Gesundheitswesen 2006; 68(8/09): 517-525
DOI: 10.1055/s-2006-927068
Originalarbeit

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Berufsstatus und Morbiditätsentwicklung von Krankenversicherten im Zeitraum 1990 bis 2003

Eine Längsschnittsanalyse mit Routinedaten der Gmünder ErsatzkasseProfessional Status and Development of Morbidity of Health Insurance Patients in the Period 1990 to 2003A longitudinal Analysis of Routine Data from the Gmünder ErsatzkasseA. Timm1 , U. Helmert1 , R. Müller1
  • 1Abteilung Gesundheitspolitik, Arbeits- und Sozialmedizin, Zentrum für Sozialpolitik, Universität Bremen
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Publication Date:
13 October 2006 (online)

Zusammenfassung

In Deutschland gibt es nur unzureichende Daten sowohl hinsichtlich des allgemeinen Morbiditätsgeschehens als auch hinsichtlich berufsstatusspezifischer Einflussfaktoren für die Morbiditätsentwicklung. Deshalb werden die Routinedaten der Gmünder Ersatzkasse (GEK) im Längsschnitt zu diesen Fragestellungen für den Zeitraum 1990 bis 2003 ausgewertet. Material und Methoden: Das Untersuchungskollektiv umfasst alle berufstätigen Mitglieder der GEK, die am Stichtag 1.1.1990 bei der GEK krankenversichert waren und der Altersgruppe der 30 - 59-Jährigen angehören. Das gesamte Untersuchungskollektiv umfasst 129 173 Männer und 13 567 Frauen. Die statistische Auswertung wird mit dem speziell für Längsschnittanalysen entwickelten Statistikprogramm „Transitional Data Analysis” (TDA) durchgeführt. Es werden sowohl kumulierte Morbiditätsraten als auch multivariate Übergangsratenmodelle (Cox-Regression) berechnet. Ergebnisse: Die kumulierten Morbiditätsraten für die sieben Krankheitsgruppen sind in der Altergruppe der 30 - 39-Jährigen bei den Männern höher als bei den Frauen, während in den Altergruppen der 40 - 49-Jährigen und der 50 - 59-Jährigen höhere kumulierte Morbiditätsraten für Frauen als für Männer zu beobachten sind. Hinsichtlich der Hauptberufsgruppen ergeben sich die höchsten kumulierten Morbiditätsraten für einfache manuelle Berufe und einfache Dienste, während die niedrigsten Morbiditätsraten für Professionen, Ingenieure und Manager zu verzeichnen sind. Die Ergebnisse der Längsschnittanalyse des Morbiditätsgeschehens der berufstätigen Krankenversicherten der GEK verweisen auf deutlich ausgeprägte soziale Gradienten. Für Berufe mit niedrigem sozialem Status (einfache manuelle Berufe, einfache Dienste) sind die Morbiditätsraten um teilweise mehr als das Doppelte höher als für Berufsgruppen mit hohem Status (Ingenieure, Manager, Professionen). Schlussfolgerung: Längsschnittanalyen auf Basis von Routinedaten der Krankenkassen können somit einen wichtigen Beitrag zur Gesundheitsberichterstattung liefern und sollten in der Zukunft in stärkerem Maße auch von anderen Krankenkassen in Angriff genommen werden.

Abstract

In Germany there are only insufficient data both with regard to general morbidity events as well as with regard to the effects of specific professions on the morbidity process. For this reason the data of the Gmuender Ersatzkasse (GEK) have been analysed with a longitudinal design for the period 1990 to 2003. Our sample includes all employed members of the GEK who had been insured as of January 1, 1990 and were between 30 and 59 years old at this baseline. The total sample comprises 129 173 men and 13 567 women. The statistical analysis was performed with the statistical package “Transitional Data Analysis” (TDA) which was developed especially for longitudinal data. The analysis includes both cumulated morbidity rates as well as transition rates (Cox regression). The analysis shows that the cumulated morbidity rates of the seven diseases are higher for women than for men in the age category 30 - 39 years. In the age categories 40 - 49 and 50 - 59 years the cumulated morbidity rates are higher for men than for women. With regard to the occupations, the highest morbidity rates are found for manual occupations and services without special skills. The lowest rates are found for professions with high skills, engineers and managers. The results of the longitudinal analysis show distinctive social gradients. For occupations with lower skills the morbidity rates are about 100 percent higher than those of occupations with higher skills. Longitudinal analyses on the basis of health insurance fund data can make an important contribution to the monitoring of health and morbidity and should therefore be conducted also by other health insurance funds.

Literatur

  • 1 Blossfeld H P. Kohortendifferenzierung und Karriereprozeß. Eine Längsschnittstudie über die Veränderung der Bildungs- und Berufschancen im Lebenslauf. Frankfurt/Main; Campus 1989
  • 2 Blossfeld H P, Rohwer G. Technics of event history modeling. New approaches to causal analysis. Mahwah, New Jersey; Lawrence Erlbaum Associates, Publishers 1985
  • 3 Cox D R. Regression models and life tables.  Journal of the Royal Statistical Society. 1972;  34 187-220
  • 4 Geyer S, Peter R. Occupational status and all-cause mortality: a study with health insurance data from Nordrhein-Westfalen, Germany.  European Journal of Public Health. 1999;  2 114-118
  • 5 Geyer S, Peter R. Income, occupational position, qualification, and health inequalities - competing risks?.  European Journal of Public Health. 2000;  54 299-305
  • 6 Helmert U, Voges W, Sommer T. Soziale Einflussfaktoren für die Mortalität von männlichen Krankenversicherten in den Jahren 1989 bis 2000.  Eine Kohortenstudie der Geburtsjahrgänge 1940 bis 1949 der Gmünder Ersatzkasse Gesundheitswesen. 2002;  64 3-10
  • 7 Helmert U. Soziale Ungleichheit und Krankheitsrisiken. Augsburg; Maro-Verlag 2003
  • 8 Leon D A, Walt G. Poverty, inequality and health. An international perspective. Oxford; Oxford University Press 2001
  • 9 Mackenbach J. Health Inequalities: Europe in Profile. An independent, expert report commissioned by, and published under the auspices of, the UK Presidency of the EU. Rotterdam; Erasmus University 2005
  • 10 Mackenbach J P, Kunst A E, Cavelaars A EJM. et al . Socioeconomic inequalities in morbidity and mortality in Western Europe.  Lancet. 1997;  349 1655-1659
  • 11 Mielck A. Soziale Ungleichheit und Gesundheit. Empirische Ergebnisse, Erklärungsansätze, Interventionsmöglichkeiten. Bern; Hans Huber 2000
  • 12 Peter R. Berufsstatus und Gesundheit. Mielck A, Bloomfield K Sozial-Epidemiologie. Eine Einführung in die Grundlagen, Ergebnisse und Umsetzungsmöglichkeiten Weinheim und München; Juventa Verlag 2001: 28-38
  • 13 Valkonen T. Die Vergrößerung der sozioökonomischen Unterschiede in der Erwachsenenmortalität durch Status und deren Ursachen.  Zeitschrift für Bevölkerungswissenschaft. 1998;  23 263-292
  • 14 Wilkinson R G. Unhealthy Societies - The affiliations of inequality. London, New York; Routledge 1996

Dr. Andreas Timm

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