Gesundheitswesen 2019; 81(01): 50-57
DOI: 10.1055/s-0042-116591
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Netzwerkanalysen in der regionalen Versorgungsforschung: Das Beispiel der dermatologischen Versorgung in der Metropolregion Hamburg

Network Analyses in Regional Health Care Research: Example of Dermatological Care in the Metropolitan Region of Hamburg
J. Augustin
1  Institut für Versorgungsforschung in der Dermatologie und bei Pflegeberufen (IVDP), Universitatsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg
,
J. Austermann
2  Hochschule RheinMain, Hochschule RheinMain, Mainz
,
S. Erasmi
3  Abteilung Kartografie, Geografisches Institut, Georg-August-Universität Gottingen, GIS und Fernerkundung, Gottingen
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

Publication Date:
18 October 2016 (eFirst)

Zusammenfassung

Ziel der Studie: Übergeordnetes Ziel des Gesetzgebers ist es, eine „homogene“, flächendeckende und wohnortnahe medizinische Versorgung der Bevölkerung sicher zu stellen. Zur Beschreibung der regionalen Versorgungssituation kann der Versorgungsgrad (Bedarfsplanungs-Richtlinie des Gemeinsamen Bundesausschusses) herangezogen werden, allerdings kann er keine Auskunft über die Erreichbarkeit des bspw. nächstgelegenen Arztes geben. Hierzu eignen sich Netzwerkanalysen. Mittels eines Fallbeispiels werden anhand der regionalen dermatologischen Versorgungssituation in der Metropolregion Hamburg Anwendungsmöglichkeiten von Netzwerkanalysen zur Analyse der regionalen Versorgungssituation vorgestellt.

Methodik: Um die regionale dermatologische Versorgungssituation einordnen zu können, wurde zunächst der Versorgungsgrad berechnet. Für die anschließende Netzwerkanalyse mussten die Dermatologen (N=357) in der Metropolregion nach Standorten (N=303) zusammengefasst werden. Vor der Berechnung wurden u. a. die Adressdaten der Ärzte in Koordinaten umgewandelt und Vorschriften (z. B. Geschwindigkeiten) des Netzwerkes festgelegt. Die Berechnung der bevölkerungsbezogenen Anteile der Erreichbarkeit basierte auf der Einwohnerdichte, die mit den Ergebnissen der Netzwerkanalyse verschnitten wurde.

Ergebnisse: Trotz einer insgesamt guten Versorgungssituation sind die Unterschiede in der Erreichbarkeit des nächsten Dermatologen in der Metropolregion beträchtlich. Das ist vor allem dann der Fall, wenn der ÖPNV als Verkehrsmittel dient. Landkreise in denen über 60% der Einwohner mit dem ÖPNV länger als eine Stunde zum nächsten Dermatologen benötigen, wurden identifiziert. Insbesondere ländlich geprägte Regionen innerhalb der Metropolregion sind hiervon betroffen.

Schlussfolgerungen: Die Netzwerkanalyse hat deutlich gemacht, dass die Wahl bzw. Verfügbarkeit des Verkehrsmittels in Kombination mit dem Wohnort (ländlich/städtisch) von wesentlicher Bedeutung für den Zugang zur Versorgung ist. Vor allem ältere, wenig-mobile Menschen auf dem Lande sind damit benachteiligt. Daraus lässt sich die Notwendigkeit moderner Versorgungsansätze, wie bspw. der Telemedizin ableiten, um die Versorgungssituation im ländlichen Raum optimieren zu können. Netzwerkanalysen können einen wertvollen methodischen Beitrag zur Analyse regionaler Versorgungsdisparitäten leisten und bestehende Instrumente, wie den Versorgungsgrad, sinnvoll ergänzen.

Abstract

Background: One of the overall objectives of the legislator is to ensure an overall “homogeneous”, and easily accessible medical care for the population. The physician-patient ratio can be used to describe the regional health care situation. But this method does not provide information concerning the availability of, for instance, the nearest doctor. Therefore, further parameters such as accessibility must be taken into consideration. For this purpose, network analyses are an appropriate method. The objective of this study is to present methodological tools to evaluate the healthcare situation in the metropolitan region of Hamburg, primarily focusing on accessibility using dermatologists as an example.

Methods: Analyzing data of 20 counties, the geographical distribution of N=357 dermatologists and the physician-patient ratio were calculated. In a second step, a network analysis regarding accessibility was performed. In order to calculate accessibility, address data (physicians) were transformed into coordinates, consisting of defined places (N=303) and restrictions (e. g. speed, turn restrictions) of the network. The calculation of population-based accessibility is based on grid cells for the population density.

Results: Despite adequacy of the overall medical situation, differences in the availability of the nearest dermatologists in the metropolitan region are remarkable, particularly when use of public transport is taken into consideration. In some counties, over 60% of the population require at least one hour to get to the nearest dermatologist using public transportation. In rural regions within the metropolitan area are particularly affected.

Conclusion: The network analysis has shown that the choice and availability of transportation in combination with the location (rural/urban) is essential for health care access. Especially elderly people in rural areas with restricted mobility are at a disadvantage. Therefore, modern health care approaches (e. g. telemedicine) are necessary to optimize the health care situation in rural areas. Network analyses can make a valuable methodological contribution to the analysis of regional health care disparities.