Korrelation zwischen räumlichen Sozialstrukturfaktoren und Indikatoren des medizinischen Versorgungsbedarfs

Schulz, Michael; Czihal, Thomas; Erhart, Michael; Stillfried, Dominik Graf von

doi:10.1055/s-0034-1396888

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“…However, taking further research into account, non-spatial factors seem to have an even greater impact compared to spatial factors. The non-spatial factors comprising the GDI, namely household size and population density, were also used as high loading factors in the urban index (UX) created by Schulz et al [24]. In their study, no relevant correlation ( r = −0.13) between UX and the demand for GP services was present.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…So far, numerous studies have focused on urban vs. rural comparisons of GP distribution and their impact on health inequity [16–22]. Only few studies have investigated metropolitan areas in Germany [23, 24]. Therefore, the objectives of this study were (1) to compare spatial distribution of GPs on intra- and inter-city level, (2) to relate the distribution pattern to the geo-social environment defined by the populations’ SES and (3) to extract urban location choice preferences of GPs.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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General practitioners in German metropolitan areas – distribution patterns and their relationship with area level measures of the socioeconomic status

Bauer

Brueggmann

Ohlendorf

et al. 2016

BMC Health Serv Res

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BackgroundGeographical variation of the general practitioner (GP) workforce is known between rural and urban areas. However, data about the variation between and within urban areas are lacking.MethodWe analyzed distribution patterns of GP full time equivalents (FTE) in German cities with a population size of more than 500,000. We correlated their distribution with area measures of social deprivation in order to analyze preferences within neighborhood characteristics. For this purpose, we developed two area measures of deprivation: Geodemographic Index (GDI) and Cultureeconomic Index (CEI).ResultsIn total n = 9034.75 FTE were included in n = 14 cities with n = 171 districts. FTE were distributed equally on inter-city level (mean: 6.49; range: 5.12–7.20; SD: 0.51). However, on intra-city level, GP distribution was skewed (mean: 6.54; range: 1.80–43.98; SD: 3.62). Distribution patterns of FTE per 10^4 residents were significantly correlated with GDI (r = −0.49; p < 0.001) and CEI (r = −0.22; p = 0.005). Therefore, location choices of GPs were mainly positively correlated with 1) central location (r = −0.50; p < 0.001), 2) small household size of population (r = −0.50; p < 0.001) and 3) population density (r = 0.35; p < 0.001).ConclusionIntra-city distribution of GPs was skewed, which could affect the equality of access for the urban population. Furthermore, health services planners should be aware of GP location preferences. This could be helpful to better understand and plan delivery of health services. Within this process the presented Geodemographic Index (GDI) could be of use.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

General practitioners in German metropolitan areas – distribution patterns and their relationship with area level measures of the socioeconomic status

Bauer

Brueggmann

Ohlendorf

et al. 2016

BMC Health Serv Res

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“…1) der amtlichen Statistik erhoben, basierend auf dem Konzept des Lebenslagenansatzes [5,10]. Indikatoren wurden dabei entsprechend der 5, sowohl national als auch international anerkannten, Kernbereiche selektiert [5,9,11,12]. Diese umfassen dabei Aspekte der Demografie und Haushaltsstruktur, der Bildung, des Erwerbslebens, des Einkommens und Materielle Lage als auch der Gesundheit.…”

Section: Methodikunclassified

“…Bisherige Forschungsergebnisse aus diesem Bereich fokussieren allerdings entweder auf nationalen [8] oder relativ kleinräumigen Analysen [5,9]. Jedoch scheint es für eine umfassende Analyse der gesundheitlichen und sozialstrukturellen Lage geboten, neben der Meta-und Mikroebene auch der Mesoebene genauere Beachtung zu schenken, umso alle vorhandenen Politik-und Planungsebenen bei weiterführenden, versorgungsstrukturellen Fragestellungen zu integrieren.…”

Section: Introductionunclassified

Querschnittsanalyse der gesundheitlichen und sozialen Lage in Deutschland auf Bundeslandebene

2016

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This research was conducted to find out if there are differences in health and social structure and, thus, living conditions within Germany on a federal state level. So far, research projects have mainly focused on either more aggregate or more small-scale, regional planning areas. However, due to the political, governmental, and institutional structures prevalent in Germany, it seems necessary to conduct health and social structure analyses not only on the macro and micro but also on the meso level. This would enable meeting the specific information requirements of all existing German political spheres and public health planning levels comprehensively. A set of 53 indicators taken from official German statistics was used to conduct a factor analysis. The latter revealed that the health and social structures could be thoroughly depicted by a total of 3 factors (indices) that, in total, explain roughly 80% of the total variance. In this case, the first index accounts for about 38%, the second for about 31%, and the third index explain roughly 11%. Testing the results through hierarchical as well k-Means cluster analyses provided additional confirmation. Overall, the results show great differences in health and social structures in Germany on a federal state level. In addition, a more in-depth look at the nature of the results shows that one needs to distinguish between 4, or rather even a total of 8 subregions. Most importantly, these findings reveal that the frequently and widely discussed East-West discrepancies do not enable an adequately differentiated approach to this issue. Rather, aside from aspects such as federal city state and state area differences, structures in Germany show several different and highly significant types of North-South divides.

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“…Dennoch werden die ICDs ‚M54:Rückenschmerzen', ,R10: Bauch-und Beckenschmerzen' und ‚A09: Gastroenteritis und Kolitis infektiösen' in allen Sektoren re- Modelle E und F zeigen die Schätzer der IPR für die verwendeten Variablen der sozio-regionalen Lage und des Versorgungsbedarfs. Sozio-ökonomische Deprivation, ausgedrückt durch einen über eine Faktorenanalyse definierten hohen sozio-ökonomischen Gesundheitsindex (SGX) [13]…”

Section: Datenbasisunclassified

Sektorenübergreifende Entwicklungen in der Notfallversorgung – Eine umfassende Analyse ambulanter und stationärer Notfälle von 2009 bis 2015

et al. 2019

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Zusammenfassung Hintergrund Steigende Fallzahlen in der Notfallversorgung, unterschiedliche Versorgungslandschaften sowie ein verändertes Inanspruchnahmeverhalten führen zu einem sich wandelnden Versorgungsbedarf. Diese Arbeit analysiert sektorenübergreifende Veränderungen der Patientencharakteristika und Indikationen von ambulant und stationär behandelten Notfällen zwischen 2009 und 2015 sowie deren mögliche Ursachen. Methode Auf Basis von ambulanten und stationären Abrechnungsdaten erfolgen deskriptive Auswertungen hinsichtlich Notfalldiagnosen sowie Notfallprävalenzen auf Grundlage der Bevölkerungszahlen und deren zeitlichen Veränderungen. Mithilfe eines generalisierten, linearen Regressionsmodels werden regionale Verschiebungen ambulanter Fälle in der Notfallbehandlung zwischen dem ambulanten und stationären Sektor untersucht. Ergebnisse Von 2009 bis 2015 steigen ambulant behandelte Notfälle sektorenübergreifend um 4%; in den Notaufnahmen um 42% mit den höchsten Inzidenzratios für die 20–34-Jährigen. Stationär aufgenommen Notfälle steigen im gleichen Zeitraum um 20%, wobei hier ältere Patienten den größten Anteil haben. Das absolut für die meisten Krankenhausfälle verantwortliche ICD-Kapitel ‚Krankheiten des Kreislaufsystems‘ weist mit 64,7% die zweithöchste Aufnahmewahrscheinlichkeit beim Vergleich des ambulanten und des stationären Indikationsspektrums im Krankenhaus auf. Insgesamt zeigen sich hinsichtlich des Indikationsspektrums stärkere Variationen im Bereitschaftsdienst. Die ambulante Notfallversorgung wird häufiger in Anspruch genommen, je gesünder (IRR 1,15 [KI 95%: 1,13; 1,16]) und urbaner (IRR 1,14 [KI 95%: 1,13; 1,15]) die Population ist. Schlussfolgerung Die erstmalig sektorenübergreifende Analyse der zeitlichen Entwicklung der indikationsspezifischen Notfallzahlen auf Grundlage von bundesweit stationären und ambulanten Abrechnungsdaten gibt einen Einblick in das Versorgungsgeschehen an der Grenzfläche zwischen den Sektoren. Indikationen, die sowohl ambulant im Bereitschaftsdienst als auch in den Notfallambulanzen behandelt werden sowie zu stationären Aufnahmen führen, weisen auf ein Steuerungspotenzial zu dem für den Patienten richtigen Versorgungsangebot hin. Unterschiedliches Nutzungsverhalten kann durch Interventionen für spezifische Patientensubgruppen adressiert werden. Notwendig für die Entwicklung aller Maßnahmen ist jedoch die sektorenübergreifende Perspektive auf das System der Notfallversorgung.

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Korrelation zwischen räumlichen Sozialstrukturfaktoren und Indikatoren des medizinischen Versorgungsbedarfs

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General practitioners in German metropolitan areas – distribution patterns and their relationship with area level measures of the socioeconomic status

General practitioners in German metropolitan areas – distribution patterns and their relationship with area level measures of the socioeconomic status

Querschnittsanalyse der gesundheitlichen und sozialen Lage in Deutschland auf Bundeslandebene

Sektorenübergreifende Entwicklungen in der Notfallversorgung – Eine umfassende Analyse ambulanter und stationärer Notfälle von 2009 bis 2015

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