Determinants of health care utilization by German sickness fund members ‐ with application to risk adjustment

Abstract

In many countries, social health insurance systems are being reformed in favor of more competition among insurers, while premiums are community rated by regulation. The implicit incentives for insurers to engage in risk selection can only be curtailed using appropriate systems of risk-adjusted equalization payments among insurers. To develop these systems, predictors of individual utilization patterns have to be identified, e.g. via regression analysis using previous utilization data. In some countries such as Germany, such data are hardly ever available. In the early nineties, a number of sickness funds participated in an experiment in which individual utilization data were collected. Our data set covers more than 70,000 members of company sickness funds over a 5-year period. We analyze socio-demographic determinants of utilization which could be used as risk adjusters in a risk equalization scheme. Our results suggest that besides age and sex, the set of risk adjusters should include income, family status and a dummy for the last year of life.

Zur Erklärungskraft des heutigen soziodemografischen Risikostrukturausgleichsmodells

“…Für Deutschland liegen aus lediglich einer Untersuchung (Breyer u. Kifmann 2001;Breyer et al 2003) 11 R 2 -Werte für ein auf den GKV-Ausgleichsparametern basierendes Modell vor. Für die Berechnungen wurde ein aus Modellversuchen zur Beitragsrückerstattung stammender Datensatz der Betriebskrankenkassen verwandt, welcher im Untersuchungsjahr 1993 personenbezogene Informationen zu Soziodemografie, Leistungsausgaben und beitragspflichtigen Einnahmen von rund 77.000 Versicherten umfasste.…”

“…Gerechnet wurde mit einem linearen, alle Versicherten gleich gewichtenden Regressionsansatz; als abhängige Variable wurden die individuellen Leistungsausgaben des Jahres 1993 verwandt, 5-Jahres-Alters-Geschlechts-Gruppen sowie der konstruierte BU/EU-Status gingen als unabhängige Variablen (ohne Wechselwirkungsterm zwischen den einzelnen Alters-Geschlechts-Gruppen und dem BU/EUStatus) in das Modell ein. Für die Gesamtstichprobe errechnete sich ein R 2 -Wert von 0,053 (Breyer et al 2003); auf die Subpopulationen der Versicherten unter 60 Jahren und ab 60 Jahren getrennt angewandt ergab der gleiche Modellansatz einen R 2 -Wert von 0,118 bzw. von 0,225, wobei der BU/EU-Status als Modell-und Ausgleichsparameter für die ältere Untergruppe ansatzgemäß ausscheidet (Breyer u. Kifmann 2001).…”

“…Dieser R 2 -Wert weicht zwar deutlich von den Resultaten einer Studie in den Niederlanden ab, in welcher der Erwerbsstatus als Ausgleichsparameter gemessen wurde; der Unterschied könnte auf die deutlich restriktiveren Eingangskriterien in die deutsche Erwerbsminderungsrente und eine höhere Ausgabenheterogenität in der Gruppe der BU/EU-Rentner zurückzuführen sein. Der R 2 -Wert steht jedoch in Einklang mit den Resultaten von Breyer u. Kifmann (2001, Breyer et al 2003 Rentnern sachgerecht ist. Beim derzeitigen Verfahren wird außer Acht gelassen, dass BU/EU-Rentner auch im Zeitraum nach der rentenrechtlichen Umwandlung zu Altersrentnern (in der Regel bei Erreichen der Altersgrenze von 65 Jahren) ein überdurchschnittliches Morbiditätsrisiko haben.…”

The role of proximity to death in need-based approaches to health care

“…The past studies that have incorporated PTD directly in allocation models have focused almost exclusively on the high resource requirements associated with proximity to death. They typically asked whether health plans should be reimbursed for the high resource requirements for deaths of their enrollees [19][20][21][22]. High resource requirements associated with PTD are a necessary but not sufficient condition for PTD to be important in need adjustment.…”

Disease management and health care reforms in Germany—Does more competition lead to less solidarity?

“…To curb risk selection, funds are obliged to contract with all applicants regardless of health risks and are not allowed to check the health status of applicants. Since a ban on risk selection does not reduce incentives to do so, funds must at the same time receive a subsidy for insured with high health risks [12]. To compensate sickness funds for differences in their risk portfolios, a risk compensation scheme (RCS) was implemented two years prior to open enrollment [13,14].…”