahr 1993 auf 7,62 Mio. im Jahr 2013 ab. Anders ausgedrückt: Die Krankheitslast in diesen Krankheitsbildern ist in 20 Jahren auf einen jährlichen Wert zurückgegangen, der 0,92 Mio. DALYs oder 10,8% unter dem Ausgangsjahr liegt. Für die zeitliche Entwicklung ergibt sich folgendes Bild: Abbildung 12: Entwicklung der DALYs für alle fünf Krankheitsbilder

Quelle:

Projektteam

Die Spitzen in der Grafik entstehen aus einer Überlagerung von Trends, da zunächst die Inzidenz mehrerer Erkrankungen noch anstieg. Für die einzelnen Krankheiten unterscheiden sich die Verläufe sehr deutlich: Der Rückgang ist besonders bei den Herz-Kreislauferkrankungen zu beobachten und sehr konstant. Die jährlichen DALYs in beiden Krankheitsbildern sind um 1,15 Mio. zurückgegangen.

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Bei den Krebserkrankungen ist die Entwicklung moderater, da die Belastung jedes Erkrankten zwar zurückgeht (Kap.3.2), von 1993 bis ca. 2007 in beiden Krankheitsbildern jedoch noch eine stetige Zunahme der Inzidenz zu beobachten ist, welche unter anderem durch verstärkte Maßnahmen zur Früherkennung erzeugt wurde.12 Dies führt zunächst zu einem Anstieg der Gesamtbelastung und ab ca. 2007/2008 zu einer Trendumkehr mit sinkender Krankheitslast. Seit diesem Punkt haben sich die jährlichen DALYs um gut 0,1 Mio. verringert. Im Fall von Diabetes ist die Zunahme der Inzidenz so stark, dass Fortschritte in der Behandlung nicht kompensiert werden können und die jährliche Krankheitslast über den Betrachtungszeitraum um 0,08 Mio. DALYs pro Jahr zugenommen hat. Eine Einzelbetrachtung der fünf Krankheitsbilder zeigt folgendes Bild: Abbildung 13: Einzelbetrachtung der fünf Krankheitsbilder

Quelle:

IGES

Wir sehen, dass die Belastung durch Herzinfarkt bei Männern und Frauen kontinuierlich zurückgeht. Beim Schlaganfall gibt es erst einen Anstieg, dann einen starken Abfall und zuletzt eine annähernd konstante Entwicklung. Brustkrebs nimmt bis 2008 leicht zu und danach leicht ab, Prostatakrebs und Diabetes erzeugen eine steigende Belastung. Wie wir sehen werden, ist dies vor allem auf die Inzidenz zurückzuführen.

Alle Details zu diesen Zahlen unten in Kap.4 und im Anhang.

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3.2

Krankheitsspezifische individuelle Ergebnisse

3.2.1

Brustkrebs

Die Krankheitslast des Brustkrebses ist je neuerkrankter Frau kontinuierlich gesunken. Von 1993 bis 2013 ging sie um fast ein Drittel zurück. Verursachte Brustkrebs im Jahr 1993 noch durchschnittlich 9,0 DALYs je neuerkrankter Frau, sind es im Jahr 2013 nur noch 6,4 DALYs. Diese positive Entwicklung ist komplett der Verringerung der YLLs zuzuschreiben, die sich von 6,1 auf 3,4 verlorene Jahre fast halbiert haben (orangefarbene bzw. blaue Kurve in Abbildung 14). Abbildung 14: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Brustkrebs)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Diese Reduzierung der YLLs hat wiederum zwei Ursachen:  Die Überlebensraten steigen kontinuierlich an. Die 10-Jahre Überlebensrate stieg bspw. von 76% im Jahr 2002 auf 83% im Jahr 2013 (s.u. Kap. 4 und Anhang A2)

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 Zum anderen bricht die Erkrankung auch etwas später aus. Das Durchschnittsalter bei Neuerkrankungen stieg von 62,8 auf 63,6 Jahre.13 Schon dadurch werden 0,8 Lebensjahre gewonnen.14 Diese Verbesserung bei den YLLs gilt für alle Altersklassen (Abbildung 15). Abbildung 15: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Brustkrebs) Verteilung der YLL über die Altersklassen im Zeitverlauf 100%

90%

Anteil der noch lebenden an allen Erkrankten

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0% 15

1993

Quelle:

2003

100

2013

IGES Institut, eigene Darstellung

Die Krankheitslast durch das Leben mit den Einschränkungen (Years Lived with Disability) ist mit rund 3 YLDs über den gesamten Betrachtungszeitraum relativ konstant (grüne Kurve in Abbildung 14). Dieser konstante Verlauf kommt durch zwei gegenläufige Entwicklungen zustande (Abbildung 16): Zum einen sinken die YLDs der Krankheitsstadien „Metastasierung“ und „terminale Phase“ über den gesamten Beobachtungszeitraum. Zum anderen steigen die YLDs des Stadiums „Diagnose und Behandlung“. Das ist eine direkte Folge der gestiegenen Überlebenswahrscheinlichkeit. Diejenigen Patientinnen, die nicht versterben, leben mehr Jahre mit der Krankheit und der entsprechenden Beeinträchtigung. Nicht sichtbar werden hier die Folgen der Operationen, da der Grad der Beeinträchtigung in unserer Quelle, der "Global Burden of Disease"-Studie aus dem Jahr 13

Errechnet aus den Inzidenzen in Anhang A1

Hier und im Folgenden beziehen sich die YLLs immer auf die krankheitsspezifische Sterblichkeit.

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2013 sehr gering eingeschätzt wird. Selbst eine Verbesserung, bspw. eine Reduktion der OP-Rate, hat also keinen Effekt auf das Gesamtergebnis. Die Krankheitslast für die Männer ist nicht abgebildet, da gemäß den Angaben des Zentrums für Krebsregisterdaten nicht mehr als 400 bis 600 Männer an Brustkrebs erkranken. Abbildung 16: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Brustkrebs)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Fazit  Die gemessene Inzidenz von Brustkrebs ist – vermutlich durch Screeningmaßnahmen – im Betrachtungszeitraum angestiegen, gleichzeitig tritt die Ersterkrankung geringfügig später auf.15  Die Überlebenschancen jeder einzelnen Patientin haben sich deutlich erhöht.  Die Beeinträchtigung der Lebensqualität während der Zeit der Erkrankung ist leicht zurückgegangen.  Insgesamt ist daher ein deutlicher Rückgang der DALYs zu verzeichnen, der insbesondere auf die höheren Überlebensraten zurückgeht.

Vgl. zu den Inzidenzen auch unten, Kap. 4.3.2

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3.2.2

Prostatakrebs

Beim Prostatakrebs ist das Bild ähnlich. In der Kohorte aus dem Jahr 1993 ist eine Neuerkrankung bei Prostatakrebs mit durchschnittlich 7,0 DALYs je Neuerkranktem assoziiert. Aufgrund der im Zeitverlauf stark gesunkenen Letalität reduziert sich die Krankheitslast um 37 Prozent auf nur noch 4,4 DALYs je Neuerkranktem. Noch eindrucksvoller ist der Rückgang der verlorenen Lebensjahre: Im Jahr 1993 musste ein Neuerkrankter damit rechnen, durchschnittlich 3,9 Lebensjahre seiner ferneren Lebenserwartung zu verlieren. Im Jahr 2013 war dieser Wert auf 1,2 Jahre gesunken!16 Die Krankheitslast durch die gesundheitlichen und sozialen Einschränkungen (YLDs) bleiben hingegen auf einem Niveau von rund 3,2 YLDs (Abbildung 17). Abbildung 17: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Prostatakrebs)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Wie in allen Berechnungen wird auch hier über den gesamten Betrachtungszeitraum eine konstante Sterbetafel verwendet.

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Auch hier profitieren von 1993 bis 2013 alle Altersklassen, die Erfolge in den Altersklassen zwischen 65 und 75 Jahren sind besonders deutlich (Abbildung 18). Abbildung 18: Verteilung der Years of Life Lost Ăźber die Altersklassen im Zeitverlauf (Prostatakrebs) Verteilung der YLL Ăźber die Altersklassen im Zeitverlauf 100%

90%

Anteil der noch lebenden an allen Erkrankten

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0% 15

1993

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

2013

100

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Abbildung 19: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Prostatakrebs)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Wie bei Brustkrebs bleiben die YLDs auch beim Prostatakrebs im Zeitverlauf konstant, weil die abnehmenden YLDs in den Krankheitszuständen „Metastasierung“ und „Terminale Phase“ durch eine Zunahme beim Krankheitszustand „Diagnose und Behandlung“ ausgeglichen werden. Die Krankheitslast durch Prostatektomien und deren Komplikationen bleibt über den gesamten Betrachtungszeitraum auf einem konstant niedrigen Niveau von 0,1 YLDs je neuerkranktem Mann (Abbildung 19). Der Grund hierfür liegt nicht so sehr in einer geringen Häufigkeit des Auftretens, vielmehr sind die Disability weights für Impotenz und Inkontinenz sehr niedrig (Salomon et al. 2015). Die Häufigkeit der Operationen ist nur für die Jahre von 2005 bis 2013 bekannt. Für den Zeitraum vor 2005 wurde der Anteil der Operationen je Neuerkranktem aus dem Jahr 2005 verwendet (43 Prozent). Dieses Vorgehen resultiert aus der Beobachtung in den USA in der die Zahl der Operationen vom Jahr 2000 bis 2009 stark gestiegen ist (Stitzenberg et al. 2012). Ab dem Jahr 2010 sinkt der Anteil der Operierten, was in Linie mit den Berichten aus der Literatur ist (WidO 2014). Die Anzahl der Operationen sind in der folgenden Grafik dargestellt (Abbildung 20). Die graue Linie stellt die Zahl der Neuerkrankten dar. Die orange Linie entspricht den Angaben aus der Statistik und die gelbe Linie von 1993 bis 2005 entspricht der Modellierung der Operationen (43% Prozent aller Neuerkrankten).

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Abbildung 20: Entwicklung der Neuerkrankten und der Anzahl der Operationen (Prostatakrebs)

Quelle:

IGES Institut

Fazit  Die gemessene Inzidenz von Prostatakrebs ist – vermutlich durch Screeningmaßnahmen – im Betrachtungszeitraum zunächst angestiegen, nimmt seit vier bis fünf Jahren aber wieder ab. Gleichzeitig tritt die Ersterkrankung geringfügig später auf.  Wie beim Brustkrebs gilt: Die Überlebenschancen der Patienten haben sich deutlich erhöht, während die Beeinträchtigung der Lebensqualität während der Erkrankung praktisch konstant ist. Insgesamt ist daher ein deutlicher Rückgang der DALYs zu verzeichnen, der insbesondere auf die höheren Überlebensraten zurückgeht.

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3.2.3

Herzinfarkt

Die folgenden Krankheitsbilder stellen wir nach Geschlechtern getrennt dar. Wegen der insgesamt deutlich höheren Krankheitslast beginnen wir beim Herzinfarkt mit den Männern. Auch hier gibt es eine konstant positive Tendenz: War ein Herzinfarkt im Jahr 1993 bei einem Mann noch mit 16,5 DALYs verbunden, sind es zwanzig Jahre später 14,5 DALYs (Abbildung 21). Die Reduktion um 2 DALYs liegt absolut in einer ähnlichen Größenordnung wie bei den Krebserkrankungen. Prozentual ist der Rückgang mit 12 Prozent weniger eindrucksvoll. Er geht auf die weiterhin hohe Letalität zurück, die mit einem Herzinfarkt assoziiert ist. Da im Zeitverlauf mehr Menschen einen Herzinfarkt überleben, steigt die Krankheitslast für Folgekomplikationen des Herzinfarkts geringfügig. So steigen beispielsweise die YLDs aufgrund von Herzinsuffizienz und Herzrhythmusstörungen (Abbildung 22). Das Ausgangsniveau der Krankheitslast ist allerdings relativ niedrig. Abbildung 21: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Männer)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

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Abbildung 22: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Herzinfarkt, Männer)

Quelle:

IGES Institut

Von der Entwicklung haben vor allem die höheren Altersgruppen profitiert. Während in den ersten 10 Jahren des Betrachtungszeitraums die Herzinfarktpatienten zwischen 55 und 60 Jahren profitierten, sind es in den letzten 10 Jahren die Personen zwischen 65 und 75 Jahren, wie die folgende Abbildung zeigt.

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Abbildung 23: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Männer) Verteilung der YLL über die Altersklassen im Zeitverlauf 100%

90%

Anteil der noch lebenden an allen Erkrankten

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0% 15

1993

Quelle:

2003

2013

IGES Institut, eigene Darstellung

Bei den Frauen gab es dagegen keine Verbesserung bei der Mortalität. Die Überlebensraten steigen zwar ebenfalls an (Anhang A2), die Altersverteilung entwickelt sich aber ungünstig: der starke Rückgang der Inzidenz konzentrierte sich auf höhere Altersgruppen, während die absoluten Fallzahlen in den Altersgruppen von 40 bis 59 Jahren konstant blieben oder sogar anstiegen (Anhang A1). Der Einfluss dieser Gruppen – die im Todesfall besonders viele YLLs haben – auf den Durchschnitt der DALYs ist dadurch besonders stark.

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Abbildung 24: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Frauen)

Quelle:

IGES Institut

Die Entwicklung der YLDs verläuft ähnlich wie bei den Männern. Auch hier darf der Maßstab nicht täuschen, die absolute Belastung ist vergleichsweise gering.

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Abbildung 25: Verteilung der YLDs auf Krankheitszustände (Herzinfarkt, Frauen)

Quelle:

IGES Institut

In der Verteilung der Sterbefälle, welche die folgende Abbildung zeigt, wird der beschriebene Effekt sichtbar. Dies ist der einzige Fall, in dem die Kurve für 2013 unterhalb der Kurve für 1993 liegt. Es handelt sich, wie noch einmal betont werden muss, um einen Effekt der relativen Verteilung der Herzinfarkte auf die Altersgruppe, während die absoluten Fallzahlen auch bei Frauen stark zurückgegangen sind.

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Abbildung 26: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Herzinfarkt, Frauen) Verteilung der YLL über die Altersklassen im Zeitverlauf 100%

90%

Anteil der noch lebenden an allen Erkrankten

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0% 15

1993

Quelle:

2003

2013

IGES Institut

Fazit  Die YLLs sind bei Männern eindeutig zurückgegangen. Bei den Frauen ergibt sich durch eine Verschiebung der Altersverteilung ein konstanter Verlauf der YLLs, obwohl diese sich innerhalb der gleichen Alterskohorten ebenfalls reduzieren.  YLDs sind beim Herzinfarkt wenig relevant und bleiben auf niedrigem Niveau nahezu konstant.  Entsprechend gehen auch die DALYs bei Männern zurück, bei den Frauen dagegen nicht.  Der stärkste Effekt ergibt sich auf der Bevölkerungsebene, da die Häufigkeit der Neuerkrankungen sehr deutlich zurückgeht.

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3.2.4

Schlaganfall

Im Betrachtungszeitraum von 20 Jahren sinken die DALYs je neuerkranktem Mann mit Schlaganfall von 11,4 auf 9,7 (Abbildung 27). Da ein größerer Anteil der Menschen einen Schlaganfall überlebt, steigt die Krankheitslast der Komplikationen eines Schlaganfalls sehr leicht an (Abbildung 28). Abbildung 27: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Schlaganfall)

Quelle:

IGES Institut

Die Verringerung geht vor allem auf die gesunkene Sterblichkeit zurück, von der im Zeitverlauf alle Altersklassen gleichermaßen profitiert haben (Abbildung 29).

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Abbildung 28: Verteilung der YLDs auf KrankheitszustĂ¤nde (Schlaganfall)

Quelle:

IGES Institut

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Abbildung 29: Verteilung der Years of Life Lost über die Altersklassen im Zeitverlauf (Schlaganfall)

Verteilung der YLL über die Altersklassen im Zeitverlauf 100%

90%

Anteil der noch lebenden an allen Erkrankten

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0% 15

1993

Quelle:

2003

100

2013

IGES Institut

Bei den Frauen zeigt sich hingegen kaum ein nennenswerter Rückgang der DALYs (Abbildung 30), bei der Entwicklung der YLDs nach Krankheitszuständen allerdings ein ähnliches Bild wie bei den Männern (Abbildung 31).

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Abbildung 30: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Schlaganfall)

Quelle:

IGES Institut

Abbildung 31: Verteilung der YLDs auf KrankheitszustĂ¤nde (Schlaganfall)

Quelle:

IGES Institut

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Fazit  Wie beim Herzinfarkt gehen auch beim Schlaganfall die YLLs bei Männern deutlicher zurück als bei Frauen.  Die YLDs, also die Krankheitsfolgen bleiben auf niedrigem Niveau nahezu konstant.  Die DALYs nehmen bei Männern deutlich, bei Frauen leicht ab. 3.2.5

Diabetes mellitus II

Die Krankheitslast von Diabetes erlebte in den letzten zwei Jahrzehnten eine leichte Reduktion ausgehend von einem bereits niedrigen Niveau auf individuellem Level. Durch die hohe Prävalenz ist Diabetes dennoch eine der relevantesten Indikationen in der deutschen Bevölkerung. Zu beachten ist, dass sich die Berechnungen auch hier auf die ersten 10 Folgejahre der Erkrankung beziehen. Ging eine Neuerkrankung im Jahr 1993 noch mit 0,9 DALYs je erkranktem Mann einher, waren es im Jahr 2013 noch 0,67 DALYs (Abbildung 32). Bei den Frauen zeigte sich ein Rückgang von 0,8 auf 0,62 DALYs (Abbildung 33). Wie in Abbildung 34 und Abbildung 35 dargestellt, setzen sich die verlorenen Lebensjahre aus einer Vielzahl von Komorbiditäten zusammen. Zu den wichtigsten Komplikationen gehören geschlechterübergreifend Neuropathie, Nephropathie und Retinopathie. Bei der Retinopathie sowie bei schwerwiegenden Folgekomplikationen (z.B. Erblindung, Dialyse, Amputation) ist ein klar negativer Trend zu beobachten.17

Die Grundlage für die Berechnung der YLDs nach Komorbiditäten bilden die Prävalenzen der jeweiligen Komplikation. Weitere Informationen sind Anhang 3 und 4 zu entnehmen.

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Abbildung 32: Entwicklung der DALYs je neuerkranktem Mann im Zeitverlauf (Diabetes mellitus Typ II)

Quelle:

WifOR, eigene Darstellung

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Abbildung 33: Entwicklung der DALYs je neuerkrankter Frau im Zeitverlauf (Diabetes mellitus Typ II)

Quelle:

WifOR, eigene Darstellung

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Abbildung 34: Verteilung der YLDs auf diabetische KomorbiditĂ¤ten (Diabetes mellitus Typ II, beide Geschlechter)

Quelle:

WifOR, eigene Darstellung

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Abbildung 35: Verteilung der YLDs auf diabetische Komorbiditäten (Diabetes mellitus Typ II, beide Geschlechter)

Quelle:

WifOR, eigene Darstellung

Fazit  Die DALYs bei Diabetes nehmen in beiden Geschlechtern konstant ab.  Der Effekt wird vor allem durch die YLDs – die Reduzierung von Folgeerkrankungen erzielt.  Die YLLs spielen bei Diabetes eine vergleichsweise geringe Rolle, gehen aber ebenfalls leicht zurück.

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Herleitung

4.1

Prävalenz-, Inzidenz- und Hybridansatz

4.1.1

Allgemeine Aspekte

Die grundsätzliche Idee der DALY-Berechnung liegt in der Quantifizierung der Morbiditäts- und Mortalitätslast in einer Bevölkerung unter der Berücksichtigung eines Zeitbezugs. Die Krankheitslast einer bestimmten Geburtskohorte kann dabei durch die Berücksichtigung der verlorenen Lebensjahre durch vorzeitige Mortalität (Years of Life Lost; YLL) als auch durch Krankheit eingeschränkte Lebensjahre (Years Lived with Disability; YLD) aufsummiert werden. Konkreter wird die Zeit in einem Krankheitszustand mit der Schwere des Krankheitszustandes zwischen 0 und 1 multipliziert, wobei der Tod das Gewicht 1 und die vollständige Gesundheit das Gewicht 0 bekommt. Im Kontext des Health Technology Assessments (inklusive der Politikevaluation) erscheint die kohortenspezifische Betrachtung jedoch wenig geeignet, da Aussagen über die Wirksamkeit bestimmter Gesetze, Reformen und Versorgungsmodelle in den Jahren nach ihren Einführungen zeitnah bewertet werden sollen und deshalb nicht erst retrospektiv für eine Kohorte berechnet werden können. Eine jahresweise Betrachtung bzw. Berechnung der DALYs bringt jedoch Probleme mit sich, die vor allem mit der Schwierigkeit der zeitlichen Zuweisung der YLL und YLD zu tun haben. So können bspw. alle Komplikationen und Folgeerkrankungen einer Erkrankung entweder dem Jahr des Auftretens der initialen Erkrankung oder dem Jahr des Auftretens der Folgeerkrankung zugeordnet werden. Es finden sich verschiedene Ansätze in der wissenschaftlichen Literatur, die diesem Problem begegnen und sich unter den Überschriften Inzidenzansatz, Prävalenzansatz und Hybridansatz kategorisieren lassen. 4.1.2

Inzidenzansatz

Der erste der drei grundsätzlich zur Verfügung stehenden Ansätze zur DALY-Berechnung ist der Inzidenzansatz. Dieser Ansatz geht von einem krankheitsrelevanten Ereignis zu einem bestimmten Zeitpunkt aus und schreibt alle YLD und YLL diesem Zeitpunkt zu. Da die Ereignisse unterschiedlich definiert werden können, unterscheidet Schroeder (2012) insgesamt vier verschiedene Alternativen, DALYs mit Hilfe des Inzidenzansatzes zu berechnen: 1. Zuschreibung nach Pathologie: Als Ereignisse werden nur der Beginn der eigentlichen Pathologie bzw. das Auftreten der Erkrankung definiert. Verluste von Gesundheit durch die eigentliche Erkrankung, aller Folgeerkrankungen und Komplikationen (YLD) sowie durch den Tod (YLL) werden diesem einen Event zugeschrieben.

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2. Zuschreibung nach Pathologie und Tod: Alle Gesundheitsverluste durch die eigentliche Erkrankung, durch Folgeerkrankungen und Komplikationen (YLD) werden dem Entstehungszeitpunkt der Erkrankung zugeordnet. Verluste durch den Tod (YLL) werden dem Zeitpunkt des Todes zugeschrieben. 3. Zuschreibung nach Pathologie, Folgeerkrankungen und Tod: YLD der initialen Erkrankung werden dem Zeitpunkt ihrer Entstehung zugeordnet. Folgeerkrankungen und Komplikationen werden ihrem eigenen Entstehungszeitpunkt zugeordnet. YLL werden dem Todeszeitpunkt zugeordnet. 4. Zuschreibung nach Tod: Alle Verluste (YLD und YLL) werden dem Zeitpunkt des Todes zugeordnet. Die dritte Variante entspricht dabei der offiziellen Vorgehensweise in der Global Burden of Disease, Injuries, and Risk Factors (GBD) Study der Weltgesundheitsorganisation (World Health Organization; WHO). Die vierte Variante wurde Schroeder (2012) zufolge noch in keiner Studie angewandt. 4.1.3

Prävalenzansatz

Der Prävalenzansatz der DALY-Berechnung vermeidet die Entscheidungsprobleme des Inzidenzansatzes bezüglich der zeitlichen Zuordnung bestimmter Ereignisse. Vielmehr werden für einen bestimmten Zeitraum (bspw. ein Kalenderjahr) alle Gesundheitseinschränkungen in diesem Zeitraum in Form von YLD berechnet und aufsummiert. Etwas komplizierter ist der Vorgang zur Berechnung der YLL: Hier muss zunächst ermittelt werden, wie viele in der Vergangenheit verstorbene Personen bis in oder über den relevanten Zeitraum hinaus noch gelebt hätten. Anschließend wird die entgangene Lebenszeit nur für den relevanten Zeitraum aufsummiert. 4.1.4

Hybridansatz

Der Hybridansatz kombiniert den Inzidenz- und Prävalenzansatz durch Addition der inzident ermittelten YLL und der prävalent ermittelten YLD; d. h. die Krankheitslast einer Erkrankung setzt sich aus der Morbidität im Zieljahr und der entgangenen Lebenszeit der im Zieljahr Verstorbenen zusammen. 4.1.5

Beurteilung und Wahl des Ansatzes

4.1.5.1 Stärken und Schwächen der Ansätze Problematisch erscheint beim Inzidenzansatz die Wahl der „korrekten“ Variante, vor allem bei Erkrankungen mit Folgeerkrankungen und Komplikationen. So wirkt sich die Einführung einer neuartigen Technologie, die auch zur Behandlung von Langzeitkomplikationen genutzt werden kann, nur auf die DALY-Berechnungen für

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zukünftig Erkrankte aus, während auch bereits in der Vergangenheit Erkrankte behandelt werden können und dadurch eine Verbesserung ihrer Gesundheit verzeichnen. Deutlich wird diese Problematik auch anhand des sog. Polio-Problems: Auch, wenn in der Gegenwart noch Personen einer ansonsten vollständig gesunden Bevölkerung unter den Folgen einer Polio-Erkrankung leiden, erweckt der Inzidenzansatz den Eindruck, dass derzeit keinerlei Gesundheitseinschränkungen vorliegen, da diese bereits früheren Jahren zugordnet wurden. Positiv anzumerken ist, dass beim Inzidenzansatz die komplette zukünftige Krankheitslast bei der Einführung einer Technologie berücksichtigt wird. Dies stellt einen Schwachpunkt des Prävalenzansatzes dar, bei dem diese zukünftigen Effekte keine Berücksichtigung finden. Ein weiteres Problem beschreibt der sog. Elvis-Effekt: Obwohl Elvis Presley im Jahr 1977 im Alter von 42 Jahren verstorben ist, werden die Jahre bis zum Ende seiner eigentlichen Lebenserwartung mit in die Berechnungen einbezogen. Bei der Beurteilung der Krankheitslast der Bevölkerung im Jahr 2005 würde also Elvis weiterhin eine Rolle spielen. Der Vorteil des Prävalenzansatzes liegt in seiner Einfachheit und der Vermeidung von Annahmen, die beim Inzidenzansatz für Events notwendig sind. Der Hybridansatz bedient sich ebenfalls dieses Vorteils und umgeht durch die unterschiedliche Nutzung des Inzidenz- und Prävalenzansatzes sowohl das Polio- als auch das Elvis-Problem. Sein Nachteil ist allerdings, dass es keineswegs trivial ist, den resultierenden DALY-Wert zu interpretieren, wobei dieser jedoch trotzdem als Maßzahl zur Beurteilung der Vermeidung von Morbidität und Mortalität verstanden werden kann. Auch eignen sich mit dem Hybridansatz berechnete DALYs besonders gut zur Performance-Messung. 4.1.5.2 Auswahl des Ansatzes Unter Berücksichtigung der gerade beschriebenen Vor- und Nachteile der verschiedenen Ansätze und vor dem Hintergrund der projektspezifischen Anforderungen wurde sich für die Verwendung des Inzidenzansatzes entschieden. Während sich der Prävalenzansatz als vollkommen ungeeignet für die Bewertung des Einflusses der Gesundheitswirtschaft auf die Krankheitslast anhand einer Zeitreihe darstellt, wäre der Hybridansatz grundsätzlich die Methode der Wahl. Als limitierender Faktor für diesen Ansatz stellt sich jedoch das in Deutschland eingeschränkte Krankheitsmonitoring dar. So sind die für den Hybridansatz notwendigen jährlichen und altersspezifischen Prävalenzahlen für nur sehr wenige Erkrankungen (inklusive Komplikationen) verfügbar. Auch durch wissenschaftliche Literatur zur Epidemiologie der Erkrankungen wären die jahresspezifischen Lücken nicht zu füllen. Der gewählte Inzidenzansatz ist in diesem Zusammenhang besser für diese unvollständige Datengrundlage geeignet und ermöglicht die Erstellung der Zeitreihen, die die Krankheitslast in Deutschland realistisch abbilden.

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4.2

Verwendung konstanter Sterbetafel

Die verlorenen Lebensjahre wurden einheitlich mit der Sterbetafel des Jahres 2013 kalkuliert. Hätten wir für jedes Jahr der Betrachtung die Sterbetafel des jeweiligen Jahres verwendet, wäre ein großer Teil der gezeigten Fortschritte gar nicht sichtbar geworden, da er in dem allgemeinen Rückgang der Sterblichkeit aufgegangen wäre. (Vgl. zur Diskussion des Problems: Heigl 2002).

4.3

Datenmaterial

4.3.1

Grundsätzliche Bemerkungen

Für die Modellierung der DALYs werden Daten benötigt, die im Idealfall nach Alter und Geschlecht stratifiziert sind. Die Daten mussten zudem die Darstellung eines Zeitverlaufs erlauben. Für die Auswahl und Verwendung von Daten musste also sowohl die Granularität der Daten als auch die Eignung als Datenreihe beachtet werden. Ohne dies auf den folgenden Seiten explizit zu erwähnen, sind die Daten auf Grundlage dieser beiden Bedingungen zusammengestellt. Wir haben für die Berechnungen im wesentlichen vier Typen von Daten benötigt, die wir im Folgenden auch nach dem dargestellten Schema (Abbildung 36) erläutern:  Inzidenz (Anzahl und Altersverteilung)  Disability weights  Schweregrade und Anteil der jeweils Betroffenen (Eintrittswahrscheinlichkeiten für Krankheitszustände und Verbleib in den jeweiligen Krankheitszuständen)  Überlebensdauern (relative Überlebenswahrscheinlichkeiten)

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Abbildung 36: Übersicht zu den benötigten Inputdaten

Quelle:

4.3.2

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Inzidenz

Nach Geschlecht und Altersgruppen stratifizierte Zeitreihen der Neuerkrankungen sind der Startpunkt für die Modellierung der DALYs nach dem Inzidenzansatz. Entsprechend wurde beim Datenmaterial auf vorhandene Register oder Statistiken zurückgegriffen und möglichst wenig prozessiert (Abbildung 37). Abbildung 37: Übersicht zur Datenherkunft und -prozessierung

Quelle:

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Krebserkrankungen (Brust- und Prostatakrebs) Die Neuerkrankungszahlen der Krebsentitäten stammen größtenteils vom Zentrum für Krebsregisterdaten. Für die Jahre 1995 bis 1998 und 2013 stellte das Robert Koch-Institut (RKI) eigens berechnete Zahlen bereit. Für die Jahre 1993 und 1994 wurden die Werte des Jahres 1995 angenommen (Abbildung 38, Abbildung 39).18 Abbildung 38: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Brustkrebs)

Quelle:

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Vgl. auch den kurz vor Redaktionsschluss veröffentlichten Krebsbericht des RKI, dem dasselbe Zahlenmaterial zugrunde liegt: (http://www.krebsdaten.de/Krebs/DE/Content/Publikationen/Krebsgeschehen/Krebsgeschehen_node.html) - Dort finden sich auch zahlreiche weiterführende Informationen zu diesen und anderen Krebsformen.

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Abbildung 39: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Prostatakrebs)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Wie man sieht, ist in beiden Fällen die schon oben beschriebene Zunahme der Inzidenz sichtbar. Diese dürfte zu einem wesentlichen Teil auf bessere Diagnostik und die Ausweitung von Screening zurückzuführen sein. Gemäß der in der Einleitung erläuterten Methodik wurden diese Daten so verwendet, wie sie sich im Krebsregister vorfinden, ohne Korrekturen vorzunehmen. Die Frage, ob die tatsächliche Inzidenz sich anders entwickelt hat als die dokumentierte Inzidenz wäre separat zu untersuchen. Gleiches gilt für die Frage, ob ein gewisser Anteil an der YLL-Verbesserung durch eine frühere Entdeckung der Krankheiten entsteht - und zwar nicht durch damit verbesserte Heilungschancen, sondern schlicht durch eine Ausweitung des betrachteten Zeitraums.

Herz-Kreislauf-Erkrankungen (Herzinfarkt, Schlaganfall) Im Falle des Herzinfarkts nutzten wir alters- und geschlechtsspezifische Herzinfarktraten aus den Jahren 1986, 2010 und 2013 aus dem Augsburger Herzinfarktregister (MONICA/KORA-Studie), um aus diesen Datenpunkten die alters- und geschlechtsspezifischen Herzinfarktraten für die Jahre 1993 bis 2013 linear zu interpolieren. Mittels der Daten zur Fortschreibung des Bevölkerungsstandes des Statistischen Bundesamtes (EVAS 12411-0007) wurden die absoluten Fallzahlen auf das gesamte Bundesgebiet hochgerechnet. In Abstimmung mit dem RKI wurde diese als die beste verfügbare Datenquelle angesehen. Für die Berechnung der DALYs wurden die Inzidenzen im weiteren Projektverlauf altersstandardisiert (wie bei allen anderen Erkrankungen auch).

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Abbildung 40: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Herzinfarkt)

Quelle:

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Da das Erlanger Schlaganfallregister nicht bereit war, Daten zur Verfügung zu stellen, beruhen die Zahlen zu inzidenten Schlaganfällen auf den Angaben der Gesundheitsberichterstattung des Bundes (GBE-Bund). Im Detail handelt es sich dabei um die Krankenhausfälle aufgrund von „zerebrovaskulären Krankheiten“19 vom Jahr 1994 bis 2013. Für das Jahr 1993 werden die Neuerkrankungszahlen des Jahres 1994 verwendet. Diese Zahlen haben eine gewisse Unschärfe. Zum einen werden nur Fälle gezählt werden, die auch lebend das Krankenhaus erreichen. Zum anderen kann es theoretisch zu Doppelzählungen kommen, wenn ein Patient in mehreren Krankenhäusern behandelt wird. Die Umstellung der Statistik von ICD9 auf ICD10 erzeugt zudem einen unplausiblen Sprung der Zahlen im Jahr 1999. Es wäre wünschenswert, diese Zahlen mit einem Korrekturfaktor zu versehen.

Die Unschärfe des Begriffs der „zerebrovaskulären Krankheiten“ ist das Resultat der Überleitung der unterschiedlichen ICD-Codes gemäß der europäischen Kurzliste.

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Abbildung 41: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Schlaganfall)

Quelle:

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Interessant ist schließlich die Beobachtung der Trends: Die Inzidenzen steigen bis 1999 noch an, was auf die Zunahme gesundheitlich riskanten Verhaltens in den Jahrzehnten davor zurückzuführen sein kann. Da aber nur die Fälle gezählt werden, die ins Krankenhaus gelangen, könnte auch eine Verbesserung der Rettungsketten dazu beigetragen haben. Diabetes mellitus Typ II Für Diabetes war die Datenlage hinsichtlich der Neuerkrankungen besonders ungünstig. Entsprechend wurde der Trend anhand von einzelnen Datenpunkten aus den Jahren 1989, 2000, 2003 und 2009 linear approximiert. Alters- und geschlechtsspezifische Inzidenzraten aus dem Jahr 2009 (mehrere Literaturquellen) wurden als Ankerpunkt für die differenzierte Darstellung der Inzidenz verwendet. Neben der Linearität des Trends zwischen den Datenpunkten aus einzelnen Studien ist hierbei die Hauptannahme, dass die Entwicklung des Inzidenztrends für Frauen und Männer gleich war. Obwohl es Hinweise gibt, dass die Inzidenz bei den Frauen stärker angestiegen ist, wurde dies aufgrund der Datenqualität nicht in die Berechnungen einbezogen (Abbildung 42).

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Abbildung 42: Absolute Zahl der Neuerkrankten (Diabetes mellitus Typ II)

Quelle:

4.3.3

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Disability weights

Von zentraler Bedeutung für die Berechnung der YLD als Morbiditätskomponente in der DALY-Kalkulation sind neben Daten zur Erkrankungshäufigkeit und -dauer auch Informationen zur Krankheitsschwere. In der DALY-Methodik erfolgt die Berücksichtigung der Krankheitsschwere durch Gewichtungsfaktoren, auch Disability weights (DWs) genannt, die den Schweregrad der jeweiligen gesundheitlichen Einschränkung reflektieren und mit denen die Krankheitsdauer gewichtet wird. DWs können einen Wert zwischen 0 (keine gesundheitlichen Einschränkungen) und 1 (Äquivalent zum Tod) einnehmen. Zur Ermittlung von DWs wurden in der Vergangenheit unterschiedliche Methoden angewendet. In der GBD-Studie für das Jahr 1990 (Murray & Lopez 1996) erfolgte die Ermittlung expertenbasiert. Dabei wurden zunächst 22 Indikator-Gesundheitszustände durch eine Gruppe internationaler Experten mit Hilfe des Person TradeOff (PTO)-Verfahrens bewertet und in sieben Klassen eingeteilt. Anschließend wurden diesen sieben Klassen weitere Gesundheitszustände zugeordnet. Für die GBDStudie für das Jahr 2010 (Murray et al. 2012) wurde die Ermittlung der DWs auf eine Befragung der Allgemeinbevölkerung umgestellt (Salomon et al. 2012). In diese Befragung wurden im Rahmen von Haushaltssurveys 13.902 Menschen aus fünf Ländern (Bangladesch, Indonesien, Peru, Tansania und den USA) einbezogen. Weitere 16.328 Menschen wurden im Rahmen eines Online-Surveys befragt. Die Bewertung von 220 Gesundheitszuständen erfolgte mittels paarweiser Vergleiche.

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Den Teilnehmern wurden Beschreibungen von Gesundheitszuständen zweier hypothetischer Personen vorgelegt, und sie wurden gefragt, welche der beiden Personen sie für gesünder hielten. Für die GBD-Studie für das Jahr 2013 wurde eine zusätzliche online-basierte Befragung von 30.660 Menschen aus vier europäischen Ländern (Schweden, Italien, Ungarn und den Niederlanden) mit ähnlicher Methodik initiiert (Salomon et al. 2015). Wie aus einer systematischen Übersichtsarbeit zu zwischen 1990 und 2012 veröffentlichten DW-Studien hervorgeht, liegen neben den für die GBD-Studien durchgeführten DW-Erhebungen auch mehrere nationale DW-Studien vor (Haagsma et al. 2014). Darunter befinden sich auch Erhebungen, deren Fokus auf europäischen Ländern (insbesondere den Niederlanden) liegt. Die Autoren der Übersichtsarbeit kommen zu dem Schluss, dass die untersuchten Studien verschiedene Methoden anwenden und sich die erhobenen DWs von Studie zu Studie teilweise erheblich unterscheiden. Eine Studie zu DWs in England, Frankreich, den Niederlanden, Spanien und Schweden kam jedoch zu der Erkenntnis, dass DWs innerhalb westeuropäischer Länder gut übertragbar seien, solange sie nicht auf PTO-Werten basierten (Schwarzinger et al. 2003). Die Recherche der geeignetsten DW-Sets für die vorliegende Studie übernahm die Forschergruppe um Prof. Dr. Greiner. Sie stellten einen Anforderungskatalog für die notwendigen DWs auf, der folgende Dimensionen umfasste:  Aktualität  Differenzierungsgrad ( möglichst hoher Differenzierungsgrad hinsichtlich unterschiedlicher Schweregrade, um den Einfluss der Gesundheitswirtschaft auf die Morbiditätskomponente optimal abbilden zu können)  Regionaler Bezug ( Berücksichtigung von in europäischen Staaten erhobenen Daten)  Studiendesign ( Zusammensetzung des Bewertungspanels: Allgemeinbevölkerung) Die vier Kriterien werden vor allem von den DWs der 2013er GBD -Studie (Salonom et al. 2015) und dem dazugehörigen europäischen Survey (Haagsma et al. 2015) erfüllt (Abbildung 43). Bei einem zeitgleichen Auftreten mehrerer Komplikationen - was im Wesentlichen für Diabetes relevant ist - wird zur Adjustierung der DWs der multiplikative Ansatz verwendet (Hilderink et al. 2016). Die Entwicklung der Prävalenzen der Komplikationen wurden hierbei auf Basis verschiedener Studien für den gesamten Betrachtungszeitraum interpoliert (Anhang 3, Abbildung 66). Die Übersicht der DWs ist im Anhang 4 hinterlegt (Tabelle 4).

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Abbildung 43: Übersicht zu potenziellen Quellen für Disability weights am Beispiel von Brustkrebs

Quelle:

Prof. Greiner und Kollegen, eigene Darstellung

Auch hier wurden die besten verfügbaren Werte übernommen, selbst wenn sie Anlass zu weiteren fachlichen Diskussionen geben würden. Wie oben erwähnt, sind bspw. die Folgen der Operationen in beiden betrachteten Krebsformen sehr gering gewichtet - hier die Mastektomie mit 0,036, so dass sie im Gesamttableau kaum sichtbar werden. 4.3.4

Übergangswahrscheinlichkeiten und Verweildauern

Für die Berechnung der Years Lived with Disability waren teilweise zusätzliche Parameter nötig. Hierzu wurden Werte aus der Literatur entnommen bzw. plausible Annahmen getroffen (Anhang A3). 4.3.5

Überlebensrate

Um das Sterbegeschehen zu beurteilen und die Größe der Kohorten im Zeitverlauf bestimmen zu können, wird ermittelt, wie viele Personen an der Indexerkrankung versterben. Krebserkrankungen (Brust- und Prostatakrebs) Für die Krebsentitäten wurden die alters- und geschlechtsspezifischen 1-, 3-, 5- und 10-Jahresüberlebensraten aus Publikationen entnommen, die im Rahmen der EUROCARE-Studie (Wellen 3-5) entstanden sind, um die Kontinuität der Daten zu gewährleisten.20 Diese zwei bis drei Datenpunkte wurden grafisch dargestellt und die 20

Bei den 10-Jahresüberlebensraten wurden zusätzlich auch Daten des Robert Koch-Instituts verwendet.

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zeitliche Entwicklung mittels einer Trendlinie visualisiert. Bei den ausgewählten Trendlinien wird angenommen, dass der jährliche Zuwachs der Überlebensraten am Anfang des Betrachtungshorizonts (1993) sich nicht in gleicher Geschwindigkeit fortsetzt. Dahinter steht die Annahme, dass es bei gleichbleibendem medizinischen Fortschritt immer schwieriger wird, die Überlebensraten weiter zu verbessern (Deckeneffekt). Dies ist schon damit zu begründen, dass manche Werte sonst auf über 100% gestiegen wären. Anschließend wurden die Werte für die Jahre 1993 bis 2013 auf Grundlage der Trendfunktion für den gesamten Untersuchungszeitraum berechnet (Abbildung 44). Die fehlenden Werte zwischen den Folgejahren 1 bis 10 wurden durch Interpolation aus den vorhandenen Werten gebildet. Abbildung 44: Beispiel für die Inter- und Extrapolation der relativen 5-Jahresüberlebensrate (Brustkrebs)

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Die übrigen Zahlen finden sich im Anhang A2. Herz-Kreislauf-Erkrankungen (Herzinfarkt, Schlaganfall) Im Falle des Herzinfarkts wurden die geschlechts- und altersspezifischen Überlebensraten aus dem Augsburger Herzinfarktregister (MONICA/KORA-Studie) in ähnlicher Weise berechnet, wenngleich die Datenstruktur ein etwas anderes Vorgehen erforderte. Hier lag die Verteilung der Überlebensraten für die ersten 28 Tage nach Altersgruppen und für beide Geschlechter für die Jahre 1986, 2010 und 2013 vor, so dass die Trendlinien der Jahre 1986 und 2013 die Referenz bilden und eine proportionale Veränderung in der Zeit von 1993 und 2013 angenommen wird (Abbildung 45). Die nun für den gesamten Zeithorizont bekannte Überlebensrate für die

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ersten 28 Tage wird gleichgesetzt mit der Überlebensrate im ersten Jahr, da die Letalität mit zeitlichem Abstand zum Indexereignis abnimmt. Für die Folgejahre – bei Herzinfarkt wurden nur 5 Folgejahre betrachtet – wurden jährliche Überlebensraten angenommen, die der Literatur entnommen wurden. Abbildung 45: Inter- und Extrapolation der Überlebensraten (Herzinfarkt)

Quelle:

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Diabetes mellitus Typ II Die Entwicklung der Kohorten über die Zeit wurde bei Diabetes durch die Excess mortality21 dargestellt. Dabei wurden aus der Literatur zwei Mortalitätsraten-Ratios aus verschiedenen Jahren verwendet und mittels einer Potenzfunktion verbunden (Abbildung 46). Die beiden Datenpunkte stellen den „Best available evidence“ für die Abbildung eines Trends für diesen Zeitraum dar. Es gibt zwar weitere Angaben zur Mortalität von Diabetikern, doch ließen diese aufgrund zu großer Unterschiede in der Patientenpopulation oder Settings keinen direkten Vergleich zu. In Verbindung mit der Mortalitätsrate in der Gesamtbevölkerung aus der Todesursachenstatistik ließ sich auf diese Weise die Entwicklung der Übersterblichkeit aufgrund von Diabetes approximieren. Neben der Verwendung der Potenzfunktion zur Extrapolation des Trends musste auch hier die weitere Annahme getroffen werden, dass die Übersterblichkeit in allen Alters- und Geschlechtsgruppen gleich groß ist. 21

Die Excess mortality beschreibt die Sterblichkeit, die oberhalb der Grundsterblichkeit liegt und daher allein auf die jeweilige Krankheit zurückgeführt werden kann.

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Abbildung 46: Inter- und Extrapolation der Ăœbersterblichkeit (Diabetes mellitus Typ II)

Quelle:

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Diskussion und Limitationen

Die DALY-Methodik stellt hohe Anforderungen an die Verfügbarkeit von Daten. Es müssen sehr viele verschiedene Daten in möglichst hoher Granularität vorliegen. In dieser Studie potenziert sich die potenzielle Datenmenge dadurch, dass eine Längsschnittbetrachtung über einen Zeitraum von 20 Jahren angestellt wurde. In vielen Fällen mussten Interpolationen auf Grundlage weniger Punktschätzer erfolgen, um für die wesentlichen Inputparameter Zeitreihen zu bilden. Daher sei an dieser Stelle auf die Notwendigkeit von Krankheitsregistern hingewiesen, die einen wichtigen Beitrag für eine valide Datengrundlage legen. In allen betrachteten Krankheitsbildern haben wir Grenzen der Datengrundlage bezüglich der Inzidenz vorgefunden: Die Herzinfarkt-Daten werden von einer relativ kleinen regionalen Population auf das Bundesgebiet hochgerechnet. Die Schlaganfalldaten enthalten einen unplausiblen Sprung beim Wechsel von ICD-9 auf ICD10, die Krebsdaten werden durch eine Zunahme von Screeningmaßnahmen offenbar zumindest bis 2007 stark beeinflusst. Ohne diesen Effekt wäre die in Kap. 3.1. dargestellte Entwicklung für die Gesamtbevölkerung mutmaßlich positiver ausgefallen.22 Für Diabetes gibt es gar keine validen Daten zur Inzidenz, diese mussten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen interpoliert werden.23 Die Überlebensdauern mussten wie beschrieben auf Grundlage weniger Datenpunkte interpoliert werden. Die Wahl des Verfahrens hat beträchtlichen Einfluss auf die Ergebnisse, jedoch ohne dass die Trends sich ändern würden. Die Wahl der DWs hat selbstverständlich ebenfalls einen gewissen Einfluss auf das Ergebnis. Dieser hält sich jedoch in Grenzen, sofern durchgängig die gleichen DWs verwendet werden. Zudem scheint uns, dass sich in der internationalen Literatur nach über 20 Jahren Forschung inzwischen eine gewisse Angleichung eingestellt hat. Vertiefte Betrachtung würde außerdem die Analyse der Komplikationen verdienen. Wie wir dargestellt hatten, haben diese Komplikationen teilweise sehr geringe DWs, so dass sie kaum messbaren Einfluss auf das Gesamtergebnis haben, obwohl sie intuitiv von vielen Menschen subjektiv sicher als sehr bedeutsam eingeschätzt würden. Hier stößt zum einen das Datenmaterial an seine Grenzen, da auch in der Literatur kaum Zeitreihen zu finden sind, zum anderen ist dies wohl auch eine Grenze des DALY-Konzepts selbst: durch die Einbeziehung der Sterblichkeit wird 22

Auf der anderen Seite könnte vermutet werden, dass eine frühere Diagnostik die Krankheitsdauer scheinbar erhöht und damit die Überlebensraten positiv beeinflusst. Da das Alter bei Neuerkrankungen aber steigt (s.o. Kap. 3.2. zu Brustkrebs), scheint dieser Effekt keine allzu große Bedeutung zu haben. Eine vertiefende Betrachtung wäre dennoch lohnend.

Was die externe Validität betrifft, liegen die von uns errechneten DALYs Lost pro 100.000 Personen bei Diabetes mit 7,73 jedoch relativ nahe an dem Wert von 8,7, der für Deutschland in einer länderübergreifenden Studie aus dem Jahr 2015 ausgewiesen wird (Darbà et al. 2015). Auch die absoluten DALYs von Diabetes liegen nahe an den Werten einer vergleichbaren Studie für das Jahr 2010: 632.000 in der vorliegenden Studie gegenüber 638.000 in der Vergleichsstudie (Plass et al. 2014).

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der Maßstab der Betrachtung so grob gewählt, dass eine Verringerung von Komplikationen nicht mehr als großer Effekt erscheint. Für diese Untersuchung wurde keine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Diese Entscheidung beruht zum einen darauf, dass die vorliegenden Quellen (z.B. Inzidenzen, Disability weights) absichtlich nicht infrage gestellt werden. Zum anderen handelt es sich ausdrücklich um eine Pilotstudie, in der die prinzipielle Durchführbarkeit einer fortlaufenden, jahresgenauen Berechnung der Krankheitslast erprobt wurden. Gleichwohl ist die Sensitivitätsanalyse ein unverzichtbares Instrument, um die Unsicherheit der Ergebnisse darzustellen. Insofern sollten zukünftige Studien Sensitivitätsanalysen beinhalten. Viele der genannten Einschränkungen könnten für die Zukunft überwunden oder reduziert werden, wenn weitere, grundsätzlich vorhandene Datenquellen zugänglich gemacht würden. Vor allem die Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung ermöglichen für 85% der Bevölkerung ein detailliertes Bild über das Krankheitsgeschehen und würden viele Detailanalysen zu Behandlungen und Schweregraden erlauben. Eine Bereitstellung anonymisierter Daten zu Forschungszwecken wäre wünschenswert. Das „Informationssystem Versorgungsdaten“ beim DIMDI ist in dieser Hinsicht begrüßenswert, kann aber noch aktueller werden.

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Ausblick

6.1

„Kosten“ für die Behandlung einzelner Krankheiten als Impulsgeber für das BIP

In den vorangegangenen Kapiteln wurde die Entwicklung der Krankheitslast in ausgewählten Indikationsbereichen betrachtet. Im nachfolgendem Kapitel wird eine methodische Näherung vorgestellt, die es ermöglicht, der Frage nachzugehen, in welchen Einrichtungen der Gesundheitswirtschaft die Reduktion der Krankheitslast erfolgt. Dazu werden die direkten Kosten, die mit einer Krankheit einhergehen analysiert. Hierzu wird die Krankheitskostenrechnung (KKR) herangezogen, die mit der Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung (GGR) verknüpft werden kann. Letztendlich kann somit über die Zusammenführung beider Daten approximiert werden, in welchen Einrichtungen welche Wertschöpfung zur Gesunderhaltung erbracht wird. Folglich könnte entsprechend auch der Rückschluss gezogen werden, dass sich diese Wertschöpfung proportional auf den Beitrag zur Reduzierung der Krankheitslast übertragen lässt. In der nachfolgenden Grafik sind die einzelnen aufeinander aufbauenden Schritte skizziert, wobei jedoch betont werden muss, dass dieses Kapitel entsprechend des Angebots zunächst einen ersten Ansatz zur Beantwortung der Frage 2 liefert. Abbildung 47: Schematischer Aufbau weitergehender Forschungsfragen 1. Entwicklung der Krankheitslast – wir leben länger und gesünder

Quelle:

6.2

2. Beitrag der industriellen Gesundheitswirtschaft – woher kommt das längere Leben?

3. Verhältnis von Input und Output – was hat uns das längere Leben gekostet?

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Die KKR als Datenbasis für die Analyse

Die Behandlung von Krankheiten und die Verringerung der damit einhergehenden Krankheitslast ist mit Kosten verbunden. Diese Kosten sind stark von den einzelnen Krankheiten determiniert. Als Datenbasis für diese Unterschiede kann die KKR her-

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angezogen werden. Sie ermöglicht die Analyse der Kosten in Kombination mit demographischen und versorgungsspezifischen Merkmalen.24, 25 Die aktuellsten Zahlen der KKR beziehen sich auf das Jahr 2008, weswegen im Folgenden auf diese Bezug genommen wird. Im Jahr 2008 beliefen sich die anhand der KKR ermittelten direkten Kosten aller Krankheiten über alle Einrichtungen hinweg betrachtet auf etwa 254,3 Milliarden Euro. Im Jahr 2002 beliefen sich diese Kosten auf 218,8 Milliarden Euro. Dies entspricht einer Zunahme der Kosten um etwa 16 Prozent.26 Ein großer Teil der Kosten ist auf Krankheiten des Kreislaufs- (36,9 Mrd. €) und Verdauungssystemsystems (34,8 Mrd. €) zurückzuführen. Die Kosten für psychische und Verhaltensstörungen (28,7 Mrd. €), sowie Krankheiten des Muskel-Skelett-Systems (28,5 Mrd. €) betrugen jeweils auch fast 30 Milliarden Euro. Neubildungen (18 Mrd. €), sowie Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten (13,7 Mrd. €) stellen ebenfalls einen großen Teil der Krankheitskosten dar. Die nachfolgende Abbildung stellt die Kosten für Krankheiten, die einen großen Anteil an den gesamten Ausgaben haben, dar.

Statistisches Bundesamt DESTATIS (2010).

Forster (2004), S.1433: „Bei der Krankheitskostenrechnung werden die im Bereich des Gesundheitswesens verfügbaren Datenquellen zur Ermittlung der Kosten einer Krankheit zusammengeführt. Dabei werden ausschließlich die so genannten direkten Kosten einzelnen Krankheiten zugerechnet. Sie beschreiben den unmittelbar mit einer medizinischen Heilbehandlung, einer Präventions-, Rehabilitations- oder Pflegemaßnahme verbundenen Ressourcenverbrauch im Gesundheitswesen. Hierzu zählen auch die Verwaltungskosten der Leistungserbringer und sämtlicher öffentlicher und privater Einrichtungen, die in Deutschland Gesundheitsleistungen finanzieren.“

Die KKR ist nicht inflationsbereinigt, daher sind die absoluten Veränderungen der Kosten nur bedingt interpretierbar.

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Abbildung 48: Krankheitsgruppen und Ausgaben in Mio. €

Gegenstand der

Anteil an

Veränderung

gesamten

des Anteils an

der

Ausgaben

gesamten

Ausgaben

im Jahr

Kosten zum

zum Jahr

2008

Jahr 2002

2002

36.973

14,54%

-0,8%

10,08%

34.814

13,69%

-0,6%

10,97%

28.654

11,27%

0,6%

22,88%

28.545

11,23%

0,1%

16,80%

7,11%

0,8%

30,65%

5,39%

-0,1%

14,73%

Ausgaben in Mio. €

Nachweisung

Krankheiten des Kreislaufsystems Krankheiten des Verdauungssystems psychische und Verhaltensstörungen Krankheiten des Muskel-Skelett-Systems

Darunter

2008

Veränderung

ProstataNeubildungen

18.078

und Brustkrebs

Endokrine, Ernährungsund

13.709

Diabetes

Stoffwechselkrankheiten

Quelle:

WifOR

Die Ausgaben für die - neben Weiteren - im Rahmen des Projekts näher beleuchteten Krankheiten Diabetes mellitus, Prostata- und Brustkrebs betrugen im Jahr 2008 in Summe ca. 9,7 Mrd. €, was etwa 3 Prozent der gesamten Krankheitskosten entspricht. Die Ausgaben für Diabetes mellitus beliefen sich nach Angaben der Krankheitskostenrechnung dabei auf etwa 6,3 Mrd. € (2002:4,95 Mrd. €, 2004:5,1 Mrd. €, 2006: 5,7Mrd. €), für Brustkrebs auf 1,9 Mrd. € (2002:1,5 Mrd. €, 2004:1,6 Mrd. €, 2006: 1,9 Mrd. €) und für Prostatakrebs auf etwa 1,4 Mrd. € (2002: 1,2 Mrd. €, 2004:1,2 Mrd. €, 2006: 1,4 Mrd. €).27 Hierbei muss jedoch berücksichtigt werden, dass insbesondere bei Diabetes mellitus oftmals eine Multimorbidität vorliegt und die krankheitsbezogene Zuordnung der Kosten aufgrund dessen mit einer

Die Zuordnung der im Gesundheitswesen anfallenden Kosten zu einzelnen Krankheiten erfolgt im Rahmen der Krankheitskostenrechnung in Form eines Top-Down-Ansatzes. Es werden verschiedene verfügbare Informationen über den Ressourcenverbrauch des Gesundheitswesens zusammengetragen. So werden beispielsweise die aus der Gesundheitsausgabenrechnung vorliegenden Werte über Verteilungsschlüssel den einzelnen Krankheitskapiteln, -gruppen oder –kategorien zugeordnet. Aufgrund dieser Methodik ist es möglich, dass Analysen, die die Kosten mittels eines Bottom-up-Ansatzes bestimmen, für identische Krankheiten zu anderen Ergebnissen gelangen.

IGES/WifOR/Univ.Bielefeld

gewissen Unsicherheit behaftet ist. Aufgrund der Behandlung von Diabetes mellitus anfallende Kosten werden somit im Rahmen der Krankheitskostenrechnung unter Umständen auch anderen Krankheiten zugeordnet. 6.2.1

Verteilung der Krankheitskosten auf die Einrichtungen

Die gesamten Kosten, die im Zusammenhang mit der Behandlung der einzelnen Krankheiten anfallen, sind nicht nur unterschiedlich hoch, sie verteilen sich je nach Krankheit auch in unterschiedlichem Maße auf die verschiedenen Einrichtungen. Während bei Diabetes mellitus fast die Hälfte aller Kosten (49,4%) in den Apotheken anfällt, fallen bei den Indikationen Brust-(24,4%) und Prostatakrebs (33%) nur etwa ein Viertel, bzw. ein Drittel der Kosten in den Apotheken an. Mittels der KKR kann jedoch nicht definiert werden, aus welchen einzelnen Posten sich die innerhalb einer Einrichtung anfallenden Kosten zusammensetzen. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass die Kosten, die innerhalb der Einrichtung „Apotheke“ anfallen, zu einem Großteil Medikamenten zuzuschreiben sind. Weitere Kostenpositionen könnten beispielsweise Blutzuckermessgeräte, Teststreifen, etc. sein. Jeweils ungefähr ein Sechstel der Ausgaben entfallen bei Diabetes auf Arztpraxen und Krankenhäuser. Die Kosten für die Behandlung von Brust- und Prostatakrebs fallen hingegen zu einem größeren Anteil in den Krankenhäusern an (29,8% und 29,3%). Dies ist darauf zurückzuführen, dass diese Neubildungen einer stationären Behandlung bedürfen. Ein weiterer großer Anteil der Kosten für die Behandlung von Brust- sowie Prostatakrebs fällt in den Apotheken an. Hier zeigen sich geringfügige Unterschiede. Bei Brustkrebs fällt ungefähr ein Viertel der Kosten in den Apotheken (24,4%) an, bei der Behandlung von Prostatakrebs ungefähr ein Drittel (33%). Abbildung 49: Krankheitskosten der Krankheiten nach Einrichtungen im Jahr 2008 0%

10%

20%

Diabetes

Brustkrebs

Prostatakrebs

40%

50%

3131

481

70%

Arztpraxen Vorsorge-/Rehaeinr. Praxen sonst. med. Berufe

80%

889

131

587

WifOR

60%

950

168

466

Apotheken stationäre/teilstationäre Pflege sonstige Einr. / private HH

Quelle:

30%

414

Krankenhäuser ambulante Pflege 414 Mio.

351

195

90%

107

132

100%

311

Gesamt 1.970 Mio.€

118

Gesamt 6.342 Mio.€

Handwerk/Einzelhandel Verwaltung

Gesamt 1.412 Mio.€

IGES/WifOR/Univ.Bielefeld

6.2.2

Wertschöpfungs- und Arbeitsmarktbetrachtung der KKR nach Indikationen und Einrichtungen

Die Erstellung von gesundheitsrelevanten Waren und Dienstleistungen für die Behandlungen einzelner Krankheiten generiert in der Volkswirtschaft auch ökonomische Effekte, bspw. in Form von Bruttowertschöpfung (BWS) oder Anzahl der Erwerbstätigen (ET). Durch die Anwendung von Input-Output-Analysen können die direkten, indirekten und induzierten Effekte durch die in Deutschland anfallenden Gesundheitsausgaben ermittelt werden. Hierzu werden die in der KKR ausgewiesenen Kosten mit den Kennzahlen der Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung (GGR) verknüpft.28, 29 So können die mit der Erstellung von Waren und Dienstleistungen verbundenen, wachstumsrelevanten Kennzahlen der Bruttowertschöpfung (BWS) oder Anzahl der Erwerbstätigen (ET) bestimmt werden. Neben der unterschiedlichen Höhe der Kosten und den unterschiedlichen Einrichtungen, die zur Gesunderhaltung und -erbringung der Patienten beitragen, werden je nach Krankheitsbild auch unterschiedliche Waren und Dienstleistungen eingesetzt. Folglich unterscheiden sich auch die resultierenden volkswirtschaftlichen Effekte je nach Krankheitsbild und letztendlich auch die Wirkung auf das deutsche BIP. Im Fokus des Forschungsinteresses steht hier insbesondere die Frage, wer im Rahmen der Gesunderhaltung und -erbringung primär agiert. Tabelle 2 stellt die für die Behandlung der einzelnen Krankheiten anfallenden Ausgaben, die damit verbundene direkte und indirekte Wertschöpfung, sowie die mit den Ausgaben verbundene Anzahl an Erwerbstätigen und die dazugehörigen Multiplikatoren für das Jahr 2008 dar.

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (2015).

Die KKR erfasst alle Gesundheitsausgaben, die im Inland anfallen. Ausgaben, die im Inland getätigt werden, jedoch im Ausland „konsumiert“ werden, werden berücksichtigt. Die KKR erlaubt eine Betrachtung der Ausgaben für einzelne Güter/Einrichtungen, die BWS wird jedoch nach Wirtschaftszweigen, in denen sie geleistet wird ausgewiesen. So können gewisse Posten, wie die im Rahmen der GGR berücksichtigte Vorratsveränderung, nicht berücksichtigt werden und sorgen somit für eine gewisse Unschärfe der Zahlen.

IGES/WifOR/Univ.Bielefeld

Tabelle 1:

Gesundheitsausgaben und Multiplikatoren der Bruttowertschöpfung (BWS) und Erwerbstätigen (ET) (direkte und indirekte) Diabetes

Brustkrebs

Prostatakrebs

Direkte + indirekte BWS [Mio. €]

4.424

1.501

1.038

Multiplikator direkte + indirekte BWS [€BWS/€Ausgaben]

0,70

0,76

0,74

Direkte + indirekte ET [Anzahl]

96.490

37.063

24.127

Multiplikator direkte + indirekte ET [Anzahl ET/1 Mio. € Ausgaben]

15,21

18,81

17,09

Quelle:

WifOR

Die für die Behandlung von Diabetes anfallenden Kosten in Höhe von ca. 6,3 Mrd. Euro sind mit ca. 4,4 Mrd. Euro direkter und indirekter BWS verbunden. Den Kosten für die Behandlung von Brust- und Prostatakrebs in Höhe von 1,9 Mrd. bzw. 1,4 Mrd. stehen jeweils direkte und indirekte BWS in Höhe von 1,5 und 1 Milliarde Euro gegenüber. Der Multiplikator der Bruttowertschöpfung ist bei Brust- sowie Prostatakrebs höher als bei Diabetes. Dies lässt zum einen darauf schließen, dass es sich um eine „längere“ Wertschöpfungskette handelt und zum anderen auch, dass es sich um hochspezialisierte Akteure handelt, die im Rahmen der Gesunderhaltung bzw. -erbringung der Patienten involviert sind. Den größten Multiplikator weist Brustkrebs mit 0,76 auf, das bedeutet, dass mit Ausgaben in Höhe von 1 Euro für die Behandlung von Brustkrebs weitere 0,76 Euro BWS in der deutschen Volkswirtschaft hervorgerufen werden. Mit 1 Euro Ausgaben für die Behandlung von Diabetes werden Effekte in Höhe von weiteren 0,70 Euro in der deutschen Volkswirtschaft hervorgerufen. Letztendlich ermöglichen solche analytischen Einblicke erste Rückschlüsse darüber zu ziehen, wer in welchen Krankheitsbildern aktiv ist und vor allem welche Wertschöpfung von welcher Einrichtung in Deutschland erbracht wird. Vereinfacht ausgedrückt, lässt sich nachweisen, dass die Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen in zahlreichen Krankheitsbildern vorrangig in Deutschland erbracht wird. Diese Aussage lässt sich auch durch die Analyse der Ausstrahleffekte auf die Erwerbstätigen bestätigen. So unterscheiden sich zwar die Multiplikatoren der Erwerbstätigen zwischen den einzelnen Krankheiten, der Beschäftigungseffekt ist jedoch deutlich erkennbar. Während mit 1 Million Euro Ausgaben für die Behandlung von Diabetes ungefähr 15 direkte und indirekte Erwerbstätige im Jahr 2008 einhergingen, waren es bei Prostatakrebs etwa 17 und bei Brustkrebs sogar mehr als 18 Erwerbstätige. Dies

IGES/WifOR/Univ.Bielefeld

könnte darauf zurückzuführen sein, dass Brust- sowie Prostatakrebs mit einem höheren Pflegeaufwand verbunden ist, der durch Erwerbstätige abgedeckt werden muss. Bei der Behandlung von Diabetes ist ein großer Teil der Kosten auf Medikamente oder weitere technische Hilfsmittel zurückzuführen, im Rahmen der -unmittelbar mit der Erkrankung Diabetes verbundenen- Behandlung ist jedoch eine Pflege, die hohe Personalressourcen bedarf, nicht in gleichem Umfang notwendig. Neben der Betrachtung der gesamten BWS, die aufgrund der Behandlung einer Krankheit hervorgerufen wird, ist es durch die Verknüpfung der KKR mit Daten der GGR auch möglich, die BWS (direkte und indirekte) auszuweisen, die in den verschiedenen Einrichtungen anfällt. 30 Abbildung 2 stellt die Krankheiten und die im Rahmen der Behandlung anfallende BWS in den einzelnen Einrichtungen dar. Wie die Kosten, die im Rahmen der Behandlung der einzelnen Krankheiten in unterschiedlichen Einrichtungen anfallen, verteilt sich auch die BWS in Abhängigkeit der Krankheit auf die verschiedenen Einrichtungen. Die Verteilung der BWS entspricht in etwa der Verteilung der Kosten. 31 Ähnlich wie bei den Kosten, fällt bei der Behandlung von Diabetes ein Großteil der BWS in den Bereich der Industriellen Gesundheitswirtschaft (IGW). Dieser Sektor umfasst die Produktion von Arzneiwaren, Medizintechnik und Medizinprodukten inklusive Diagnostik, sowie den Handel und Vertrieb dieser Güter. Die Behandlung von Brust- und Prostatakrebs induziert hingegen zu einem größeren Teil BWS durch Dienstleistungen von Krankenhäusern als durch die Produktion und dem Handeln mit Arzneimitteln.

Um die KKR in mit der GGR zu verknüpfen und die im Rahmen der Behandlung einer Krankheit generierte BWS zu ermitteln, müssen die einzelnen Ausgabenposten übereinstimmen. Hierfür werden die in den Apotheken und Handwerk/Einzelhandel anfallenden Kosten (Posten KKR) für die Verknüpfung mit der GGR zu dem Posten Industrielle Gesundheitswirtschaft (IGW) zusammengefasst. Die Kosten für ambulante Pflege, sonst. ambulante Einrichtungen, Rettungsdienste, sonst. Einrichtungen /private HH wurden zu ambulanter Pflege zusammengefasst.

Der Sektor „Rest“ entspricht hier dem Anteil an BWS, der über die Verknüpfung von GGR und KKR keinem Sektor zugeordnet werden konnte.

IGES/WifOR/Univ.Bielefeld

Abbildung 50: Direkte und indirekte BWS (Mio.€) in den einzelnen Sektoren nach Krankheiten 0%

10%

Diabetes

Brustkrebs

Prostatakrebs

20%

30%

1.340

238

200

216

40%

605

392

131

275

Industrielle GW Dienstleistungen von KH Dienstleistungen von stationären/teilstationären Pflegeeinrichtungen Dienstleistungen von Praxen sonstiger medizinischer Berufe Rest

Quelle:

50%

60%

70%

787

98 152

141

80%

39 75

90%

100%

1.138

341

249

Gesamt 4.424 Mio. €

Gesamt 1.501 Mio. €

Gesamt 1.038 Mio. €

GKV/PKV/öffentliche Verwaltung Dienstleistungen von Vorsorge- und Rehaeinrichtungen Dienstleistungen von Arztpraxen Dienstleistungen der ambulanten Pflege

WifOR

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass durch die Integration der Krankheitskostenrechnung in die GGR des Bundeswirtschaftsministeriums erstmals auch krankheitsbezogene Wertschöpfungsströme sowie Erwerbstätige nach Einrichtungen differenziert analysiert werden konnten. Diese Berechnungsmodelle geben Aufschluss darüber, inwieweit die deutsche Gesellschaft von der Gesunderhaltung bzw. -erbringung in Form einer Steigerung des deutschen Bruttoinlandsproduktes bzw. der Stimulierung des Arbeitsmarktes profitiert. Leider liegen die Daten der KKR nur bis zum Jahr 2008 vor. Daher lassen sich keine jüngeren Analysen bzgl. der Wirkungsmechanismen durchführen. An dieser Stelle soll darauf verwiesen werden, dass sich die Autoren dieses Beitrags der Kritik am BIP als Wohlstandsindikator bewusst sind. So wird seit langem darüber diskutiert, ob Reparaturen und Instandhaltungsaktivitäten aus dem BIP herausgelöst werden sollten. Nach der derzeitigen Berechnung des BIPs steigern Naturkatastrophen und Verkehrsunfälle aufgrund der damit verbundenen Reparaturen das BIP. Sie beeinflussen das BIP demnach positiv. Somit ist es nicht möglich, zu beurteilen, ob sich das BIP aufgrund positiver oder negativer Effekte erhöht, und etwaige soziale Kosten werden vernachlässigt. Gemäß dieser Logik ist es im Sinne des gesamtgesellschaftlichen Wohlstands nicht erstrebenswert, die Anzahl erkrankter Personen, und die damit verbundenen Kosten und somit auch die BWS zu erhöhen. Trotz seiner bekannten Schwachstellen stellt das BIP jedoch die momentan beste verfügbare Messgröße für die Wirtschaftsleistung dar. Insofern behält der vorliegende Ansatz der Betrachtung von mit einzelnen Krankheiten verbundenen BWS Neuigkeitswert.

IGES

Fazit

Trotz der genannten Einschränkungen hat sich das DALY-Konzept als nützliches Instrument erwiesen, um Veränderung der Krankheitslast in der Bevölkerung über einen langen Zeitraum darzustellen und zu quantifizieren. Die Kombination von Lebensdauer und gesundheitlicher Einschränkung wird so zum ersten Mal sichtbar. Es wird deutlich, in welchen Erkrankungen schon Fortschritte erzielt wurden, wo wir am Beginn des Weges stehen und wo noch weitere Anstrengungen in Prävention und Therapie erforderlich sind. In der Analyse von Trends kann differenziert werden, ob die Inzidenz, die Altersverteilung, die Überlebensrate etc. für die Entwicklung verantwortlich sind. Dies ist eine wichtige Basis für die spätere Untersuchung der Ursachen. In allen Erkrankungen sinkt die Summe der YLLs. Die YLDs je Erkranktem bleiben im Zeitverlauf relativ konstant, aber sie treten später auf. In den Kohorten findet eine Verschiebung von schweren Krankheitsstadien zu den basalen Krankheitszuständen statt. Weniger technisch ausgedrückt: wir leben länger, wir erkranken später und wir gewinnen kontinuierlich gesunde Lebensjahre dazu. Auch wenn wir erkranken, verlaufen manche der untersuchten Krankheiten weniger schlimm. All dies hat zahlreiche positive Folgen für die gesamte Gesellschaft.

IGES

8. Anhang A1

Inzidenz

Ăœberlebensrate

Ăœbergangswahrscheinlichkeiten/Verweildauern

Disability weights

Inzidenz

Quelle:

0- 4 5- 9 10 - 14 15 - 19 20 - 24 25 - 29 30 - 34 35 - 39 40 - 44 45 - 49 50 - 54 55 - 59 60 - 64 65 - 69 70 - 74 75 - 79 80 - 84 85+ Summe

0 0 39 281 763 1730 2826 4198 6041 6655 5042 5137 6533 4013 4603 3609 51470

1993

1995

1996

1997

1998

0 0 39 281 763 1730 2826 4198 6041 6655 5042 5137 6533 4013 4603 3609 51470

0 0 29 155 781 1819 2596 4244 5318 7089 5431 5287 6109 4470 4320 3700 51348

0 0 8 120 746 1597 2865 4056 5149 6851 5947 5276 6154 4839 3636 4050 51294

0 0 8 153 733 1616 2909 4439 4961 6782 6762 5409 5990 5408 3281 4237 52688

Manuell eingefĂźgt, da als Wert nur "<5" angegeben wurde Absolute Zahlen aus dem Jahr 1995 verwendet

IGES Institut, eigene Darstellung

0 0 39 281 763 1730 2826 4198 6041 6655 5042 5137 6533 4013 4603 3609 51470

1994

0 0 0 6 32 188 737 1747 3174 4730 4912 7164 7562 5608 5994 5859 2963 4057 54733

1999

0 0 0 0 41 247 908 1926 3198 4919 5006 7369 8267 6012 5709 6235 3101 4079 57017

2000

0 0 0 12 27 152 1000 2205 3413 5028 5920 6341 8820 6641 5930 5839 3936 3795 59059

2001

2002

2003

2004

0 0 0 6 47 162 784 2059 3483 5326 5856 6187 8835 7758 5886 5889 4018 4073 60369

0 0 0 0 28 199 735 1950 3456 4976 5701 6087 8746 7894 5770 5842 4591 3661 59636

0 0 0 0 32 228 680 1942 3862 5159 5800 6034 8463 8545 6023 5845 5033 3739 61385

Daten des RKI (Kraywinkel; 26.09.2016)

Abbildung 51: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Brustkrebs)

0 0 0 0 29 233 681 1808 3858 5258 6002 6229 8104 8982 6315 5998 5229 4064 62790

2005

0 0 0 0 43 235 622 1799 3943 5568 5968 6800 7670 10042 6882 5745 5256 4512 65085

2006

0 0 0 7 40 203 639 1722 3901 5822 6556 7370 7948 11369 7521 5874 5259 4901 69132

2007

0 0 0 0 35 210 622 1645 3914 6178 7318 8363 9073 12759 8390 6015 5380 5235 75137

2008

0 0 0 0 29 238 669 1631 3950 6183 7618 8185 8691 11750 8521 6283 5248 5461 74457

2009

0 0 0 8 37 233 636 1535 3750 6080 7530 7864 8277 9927 8454 6268 5056 5610 71265

2010

0 0 0 0 47 254 741 1433 3622 6189 7657 7212 8436 8698 8525 6765 5027 5578 70184

2011

0 0 0 0 43 272 748 1399 3583 6174 7915 7144 8457 8040 8204 7216 4897 5454 69546

2012

2 42 266 718 1517 3288 6280 8346 7259 8549 8252 8327 7908 5042 5839 71635

2013

IGES 82

Quelle:

0- 4 5- 9 10 - 14 15 - 19 20 - 24 25 - 29 30 - 34 35 - 39 40 - 44 45 - 49 50 - 54 55 - 59 60 - 64 65 - 69 70 - 74 75 - 79 80 - 84 85+ Summe

1 0 0 0 0 0 19 144 586 2272 3522 5667 5963 4457 5331 3566 31528

1993

1995

1996

1997

1998

1 0 0 0 0 0 19 144 586 2272 3522 5667 5963 4457 5331 3566 31528

0 1 1 1 1 1 45 144 641 2346 3732 5632 5808 4736 4598 3869 31556

1 0 0 0 6 6 44 197 753 2713 4533 6384 6149 5125 3985 3675 33571

1 0 0 9 0 9 14 246 693 2767 5425 6771 7223 5868 3480 3637 36143

Manuell eingefĂźgt, da als Wert nur "<5" angegeben wurde Werte von 1995

IGES Institut, eigene Darstellung

1 0 0 0 0 0 19 144 586 2272 3522 5667 5963 4457 5331 3566 31528

1994

0 0 0 0 0 0 6 7 30 260 576 3005 6610 7594 8271 6522 3010 3863 39754

1999

0 0 0 0 0 0 20 0 62 258 720 2799 7096 8711 9353 6881 3398 3738 43036

2000

2002

2003

0 0 0 0 0 0 9 6 44 323 866 2823 8362 10096 10092 7633 3834 3653 47741

0 0 0 0 0 0 6 15 62 380 1249 3555 10609 12349 12260 8526 4491 3393 56895

0 0 0 0 0 0 0 11 70 415 1394 4132 10894 14357 12784 9491 4918 2937 61403

Daten des RKI (Kraywinkel; 26.09.2016)

2001

Abbildung 52: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Prostatakrebs)

0 0 0 0 0 0 0 6 60 456 1502 4071 10327 14754 12390 9640 5133 2732 61071

2004

0 0 0 0 0 0 0 9 64 477 1625 3910 9446 15086 12735 9879 5080 2924 61235

2005

0 0 0 0 0 0 0 8 99 529 1715 4375 8968 16313 13829 10561 5184 3296 64877

2006

0 0 0 0 0 0 0 14 111 548 1790 4718 8700 16986 15018 10640 5462 3656 67643

2007

0 0 0 0 0 0 5 13 85 573 1899 4815 8357 16336 15649 10217 5859 3749 67557

2008

0 0 0 0 0 0 0 11 78 619 1820 4717 8117 15145 16062 9661 5725 3865 65820

2009

0 0 0 0 0 0 0 10 102 706 2010 4872 8297 14062 16989 10210 6021 4025 67304

2010

0 0 0 0 0 0 0 8 104 704 2087 4790 8541 12331 17230 10648 6189 4032 66664

2011

0 0 0 0 0 0 0 6 93 658 1974 4574 8363 11213 16272 10842 5870 3844 63709

2012

0 1 0 0 3 6 68 615 1964 4362 7781 9778 14727 10729 5445 4142 59621

2013

IGES 83

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Abbildung 53: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Herzinfarkt)

IGES 84

Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

Abbildung 54: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Schlaganfall)

IGES 85

Quelle:

WifOR, eigene Darstellung

Abbildung 55: Absolute Zahl der Neuerkrankungen (Diabetes mellitus Typ II)

IGES 86

IGES

Überlebensrate

Brustkrebs Abbildung 56: Relative 1-Jahresüberlebensraten für Frauen im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Abbildung 57: Relative 3-Jahres端berlebensraten f端r Frauen im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

Abbildung 58: Relative 5-Jahres端berlebensraten f端r Frauen im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Abbildung 59: Relative 10-Jahresüberlebensraten für Frauen im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Prostatakrebs Abbildung 60: Relative 1-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Abbildung 61: Relative 3-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Abbildung 62: Relative 5-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Abbildung 63: Relative 10-Jahresüberlebenswahrscheinlichkeit für Männer im Zeitverlauf

Quelle:

IGES Institut

IGES

Herzinfarkt Abbildung 64: Altersspezifische Ăœberlebensrate der 28 Tage nach einem Herzinfarkt (MĂ¤nner)

Quelle:

IGES Institut

IGES

Abbildung 65: Altersspezifische Ăœberlebensrate der 28 Tage nach einem Herzinfarkt (Frauen)

Quelle:

IGES Institut

IGES

Übergangswahrscheinlichkeiten/Verweildauern

Tabelle 2:

Übergangswahrscheinlichkeiten zu Krankheitszuständen

Krankheitszustände

Übergangswahrscheinlichkeiten

Quelle

Brustkrebs Diagnose und Therapie Metastasierung Terminale Phase

100% aller Toten 100% aller Toten

IGES Institut IGES Institut

Prostatakrebs Diagnose und Therapie Metastasierung Terminale Phase

100% aller Toten 100% aller Toten

IGES Institut IGES Institut

Herzrhythmusstörungen

12,2% (25-54 Jahre) 22,4% (55-74 Jahre) 39,5% (75-85 Jahre) 13,3%

Sulo et al. (2016) Sulo et al. (2016) Sulo et al. (2016) Saczynski et al. (2009)

Schlaganfall Milde Langzeitfolgen Mittelschwere Langzeitfolgen

37,0% (Überlebende) 12,5% (Überlebende)

Wilkinson et al. (1997) Wilkinson et al. (1997) i.V.m. Douiri et al. (2013) Wilkinson et al. (1997) i.V.m. Douiri et al. (2013) Wilkinson et al. (1997) i.V.m. Douiri et al. (2013) Wilkinson et al. (1997) i.V.m. Douiri et al. (2013)

Herzinfarkt Akuter Myokardinfarkt (Tag 1) Akuter Myokardinfarkt (Tag 2-28) Herzinsuffizienz

Mittelschwere Langzeitfolgen inklusive Kognitiver Einschränkungen Schwere Langzeitfolgen

3,5% (Überlebende)

Schwere Langzeitfolgen inklusive Kognitiver Einschränkungen

2,9% (Überlebende)

Diabetes Retinopathie Neuropathie Amputation (Fuß) Niereninsuffizienz Transplantation Dialyse Erblindung Akuter Myokardinfarkt (Tag 1-2) Akuter Myokardinfarkt (Tag 3-28) Schlaganfall, mittelschwere Langzeitfolgen

Quelle:

10,1% (Überlebende)

Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66 Abbildung 66

IGES Institut, eigene Darstellung

Literaturliste wird auf Anfrage durch das WifOR herausgegeben

Quelle:

Diabetischer Fuß Neuropathy Amputation Nephropathie Transplantation Dialyse Blindness Herzinfarkt Schlaganfall Retinopathie

3,97% 15,61% 2,93% 4,15% 0,18% 0,80% 2,94% 9,20% 6,86% 14,86%

1993

4,73% 15,87% 2,60% 5,30% 0,18% 0,76% 2,25% 8,92% 6,48% 14,34%

1995

5,11% 16,00% 2,44% 5,64% 0,18% 0,74% 1,96% 8,78% 6,30% 14,08%

1996

5,49% 16,13% 2,29% 5,93% 0,18% 0,72% 1,72% 8,64% 6,13% 13,82%

1997 5,87% 16,26% 2,14% 6,18% 0,18% 0,70% 1,50% 8,50% 5,96% 13,56%

1998 6,25% 16,39% 2,00% 6,39% 0,18% 0,68% 1,31% 8,36% 5,80% 13,30%

1999 6,63% 16,52% 1,86% 6,58% 0,18% 0,66% 1,14% 8,22% 5,64% 13,04%

2000 7,01% 16,65% 1,73% 6,76% 0,18% 0,64% 1,00% 8,08% 5,48% 12,78%

2001 7,39% 16,78% 1,61% 6,92% 0,18% 0,62% 0,87% 7,94% 5,33% 12,52%

2002 7,77% 16,91% 1,49% 7,07% 0,18% 0,60% 0,76% 7,80% 5,18% 12,26%

2003 7,80% 17,04% 1,38% 7,20% 0,18% 0,58% 0,67% 7,66% 5,04% 12,00%

2004 7,80% 17,17% 1,28% 7,33% 0,18% 0,56% 0,58% 7,52% 4,90% 11,74%

2005 7,80% 17,30% 1,18% 7,45% 0,18% 0,54% 0,51% 7,38% 4,76% 11,48%

2006 7,80% 17,43% 1,09% 7,57% 0,18% 0,52% 0,44% 7,24% 4,63% 11,22%

2007

WifOR, Schätzungen basierend auf Datenpunkte verschiedener Publikationen mit linearer Interpolation

4,35% 15,74% 2,76% 4,84% 0,18% 0,78% 2,57% 9,06% 6,67% 14,60%

1994

Abbildung 66: Prävalenzen für die Komorbiditäten (Diabetes mellitus Typ II) 7,80% 17,56% 1,00% 7,68% 0,18% 0,50% 0,39% 7,10% 4,50% 10,96%

2008 7,80% 17,69% 0,92% 7,78% 0,18% 0,48% 0,34% 6,96% 4,38% 10,70%

2009 7,80% 17,82% 0,84% 7,88% 0,18% 0,46% 0,30% 6,82% 4,26% 10,44%

2010 7,80% 17,95% 0,77% 7,98% 0,18% 0,44% 0,26% 6,68% 4,14% 10,18%

2011

7,80% 18,08% 0,71% 8,07% 0,18% 0,42% 0,23% 6,54% 4,03% 9,92%

2012

7,80% 18,21% 0,65% 8,16% 0,18% 0,40% 0,20% 6,40% 3,92% 9,66%

2013

IGES 97

IGES

Tabelle 3:

Verweildauer in den jeweiligen Krankheitszuständen

Krankheitszustände

Verweildauer

Quelle

Brustkrebs Diagnose und Therapie Metastasierung Terminale Phase

Variabel 21 Monate 6 Monate

IGES Institut Braun et al. (2009) IGES Institut

Prostatakrebs Diagnose und Therapie Metastasierung Terminale Phase

Variabel 48 Monate 6 Monate

IGES Institut He et al. (2012) IGES Institut

Herzinfarkt Akuter Myokardinfarkt (Tag 1) Akuter Myokardinfarkt (Tag 2-28) Herzinsuffizienz Herzrhythmusstörungen

1 Tag 27 Tage Lebenslang Lebenslang

IGES Institut IGES Institut IGES Institut IGES Institut

Lebenslang Lebenslang Lebenslang

IGES Institut IGES Institut IGES Institut

Lebenslang Lebenslang

IGES Institut IGES Institut

Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar

WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR WifOR

Nicht anwendbar Nicht anwendbar

WifOR WifOR

Schlaganfall Milde Langzeitfolgen Mittelschwere Langzeitfolgen Mittelschwere Langzeitfolgen inklusive Kognitiver Einschränkungen Schwere Langzeitfolgen Schwere Langzeitfolgen inklusive Kognitiver Einschränkungen Diabetes Diagnose und Grunderkrankung Neuropathie Amputation (Fuß) Niereninsuffizienz Transplantation Dialyse Erblindung Akuter Myokardinfarkt (Tag 1-2) Akuter Myokardinfarkt (Tag 3-28) Schlaganfall, milde Langzeitfolgen Schlaganfall, mittelschwere Langzeitfolgen Schlaganfall, mittelschwere Langzeitfolgen inklusive kognitiver Einschränkungen Schlaganfall, schwere Langzeitfolgen Schlaganfall, schwere Langzeitfolgen inklusive kognitiver Einschränkungen Quelle: Anmerkung:

IGES Institut, eigene Darstellung Das WifOR berechnete die YLDs mit einem kohortenspezifischen Erwartungswert des Disability weights, der sich aus der Prävalenz und Disability weights der einzelnen Komplikationen ergibt.

IGES

Disability weights

Tabelle 4:

Disability weights Krankheitszustände

Disability weight

Quelle

Brustkrebs Diagnose und Therapie Metastasierung Terminale Phase

0,288 0,540 0,451

Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015)

Prostatakrebs Diagnose und Therapie Metastasierung Terminale Phase

0,288 0,540 0,451

Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015)

Herzinfarkt Akuter Myokardinfarkt (Tag 1) Akuter Myokardinfarkt (Tag 2-28) Herzinsuffizienz Herzrhythmusstörungen

0,432 0,074 0,179 0,224

Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015)

0,019 0,070 0,316

Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015)

0,552 0,588

Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015)

0,227 0,133 0,039 0,108 0,030 0,487 0,187 0,432 0,098 0,070

Murray et al. (1996) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Haagsma et al. (2015) Haagsma et al. (2015) Haagsma et a. (2015) Salomon et al. (2015) Salomon et al. (2015) Haagsma et al. (2015) Salomon et al. (2015)

Schlaganfall Milde Langzeitfolgen Mittelschwere Langzeitfolgen Mittelschwere Langzeitfolgen inklusive kognitiver Einschränkungen Schwere Langzeitfolgen Schwere Langzeitfolgen inklusive kognitiver Einschränkungen Diabetes Nephropathie (Verwendung „Low vision“ GBD) Neuropathie Amputation (Fuß) Niereninsuffizienz Transplantation Dialyse Erblindung Akuter Myokardinfarkt (Tag 1-2) Akuter Myokardinfarkt (Tag 3-28) Schlaganfall, mittelschwere Langzeitfolgen Quelle:

IGES Institut, eigene Darstellung

IGES

100

Literaturverzeichnis Braun S, Mittendorf T, Menschik T, Greiner W, von der Schulenburg JM (2009): Cost effectiveness of exemestane versus temoxifen in post-menopausal women with early breast cancer in Germany. Breast Care 4 (6): 389-396. DOI: 10.1159/000255840. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) (2015): Daten&Fakten der Gesundheitswirtschaft, Berlin Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) (2015): Die Gesundheitswirtschaftliche Gesamtrechnung für Deutschland, Berlin. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) (2016): Gesundheitswirtschaft, Fakten & Zahlen, Ausgabe 2015, Berlin. Darbà J, Kaskens L, Detournay B, Kern W, Nicolucci A, Orozco-Beltrán D, de Arellano AR (2015): Disability-adjusted life years lost due to diabetes in France, Italy, Germany, Spain, and the United Kingdom: a burden of illness study. ClinicoEconomics and Outcomes Research 7, 163-171. DOI: 10.2147/CEOR.S78132. Devleesschauwer B, Havelaar AH, de Noordhout CM, Haagsma JA et al. (2014): Calculating disability-adjusted life years to quantify burden of disease. International Journal of Public Health, 59 (3): 565-569 Douiri A, Rudd AG, Wolfe CD (2013): Prevalence of poststroke cognitive impairment: South London Stroke Register 1995-2010. Stroke 44 (1), 138-145. DOI: 10.1161/STROKEAHA.112.670844 Forster, T. (2004): Krankheitskostenrechnung für Deutschland, Wirtschaft und Statistik (Statistisches Bundesamt) 12/2004. 1432-1440. Gold MR, Stevenson D, Fryback DG (2002): HALYs and QALYs and DALYs, Oh my: similarities and differences in summary measures of population health. Annual review of public health, 2002 (23): 115-134 Haagsma JA, Polinder S, Cassini A, Colzani E, Havelaar AH (2014): Review of disability studies: comparison of methodological choices and values. Population health metrics, 12 (20): 1-14 Haagsma JA, de Noordhout CM, Polinder S, Vos T, Havelaar AH, Cassini A, Devleesschauwer B, Kretzschmar ME, Speybroek N, Salomon JA (2015): Assessing Disability weights based on the responses of 30,660 people from four European countries. Population Health Metrics 13 (10), DOI: 10.1186/s12963015-0042-4. Häussler B (2014): Epidemiologie und Kosten von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. He J, Zeng ZC, Yang P, Chen B, Jiang W, Du SS (2012) Clinical features and prognostic factors for patients with bone metastases from prostate cancer. Asian Founral of Andrology 14 (3), 505-508. DOI: 10.1038/aja.2012.24.

IGES

101

Heigl A (2002): Aktive Lebenserwartung: Konzeptionen und neuer Modellansatz. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie 35 (6): 519-527. DOI: 10.1007/s00391-002-0126-1 Henke, Klaus-Dirk; Neumann, Karsten; Schneider, Michael; et. al. (2010): Erstellung eines Satellitenkontos für die Gesundheitswirtschaft in Deutschland, Nomos, Baden-Baden. Hilderink HBM, Plasmans MHD, Snijders BEP, Boshuizen HC, Poos MJJC, van Gool CH (2016): Accounting for multimorbidity can affect the estimation of the Burden of Disease: a comparison of approaches. Archives of Public Health 74 (37), e1-e16. DOI: 10.1186/s13690-016-0147-7. IHME – Institute for Health Metrics and Evaluation (2013): Global Burden of diseases, injuries and risk factors study 2010 – GBD profile: Germany. http://www.healthdata.org/sites/default/files/files/country_profiles/GBD/ihme_gbd_country_report_germany.pdf [10.06.2015] IHME – Institute for Health Metrics and Evaluation (2014): Germany Global Burden of Disease Study 2010 (GBD 2010): Results 1990-2010. http://ghdx.healthdata.org/record/germany-global-burden-disease-study2010-gbd-2010-results-1990-2010 [26.06.2015] Murray CJL, Ezzati M, Flaxman AD, Lim S, Lozano R, Michaud C et al. (2012): GBD 2010: a multi-investigator collaboration for global comparative descriptive epidemiology. Lancet, 380 (9859): 2055–2058. Murray CJL und Lopez AD (1996): Estimating Causes of Death: New Methods and Global and Regional Applications for 1990. In The Global Burden of Disease, ed. Murray CJL und Lopez AD. Vol. 1 of Global Burden of Disease and Injury Series. Cambridge, MA: Harvard University Press. Neumann K, Stibbe H (2015): Methoden zur Messung des Gesundheitsnutzens – Machbarkeitsstudie (Datenquellen und methodische Ansätze zur Messung der Entwicklung des Gesundheitsnutzens – 1990 bis 2015, Machbarkeitsstudie im Auftrag des BDI e. V. Neviodow, Leon (1999): Der sechste Kondratieff. Wege zur Produktivität und Vollbeschäftigung im Zeitalter der Information. 3. Auflage. Rhein-Sieg-Verlag. OECD – Organization for Economic Co-operation and Development (2011): Percieved health status. Health at a Glance 2011: OECD indicators. Ostwald, Dennis A. (2008): Wachstums- und Beschäftigungseffekte der Gesundheitswirtschaft in Deutschland, Dissertation, MWV Verlag, Berlin. Ostwald, D. A., Henke, K.-D., Otte C. (2013): „Ökonomischer Fußabdruck“ ausgewählter Unternehmen der industriellen Gesundheitswirtschaft für den deutschen Wirtschaftsstandort. Berlin: Industrie-Förderung Gesellschaft mbh.

IGES

102

Ostwald, D. A., Henke, K.-D., Kim, Z.-G. (2014): Weiterentwicklung des deutschen Gesundheitssatellitenkontos zu einer Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung: Abschlussbericht. Berlin: Nomos Verlag. Ostwald, Dennis A.; Legler, Benno; Schwärzler, Marion C. (2015): Untersuchung der ökonomischen Bedeutung der Gesundheitswirtschaft in Hamburg, Darmstadt. Ostwald, Dennis A.; Schwärzler, Marion C. (2015): Gesundheitsindustrie regional denken. In: GesundheitsWirtschaft, 9. Jahrgang, 1/15, Februar/März 2015, S. 44-47. Plass D, Vos T, Hornberg C, Scheidt-Nave C, Zeeb H, Krämer A (2014a): Trends in disease burden in Germany: results, implications and limitations of the Global Burden of Disease Study. Deutsches Ärzteblatt International 111 (38), 629-638. DOI: DOI: 10.3238/arztebl.2014.0629. Plass D, Mangen MJ, Krämer A, Pinheiro P, Gilsdorf A et al. (2014b): The disease burden of hepatitis B, influenza, measles and salmonellosis in Germany: first results of the burden of communicable diseases in Europe study. Epidemiology and infection 42 (10): 2024-2035. DOI: 10.1017/S0950268813003312. Ranscht, Anja (2009): Quantifizierung regionaler Wachstums- und Beschäftigungseffekte der Gesundheitswirtschaft – am Beispiel ausgewählter Metropolregionen, Dissertation, MWV Verlag, Berlin. RKI (2016): Bericht zum Krebsgeschehen in Deutschland 2016, http://www.krebsdaten.de/Krebs/DE/Content/Publikationen/Krebsgeschehen/Krebsgeschehen_node.html (Abruf: 30.11.2016) Saczynski JS, McManus D, Zhou Z, Spencer F, Yarzebski J, Lessard D, Gore JM, Goldberg RJ (2009): Trends in atrial fibrillation complicating acute myocardial infarction. The American Journal of Cardiology 104 (2), 169-174. DOI: 10.1016/j.amjcard.2009.03.011. Salomon JA, Haagsma JA, Davis A, de Noordhout CM, Polinder S, Havelaar AH, Cassini A, Bevleesschauwer B, Kretzschmar M, Speybroeck N, Murray CJL, Vos T (2015): Disability weights for the Global Burden of Disease 2013 study. The Lancet Global Health 3 (11), e712-e723. DOI:10.1016/S2214-109X(15)00069-8. Schneider, Markus; Karmann, Alexander; Braeseke, Grit (2014): Produktivität der Gesundheitswirtschaft, Gutachten für das Bundeswirtschaftsministerium, Springer Gabler Verlag, Heidelberg. Schroeder SA (2012): Incidence, prevalence, and hybrid approaches to calcu-lating disability-adjusted life years, Population Health Metric 2012, 10:19 Statistisches Bundesamt DESTATIS (2010): Qualitätsbericht. Krankheitskostenrechnung. KKR. Stitzenberg KB, Wong YN, Nielsen ME, Egleston BL, Uzzo RG (2012): Trends in radical prostatectomy: centralization, robotics, and access to urologic cancer care. Cancer 118 (1), 54-62. DOI: 10.1002/cncr.26274.

IGES

103

Sulo G, Igland J, Vollset SE, Nygard O, Ebbing M, Sulo E, Egeland GM, Tell GS (2016): Heart failure complicating acute myocardial infarction; burden and timing of occurrence: a nation-wide analysis including 86 771 patients from the Cardiovascular Disease in Norway (CVDNOR) project. Journal of American Heart Association 5 (1). DOI: 10.1161/JAHA.115.002667. WIdO – Wissenschaftliches Institut der AOK (2014): Entwicklung des Leistungsbereichs Radikale Prostatektomien (RPE) bei Prostatakarzinom – Abschlussbericht. Link: http://www.qualitaetssicherung-mit-routinedaten.de/imperia/md/qsr/methoden/wido_qsr_abschlussbericht_rpe.pdf (Abruf am: 28. November). Wilkinson PR, Wolfe CD, Warburton FG, Rudd AG, Howard RS, Ross-Russell RW, Beech RR (1997): A long-term follow-up of stroke patients. Stroke 28 (3), 507512. DOI: 10.1161/01.STR.28.3.507 World Bank (1993): World Development Report, Washington. World Health Organization – WHO (2004): Global Burden of Disease 2004 update: Disability weights for diseases and conditions. World Health Organization – WHO (2013): WHO methods and data sources for Global Burden of Disease estimates 200-2011, Genf. World Health Organization – WHO (2015): National tools – National Burden of Disease Supplementary Files.

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