812 Originalarbeit Direkte Krankheitskosten von Diabetes mellitus in Deutschland: erste Abschätzung der Unterschiede zwischen Bildungsgruppen Autoren K. Korber1, 2, C. M. Teuner1, 2, T. Lampert3, A. Mielck2, R. Leidl1, 2 Institute 1 Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Munich School of Management, Ludwig-Maximilians-Universität München und Münchner Zentrum für Gesundheitswissenschaften 2 Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg 3 Robert Koch-Institut, Berlin Schlüsselwörter ▶ Diabetes mellitus ● ▶ Krankheitskosten ● ▶ Prävalenz ● ▶ Bildung ● ▶ Deutschland ● Zusammenfassung Abstract Ziel der Studie: Es liegen zahlreiche Analysen zur gesundheitlichen Ungleichheit vor, bislang werden diese aber kaum mit Analysen zu Krankheitskosten verbunden. Mit der Berechnung von Krankheitskosten für einzelne Statusgruppen wäre es möglich, das ökonomische Potenzial von Präventionsmaßnahmen zu berechnen, die sich speziell an Personen aus der unteren Statusgruppe richten. Hier soll erstmalig das bildungsspezifische Präventionspotenzial am Beispiel Diabetes mellitus (DM) aus ökonomischer Sicht aufgezeigt werden. Methodik: Mithilfe einer systematischen Literaturrecherche wurden die durchschnittlichen direkten Krankheitskosten von Patienten mit DM ermittelt. Auf Basis der bundesweiten Studie ‚Gesundheit in Deutschland aktuell (GEDA)‘ des Robert Koch-Institutes wurde die Diabetesprävalenz pro Bildungsgruppe ermittelt. Aus diesen Kosten- und Prävalenzdaten wurden die Krankheitskosten pro Bildungsgruppe errechnet. Ergebnisse: Insgesamt ergeben sich direkte Krankheitskosten in Höhe von ca. 13,1 Mrd. € pro Jahr. Davon entfallen ca. 35 % auf die untere Bildungsgruppe; ihr Anteil an den Krankheitskosten ist somit ca. 67 % höher als ihr Anteil an der Bevölkerung. Wäre die Prävalenz von DM in der unteren Bildungsgruppe (14,8 %) nur so hoch wie in der mittleren Bildungsgruppe (7,9 %), könnten bei den direkten Krankheitskosten gut 2,2 Mrd. € (rund 16,5 %) eingespart werden. Schlussfolgerung: Die Vorgehensweise ermöglicht eine erste Abschätzung des Einsparpotenzials einer effektiven statusspezifischen Prävention. Angaben zu den direkten Krankheitskosten pro Patient waren allerdings nur im Durchschnitt für alle Personen mit DM und nicht aufgeschlüsselt nach Bildungsgruppen verfügbar. Da Bildung jedoch auch Kostendeterminanten wie Gesundheitsverhalten und Compliance beeinflussen kann, handelt es sich hierbei um eine eher konservative Schätzung. Objective: There are many studies on health inequalities, but these are rarely combined with cost-of-illness analyses. If the cost-of-illness were to be calculated for the individual status groups, it would be possible to assess the economic potential of preventive measures aimed specifically at people from low status groups. The objective of this article is to demonstrate for the first time the preventive potential by taking the example of diabetes mellitus (DM) from an economic perspective. Methods: Based on a systematic literature review, the average direct costs per patient with DM were assessed. Then, the prevalence of DM among adults with different educational levels was estimated based on the nationwide survey ‘German Health Update’ (GEDA), conducted by the Robert Koch-Institute in Germany in 2009. Finally, the cost and prevalence data were used to calculate the direct costs for each educational level. Results: The direct costs of DM amount to about 13.1 billion € per year; about 35 % of these costs can be attributed to patients with a low educational level. Thus, their share of the total costs is about 67 % higher than their share of the total population. If the prevalence in the group with ‘low educational level’ (14.8 %) could be reduced to the prevalence in the group with ‘middle educational level’ (7.9 %), this would save about 2.2 billion (about 16.5 %) € of direct costs. Discussion: The analysis provides a first estimate of the potential savings from an effective status specific prevention programme. However, the direct costs per patient used were only an average for all people with DM, as a breakdown by educational level was not available. Since education can also affect health behaviour and compliance, which are also determinants of cost, the analyses presented here are probably conservative. Key words ▶ diabetes mellitus ● ▶ cost-of-illness ● ▶ prevalence ● ▶ educational level ● ▶ Germany ● Bibliografie DOI http://dx.doi.org/ 10.1055/s-0033-1355340 Online-Publikation: 16.10.2013 Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 © Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York ISSN 0941-3790 Korrespondenzadresse Dipl.-Kffr. Katharina Korber Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen Helmholtz Zentrum München Ingolstädter Landstraße 1 85764 Neuherberg [email protected] ▼ Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 ▼ Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. Direct Costs of Diabetes Mellitus in Germany: First Estimation of the Differences Related to Educational Level Originalarbeit 813 ▼ Die Gesundheitsausgaben in Deutschland sind über die letzten Jahre hinweg kontinuierlich angestiegen. Sie lagen im Jahr 2008 (aktuellste komplett verfügbare Daten) bei insgesamt 265 Mrd. €. Mit 2,4 % (6,3 Mrd. €) entfiel dabei ein nicht unerheblicher Teil auf die Versorgung von Personen mit der Diagnose Diabetes mellitus (DM) [1]. Betrachtet man die Ergebnisse aus der KoDiMStudie, die für 2009 Exzesskosten von DM (zusätzliche Kosten von Personen mit DM im Vergleich zu Personen ohne DM) von ca. 21 Mrd. € ermittelt, scheint dieser Wert sogar noch unterschätzt [2]. Demografische Veränderungen und gestiegene Prävalenzen von Übergewicht tragen dazu bei, dass die Prävalenz von Diabetes mellitus weltweit ansteigt und weiter steigen wird [3]. Die 12-Monats-Prävalenz von DM lag in Deutschland im Jahr 2009 bei insgesamt 7,3 % [4]. Im Jahr 2003 lag sie noch bei 5,8 %. Bekannt ist zudem, dass Diabetes in der unteren Bildungsgruppe besonders häufig vorhanden ist [4–7]. Daraus ergibt sich die Frage, ob die erhöhte Prävalenz von Diabetes in der unteren Bildungsgruppe zu erhöhten Ausgaben für die gesundheitliche Versorgung führt. Ein solcher Ausgabenunterschied würde die Bedeutung der Prävention unterstreichen und könnte wichtige Ansatzpunkte für Interventionen aus ökonomischer Sicht aufzeigen: Wenn etwa ein Großteil der Krankheitskosten auf die untere Statusgruppe entfällt, dann ließe sich die Forderung nach gezielter Prävention bei dieser Statusgruppe auch mit einem starken ökonomischen Argument untermauern. Darüber hinaus liefern Abschätzungen der Krankheitskosten nach Statusgruppen wichtige Daten für die Beurteilung der Wirtschaftlichkeit von Interventionen, deren Berücksichtigung in der Präventionspolitik zunehmend Beachtung findet [8, 9]. In der wissenschaftlichen Diskussion haben ökonomische Präventionspotenziale, die mit unterschiedlichen Statusgruppen verbunden sind, bisher aber kaum eine Rolle gespielt. Während in der sozialepidemiologischen Diskussion die gesundheitlichen Unterschiede zwischen den verschiedenen sozialen Gruppen zentraler Gegenstand sind [10, 11], werden die Kosten für die gesundheitliche Versorgung dort so gut wie nie thematisiert. In den gesundheitsökonomischen Arbeiten hingegen stehen Unterschiede zwischen den sozialen Statusgruppen selten im Fokus. Wenn der Sozialstatus hier einbezogen wird, dann meist nur als Kontrollvariable in statistischen Analysen, ohne weitergehende Diskussion. Informationen über den Zusammenhang zwischen Sozialstatus und Gesundheitsausgaben sind auf wenige Beispiele begrenzt [12]. Für einige Krankheiten liegen Angaben zum sozialen Status und auch zu den Gesundheitsausgaben vor, entweder aus der Literatur oder aus allgemein zugänglichen Daten, diese Angaben werden jedoch kaum miteinander in Beziehung gesetzt. Auch in Deutschland gibt es nur sehr wenige empirische Arbeiten, in denen gesundheitsökonomische und sozialepidemiologische Fragestellungen miteinander verbunden werden [13]. Um Krankheitskosten nach Statusgruppen zu ermitteln, müssen sozialepidemiologische und gesundheitsökonomische Daten miteinander verbunden werden, also Angaben zur Prävalenz in den einzelnen Statusgruppen und zu den durchschnittlichen Krankheitskosten. In diesem Beitrag soll eine erste Abschätzung für das statusspezifische Präventionspotenzial am Beispiel Diabetes mellitus aus ökonomischer Sicht erarbeitet werden. Als Indikator für den Sozialstatus wird die schulische bzw. berufliche Bildung verwendet. DM ist für eine derartige Analyse gut geeignet: Es handelt sich um eine relativ weit ver- breitete chronische Krankheit mit schwerwiegenden Folgekrankheiten [4, 14, 15], sodass hohe Versorgungskosten zu erwarten sind. Methoden ▼ Zunächst wurde ein systematischer Review zum Thema ‚Kosten des Diabetes mellitus in unterschiedlichen Bildungsgruppen‘ durchgeführt. Es wurde nach deutsch- und englischsprachigen Publikationen in den Datenbanken PubMed, CRD, Web of Science, Embase, Business Source Complete und EconLit mit den folgenden Begriffen und ggf. der jeweiligen deutschen Übersetzung gesucht: diabetes AND (cost of illness OR costs of illness OR burden of illness OR burden of disease OR cost study) AND (education OR educational status OR literacy OR vocational training OR socioeconomic factors OR social class). Dabei wurden die Suchbegriffe, sowohl einzeln als auch als ‚MeSH-terms‘, verwendet, je nach Möglichkeit in den einzelnen Datenbanken. Diese Suche führte zu einem einzigen Treffer, einer Studie aus China. Die Studie zeigte, dass mit niedrigerer Bildung eine höhere Prävalenz des Diabetes einhergeht und dass die direkten Kosten in der Gruppe mit der niedrigsten Bildung am höchsten waren [16]. Da sich anhand der beschriebenen Literaturrecherche keine Ergebnisse für Deutschland zeigten, wurde, um eine Abschätzung für Deutschland zu erstellen, wie folgt vorgegangen: (a) Basierend auf der beschriebenen Literaturrecherche wurde nach Angaben zu den durchschnittlichen Krankheitskosten unabhängig vom Bildungsniveau des Patienten gesucht. (b) Aus den identifizierten Studien wurden die aktuellsten und zu den epidemiologischen Daten am besten passenden Kostendaten ausgewählt. (c) Als epidemiologische Basis wurden für Deutschland repräsentative Daten zur Diabetesprävalenz in einzelnen Bildungsgruppen gesucht. (d) Schließlich wurden die Krankheitskosten pro Patient mit DM mit den Angaben zur Diabetesprävalenz in den einzelnen Bildungsgruppen verbunden und die Ergebnisse einer Szenarienanalyse unterzogen. Daten und Indikatoren Durchschnittliche Krankheitskosten pro Patient mit Diabetes: In den Schritten a) und b) wurden die sechs oben genannten Datenbanken nach folgenden Suchbegriffen durchsucht: diabetes AND (cost of illness OR costs of illness OR burden of illness OR burden of disease OR cost study OR cost) AND Germany. In den Literaturverzeichnissen der ermittelten Publikationen wurde nach weiteren Quellen gesucht. Dabei wurden nur reine Kostenstudien betrachtet, d. h. Kosteneffektivitätsanalysen hinsichtlich verschiedener Therapieformen oder unterschiedlicher Medikamente wurden nicht miteinbezogen [17]. Ausgeschlossen wurden ferner Studien, die lediglich Kosten von Teilbereichen der Erkrankung betrachten, z. B. nur Medikamentenkosten [18], nur insulinbehandelten Diabetes [19], nur Behandlung mit oralen Antidiabetika [20], nur die Kosten der Komplikationen [21] oder nur die Kosten der Grunderkrankung ohne Komplikationen [22]. Da insgesamt sehr wenige Studien identifiziert werden konnten, wurden auch die Studien, die nicht zwischen Typ 1 und Typ 2 Diabetes unterscheiden, in die Auswertung mit einbezogen. Zur Entscheidung, welche Kostendaten in die weitere Analyse eingehen, wurden folgende Kriterien herangezogen: (a) möglichst breite Erfassung aller DiabetesSchweregrade; (b) möglichst repräsentative Erfassung der verschiedenen Kostenkomponenten; (c) möglichst große und bevölkerungsrepräsentative Stichprobe und möglichst aktuelle Daten. Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. Hintergrund 814 Originalarbeit Ergebnisse ▼ Durchschnittliche Krankheitskosten und Diabetesprävalenz Zu den durchschnittlichen Krankheitskosten pro Patient mit Diabetes in Deutschland wurden 5 Studien identifiziert, von denen aber keine den Bildungsstand berücksichtigte [25–31]. Unzureichende Erfassung von Krankheitsschweregraden führte zum Ausschluss der Studien zu den Kosten von neu aufgetretenem DM [28–30], Defizite hinsichtlich der Kostenerfassung zum Ausschluss der TEMPO-Studie, und Defizite hinsichtlich Datenbanken PubMed Screening von Abstracts bzw. Volltexten N=492 Zusätzliche Treffer aus weiteren Datenquellen wie Handsuche, Literaturverzeichnisse, etc. N=2 Ausschluss nicht relevanter Publikationen N = 476 Relevante Publikationen (N= 18) zu 5 Studien Auswahl der KoDiMStudie für die weitere Verwendung Abb. 1 FlowChart PubMed-Recherche. Quelle: eigene Darstellung. der Repräsentativität und Aktualität zum Ausschluss der CODE2 Studie [25]. ▶ Abb. 1 zeigt exemplarisch den Prozess der Literaturrecherche ● in der Datenbank PubMed. Die KoDiM-Studie (Kosten von Diabetes Mellitus-Studie) erwies sich aufgrund ihrer Perspektive, der betrachteten Kostenkomponenten und der umfangreichen Datengrundlage als am besten geeignet für die weitere Analyse [27, 31]. Hierbei handelt es sich um eine prävalenzbasierte Krankheitskostenstudie aus Perspektive der Sozialversicherung; Grundlage ist eine 18,75 %ige Zufallsstichprobe der Versicherten der Allgemeinen Ortskrankenkasse (AOK) Hessen. Betrachtet wurden durchgängig Versicherte der Jahre 2000 (n = 316 905) bis 2009 (n = 260 658) [2]. Patienten mit Diabetes konnten über ICD-10 Kodierungen identifiziert werden. Eine Unterscheidung zwischen Typ 1 und Typ 2 Diabetes ist nicht möglich; die Patienten konnten aber nach diabetesspezifischen Komplikationen in folgende Gruppen eingeteilt werden: (a) ohne Komplikationen; (b) Erkrankungen der Augen und Nieren; (c) periphere Neuropathien und periphere vaskuläre Erkrankungen; (d) zerebrale und kardiale vaskuläre Erkrankungen. Eine zusätzliche Einteilung erfolgte nach dem Schweregrad der Erkrankung, erfasst über die Art der Behandlung: (a) nicht medikamentös; (b) mit oralen Antidiabetika (OAD); (c) kombinierte Behandlung mit OAD und Insulin; (d) mit Insulin [32]. Alle Altersgruppen wurden in die Studie einbezogen [27]. Angaben zur durchschnittlichen Dauer der Diabeteserkrankung fehlen jedoch. Die Diabetes-Prävalenz in der Studienpopulation stieg von 7,5 % (2000) auf 9,8 % (2009) [2]. Die aktuellste Veröffentlichung von 2012 erlaubt keine Aufspaltung der Kostenberechnung nach Männern und Frauen, sondern nur eine gemeinsame Analyse [2]. Die direkten Kosten der KoDiM-Studie beinhalten die Ausgaben für die folgenden Leistungen: vertragsärztliche Leistungen, Arzneimittel, sonstige Leistungen, stationäre Versorgung (Krankenhaus, Rehabilitation), sowie alle Leistungen im Rahmen der gesetzlichen Pflegeversicherung [2, 27]. Für unsere Berechnungen werden im Folgenden die in der KoDiM-Studie ermittelten durchschnittlichen Exzesskosten in Höhe von 2 611 € je Patient mit DM verwendet. Basierend auf den Daten der KoDiM-Studie beliefen sich die jährlichen direkten Exzesskosten – inflationsbereinigt und standardisiert auf die Bevölkerung zum 31.12.2009 – pro Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. Diabetesprävalenz nach Bildung: Als Referenz diente der Datensatz aus der Studie ‚Gesundheit in Deutschland aktuell (GEDA)‘ des Robert Koch-Institutes (RKI) [4]. Dabei handelt es sich um eine repräsentative Befragung der deutschsprachigen, erwachsenen Wohnbevölkerung in Privathaushalten, welche über einen Festnetzanschluss verfügen. Hierzu wurden insgesamt 21 262 vollständige Interviews erhoben (Juli 2008 – Juni 2009) [4]. Die Unterteilung in Bildungsgruppen erfolgte auf Basis der ‚International Standard Classification of Education (ISCED)‘. Grundlage sind die Angaben zu schulischen und beruflichen Bildungsabschlüssen; das Ergebnis ist eine Einteilung in 3 Bildungsgruppen: untere Gruppe (ohne Schulabschluss, Haupt-/Realschulabschluss ohne Ausbildung), mittlere (Fach-)Hochschulreife und/ oder Lehrabschluss) und obere Gruppe (Techniker/Meister, (Fach-)Hochschulabschluss) [4, 23]. Verwendet wurden hier die Angaben zur 12-Monats-Prävalenz von DM. Einbezogen wurden nur Personen ab einem Alter von 30 Jahren, da die Prävalenz von DM in jüngeren Altersgruppen sehr niedrig ist, und weil die schulische und berufliche Bildung mit 30 Jahren zumeist abgeschlossen ist. Um die Unterschiede in der Altersverteilung zwischen den Bildungsgruppen auszugleichen, erfolgte eine Altersstandardisierung der Prävalenzangaben; als Standardbevölkerung diente dabei die bundesdeutsche Gesamtbevölkerung zum Stichtag 31.12.2009 [24]. Krankheitskosten pro Bildungsgruppe: Hierzu wurden folgende Indikatoren berechnet: ▶ Kosten pro Bildungs- und Altersgruppe (Kij = Kd * Pij * Nij) ▶ Anteil der Kosten pro Bildungs- und Altersgruppe an den Gesamtkosten (Kij / ∑Kij) ▶ Anteil der Personen pro Bildungs- und Altersgruppe an der Gesamtzahl der Personen (Nij / ∑Nij) ▶ Anteil an den Kosten in Relation zum Anteil an allen Personen ([Kij / ∑Kij] / [Nij / ∑Nij]) mit Kij = Kosten pro Bildungs- und Altersgruppe Kd = durchschnittliche Kosten pro Patient mit DM Pij = Prävalenz des DM pro Bildungs- und Altersgruppe Nij = Anzahl der Personen pro Bildungs- und Altersgruppe i = Bildungsgruppe j = Altersgruppe. Szenarienanalyse: Um das Potenzial möglicher Einsparungen durch bildungsgruppenspezifische Prävention zu erfassen, wurden 2 Szenarien untersucht: ▶ Szenario 1: die Prävalenz in der untersten Bildungsgruppe kann auf das Niveau der Prävalenz in der mittleren Bildungsgruppe angeglichen werden. ▶ Szenario 2: die Prävalenzen in der untersten Bildungsgruppe und in der mittleren Bildungsgruppe können an das Niveau der obersten Bildungsgruppe angeglichen werden. 25 % 21,5 % 20 % DM Prävalenz 16,5 % 15 % 14,3 % 10,0 % 10 % 7,9 % 7,4 % 5% 14,8 % 5,6 % 5,4 % 4,3 % 1,7 % 0,8 % 0% 30–44 45–64 64+ Gesamt niedriger Bildungsstand mittlerer Bildungsstand hoher Bildungsstand Abb. 2 12-Monats-Prävalenz von Diabetes mellitus pro Bildungs- und Altersgruppe in Deutschland 2008/2009. Definition der Bildungsgruppen: International Standard Classification of Education (ISCED)[23]. Quelle: eigene Berechnung auf Basis der GEDA-Studie (Datenerhebung 2008/2009) [4] und der Bevölkerung zum Stichtag 31.12.2009 [24]. den Gesamtkosten in Relation zum Anteil an der Bevölkerung auf, unabhängig von den Altersgruppen. Wenn es in einer längerfristigen Perspektive der Politik gelänge, die Prävalenz in der niedrigen Bildungsgruppe (14,8 %) auf das Niveau der mittleren (7,9 %) zu heben (Szenario 1), oder die Prävalenz der unteren und der mittleren Bildungsgruppe auf das Niveau der höheren Bildungsgruppe (5,6 %) zu bringen (Szenario 2), könnten – gemessen am beschriebenen Zusammenhang zwischen Bildungsstand und Versorgungskosten – Einsparungen von rund 2,155 Mrd. € (16,5 %) bzw. 4,752 Mrd. € (36,4 %) er▶ Abb. 3). reicht werden (● Die Szenarien für mögliche Einsparungen nach Altersgruppen zeigen zusätzlich, dass bei den jüngsten Patienten mit DM das ▶ Abb. 4). größte prozentuale Einsparpotenzial vorhanden ist (● Berücksichtigt man ferner, dass durch eine Verhinderung bzw. Verzögerung des Auftretens von DM gerade in jungen Jahren auch entsprechende Komplikationen und Folgeerkrankungen und die damit einhergehenden Kosten verhindert bzw. verzögert werden können, kann man langfristig von weiterem Einsparpotenzial ausgehen [15, 33]. Diskussion ▼ Patient mit DM im Jahr 2009 auf insgesamt 2 611 €. [2]. Die Angaben zur 12-Monats-Prävalenz von Diabetes mellitus aus den RKI-Daten zeigen für alle 3 hier unterschiedenen Altersgruppen, dass die Prävalenz mit zunehmender Bildung deutlich ▶ Abb. 2). abnimmt (● Direkte Kosten pro Bildungsgruppe Zur Berechnung wurden die Angaben zu den direkten Exzesskosten pro Patient mit DM (2 611 €) mit den Angaben zur Präva▶ Tab. 1). Belenz verbunden, bezogen auf das Basisjahr 2009 (● zogen auf die Gesamtpopulation (Erwachsene ab einem Alter von 30 Jahren) ergeben sich insgesamt Kosten von fast 13,1 Mrd. €, wobei ca. 35 % dieser Kosten auf die Versorgung von Patienten mit Diabetes aus der unteren Bildungsgruppe entfallen, obwohl diese Gruppe ‚nur‘ ca. 21 % der Bevölkerung ausmacht. Der Anteil der direkten Kosten, der auf die untere Bildungsgruppe entfällt, ist also um 67 % höher als bei einer Gleichverteilung der Kosten über alle Bildungsgruppen hinweg zu erwarten gewesen wäre. Bei der mittleren und oberen Bildungsgruppe zeigt sich ein entgegengesetztes Bild, d. h. hier liegt der entsprechende Anteil der Kosten nur bei 90 % bzw. 64 %. Die Ergebnisse nach Aufschlüsselung für die einzelnen Altersgruppen lassen sich so zusammenfassen: Aufgrund der mit dem Alter ansteigenden Diabetesprävalenz nehmen mit dem Alter auch die direkten Kosten deutlich zu; fast 61 % aller direkten Kosten entfallen auf die Altersgruppe ‚65 Jahre oder älter‘. Die Altersgruppe ‚65 Jahre oder älter‘ macht ca. 30 % der Gesamtpopulation aus, der Anteil an den Kosten ist also ca. doppelt so hoch. In der Altersgruppe ‚65 Jahre oder älter‘ ist bei allen 3 Bildungsgruppen der Anteil an den Kosten höher als der Anteil an der Gesamtpopulation, besonders groß ist dieses Ungleichgewicht jedoch bei der unteren Bildungsgruppe (Quotient = 2,43). Die Summe der direkten Kosten, die in der Altersgruppe ‚65 Jahre oder älter‘ auf Patienten mit DM mit niedriger Bildung entfallen, wird auf ca. 3 416 Millionen € geschätzt. Im Vergleich mit der mittleren und der hohen Bildungsgruppe weist die niedrigste Bildungsgruppe stets den höchsten Faktor für den Anteil an Diese Arbeit versucht auf der Basis verfügbarer Daten die mit der gesundheitlichen Ungleichheit verbundenen direkten Kosten der Gesundheitsversorgung abzuschätzen. Zu diesem Thema liegen bisher kaum Publikationen vor [16, 34]. Auch wenn Prävalenz- und Kostendaten zur Verfügung stehen, es fehlt eine Zusammenführung dieser Daten. Am Beispiel von Diabetes mellitus zeigt sich, dass eine derartige Schätzung, trotz diverser methodischer Herausforderungen, grundsätzlich möglich ist, auch wenn die verfügbaren Daten deutliche Einschränkungen aufweisen. Zu diesen Einschränkungen gehören: Die Angaben zur Diabetesprävalenz stammen aus einer telefonischen Bevölkerungsbefragung (GEDA-Studie); durch Nicht-Teilnahme, Erinnerungslücken usw. kann es daher zu verschiedenen Verzerrungen kommen [4]. Die Angaben zu den durchschnittlichen direkten Kosten pro Patient mit DM sind der KoDiM-Studie entnommen. Sie basieren also nicht auf einer repräsentativen Stichprobe aller Erwachsenen in Deutschland, sondern auf Daten der AOK-Versicherten in Hessen, wurden jedoch auf die Gesamtbevölkerung zum 31.12.2009 hochgerechnet [2]. Dies kann zu einer Unterschätzung der Kosten führen und auch dazu, dass weitere direkte Kosten von anderen Kostenträgern (bspw. für Rehabilitationsmaßnahmen) unberücksichtigt bleiben. Eine Unterscheidung zwischen Typ 1 und Typ 2 Diabetes erfolgt weder in den Prävalenz- noch in den Kostendaten. Auch könnte die Erkrankung dazu führen, dass aufgrund dieser Belastung nur ein relativ niedriger Bildungsstand erreicht wird. Die bisher publizierten Angaben zu den direkten Kosten pro Patient mit DM beziehen sich auf den durchschnittlichen Betrag über alle Statusgruppen hinweg. Es ist jedoch zu vermuten, dass sich die direkten Kosten pro Patient mit DM in Abhängigkeit vom sozialen Status des Patienten unterscheiden. Hohe Kosten werden vor allem durch die diabetes-spezifischen Komplikationen verursacht [25, 26, 32], und beim Krankheitsverlauf können Unterschiede zwischen den Bildungsgruppen auftreten. Wenn man davon ausgeht, dass hohe direkte Kosten pro Patient mit DM vor allem in der unteren Statusgruppe auftreten [16], dann würde die oben vorgestellte Analyse die Unterschiede zwischen den Statusgruppen unter- Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. Originalarbeit 815 816 Originalarbeit Anteil an direkten Anteil an Anteil an Gesamtkosten/ (Anzahl DM- Exzesskosten Bevölkerung Anteil an Patientena) (Kosten in €b) ab 30 Jahre Bevölkerungc Gesamtpopulation (Erwachsene, Alter ab 30 Jahre) Bildung – niedrig 14,8 % 35,4 % (1 770 987) (4 624 047 057) – mittel 7,9 % 49,4 % (2 469 980) (6 449 117 780) – hoch 5,6 % 15,2 % (757 324) (1 977 372 964) Gesamt 8,8 % 100,0 % (4 998 291) (13 050 537 801) Altersgruppe: 30–44 Jahre Bildung – niedrig 4,3 % 1,9 % (95 583) (249 567 213) – mittel 1,7 % 3,3 % (166 900) (435 775 900) – hoch 0,8 % 0,8 % (38 395) (100 249 345) Gesamt 1,8 % 6,0 % (300 878) (785 592 458) Altersgruppe: 45–64 Jahre Bildung – niedrig 10,0 % 7,3 % (367 209) (958 782 699) – mittel 7,4 % 19,7 % (983 984) (2 569 182 224) – hoch 5,4 % 6,3 % (315 298) (823 243 078) Gesamt 7,3 % 33,4 % (1 666 491) (4 351 298 001) Altersgruppe: 65 Jahre oder älter Bildung – niedrig 21,5 % 26,2 % (1 308 195) (3 415 697 145) – mittel 16,5 % 26,4 % (1 319 096) (3 444 159 656) – hoch 14,3 % 8,1 % (403 631) (1 053 880 541) Gesamt 17,9 % 60,6 % (3 030 922) (7 913 737 342) a 21,2 % 1,67 55,0 % 0,90 23,8 % 0,64 100,0 % 1,00 3,9 % 0,49 17,4 % 0,19 8,5 % 0,09 29,8 % 0,20 6,5 % 1,12 23,5 % 0,84 10,3 % 0,61 40,3 % 0,83 10,8 % 2,43 14,1 % 1,88 5,0 % 1,62 29,9 % 2,03 Tab. 1 Schätzung der direkten Exzesskosten für Patienten mit Diabetes mellitus pro Bildungsgruppe, Deutschland, 2009. Hochrechnung auf Gesamtbevölkerung ab 30 Jahren zum 31.12.2009: 56 549 674 [24] b durchschnittliche direkte Exzesskosten pro Patient mit DM pro Jahr (bezogen auf 2009): 2 611 € [2] c Faktor für den Vergleich, welchen Anteil eine Bildungsgruppe an den Kosten hat im Vergleich zu ihrem Anteil an der Bevölkerung Quelle: Eigene Berechung & Sonderauswertung der Daten aus der GEDA-Studie [4] schätzen – und damit auch die damit verbundenen Einsparpotenziale. Fazit ▼ Statusgruppen-spezifische Prävention ist auch aus ökonomischer Sicht ein gesundheitspolitisch relevantes Thema. Hier wurden erste Abschätzungen im Indikationsgebiet DM erarbeitet. Es ist nicht erstaunlich, dass eine höhere Diabetesprävalenz (bei einheitlichen Kosten pro Patient mit DM) zu höheren Versorgungskosten führt, jedoch fehlten bislang quantitative Angaben zum Ausmaß eines solchen Präventionspotenzials aus ökonomischer Sicht. Statusgruppen-spezifische Krankheitskosten verdeutlichen, welche ökonomischen Folgen mit der gesundheitlichen Ungleichheit verbunden sind. Zudem können sie dazu beitragen, die Forderung nach Interventionsmaßnahmen spezi- ell für die unteren Statusgruppen aus ökonomischer Sicht zu untermauern. Die vorliegende Studie bietet einen ersten, sekundärdatengestützten Zugang zu diesem neuen Forschungsfeld. Weitere Schritte wären die Analyse anhand anderer (möglichst differenzierter und repräsentativer) Datensätze, der Einbezug indirekter Krankheitskosten, und die Integration anderer mit Diabetes verbundener Gesundheitsprobleme (z. B. Übergewicht). Darüber hinaus sollten die kausalen Pfade und Prozesse des Zusammenhangs zwischen dem sozialen Status, der Morbidität und den damit verbundenen Krankheitskosten genauer untersucht werden. Aus einer erhöhten Prävalenz in der unteren Bildungsgruppe kann nicht direkt geschlossen werden, dass eine Verbesserung des Bildungsniveaus zu einer Verringerung der Prävalenz führt. Der Zusammenhang zwischen Bildung und Diabetes wird über eine Vielzahl von Faktoren vermittelt, sowohl über klinische als auch über sog. lifestyle Faktoren [35, 36]. Die Quantifizierung Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. Diabetes: Prävalenz Originalarbeit 817 Einsparpotenzial bei den Gesamtkosten des DM nach Altersgruppen 60 % 50 % 40 % 36,4% 30 % 8,7% 10 % 0% 16,5% 14,7% 0,9 % 2,7 % 30–44 Jahre 7,3% Interessenkonflikt: Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. 1,9% 45–64 Jahre 65+ Gesamt Literatur S1: Prävalenz bei niedriger Bildung auf Niveau bei mittlerer Bildung S2: Prävalenz bei niedriger und mittlerer Bildung auf Niveau bei höchster Bildung Abb. 3 Szenarioanalyse zu möglichen Einsparungen an Gesamtkosten für DM in der Bevölkerung bei Verringerung der Prävalenz (in % von Gesamtkosten). Quelle: eigene Berechung. Einsparpotenzial innerhalb der Altersgruppen 60 % 55,2% 50 % 40 % 30 % 20 % 26,1 % 20,3 % 19,2% 10,0 % 10 % 5,7 % 0% 30–44 Jahre 45–64 Jahre 65+ S1: Prävalenz bei niedriger Bildung auf Niveau bei mittlerer Bildung S2: Prävalenz bei niedriger und mittlerer Bildung auf Niveau bei höchster Bildung Abb. 4 Szenarioanalyse zu möglichen Einsparungen an Kosten je Altersgruppe bei Verringerung der Prävalenz (in %) von Kosten je Altersgruppen. Quelle: eigene Berechnung auf Basis der GEDA-Studie (Datenerhebung 2008/2009) [4] und der Bevölkerung zum Stichtag 31.12.2009 [24]. der Krankheitskosten für einzelne Bildungsgruppen verdeutlicht jedoch, dass eine Verringerung der gesundheitlichen Ungleichheit bei Diabetes auch eine substanzielle ökonomische Dimension aufweisen kann, und dass erfolgreiche Prävention mit nennenswerten Einsparungen bei den direkten Gesundheitskosten verbunden sein könnten: So würden bei einer Angleichung der Prävalenz der unteren Statusgruppe auf das Niveau der mittleren Bildungsgruppe fast 17 % der gesamten direkten Kosten eingespart werden. Um diese Einsparpotenziale ausschöpfen zu können, sollte mehr in Gesundheitsförderung und Prävention 1 Statistisches Bundesamt. Statistisches Jahrbuch 2011. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt; 2011 2 Köster I, Schubert I, Huppertz E. Follow up of the CoDiM-Study: Cost of diabetes mellitus 2000–2009. Dtsch Med Wochensch 2012; 137: 1013–1016 3 Wild S, Roglic G, Green A et al. Global prevalence of diabetes: estimates for the year 2000 and projections for 2030. Diabetes Care 2004; 27: 1047–1053 4 RKI. Daten und Fakten: Ergebnisse der Studie „Gesundheit in Deutschland aktuell 2009“. Berlin: RKI; 2010 5 RKI. Telefonischer Gesundheitssurvey des Robert Koch-Instituts zu chronischen Krankheiten und ihren Bedingungen. Berlin: RKI; 2004 6 Icks A, Moebus S, Feuersenger A et al. Diabetes prevalence and association with social status – widening of a social gradient? German national health surveys 1990–1992 and 1998. Diabetes Res Clin Pract 2007; 78: 293–297 7 Heidemann C, Kroll L, Icks A et al. Prevalence of known diabetes in German adults aged 25–69 years: results from national health surveys over 15 years. Diabet Med 2009; 26: 655–658 8 Leidl R. Promoting economic value in public health. Eur J Public Health 2008; 18: 216 9 Owen L, Morgan A, Fischer A et al. The cost-effectiveness of public health interventions. J Public Health (Oxf) 2012; 34: 37–45 10 Espelt A, Borrell C, Roskam AJ et al. Socioeconomic inequalities in diabetes mellitus across Europe at the beginning of the 21st century. Diabetologia 2008; 51: 1971–1979 11 Geyer S. Social inequalities in health. Analysis using data from statutory health insurance companies. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2008; 51: 1164–1172 12 Wenig CM, Schmidt CO, Kohlmann T et al. Costs of back pain in Germany. Eur J Pain 2009; 13: 280–286 13 von Lengerke T, John J, Mielck A. Excess direct medical costs of severe obesity by socioeconomic status in German adults. Psychosoc Med 2010; 7: Doc01 14 Liebl A, Neiss A, Spannheimer A et al. Complications, co-morbidity, and blood glucose control in type 2 diabetes mellitus patients in Germany – results from the CODE-2 study. Exp Clin Endocrinol Diabetes 2002; 110: 10–16 15 Liebl A, Spannheimer A, Reitberger U et al. Costs of long-term complications in type 2 diabetes patients in Germany. Results of the CODE-2 Study. Med Klin (Munich) 2002; 97: 713–719 16 Le C, Lin L, Jun D et al. The economic burden of type 2 diabetes mellitus in rural southwest China. Im Internet: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/21908062 ; Zugriff: Sep 9 17 Schöffski O, Breitscheidel L, Benter U et al. Resource utilisation and costs in patients with type 2 diabetes mellitus treated with insulin glargine or conventional basal insulin under real-world conditions in Germany: LIVE-SPP study. J Med Econ 2008; 11: 695–712 18 Schiel R, Muller UA, Stein G. Costs of therapy of insulin-treated patients with Diabetes mellitus in Germany. Results of the JEVIN trial. Med Klin (Munich) 2005; 100: 453–461 19 Liebl A, Breitscheidel L, Nicolay C et al. Direct costs and health-related resource utilisation in the 6 months after insulin initiation in German patients with type 2 diabetes mellitus in 2006: INSTIGATE study. Curr Med Res Opin 2008; 24: 2349–2358 20 Kilburg A, Daniel D, Rychlik R. Die frühzeitige Behandlung des Diabetes mellitus Typ 2 mit oralen Antidiabetika. Gesundheitsökonomie und Qualitätsmanagement 2001; 6: 59–63 Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. 20 % investiert werden, und zwar mit einem speziellen Fokus auf Personen mit niedrigem sozialem Status. Dabei sind bildungsspezifische Unterschiede zu berücksichtigen, z. B. bei der Ausgestaltung der Maßnahme oder der Wahl der Rekrutierungswege. Eine stärkere Integration gesundheitsökonomischer Fragestellungen in die Diskussion über gesundheitliche Ungleichheiten würde in Zukunft dazu beitragen, die Bedeutung von Maßnahmen zur Verringerung der gesundheitlichen Ungleichheit auch aus ökonomischer Sicht zu stärken, denn: Die Verringerung der Ungleichheit ist nicht nur wichtig aus Sicht der gesundheitlichen Chancengleichheit, sondern auch aus ökonomischer Sicht. 21 Happich M, John J, Stamenitis S et al. The quality of life and economic burden of neuropathy in diabetic patients in Germany in 2002 – results from the Diabetic Microvascular Complications (DIMICO) study. Diabetes Res Clin Pract 2008; 81: 223–230 22 Stock SA, Redaelli M, Wendland G et al. Diabetes – prevalence and cost of illness in Germany: a study evaluating data from the statutory health insurance in Germany. Diabet Med 2006; 23: 299–305 23 Schroedter J, Lechert Y, Lüttinger P. Die Umsetzung der Bildungsskala ISCED-1997 für die Volkszählung 1970, die Mikrozensus-Zusatzerhebung 1971 und die Mikrozensen 1976–2004 (Version 1). In: ZUMAMethodenbericht 2006/08; 2006 24 Statistisches Bundesamt. Bevölkerung zum Stichtag 31.12.des jeweiligen Jahres. In: Gesundheitsberichterstattung des Bundes. (ed.). 2011 25 Liebl A, Neiss A, Spannheimer A et al. Kosten des Typ-2-Diabetes in Deutschland. Dtsch Med Wochenschr 2001; 126: 585–589 26 Lippmann-Grob B, Bierwirth RA, Kron P et al. Patient classification and analysis of risk profiles for type 2 diabetics as the main focus point in practice. Results of the TEMPO study. Dtsch Med Wochenschr 2004; 129: 75–81 27 Köster I, Huppertz E, Hauner H et al. Direct costs of diabetes mellitus in Germany – CoDiM 2000–2007. Exp Clin Endocrinol Diabetes 2011; 119: 377–385 28 Weber C, Neeser K, Wenzel H et al. Cost of type 2 diabetes in Germany over 8 years (the ROSSO study No. 2). Journal of Medical Economics 2006; 123: 45–54 29 Martin S, Schramm W, Schneider B et al. Epidemiology of complications and total treatment costs from diagnosis of Type 2 diabetes in Germany (ROSSO 4). Exp Clin Endocrinol Diabetes 2007; 115: 495–501 30 Greiner W, Krummaker S, Graf von der Schulenburg J-M et al. Health Care Costs of Newly Diagnosed Diabetes Mellitus Type 2. Diabetologie 2006; 1: 237–244 31 Köster I, von Ferber L, Ihle P et al. The cost burden of diabetes mellitus: the evidence from Germany – the CoDiM study. Diabetologia 2006; 49: 1498–1504 32 Köster I, Hauner H, von Ferber L. Heterogeneity of costs of diabetic patients: the Cost of Diabetes Mellitus Study. Dtsch Med Wochenschr 2006; 131: 804–810 33 Liebl A. Costs involved in the early and late phases of diabetes mellitus. Internist (Berl) 2007; 48: 708–714 34 Marmot Review Team. Consultation on the social determinants of health and the health divide in the WHO European Region: European review of social determinants of health and the health divide. In: Marmot Review (ed.). Kopenhagen: WHO; 2010 35 Rathmann W, Strassburger K, Heier M et al. Incidence of Type 2 diabetes in the elderly German population and the effect of clinical and lifestyle risk factors: KORA S4/F4 cohort study. Diabetic medicine: a journal of the British Diabetic Association. 2009; 26: 1212–1219 36 Meisinger C, Kandler U, Ladwig KH. Living alone is associated with an increased risk of type 2 diabetes mellitus in men but not women from the general population: the MONICA/KORA Augsburg Cohort Study. Psychosom Med 2009; 71: 784–788 Korber K et al. Direkte Krankheitskosten von Diabetes … Gesundheitswesen 2013; 75: 812–818 Heruntergeladen von: Thieme E-Books & E-Journals. Urheberrechtlich geschützt. 818 Originalarbeit