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24.10.2017 | Leitthema | Ausgabe 12/2017

Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 12/2017

Möglichkeiten der Regionalisierung von Gesundheitsindikatoren mit Small-Area-Estimation

Exemplarische Ergebnisse auf Basis der GEDA-Studien 2009, 2010 und 2012

Zeitschrift:
Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz > Ausgabe 12/2017
Autoren:
Dr. Lars Eric Kroll, Maria Schumann, Stephan Müters, Thomas Lampert

Zusammenfassung

Bundesweite Gesundheitssurveys können herangezogen werden, um Aussagen zu regionalen Unterschieden in der gesundheitlichen Lage zu machen. Mit traditionellen Verfahren ist die räumliche Tiefe, für die Aussagen möglich sind, aber eng begrenzt. So konnten bisher – ohne spezielle Aufstockungsstichproben – nur für bevölkerungsreiche Bundesländer Ergebnisse berichtet werden. Ein alternatives Verfahren sind kleinräumige Modellierungen, sogenannte Small-Area-Estimation-Verfahren, die kleinräumigere Daten generieren können, aber aufgrund der getroffenen Modellannahmen mit größeren Unsicherheiten behaftet sind. Im vorliegenden Beitrag werden für den Indikator allgemeiner Gesundheitszustand exemplarische regionalisierte Ergebnisse auf Basis der Studie „Gesundheit in Deutschland aktuell“ (GEDA-Studien) 2009, 2010 und 2012 verglichen. Ziel ist es, die Bandbreite der regionalen Schätzwerte zu analysieren, um den Nutzen des Verfahrens für die Gesundheitsberichterstattung besser beurteilen zu können. Die Analysen zeigen dabei, dass die modellierten Prävalenzen bei Verwendung unterschiedlicher Stichproben relativ stabil sind. Wichtige Gründe für die Variation der Schätzwerte und Abweichungen der Modellierungen zu direkten Schätzwerten erklären sich nicht nur durch die auf Kreisebene erzielte Stichprobengröße und durch den Kreistyp. Insgesamt macht die vorliegende Arbeit deutlich, dass kleinräumige Modellierungen von Prävalenzen im Vergleich zu herkömmlichen Schätzwerten mit zusätzlichen Unsicherheiten einhergehen, die bei der Interpretation der Befunde berücksichtigt werden sollten.

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