Gesundheitskompetenz der Bevölkerung in Deutschland

In einer repräsentativen Befragung von 2000 Deutschen, die dieses Jahr veröffentlicht wurde, wiesen 54.3 % der Befragten eine eingeschränkte Gesundheitskompetenz auf.  Gesundheitskompetenz ist nach den Autoren der Studie Schaeffer, Behrens und Vogt eng mit der Fähigkeit Gesundheitsinformationen zu verstehen verknüpft. Gesundheitskompetenz wir mit „health literacy“ ins Englische übersetzt. Eine eingeschränkte Gesundheitskompetenz korreliert mit einem höheren Risiko für Krankenhausaufenthalte oder häufigeren Wiedereinweisungen innerhalb der ersten 30 Tage nach Entlassung.

zur Studie Schaeffer, Berens und Vogt (2017)

Die Studie folgte in ihrer Methodik der europäischen Health Literacy Studie mit einem Erhebungszeitraum von 2009 – 2012.

Poster der EU Health Literacy Studie (in englischer Sprache)

health literacy project europe homepage

Es wurde ein Querschnittserhebung in Privathaushalten durchgeführt. Dabei wurden computergestütze persönliche Interviews geführt.

Wer sich für die Anforderungen an ein standardisiertes Interview interessiert kann hier reinlesen: Leitfaden standardisierte Interviews

Der Fragebogen umfasste 47 Fragen (HLS-EU-Q47 Fragebogen).

Das Antwortformat bestand aus vierstufigen Likertskalen. Aus den Antworten wurde ein Gesundheitskompetenz-Index berechnet.

Die statistische Auswertung erfolgte für die einzelnen Antwort-Items deskriptiv, da Likert-Skalen ordinalskalierte Variablen erzeugen. Es wurden prozentuale, relative Häufigkeiten berichtet.

Um den Zusammenhang der in der Studie erhobenen soziodemographischen Variablen (Alter, Geschlecht, Sozialstatus, funktionale Literalität, Versicherungsstatus, Bildungsniveau und Migrationshintergrund) mit der Gesundheitskompetenz (eingeschränkt oder nicht eingeschränkt) zu beurteilen wurde eine multiple logistische Regressionsanalyse durchgeführt.

Bender, Ziegler, Lange (2007) Logistische Regression

Nach Bender, Ziegler und Lange (2017) kommt die logistische Regression zur Anwendung, wenn der Einfluss einer oder mehrer unabhängiger Variablen auf eine Variable mit „binärem Messniveau“ (= Gesundheitskompetenz vorhanden/nicht vorhanden) untersucht werden soll.

Wird der Einfluss einer unabhängigen Variable auf eine abhängige Variable gesucht, handelt es sich um eine einfache logistische Regression. Wird der Einfluss mehrerer Variablen geprüft, wie in dieser Studie, handelt es sich um eine multiple logistische Regression.

Die logistische Regressionsanalyse untersucht das Risiko für das Eintreffen des interessierende Zielereignisses. Im vorliegenden Fall ist das Risiko die vorhandenen/nicht vorhandenen Gesundheitskompetenz unter den Voraussetzungen der unabhängigen Variablen (Alter, Geschlecht, etc.).

Die Berechnung kann Regressionskoeffizienten, Standardfehler, p-Werte, Odds Ratios, Differenzen für Odds Ratios und Konfidenzintervalle für Odds Ratios liefern.

In der Gesundheitskompetenzstudie wurden Odds Ratios, deren Konfidenzintervalle, und p-Werte berechnet. Unabhängig von der Regressionsanalyse wurde chi-quadrat-Teste für Gruppenunterschiede durchgeführt.

Odds Ratios beschreiben Bender, Ziegler und Lange (2017) als „das Verhältnis der Chancen zwischen exponierten und nicht exponierten Personen“. Die Odds Ratios sind Maße für den Effekt der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable, sie bilden einen Faktor.

Personen über 65 Jahren haben nach der Health Literacy Studie ein um den Faktor 1.83 (95%CI: 1.36 – 2.48) erhöhtes Risiko Gesundheitsinformationen nicht richtig einordnen zu können. Als Vergleichsgruppe dienten die 15 bis 29 Jährigen.

Genauer: Von den 2000 Teilnehmern waren 23.8% = 476 Personen über 65 Jahre. Im Mittel hatten diese 476 über 65 Jährigen ein um den Faktor 1.83 höheres Risiko für eine ungenügende Gesundheitskompetenz.

Ein Faktor von 1 würde keinen Unterschied bedeuten, ein Faktor über 1 bedeutet, dass das Alter einen negativen Effekt auf die Gesundheitskompetenz (das Zielereignis, das untersucht wird) hat. Ein Faktor unter 1 würde für das Gegenteil sprechen. Schwarzer, Türp, Antes EbM-Splitter 10/2004

Die Breite von Konfidenzintervallen ist ein Maß für die Präzision, mit der der wahre Stichproben-Mittelwert (in diesem Fall das Odds Ratio) geschätzt wurde. Dabei ist zu beachten, dass die Größe der Stichprobe einen Einfluss auf die Breite des Konfidenzintervalles hat. Quelle: Konfidenzintervalle Fernuni Hagen

Je größer die Stichprobe, desto schmaler das Konfidenzintervall. Durch die Stratifizierung der Gesamtstichprobe in vier Altersgruppen, wurde die Stichprobe auf ein knappes Viertel reduziert.

Das hier betrachtete Konfidenzintervall liegt über dem Wert 1 und bestätigt damit das Odds Ratio. Beide Parameter weisen auf einen Einfluss des Alters, die Fähigkeit Gesundheitsinformationen interpretieren zu können, hin (vgl. Schwarzer, Türp und Antes, 2004).

Der p-Wert für die Chance im Alter eine geringere Gesundheitskompetenz zu haben beträgt < 0,001, ist also statistisch signifikant.

Ein Kausalzusammenhang läßt sich durch eine Regressionsanalyse nicht nachweisen (vgl. Bender, Ziegler und Lange, 2017).

Außer dem Alter sind ein Migrationshintergrund, geringe funktionale literale Fähigkeiten und ein niedriger oder mittlerer Bildungsstand mit Odds Ratios und Konfidenzintervallen über dem Wert 1, sowie signifikanten p-Werten verbunden.

Mein Fazit: Sollen Gesundheitsinformationen vermittelt werden, muss auf eine alltagsangepasste Wortwahl geachtet werden. Es kann auch helfen wenig Vorwissen bei den Betroffenen vorauszusetzen. Um die Gesundheitskompetenz bei jedem Kontakt mit Patienten zu fördern könnten OMTs einfache Erklärungen zu dem gewählten Behandlungsansatz und dem Wirkmechanismus bereitstellen. Hausaufgaben sollten einfach erklärt werden. Die Autoren der Studie schlagen ein Verfahren des „Reteachings“ vor. D.h. Patienten werden gebeten, dem OMT die Hausaufgabe zu erklären. Nach dem Prinzip des Lernens durch Lehren.

Von Nadja Thöner

 

 

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