Räumliche und sozioökonomische Muster der psychischen Gesundheit und der Leistungsinanspruchnahme in Köln, Deutschland

Zusammenfassung

Hintergrund Kinder und Jugendliche sind in hohem Maße von der sozioökonomischen Stellung ihrer Familie und ihrem Lebensumfeld abhängig. Die Nachbarschaft sowie das Wohnumfeld stellen potenzielle Risikofaktoren für die Entwicklung psychischer Erkrankungen bei Kindern und Jugendlichen dar.

Ziel der Studie Ziel der Studie war es, die Verteilung von psychischen Erkrankungen (Prävalenz) und die Leistungsinanspruchnahme ambulanter psychotherapeutischer Leistungen für Kinder und Jugendliche im Alter von 0–19 Jahren in der Stadt Köln zu untersuchen. Ein besonderer Fokus lag dabei auf dem Zusammenhang der Prävalenz und Hyphenation: Leistungs-inanspruchnahme mit der räumlichen Deprivation auf Postleitzahlebene und der Verfügbarkeit von Psychotherapeut*innen und Psychiater*innen mit Kassensitz. Schließlich wurden mögliche räumliche Unterschiede bei diesen Aspekten untersucht.

Methode Analysiert wurden Daten von Kindern und Jugendlichen im Alter von 0 bis 19 Jahren, die im Jahr 2021 in der gesetzlichen Krankenversicherung versichert waren. Darüber hinaus wurde ein Deprivationsindex auf Basis von Daten auf der Ebene des Postleitzahlengebiets berechnet. Die Analysen wurden deskriptiv, als Ordinary Least Square (OLS) und Geographically Weighted Regression (GWR) durchgeführt.

Ergebnisse Die Prävalenz von psychischen Erkrankungen bei Kindern und Jugendlichen variiert je nach Postleitzahlgebiet, wobei diese in den nördlichen, südlichen und östlichen Gebieten der Stadt höher sind. Die Inanspruchnahme von psychotherapeutischen Leistungen sind im Stadtzentrum höher, wobei in diesen Gebieten die Deprivation geringer ist. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine höhere Leistungsinanspruchnahme durch männliche Kinder und Jugendliche mit einer prävalenten Diagnose für psychische- und Verhaltensstörungen mit einer höheren Dichte an Psychotherapeut*innen und Psychiater*innen assoziiert ist. Andererseits ist die Prävalenz in Gebieten mit weniger Versorger*innen mit Kassensitz geringer. Außerdem sind die Versorger*innen vor allem im Stadtzentrum ansässig, wo die Deprivation vergleichsweise gering ist.

Schlussfolgerung Diese Ergebnisse deuten auf einen unzureichenden Zugang zur Versorgung von Kindern und Jugendlichen außerhalb des Stadtzentrums hin. Aufgrund der Heterogenität der Bevölkerung in den Postleitzahlgebieten liefert diese Studie nur vorläufige Erkenntnisse und unterstreicht die Notwendigkeit von Daten in feinerer geografischen Skalierung für zukünftige Forschung.

Schlüsselwörter

Mentale Gesundheit - Inanspruchnahme - Kinder und Jugendliche - Deprivation

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
19. August 2024

• References

• 1 World Health Organisation, UN-HABITAT. Hidden cities: unmasking and overcoming health inequities in urban settings.; 2010
• 2 Dahlgren G, Whitehead M. The Dahlgren-Whitehead model of health determinants: 30 years on and still chasing rainbows. Public Health 2021; 199: 20-24
• 3 Adjaye-Gbewonyo K, Kawachi I. Use of the Yitzhaki Index as a test of relative deprivation for health outcomes: a review of recent literature. Soc Sci Med 2012; 75: 129-137
• 4 Hoffmann S, Tschorn M, Michalski N. et al. Association of regional socioeconomic deprivation and rurality with global developmental delay in early childhood: Data from mandatory school entry examinations in Germany. Health Place 2022; 75: 102794
• 5 Matthews H, Limb M. Defining an agenda for the geography of children: review and prospect. Progress in Human Geography 1999; 23: 61-90
• 6 Visser K, Bolt G, Finkenauer C. et al. Neighbourhood deprivation effects on young people's mental health and well-being: A systematic review of the literature. Soc Sci Med 2021; 270: 113542
• 7 Bronfenbrenner U. The Ecology of Human Development. Experiments by nature and design. Cambridge, Massachusetts, and London. Harvard University Press; 1979
• 8 Townsend P. Poverty in the United Kingdom. A survey of household resources and standards of living. London: Lane; 1979
• 9 Karmann A, Weinhold I, Wende D. Area Deprivation and its Impact on Population Health: Conceptual Aspects, Measurement and Evidence from Germany. Review of Economics 2019; 70: 69-98
• 10 Buka SL, Monuteaux M, Earlsi F. The Epidemiology of Child and Adolescent Mental Disorders. In: Tsuang MT, Tohen M, Hrsg. Textbook in psychiatric epidemiology. 2. Aufl. Hoboken, N.J: Wiley-Liss; 2010: 629-655
• 11 Ma L, Huang Y, Liu T. Unequal impact of the COVID-19 pandemic on mental health: Role of the neighborhood environment. Sustain Cities Soc 2022; 87: 104162
• 12 Ravens-Sieberer U, Kaman A, Otto C. et al. Psychische Gesundheit und Lebensqualität von Kindern und Jugendlichen während der COVID-19-Pandemie – Ergebnisse der COPSY-Studie. 2020;
• 13 Lemkow-Tovías G, Lemkow L, Cash-Gibson L. et al. Impact of COVID-19 inequalities on children: An intersectional analysis. Sociology of Health & Illness 2023; 45: 145-162
• 14 Poß-Doering R, Hegelow M, Borchers M. et al. Evaluating the structural reform of outpatient psychotherapy in Germany (ES-RiP trial) – a qualitative study of provider perspectives. BMC Health Serv Res 2021; 21: 1204
• 15 Rabe-Menssen C, Ruh M, Dazer A. Die Versorgungssituation seit der Reform der Psychotherapie-Richtlinie 2017: Ergebnisse der DPtV-Onlineumfragen 2017 und 2018 zu Wartezeiten. Psychotherapie Aktuell 2019; 25-34
• 16 Ravens-Sieberer U, Kaman A, Otto C. et al. Mental Health and Quality of Life in Children and Adolescents During the COVID-19 Pandemic-Results of the Copsy Study. Dtsch Arztebl Int 2020; 117: 828-829
• 17 KVB. Die Bedarfsplanung. Grundlagen, Instrumente und Umsetzung; 2020
• 18 Fülöp G, Kopetsch T, Schöpe P. Bedarfsgerechte Versorgungsplanung. Gesundheits- und Sozialpolitik 2007; 57-63
• 19 Schillen P, In der Schmitten J, Danielzik K. et al. Primärärztliche Versorgungsungleichheiten zu Ungunsten der Bevölkerung sozial benachteiligter Stadtgebiete – eine Fallanalyse am Beispiel der Stadt Essen. Gesundheitswesen 2023; 85: 1131-1139
• 20 Kistemann T, Schröer M-A. Kleinräumige kassenärztliche Versorgung und subjektives Standortwahlverhalten von Vertragsärzten in einem überversorgten Planungsgebiet. Gesundheitswesen 2007; 69: 593-600
• 21 Strumann C, Emcke T, Flägel K. et al. Regionale Unterschiede zwischen Fachärztinnen und Fachärzten für Allgemeinmedizin und hausärztlich tätigen Internistinnen und Internisten in der hausärztlichen Versorgung. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2020; 150-152: 88-95
• 22 Karbach U, Ansmann L, Scholten N. et al. Bericht aus einem laufenden Forschungsprojekt: CoRe-Net, das Kölner Kompetenznetzwerk aus Versorgungspraxis und Versorgungsforschung, und der Value-based Healthcare-Ansatz. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2018; 130: 21-26
• 23 Schubert I, Köster I, Ihle P. Verwendung von GKV-Diagnosen in der Sekundärdatenforschung. In: Swart E, Ihle P, Hrsg. Routinedaten im Gesundheitswesen. Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven. Bern: Verlag Hans Huber; 2005
• 24 Michalski N, Reis M, Tetzlaff F. et al. D-German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD): Revision. Aktualisierung und Anwendungsbeispiele 2022;
• 25 Creditreform. Schuldneratlas Metropolregion Köln/Bonn. Detailanalyse nach Postleitzahlen, Gemeinden und Stadtteilen; 2023
• 26 Kauhl B, Schweikart J, Krafft T. et al. Do the risk factors for type 2 diabetes mellitus vary by location? A spatial analysis of health insurance claims in Northeastern Germany using kernel density estimation and geographically weighted regression. Int J Health Geogr 2016; 15: 38
• 27 Kauhl B, Maier W, Schweikart J. et al. Exploring the small-scale spatial distribution of hypertension and its association to area deprivation based on health insurance claims in Northeastern Germany. BMC Public Health 2018; 18: 121
• 28 Matthews SA, Yang T-C. Mapping the results of local statistics: Using geographically weighted regression. Demogr Res 2012; 26: 151-166
• 29 Wheeler DC, Páez A. Geographically Weighted Regression. In: Fischer MM, Getis A, Hrsg. Handbook of Applied Spatial Analysis. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2010: 461-486
• 30 Swart E, Gothe H, Geyer S. et al. Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS): Leitlinien und Empfehlungen. Gesundheitswesen 2015; 77: 120-126
• 31 Stadt Köln. Postleitzahlgebiete Köln (12.01.2023). Online: https:// www.offenedaten-koeln.de/dataset/postleitzahlgebiete-k %C3 %B6ln letzter Zugriff: 26.12.2023
• 32 Poppe A, Butz C, van de Sand H. et al. Mentale Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in den Coronajahren 2020 / 2021 im Vergleich zum Vorzeitraum – Ein CoRe-Net Versorgungsbericht; 2023
• 33 BVÖGD. Schuleingangsuntersuchungen – Schuluntersuchungen fallen wegen Corona aus – soziale Benachteiligung nimmt zu. Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement 2021; 26: 193
• 34 Statista Research Department. Anzahl der Mitglieder und Versicherten der gesetzlichen und privaten Krankenversicherung in den Jahren 2017 bis 2023. (in Millionen) (20.09.2023). Im Internet: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/155823/umfrage/gkv-pkv-mitglieder-und-versichertenzahl-im-vergleich/ Stand: 09.12.2023