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Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2599-2262
Originalarbeit

Analyse der krankheitsbedingten Fehltage von Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr von 2008 bis 2018 Teil 2: Retrospektive Analyse von Risikofaktoren für Langzeiterkrankungen

Analysis of Sickness-Related Days of Absence among Soldiers of the German Armed Forces from 2008 to 2018 Part 2: Retrospective Analysis of Risk Factors for Long-Term Illnesses
Kathrin Epple
1   Qualitätsmanagement, Sanitätsunterstützungszentrum Neubrandenburg, Neubrandenburg, Germany
,
Kristin Schmidt
1   Qualitätsmanagement, Sanitätsunterstützungszentrum Neubrandenburg, Neubrandenburg, Germany
,
Christin Löffler
2   Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsmedizin Rostock, Rostock, Germany
,
Gregor Feldmeier
2   Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsmedizin Rostock, Rostock, Germany
,
Andreas Dierich
3   Leiter, Sanitätsunterstützungszentrum Neubrandenburg, Neubrandenburg, Germany
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Zusammenfassung

Hintergrund

Langzeiterkrankungen haben weitreichende Auswirkungen für die Betroffenen selbst sowie auf gesamtgesellschaftlicher Ebene. Ziel dieser Studie war es, Risikofaktoren für Langzeiterkrankungen bei Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr zu analysieren, um zielgruppengerechte und risikoadaptierte Präventionsmaßnahmen ableiten zu können.

Methode

Es wurden die Krankschreibungen aller Soldatinnen und Soldaten der Bundeswehr im Zeitraum 2008–2018 deskriptiv analysiert und Risikofaktoren mittels zweidimensionaler Kontingenztafeln für die Merkmale Geschlecht, Laufbahngruppe, Altersgruppe und Hauptdiagnose bezogen auf die Arbeitsunfähigkeit (>42 und>84 Tage) ermittelt, wobei eine statistisch signifikante Odds Ratio (OR)>1,00 (McNemar-Test, p<0,05) vorliegen musste. Durch das Verknüpfen von Risikofaktoren mit den jeweils zugrunde liegenden drei häufigsten ICD-10 Einzeldiagnosen wurden Risikokonstellation identifiziert.

Ergebnisse

Als Risikofaktoren konnten die Altersgruppen 30–39 Jahre (OR 1,13; 95% Konfidenzintervall [1,10; 1,16]), 40–49 Jahre (OR 1,50 [1,45; 1,54]), 50–59 Jahre (OR 1,81 [1,74; 1,88]), die Laufbahngruppen der Unteroffiziere (OR 1,35 [1,32; 1,37]) und Offiziere (OR 1,26 [1,23; 1,30]), sowie weibliches Geschlecht (OR 1,23 [1,19; 1,26]) ermittelt werden. Auch Hauptdiagnosen aus den ICD-10 Diagnosekapiteln „Psychische Störungen (F-Diagnosen)“ (OR 6,50 [6,35; 6,65]), „Krankheiten des Muskel-Skelett-Systems (M-Diagnosen)“ (OR 2,54 [2,48; 2,60]) sowie „Verletzungen (S-T-Diagnosen)“ (OR 3,37 [3,30; 3,45]) stellen Risikofaktoren dar. Die ICD-10 Einzeldiagnosen „Belastungsreaktionen (F43)“ und „Depressive Episode (F32)“ waren bei allen analysierten Merkmalen unter den jeweils drei häufigsten Diagnosen vertreten. Als Risikokonstellationen finden sich Unteroffiziere mit „Kniegelenksverletzungen (S83)“, Offiziere mit „Bandscheibenschäden (M51)“ sowie Frauen mit „Schwangerschaftsbeschwerden (O26)“.

Schlussfolgerungen

Durch die vorliegende Studie wurden neben der übergreifenden Bedeutung der F-Diagnosen weitere Risikofaktoren und -konstellationen für Langzeiterkrankungen identifiziert. Auf dieser Grundlage können zielgruppengerechte und risikoadaptierte Präventionsmaßnahmen, z. B. im Rahmen eines betrieblichen Gesundheitsmanagements, entwickelt werden. Auch Konzepte zur Förderung der „Frauengesundheit“ erscheinen zielführend. Die Effekte zielgruppengerechter und risikoadaptierter Präventionsmaßnahmen sollten in Folgestudien überprüft werden.

Abstract

Background

Long-term illnesses have far-reaching consequences for the patients themselves, as well as for society as a whole. The aim of this study was to analyze risk factors for long-term illnesses among soldiers of the German armed forces in order to derive target group-specific and risk-adapted prevention measures.

Method

The sick leaves of all soldiers of the German armed forces in the period 2008–2018 were analyzed descriptively and risk factors were determined using two-dimensional contingency tables for the attributes gender, military career group, age group and main diagnosis in relation to sick leave (>42 and>84 days), whereby a statistically significant odds ratio (OR)>1.00 (McNemar test, p<0.05) had to be present. Risk constellations were identified by linking risk factors with the three most common underlying ICD-10 diagnoses.

Results

The age groups 30–39 years (OR 1.13; 95% confidence interval [1.10; 1.16]), 40–49 years (OR 1.50 [1.45; 1.54]), 50–59 years (OR 1.81 [1.74; 1.88]), the military career group of non-commissioned officers (OR 1.35 [1.32; 1.37]) and officers (OR 1 .26 [1.23; 1.30]), as well as female gender (OR 1.23 [1.19; 1.26]) were identified as risk factors. Main diagnoses from the ICD-10 chapters “mental and behavioral disorders (F-codes)” (OR 6.50 [6.35; 6.65]), “diseases of the musculoskeletal system (M-codes)” (OR 2.54 [2.48; 2.60]) and “injuries, poisoning and certain other consequences of external causes (S-T-codes)” (OR 3.37 [3.30; 3.45]) were also risk factors. The ICD-10 diagnoses “reactions to severe stress and adjustment disorders (F43)” and “depressive episode (F32)” were among the three most frequent diagnoses for all analyzed attributes. Non-commissioned officers with “knee injuries (S83)”, officers with “intervertebral disc disorders (M51)” and women with “pregnancy complaints (O26)” were risk constellations.

Conclusion

In addition to the comprehensive relevance of diagnoses of “mental and behavioral disorders”, the study identified further risk factors and risk constellations for long-term illnesses. Based on this results target group-specific and risk-adapted prevention measures can be developed, e. g. as part of company health management. Concepts for “women’s health” should also be implemented in the future. The effects of target group-specific and risk-adapted prevention measures need to be analyzed in follow-up studies.

Schlüsselwörter

Langzeiterkrankung - Risikofaktor - Depressive Episode - Schwangerschaftsbeschwerden - Prävention - Soldaten

Keywords

long-term sick leave - risk factor - depressive disorder - pregnancy complaints - prevention - soldiers


Publication History

Received: 17 March 2025

Accepted: 16 April 2025

Article published online:
21 July 2025

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