Sie sind hier: Startseite Abstracts Kurzfassungen 2019 Einflussfaktoren für die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen – alles eine Frage der Regionen?
x
Um unsere Webseite für Sie optimal zu gestalten und fortlaufend verbessern zu können, verwenden wir Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu. Weitere Informationen zu Cookies erhalten Sie in unserer Datenschutzerklärung.

Einflussfaktoren für die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen – alles eine Frage der Regionen?

Depressionen gehören zu den am häufigsten diagnostizierten psychischen Erkrankungen sowohl unter der Gesamtbevölkerung Deutschlands, als auch unter den Versicherten der AOK Nordost. Bisherige Studien schätzen die Prävalenz der Depression in Deutschland auf 8,1% bis 10,2%, abhängig vom jeweiligen Studiendesign und der zugrundeliegenden Datenquelle (Busch et al. 2013; Erhart und von Stillfried 2012). Seit Jahren wird ein kontinuierlicher Anstieg der Depressionsprävalenz beobachtet (Thom et al. 2017). Auch wenn die Behandlungsraten konstant steigen, wird geschätzt, dass zwischen 35% und 80% aller Patienten mit psychischen Störungen keine Behandlung erhalten (Larisch et al. 2013). Es kann davon ausgegangen werden, dass dies in ähnlicher Höhe auch auf die Behandlung der Depressionen zutrifft. Neben individuellen Faktoren sowie sozialer und naturräumlicher Faktoren ist die Behandlungsquote auch abhängig von der Verfügbarkeit der Leistungserbringer (Rommel et al. 2017; Helbich et al. 2018). Entsprechend wird auch die derzeitige Bedarfsplanung der Psychotherapeuten kontrovers diskutiert (IGES 2016; Peikert et al. 2011).

http://doi.org/10.24945/MVF.02.19.1866-0533.2092

Abstract

Die Bedarfsplanung der Psychotherapeuten wird bundesweit kontrovers diskutiert. Ergebnisse aus Analysen von Primärdaten legen nahe, dass die Verhältniszahlen der psychotherapeutischen Bedarfsplanung vor allem in ländlichen Regionen überdacht werden sollten. Bisher stehen Analysen von Krankenkassendaten zur Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen mit Geographischen Informationssystemen (GIS) und räumlicher Statistik allerdings noch aus. Unser Beitrag möchte diese Lücke schließen und verfolgt das Ziel, regionale Unterschiede der Prävalenz und Behandlungsquote für Depressionen anhand von Abrechnungsdaten genauer zu untersuchen, individuelle Risikofaktoren zu analysieren und den Zusammenhang zwischen Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen und Verfügbarkeit von Psychotherapeuten kleinräumig zu beleuchten. Unsere Analysen verdeutlichen, dass die derzeitigen Verhältniszahlen nicht unbedingt dem Bedarf entsprechen und daher über eine Veränderung der psychotherapeutischen Verhältniszahlen vor allem in ländlichen Regionen nachgedacht werden muss. Allerdings wird eine Veränderung der Verhältniszahlen auf Landkreisebene alleine nicht zwangsweise zu einer Verbesserung der Versorgung führen. Sinnvoller wäre die Bemessung der Verhältniszahlen mithilfe eines Gravitationsmodells.

Determinants of psychotherapeutic treatment-seeking behavior: Just a matter of geography?
The planning of psychotherapists is discussed controversially in Germany. Results from primary data suggest that the current ratio of inhabitants to psychotherapists leads to an insufficient provision of mental healthcare. However, analyses employing geographic information systems (GIS) and spatial statistics based on health insurance claims on the utilization of psychotherapists have not yet been conducted in Germany. Our study addresses this research gap and examines regional differences of prevalence and healthcare utilization for depression, analyzes individual-level risk factors and investigates the association between healthcare utilization and availability of psychotherapists. Our results point out that the current ratio of psychotherapists per inhabitants does not reflect the need for mental healthcare in rural areas. Logically, planning of psychotherapists needs to be adjusted to reflect the demand for mental healthcare, especially in rural areas. However, altering the ratio of inhabitants to psychotherapists at the county-level alone will not necessarily enhance access to psychotherapists. A more realistic approach would be an assessment of the supply of psychotherapists using a gravitation model.

Keywords
Depression, psychotherapists, planning of healthcare, spatial analysis, Geographic information systems (GIS), AOK Nordost

Dr. Dipl.-Geogr. Boris Kauhl / Assoc. Prof. Dr. habil. Marco Helbich / Prof. Dr. rer. nat. Jürgen Schweikart / Dipl.-Kffr. Andrea Keste / Dipl.-Kffr. Marita Moskwyn doi: 10.24945/MVF.02.19.1866-0533.2092

Literatur:

Baschin, Kirsten, Dominik Ülsmann, Frank Jacobi, and Thomas Fydrich. 2012. ‚Inanspruchnahme psychosozialer Versorgungsstrukturen‘, Psychotherapeut, 57: 7-14.
Besag, J, J York, and A Mollie. ‚Bayesian image restoration with two applications in spatial statistics (with discussion) Ann Inst Stat Math. 1991; 43: 1–59. doi: 10.1007‘, BF00116466.[Cross Ref].
Blangiardo, Marta, and Michela Cameletti. 2015. Spatial and spatio-temporal Bayesian models with R-INLA (John Wiley & Sons).
Bundesausschuss, Gemeinsamer. 2009. ‚Richtlinie des Gemeinsamen Bundesausschusses über die Durchführung der Psychotherapie (Psychotherapie-Richtlinie) in der Fassung vom 19. Februar 2009. Veröffentlicht im Bundesanzeiger 2009, Nr. 98: S. 1399‘, Kraft getreten am, 18: 1399.
Busch, MA, UE Maske, Livia Ryl, Robert Schlack, and Ulfert Hapke. 2013. ‚Prävalenz von depressiver Symptomatik und diagnostizierter Depression bei Erwachsenen in Deutschland‘, Bundesgesundheitsblatt-Gesundheitsforschung-Gesundheitsschutz, 56: 733-39.
Erhart, M, and D von Stillfried. 2012. ‚Analyse regionaler Unterschiede in der Prävalenz und Versorgung depressiver Störungen auf Basis vertragsärztlicher Abrechnungsdaten–Teil 1 Prävalenz‘, Prävalenz, Bd, 1.
Helbich, Marco, Nadja Klein, Hannah Roberts, Paulien Hagedoorn, and Peter P Groenewegen. 2018. ‚More green space is related to less antidepressant prescription rates in the Netherlands: A Bayesian geoadditive quantile regression approach‘, Environmental Research, 166: 290-97.
Helbich, Marco, Paul L Plener, Sebastian Hartung, and Victor Blüml. 2017. ‚Spatiotemporal suicide risk in Germany: A longitudinal study 2007–11‘, Scientific reports, 7: 7673.
IGES. 2016. ‚Bedarfsplanung Psychotherapeuten - Konzept für eine bedarfsorientierte Planung der Psychotherapeutensitze‘, Accessed 28.08. https://www.psychologische-hochschule.de/wp-content/uploads/2016/12/FC_Psychotherapeuten_Studie_final.pdf.
Jacobi, F, M Becker, J Bretschneider, S Müllender, J Thom, U Hapke, and W Maier. 2016. ‚Ambulante fachärztliche Versorgung psychischer Störungen‘, Der Nervenarzt, 87: 1211-21.
Larisch, Astrid, Gereon Heuft, Svenja Engbrink, Elmar Brähler, Wolfgang Herzog, and Johannes Kruse. 2013. ‚Behandlung psychischer und psychosomatischer Beschwerden-Inanspruchnahme, Erwartungen und Kenntnisse der Allgemeinbevölkerung in Deutschland‘, Zeitschrift für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, 59: 153-69.
Peikert, Gregor, Jürgen Hoyer, Andrea Mrazek, Wolfram Rosendahl, Hans-Joachim Hannich, and Frank Jacobi. 2011. ‚Ambulante psychotherapeutische Versorgung in Ostdeutschland‘, Psychotherapeutenjournal, 1: 43-50.
Pieper, Lars, Holger Schulz, Jens Klotsche, Tilly Eichler, and H-U Wittchen. 2008. ‚Depression als komorbide Störung in der primärärztlichen Versorgung‘, Bundesgesundheitsblatt-Gesundheitsforschung-Gesundheitsschutz, 51: 411-21.
Psychotherapeutenkammer, Bundes. 2018. ‚Ein Jahr nach der Reform der Psychotherapie-Richtlinie‘, BPtK, Accessed 29.08. https://www.bptk.de/fileadmin/user_upload/Publikationen/BPtK-Studien/Wartezeiten_2018/20180411_bptk_studie_wartezeiten_2018.pdf.
Rommel, Alexander, Julia Bretschneider, Lars Eric Kroll, Franziska Prütz, and Julia Thom. 2017. ‚Inanspruchnahme psychiatrischer und psychotherapeutischer Leistungen–Individuelle Determinanten und regionale Unterschiede‘.
Rue, Håvard, Sara Martino, and Nicolas Chopin. 2009. ‚Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations‘, Journal of the royal statistical society: Series b (statistical methodology), 71: 319-92.
Schneider, Cornelia, Susan S Jick, Ulrich Bothner, and Christoph R Meier. 2010. ‚COPD and the risk of depression‘, Chest, 137: 341-47.
Sundmacher, Leonie, Laura Schang, Wiebke Schüttig, Ronja Flemming, Julia Frank-Tewaag, Isabel Geiger, and Sebastian Franke. 2018. ‚Gutachten zur Weiterentwicklung der Bedarfsplanung
i.S. d. §§99 ff. SGB V zur Sicherung der vertragsärztlichen Versorgung‘, Gemeinsamer Bundesausschuss, Accessed 08.11. https://www.g-ba.de/downloads/39-261-3493/2018-09-20_Endbericht-Gutachten-Weiterentwickklung-Bedarfsplanung.pdf.
Thom, Julia, Ronny Kuhnert, Sabine Born, and Ulfert Hapke. 2017. ‚12-Monats-Prävalenz der selbstberichteten ärztlich diagnostizierten Depression in Deutschland‘.
Wickham, Hadley. 2016. ggplot2: elegant graphics for data analysis (Springer).
Wittchen, HU, F Jacobi, M Klose, and L Ryl. 2010. ‚Heft 51: Depressive Erkrankungen‘, Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Berlin: Robert Koch-Institut/Statistisches Bundesamt, 32.

Printmagazin abonnieren

Einzelheft bestellen

Ausgabe im Archiv (nur für angemeldete Benutzer/Abonnenten)


Zitationshinweis: Kauhl et al.: „Einflussfaktoren für die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen – alles eine Frage der Regionen?“, in: „Monitor Versorgungsforschung“ 02/19, S. 57-64, doi: 10.24945/MVF.02.19.1866-0533.2133

PDF - Open Access

Plain-Text:

Einflussfaktoren für die Inanspruchnahme
psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen – alles eine Frage der Regionen?

Depressionen gehören zu den am häufigsten diagnostizierten psychischen Erkrankungen sowohl unter der Gesamtbevölkerung Deutschlands, als auch unter den Versicherten der AOK Nordost. Bisherige Studien schätzen die Prävalenz der Depression in Deutschland auf 8,1% bis 10,2%, abhängig vom jeweiligen Studiendesign und der zugrundeliegenden Datenquelle (Busch et al. 2013; Erhart und von Stillfried 2012). Seit Jahren wird ein kontinuierlicher Anstieg der Depressionsprävalenz beobachtet (Thom et al. 2017). Auch wenn die Behandlungsraten konstant steigen, wird geschätzt, dass zwischen 35% und 80% aller Patienten mit psychischen Störungen keine Behandlung erhalten (Larisch et al. 2013). Es kann davon ausgegangen werden, dass dies in ähnlicher Höhe auch auf die Behandlung der Depressionen zutrifft. Neben individuellen Faktoren sowie sozialer und naturräumlicher Faktoren ist die Behandlungsquote auch abhängig von der Verfügbarkeit der Leistungserbringer (Rommel et al. 2017; Helbich et al. 2018). Entsprechend wird auch die derzeitige Bedarfsplanung der Psychotherapeuten kontrovers diskutiert (IGES 2016; Peikert et al. 2011).

 

>> Nach wie vor beruht die Bedarfsplanung der Psychotherapeuten in Deutschland auf Verhältniszahlen auf Ebene der Landkreise, die 1999 durch das Verhältnis aller Einwohner der gesamten Bundesrepublik – also West- und Ostdeutschland zusammen – zu allen zugelassenen Psychotherapeuten festgesetzt wurden und sich nach dem Verstädterungsgrad der Landkreise richten. Im Vergleich dazu basieren die Verhältniszahlen der hausärztlichen Bedarfsplanung auf dem Verhältnis von Einwohnern zu praktizierenden Hausärzten des Jahres 1990 nur für Westdeutschland. Da sich 1999 insbesondere in den neuen Bundesländern noch viele Psychotherapeutensitze im Zulassungsverfahren befanden, sieht das IGES Institut diese ermittelte Verhältniszahl aus heutiger Sicht als unterschätzt an (IGES 2016).
Als potenzieller Einflussfaktor auf die Häufigkeit psychischer Erkrankungen wird lediglich die Altersverteilung der unter 65 Jährigen durch einen Demografiefaktor abgebildet (IGES 2016). Dass durch die bisherige Bedarfsplanung dem regionalen Versorgungsbedarf nicht ausreichend Rechnung getragen wird, zeigen unter anderem die Wartezeiten zwischen Anfrage und Beginn einer Richtlinienpsychotherapie. Im Zuständigkeitsgebiet der AOK Nordost – also den Bundesländern Berlin, Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern – existieren beträchtliche Unterschiede. Während in Berlin Patienten im Schnitt nur 13,4 Wochen auf den Beginn einer Therapie warten müssen, sind es in Brandenburg 23,4 und in Mecklenburg-Vorpommern 20,2 Wochen (Psychotherapeutenkammer 2018).
Entsprechend wird auch eine Neujustierung der psychotherapeutischen Verhältniszahlen gefordert (IGES 2016). So wurde im Rahmen einer Simulationsstudie diskutiert, wie die Verhältniszahlen der psychotherapeutischen Bedarfsplanung basierend auf Ergebnissen der Studie zur Gesundheit in Deutschland aktuell (GEDA) des Robert Koch-Institutes neu berechnet werden könnten. Im Ergebnis sollte neben der Festlegung einer einheitlichen Verhältniszahl unter anderem auch die sozioökonomische Struktur der Landkreise berücksichtigt werden (IGES 2016). Zwar deuten bisherige Studien-ergebnisse von Primärdaten auf einen Zusammenhang zwischen Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen und regionaler Verfügbarkeit der Leistungserbringer hin. Analysen basierend auf Primärdaten haben allerdings den Nachteil, dass sie nur einen kleinen Teil der Bevölkerung abdecken und aufgrund der geringen Stichprobe regional nur grob aufgelöst sind (Rommel et al. 2017; Jacobi et al. 2016; Thom et al. 2017).
Hier haben Daten der gesetzlichen Krankenkassen (GKV) den Vorteil, dass diese einen Großteil der Bevölkerung abdecken, kleinräumig und flächendeckend verfügbar sind und sowohl sozio-demographische Merkmale als auch Angaben zu Vorerkrankungen Versichertengenau vorliegen. Kleinräumige Untersuchungen mit Geographischen Informationssystemen (GIS) und räumlich-statistischen Methoden zum Zusammenhang zwischen Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen und der regionalen Verfügbarkeit der Leistungserbringer basierend auf Abrechnungsdaten stehen für Deutschland bisher allerdings noch aus. Mit dieser Arbeit wollen wir diese Lücke schließen. Ziel unserer Untersuchung ist es, regionale Unterschiede der Diagnoseprävalenz und der Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen in Nordostdeutschland genauer zu beleuchten. Neben individuellen Faktoren wird auch der Zusammenhang zur Verfügbarkeit an Psychotherapeuten genauer untersucht.
Datengrundlage und Methoden
Für diese Untersuchung wurden anonymisierte Abrechnungsdaten der AOK Nordost auf Individualebene für das Jahr 2016 verwendet. Die AOK Nordost versichert etwa 1,6 Mio. Versicherte in den Bundesländern Berlin, Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern. In die Studie einbezogen wurden alle Versicherten über 18 Jahre (n = 1,45 Mio.). Als Depressionen wurde das Vorliegen einer gesicherten Diagnose basierend auf den ICD-10 Codes F32, F33 und F34.1 definiert. Zur Bemessung des Anteils an Versicherten, die für eine diagnostizierte Depression psychotherapeutische Leistungen in Anspruch genommen haben, wurden jene Versicherten herangezogen, die gemäß den Richtlinien des Gemeinsamen Bundesausschusses über die Durchführung der Psychotherapie im Kalenderjahr 2016 eine Psychotherapie für Depressionen in Anspruch genommen haben (Bundesausschuss 2009).
Die Auswahl an erklärenden Variablen ist den Versichertenstammdaten, den Daten des Zensus 2011 auf Ebene der Gemeinden und Ortsteilen und berechneten Indikatoren zur Verfügbarkeit an Leistungserbringern entnommen. Alter, Geschlecht und Staatsbürgerschaft wurden aus den Versichertenstammdaten entnommen. Zur Bemessung des sozioökonomischen Status wurde die Versichertenart Arbeitslos und Langzeitarbeitslos zusammengefasst. Chronische somatische Erkrankungen gelten ebenfalls als Risikofaktoren für eine Depression, auch wenn die Richtung des Zusammenhangs noch nicht eindeutig identifiziert ist (Pieper et al. 2008). Daher wurde für diese Untersuchung die Anzahl an Diagnosen für keine oder mehrere der Erkrankungen Typ 2 Diabetes Mellitus (Pieper et al. 2008), koronare Herzkrankheit (Pieper et al. 2008) und chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) miteingeschlossen (Schneider et al. 2010). Als Gebietsbezogene Variable wurde der Anteil an 1-Personen-Haushalten als Indikator für fehlende soziale Unterstützung betrachtet (Wittchen et al. 2010).

Gravitationsmodell zur Bemessung der Hausarzt- und Psychotherapeutendichte
Bisher findet die Planung der Leistungserbringer auf der Ebene administrativer Einheiten statt. Dieser Ansatz berücksichtigt allerdings nicht a) die Erreichbarkeit der Leistungserbringer, b) Mitversorgung durch nahegelegene Leistungserbringer und c) die mit der Distanz abnehmende Bereitschaft zu einem Arzt zu fahren. Aus diesen Gründen eignen sich sogenannte Gravitationsmodelle besser zur Bemessung der Einwohner-Arzt Relationen. Vereinfacht gesagt bemisst ein Gravitationsmodell die Einwohner-Arzt Relationen in bestimmten Einzugsgebieten (gemäß des Gemeinsamen Bundesausschuss (GBA) beispielsweise 15 Minuten für Hausärzte und 30 Minuten für Psychotherapeuten (Sundmacher et al. 2018)) unter Berücksichtigung a) der Erreichbarkeit der Leistungserbringer, b) Mitversorgung durch nahegelegene Leistungserbringer und c) die mit der Distanz abnehmende Bereitschaft zu einem Arzt zu fahren. Damit sind die mit diesem Ansatz gemessenen Einwohner-Arzt Relationen auch besser geeignet, um Zusammenhänge zwischen Inanspruchnahme und Verfügbarkeit von Leistungserbringern zu ermitteln. Um den Zusammenhang zwischen Diagnose, Inanspruchnahme und der Verfügbarkeit von Leistungserbringern zu betrachten, wurde das Verhältnis von Hausärzten pro 100.000 Einwohnern in distanzgewichteten Einzugsgebieten von 15 Minuten berechnet und das Verhältnis von Psychotherapeuten zu Einwohnern in distanzgewichteten Einzugsgebieten von 30 Minuten. Die Methodik zur Berechnung des Gravitationsmodells ist dem Gutachten zur Weiterentwicklung der Bedarfsplanung des G-BA entnommen (Sundmacher et al. 2018) und wurde mittels ESRI ArcGIS 10.6 umgesetzt. Zur Berechnung der Psychotherapeutendichte wurden alle in der Bedarfsplanung der Psychotherapeuten relevanten Arztgruppen (Kinder- und Jugendlichen-Psychotherapeut, psychologischer Psychotherapeut und psychotherapeutisch tätiger Arzt) eingeschlossen. Die übrigen Arztgruppen, die ebenfalls psychotherapeutische Leistung erbringen können (Kinder- und Jugendpsychiatrie, Nervenheilkunde, Psychiatrie und Psychotherapie, psychosomatische Medizin und Psychotherapie) können je nach Hauptanteil der Leistungserbringung und Zulassungsstatus zu den Nervenärzten oder zu den Psychotherapeuten gehören.

Kartografische Darstellung der Prävalenz- und Behandlungsraten
Zur Darstellung der alters- und geschlechtsstandardisierten Depressionsprävalenz wurde die Bevölkerung Deutschlands verwendet. Da die Anzahl an diagnostizierten Depressionen innerhalb der Gemeinden und Ortsteile sehr unterschiedlich sind, wurde zusätzlich ein Bayesianisches Glättungsverfahren nach Besag-York-Mollie verwendet (Besag, York, and Mollie). Das BYM-Modell gewichtet die Raten innerhalb einer Gemeinde immer zum Durchschnitt der benachbarten Gemeinden und zum globalen Durchschnitt. Bei der Darstellung der Behandlungsquote wurde auf die Altersstandardisierung verzichtet, da der tatsächliche Behandlungsanteil von Interesse war.

Statistische Analyse
Unsere Analyse basiert auf einem Bayesianischen logistischen Regressionsmodell auf Individualebene. Der Vorteil Bayesianischer Modelle ist die Flexibilität, für bestimmte Variablen unterschiedliche Effekte anzunehmen. Beispielsweise steigt die Wahrscheinlichkeit, an einer Depression zu erkranken nicht linear mit dem Alter an (Erhart und von Stillfried 2012). Aus diesem Grund wurde das Alter der Versicherten mit einem nicht-linearen Effekt (Random Walk prior) in das Modell integriert. Dieser erlaubt die Modellierung und Visualisierung nicht linearer Zusammenhänge (Helbich et al. 2017). Aufgrund der unterschiedlich langen Wartezeiten zwischen Anfrage und Beginn einer Richtlinientherapie zwischen den Bundesländern kann davon ausgegangen werden, dass hier ein regional variierender Zusammenhang zwischen Inanspruchnahme und Verfügbarkeit von Psychotherapeuten besteht. Das Modell wurde daher zweimal berechnet: Einmal als globales Modell, indem die Psychotherapeutendichte nur einen globalen Koeffizienten erhält und einmal als lokales Modell, indem die Psychotherapeutendichte einen lokal variierenden Effekt erhält. Im Modell wurde ein solcher lokaler Effekt mithilfe eines Besag priors berücksichtigt (Blangiardo and Cameletti 2015). Für alle anderen Variablen wurde angenommen, dass a) regionale Abhängigkeiten und b) zufällige Effekte basierend auf kleinen regionalen Einheiten bestehen.
Die Berechnung des Glättungsverfahrens und des Bayesianischen logistischen Regressionsmodels wurde mithilfe des R package INLA durchgeführt (Rue, Martino, and Chopin 2009). Die Ergebnisse der regionalen Effekte wurde mit ESRI ArcGIS 10.6 und die Ergebnisse der demografischen Effekte mit dem R package ggplot2 dargestellt (Wickham 2016).
Ergebnisse
Regionale Verteilung der Psychotherapeutendichte
Insgesamt zeigt sich ein sehr deutliches Gefälle von Berlin hin zu den umliegenden ländlichen Regionen (Abb. 1): Während in West-Berlin über 51 Psychotherapeuten auf 100.000 Einwohner kommen, sind dies in einigen Regionen Brandenburgs weniger als 15 Psychotherapeuten auf 100.000 Einwohner. Insgesamt ist die Psychotherapeutendichte in den ländlichen Regionen Mecklenburg-Vorpommerns höher als in den ländlichen Regionen Brandenburgs. Das Gravitationsmodell verdeutlicht die starken Unterschiede innerhalb der Landkreise; dies wird insbesondere bei den an Berlin angrenzenden Landkreisen deutlich. Damit wird auch die Schwäche der Planung auf Landkreisebene klar erkennbar: Der Großteil der Psychotherapeuten in den an Berlin angrenzenden Landkreisen lässt sich eher im Berliner Umland nieder – wo bereits eine hohe Psychotherapeutendichte zu finden ist – und nicht in den ländlich geprägten Gemeinden, in denen entsprechend früherer Befunde der Versorgungsbedarf nicht dermaßen niedrig ist, wie die Unterschiede in den Verhältniszahlen zwischen ländlichen und städtischen Planungsregionen suggeriert (IGES 2016).

Regionale Verteilung der Depressionsprävalenz und Behandlungsquote
Die alters- und geschlechtsstandardisierte Prävalenz der Depression lag 2016 bei 16,1% (Abb. 2a). Die mit Abstand höchsten Prävalenzen befinden sich in West-Berlin. In den ländlichen Regionen ist die Prävalenz der Depression – mit einigen Ausnahmen – grundsätzlich eher homogen verteilt. Die Unterschiede zwischen den ländlichen Gemeinden sind weniger stark ausgeprägt als zwischen den lebensweltlich orientierten Räumen in Berlin. Die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen bei diagnostizierter Depression lag im Durchschnitt bei 48,8% und entspricht damit auch den Werten aus bisherigen Studien (Wittchen et al. 2010). Auffällig ist der starke Kontrast zwischen den Bundesländern (Abb. 2b): Während in Mecklenburg-Vorpommern die Behandlungsquoten überwiegend überdurchschnittlich sind, sind diese in Brandenburg überwiegend unterhalb des AOK Nordost Durchschnitts. Die kleinräumige Betrachtung auf Ebene der Postleitzahlen zeigt, dass die höchsten Behandlungsquoten im Landkreis Mecklenburgische Seenplatte zu finden sind. Die niedrigsten Behandlungsquoten befinden sich im Landkreis Uckermark in Brandenburg.

Einflussfaktoren auf die Diagnose von Depressionen
Im Wesentlichen bestätigen unsere Analysen bisherige Ergebnisse zu Risikofaktoren der Depression: Das Alter der Versicherten ist wie erwartet nicht linear mit Depressionen assoziiert (Abb. 3a). Auch in unserer Untersuchung steigt das Risiko für Depressionen bis zum 55. Lebensjahr kontinuierlich an, bleibt bis 65 auf dem höchsten Niveau und nimmt danach wieder ab (Erhart and von Stillfried 2012; Busch et al. 2013). Frauen haben ein 136% höheres Risiko für Depressionen als Männer, Arbeitslose Versicherte haben ein 35% höheres Risiko als nicht-arbeitslose Versicherte und mit steigender Anzahl chronischer Erkrankungen nimmt auch die Wahrscheinlichkeit einer Depression zu: So haben Versicherte mit einer somatischen Erkrankung ein 65% höheres Risiko, Versicherte mit zwei somatischen Erkrankungen ein 112% höheres Risiko und Versicherte mit drei somatischen Erkrankungen ein 182% höheres Risiko als Versicherte ohne somatische Erkrankungen (Tab. 1). Bezogen auf die Staatsbürgerschaft weichen unsere Ergebnisse allerdings von früheren Befunden ab (Baschin et al. 2012). So haben Versicherte mit ausländischer Staatsbürgerschaft ein 4% geringeres Risiko für die Diagnose von Depressionen als Versicherte mit deutscher Staatsbürgerschaft. Der Anteil an Ein-Personen-Haushalten – als Indikator für fehlende soziale Unterstützung – ist signifikant mit der Diagnoseprävalenz assoziiert. Mit einem Prozent mehr Ein-Personen-Haushalte im Wohnort des Versicherten steigt die Wahrscheinlichkeit für Depressionen um 29%. Auch was den Zusammenhang zwischen diagnostizierten Depressionen und Hausarztdichte angeht, weichen unsere Ergebnisse von früheren Befunden ab. Insgesamt ist die Hausarztdichte nicht signifikant mit der Diagnosewahrscheinlichkeit assoziiert. Hier muss allerdings klar berücksichtigt werden, dass zwischen Berlin und den Flächenländern starke Unterschiede bestehen. Für Berlin alleine zeigt sich ein signifikant leicht positiver Zusammenhang zur Hausarztdichte, für die Flächenländer nicht. Der Einfluss der Einwohnerdichte ist nicht signifikant; anhand unserer Ergebnisse lässt sich daher nicht ableiten, dass Depressionen in städtischen Regionen – mit Ausnahme des „Ausreißers“ Berlin – höher sind als in ländlichen Regionen.

Einflussfaktoren für die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen
Die Einflussfaktoren für die Inanspruchnahme spiegeln im Wesentlichen frühere Befunde der GEDA-Studie wider (Rommel et al. 2017): Unter den Versicherten mit diagnostizierter Depression nimmt die Inanspruchnahme mit dem Alter kontinuierlich ab (Abb. 3b). Frauen haben eine 55% höhere Wahrscheinlichkeit für die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen als Männer. Arbeitslose Versicherte haben eine 10% höhere Wahrscheinlichkeit als nicht-arbeitslose Versicherte. Versicherte mit ausländischer Staatsbürgerschaft haben eine 9% geringere Wahrscheinlichkeit als Versicherte mit deutscher Staatsbürgerschaft. Mit steigender Anzahl an chronischen Erkrankungen erhöht sich auch die Inanspruchnahme: Versicherte mit einer somatischen Erkrankung haben eine 5% höhere Wahrscheinlichkeit, Versicherte mit zwei somatischen Erkrankungen haben eine 9% höhere Wahrscheinlichkeit und Versicherte mit drei somatischen Erkrankungen haben eine 16% höhere Wahrscheinlichkeit, psychotherapeutische Leistungen in Anspruch zu nehmen als Versicherte mit diagnostizierter Depression ohne das Vorliegen einer der drei somatischen Erkrankungen. Der Einfluss des Anteils der Ein-Personen-Haushalte des Wohnortes unterscheidet sich hier allerdings: Während Ein-Personen-Haushalte positiv und signifikant mit der Diagnose assoziiert sind, ist der Zusammenhang zur Inanspruchnahme negativ assoziiert und nicht mehr signifikant.
Es lässt sich festhalten, dass unsere Ergebnisse die Erkenntnisse früherer Publikationen zu den Risikofaktoren der Depression und der daraus resultierenden Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen widerspiegeln (Wittchen et al. 2010; Rommel et al. 2017): Im Wesentlichen sind Alter, Geschlecht, das Vorliegen somatischer Erkrankungen und der sozioökonomische Status die wichtigsten Determinanten für die Diagnose der Depression und für die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen. Der wesentliche Unterschied besteht im Zusammenhang zum Alter: Während die Diagnosewahrscheinlichkeit bis zum 50. Lebensjahr kontinuierlich steigt und dann auch bei den über 65-Jährigen auf einem erhöhten Niveau verbleibt, sinkt die psychotherapeutische Inanspruchnahme kontinuierlich mit dem Alter.

Einfluss der Psychotherapeutendichte auf die Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen für Depressionen
Entsprechend früherer Befunde wäre zu erwarten gewesen, dass die Inanspruchnahme vor allem in Städten positiv mit der Psychotherapeutendichte korreliert (Rommel et al. 2017). Das lässt sich anhand unserer Ergebnisse allerdings nur für Potsdam, Schwerin, Rostock, Cottbus und einige Postleitzahlgebiete Berlins bestätigen – vor allem für die Postleitzahlen West-Berlins (Abb. 4). In diesen Städten erhöht sich die Inanspruchnahmewahrscheinlichkeit um bis zu 2,5% mit einem Psychotherapeuten mehr pro 100.000 Einwohner. In Frankfurt (Oder) und Brandenburg an der Havel nimmt die Inanspruchnahmewahrscheinlichkeit hingegen mit einem Psychotherapeuten mehr pro 100.000 Einwohner um bis zu 2,5% ab.
Noch stärker ausgeprägt sind die Unterschiede in den
Flächenländern: In vielen Postleitzahlen Mecklenburg-Vorpommerns steigt die Inanspruchnahmewahrscheinlichkeit mit steigender Psychotherapeutendichte. Im Landkreis Mecklenburgische Seenplatte steigt die Inanspruchnahmewahrscheinlichkeit in einigen Gebieten um bis zu 5% bis 7,3% mit einem Psychotherapeuten mehr pro 100.000 Einwohner.
Zwar finden sich auch in Brandenburg einige Gebiete, in denen die Psychotherapeutendichte positiv mit der Inanspruchnahme korreliert, allerdings zeigt sich hier auch ein relativ flächen-
deckender negativer Zusammenhang. Vor allem in den Landkreisen Uckermark, Prignitz, Havelland und Oder-Spree zeigen sich zum Teil stark negative Zusammenhänge. So nimmt in einigen Regionen die Inanspruchnahmewahrscheinlichkeit um 2,5% bis 5% ab mit einem Psychotherapeuten mehr auf 100.000 Einwohner. In einigen Regionen sogar um 5% bis 8,8%. Eine negative Korrelation zwischen Inanspruchnahmewahrscheinlichkeit und Psychotherapeutendichte entsteht dann, wenn beispielsweise Versorgungskapazitäten erschöpft sind, Wartezeiten dem Patienten zu lange erscheinen oder die behandelnden Psychotherapeuten nur in Teilzeit tätig sind und dadurch weniger Patienten aufnehmen können. Bisherige Untersuchungen belegen, dass der Versorgungsumfang sich erheblich zwischen den Regionen unterscheidet: So werden in stark versorgten Regionen pro Psychotherapeut nur etwa halb so viele Fälle versorgt wie in Regionen mit geringerer Psychotherapeutendichte (Jacobi et al. 2016) – was entsprechende Unterschiede in der Wartezeit zwischen Anfrage und Beginn einer Richtlinienpsychotherapie deutlich zeigen (Psychotherapeutenkammer 2018). Entsprechend verwundert es auch nicht, dass insbesondere in den dünner besiedelten Regionen mit geringerer Anzahl an Psychotherapeuten negative Korrelationen zu finden sind. Die negative und relativ stark ausgeprägte Korrelation zur Psychotherapeutendichte spricht für eine unzureichende psychotherapeutische Versorgung in weiten Teilen Brandenburgs.
Allerdings muss hier ausdrücklich betont werden, dass entscheidende Informationen zu den Psychotherapeuten nicht vorliegen: In den hier verwendeten Abrechnungsdaten liegen beispielsweise keine Angaben zum Versorgungsauftrag, zur Anzahl Sprechstunden und dem Arbeitsvolumen des jeweiligen Psychotherapeuten vor. Jeder Psychotherapeut ging mit einem ganzen Versorgungsauftrag in die Analyse ein. Daher sollte unser Ergebnis mit vollständigen Daten zu den jeweiligen Leistungserbringern wiederholt werden. Ebenso können natürlich weitere Arztgruppen psychotherapeutische Leistungen übernehmen, die in der Bedarfsplanung der Psychotherapeuten derzeit nicht berücksichtigt werden (beispielsweise Allgemeinärzte mit qualitätsgesicherter Zusatzqualifikation tiefenpsychologisch fundierte Psychotherapie oder psychosomatische Mediziner). Ebenso muss bei dieser Analyse berücksichtigt werden, dass Depressionen auch medikamentös durch andere Facharztgruppen behandelt werden können, die in der Bedarfsplanung der Psychotherapeuten nicht berücksichtigt werden.
Diskussion
Was bedeutet das Ergebnis für die Bedarfsplanung der Psychotherapeuten?
Unsere Ergebnisse legen nahe, dass auch weiterhin über eine Veränderung der psychotherapeutischen Verhältniszahlen diskutiert werden muss. Ausgehend von der Annahme, dass psychische Erkrankungen gleichmäßig über Stadt und Land verteilt sind, schlägt das IGES Institut im Auftrag der Bundespsychotherapeutenkammer eine einheitliche Verhältniszahl vor, die anhand eines Bedarfsindex regional angepasst werden soll (IGES 2016). Durch die nicht vorhandene Korrelation der Depressions-Prävalenz zur Einwohnerdichte erscheint eine einheitliche Verhältniszahl – mit Ausnahme von Berlin – auch anhand unserer Ergebnisse durchaus plausibel. Allerdings kann unsere Untersuchung keine Aussage darüber treffen, wie hoch diese einheitliche Verhältniszahl sein sollte. Hier wäre eine Analyse psychischer Erkrankungen basierend auf allen GKV-Versicherten notwendig. Bei der Frage, ob die Verhältniszahlen anhand sozioökonomischer Faktoren angepasst werden sollten, muss beachtet werden, dass die Assoziation zwischen Arbeitslosigkeit und Prävalenz zwar hoch ist, die Assoziation zur Inanspruchnahme psychotherapeutischer Leistungen hingegen eher gering ist. Inwieweit eine Anpassung der Verhältniszahlen durch sozioökonomische Faktoren auch tatsächlich zu einer höheren Inanspruchnahme in ländlichen Regionen führt, kann in dieser Arbeit nicht geklärt werden. Hier wären weitere Diskussionen mit allen an der Bedarfsplanung beteiligten Akteuren notwendig, um dies zu diskutieren.
Allerdings ist eine Planung anhand von Verhältniszahlen – unabhängig davon, ob diese angepasst sind oder nicht – methodisch schwierig: Verhältniszahlen basierend auf administrativen Einheiten berücksichtigen weder Erreichbarkeit noch Mitversorgungseffekte durch nahegelegene Leistungserbringer. Bei der Planung auf Ebene von Landkreisen geht man davon aus, dass Einwohner innerhalb eines bestimmten Landkreises auch in diesem Landkreis den jeweiligen Leistungserbringer aufsuchen. Bei diesem Ansatz werden allerdings Pendlerbewegungen von der Peripherie in die Großstädte nicht berücksichtigt. Sinnvoller wäre es hier, die Verhältniszahlen mithilfe eines Gravitationsmodells zu bemessen wie es auch im Gutachten zur Weiterentwicklung der Bedarfsplanung des G-BA und in dieser Studie verwendet wird, um so auch die Erreichbarkeit und Mitversorgungseffekte durch naheliegende Psychotherapeutenstandorte zu berücksichtigen (Sundmacher et al. 2018).
Die Anwendung des Gravitationsmodells hat klar verdeutlicht, dass innerhalb der an Berlin angrenzenden Landkreise – die nur einen Planungsbereich darstellen – starke Unterschiede herrschen. Während direkt im Berliner Umland die Psychotherapeutendichte sehr hoch ist, ist diese in den ländlichen Gemeinden im selben Landkreis sehr gering und nicht anhand des Bedarfes zu rechtfertigen. Dieses Problem muss berücksichtigt werden und lässt sich nicht alleine durch eine Anpassung der Verhältniszahlen lösen. Sinnvoller wäre es, auch in Zukunft die Versorgungssituation mithilfe des vom G-BA entwickelten Gravitationsmodells zu bemessen. Unsere Ergebnisse können mit den uns zur Verfügung stehenden Daten allerdings nur einen Hinweis auf Versorgungsunterschiede liefern, für eine genauere Betrachtung wären aber detailliertere Angaben zum Versorgungsauftrag und zum Versorgungsumfang der einzelnen Psychotherapeuten notwendig.
Schlussfolgerung
Unsere Ergebnisse verdeutlichen, dass die derzeitige Bedarfsplanung der Psychotherapeuten nicht anhand epidemiologischer Ergebnisse gerechtfertigt werden kann. Im Gegenteil: Die jetzigen Verhältniszahlen führen tendenziell eher zu einer Unterversorgung in den ländlichen Regionen. Eine einheitliche Verhältniszahl wäre anhand unserer Ergebnisse daher durchaus plausibel. Ob eine Anpassung anhand sozioökonomischer Faktoren auch zu einer erhöhten Inanspruchnahme führen würde, muss diskutiert werden. Allerdings verdeutlichen unsere Ergebnisse auch, dass nur durch eine Veränderung der Verhältniszahlen nicht unbedingt eine Verbesserung der Versorgung eintreten würde. Sinnvoller wäre es hier, die Versorgung anhand des vom G-BA entwickelten Gravitationsmodells zu bemessen um eine eventuelle Überversorgung im Berliner Umland und damit auch eine Unterversorgung in den ländlichen Gemeinden der an Berlin angrenzenden Landkreise zu verhindern. <<

Ausgabe 02 / 2019

Editorial

RoskiHerausgeber
Prof. Dr.
Reinhold
Roski

 

Mehr Konzentration > mehr Qualität?




« Mai 2022 »
Mai
MoDiMiDoFrSaSo
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031
Creative Commons License