Epping Jelena, Geyer Siegfried, Eberhard Sveja, Tetzlaff Juliane
Medizinische Soziologie , Medizinische Hochschule Hannover, Hannover, Deutschland.
Stabsbereich Politik, Forschung & Presse, Allgemeine Ortskrankenkasse Niedersachsen, Hannover, Deutschland.
Gesundheitswesen. 2021 Nov;83(S 02):S77-S86. doi: 10.1055/a-1553-3565. Epub 2021 Oct 25.
Routinedaten von Krankenkassen sind als Datenquelle mittlerweile gut etabliert. Hinsichtlich der Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse bei Analysen mit Daten einer Krankenkasse treten Fragen der Repräsentativität der Versichertenpopulation auf, insbesondere da nicht alle Studien auf soziodemografische Merkmale adjustieren. Diese Arbeit untersucht mittels deskriptiver Analyse, ob und inwieweit sich die Sozialstruktur der Versichertenpopulation der AOK Niedersachsen von der Sozialstruktur der Allgemeinbevölkerung und der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Niedersachsen (NDS) und in der Bundesrepublik (BRD) unterscheiden.
Die Datengrundlage bilden pseudonymisierte Daten der AOK NDS, die Beschäftigtenstatistik der Bundesagentur für Arbeit und der Bevölkerungsstand in NDS und der BRD. Die Versichertenpopulation wird an zwei Stichtagen 31.12.2012 und 31.12.2017 hinsichtlich der Geschlechter-und Altersstruktur mit der Bevölkerung in NDS und der BRD verglichen. Anschließend werden die Daten der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in der AOK NDS und aus der Beschäftigtenstatistik der Bundesagentur für Arbeit gegenübergestellt, um Ausbildungsabschlüsse, Komplexität der ausgeübten Tätigkeit und elf Berufsbereiche zu vergleichen.
Die Geschlechterstruktur unterscheidet sich nicht zwischen den drei Vergleichspopulationen. Verglichen mit der Bevölkerung in NDS und der BRD ist der Anteil der unter 30-Jährigen in der AOK NDS überdurchschnittlich, der Anteil der Personen zwischen 50 und 76 Jahren etwas unterdurchschnittlich. Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte mit Hochschulabschluss und in Tätigkeiten mit höherer Komplexität sind in der AOK NDS unterrepräsentiert. Die Verteilung der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten auf elf Berufsbereiche unterscheidet sich ebenfalls.
Die Studie zeigt, dass soziodemographische und sozio-ökonomische Merkmale in Studien mit Krankenkassendaten wann immer möglich berücksichtigt werden sollten. In Zukunft wird das Informationssystem Versorgungsdaten krankenkassenübergreifende Analysen mit Sekundärdaten ermöglichen. Fragestellungen der gesundheitlichen Ungleichheit können damit jedoch aufgrund des Fehlens von sozio-ökonomischen Merkmalen nicht beantwortet werden. Auch die Identifikation von vulnerablen Gruppen, die gezielt geeigneten Maßnahmen zugeführt werden könnten, ist ohne Berücksichtigung von sozio-ökonomischen Merkmalen erschwert.
Routine data from statutory health insurance funds are now a well-established source of data for scientific research. With regard to the generalizability of findings based on data from one health insurance fund, questions arise regarding the representativeness of the insured population, especially since not all studies adjust for socio-demographic characteristics. Our study examines whether and to what extent socio-demographic and occupational characteristics of the population insured with the AOK Lower Saxony differ from the total and working population of Lower Saxony and the Federal Republic of Germany.
The analyses are based on pseudonymised data from the AOK, the employment statistics of the Federal Employment Agency (FEA) and population statistics. The insured population was compared with the population of Lower Saxony and Germany at two cut-off dates (31.12.2012 and 31.12.2017) with respect to the distributions of age and gender. Subsequently, data of employed insured persons were compared with FEA-data in order to compare educational level, complexity of the work and occupational areas.
The gender structure did not differ between the three populations. The proportion of insured women and men below 30 years of age was above the corresponding figures of Lower Saxony and Germany. Employed individuals holding a university degree or jobs with higher complexity were under-represented in the AOK. The distribution across eleven occupational areas in the AOK also differed from the reference populations.
The study shows that socio-demographic and socio-economic characteristics should be considered whenever possible in studies using statutory health insurance data. In future, the new database "Information System Health Care Data" will enable analyses across all statutory health insurance providers. However, research questions of health inequalities cannot be answered with this approach due to the lack of socio-economic characteristics in these data. Identifying vulnerable groups that could be targeted for appropriate interventions is also difficult without taking socio-economic characteristics into account.
法定健康保险基金的常规数据如今已成为科学研究中成熟的数据来源。就基于单一健康保险基金数据得出的研究结果的可推广性而言，参保人群的代表性问题随之而来，尤其是因为并非所有研究都对社会人口特征进行了调整。我们的研究旨在探讨下萨克森州法定健康保险所覆盖人群的社会人口和职业特征与下萨克森州及德意志联邦共和国的总人口及就业人口在哪些方面存在差异，以及差异程度如何。
分析基于来自下萨克森州法定健康保险基金的匿名数据、联邦就业局的就业统计数据以及人口统计数据。在两个截止日期（2012年12月31日和2017年12月31日），将参保人群与下萨克森州和德国的人口在年龄和性别分布方面进行比较。随后，将参保就业人员的数据与联邦就业局的数据进行对比，以比较教育水平、工作复杂性和职业领域。
这三个人口中的性别结构没有差异。30岁以下参保男女的比例高于下萨克森州和德国的相应比例。拥有大学学位或从事复杂性较高工作的就业人员在下萨克森州法定健康保险中所占比例较低。在下萨克森州法定健康保险中，11个职业领域的分布也与参照人群不同。
该研究表明，在使用法定健康保险数据进行研究时，应尽可能考虑社会人口和社会经济特征。未来，新的数据库“医疗保健数据信息系统”将使跨所有法定健康保险提供商的分析成为可能。然而，由于这些数据缺乏社会经济特征，健康不平等的研究问题无法通过这种方法得到解答。如果不考虑社会经济特征，识别可针对采取适当干预措施的弱势群体也会很困难。
