Suchttherapie 2015; 16(03): 129-135
DOI: 10.1055/s-0034-1398618
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Suchtdiagnoseraten bei Hartz-IV-Beziehenden in der medizinischen Versorgung im Vergleich zu ALG-I-Arbeitslosen und Erwerbstätigen: eine Auswertung der Leistungsdaten aller AOK-Versicherten der Jahre 2007–2012

Addiction Prevalence Rates among Medical Care Patients receiving Unemployment Benefit II (Hartz-IV) in Relation to Recipients of Unemployment Benefit I and employed Patients: an Analysis of Routine Data of all AOK-Insured Persons in 2007–2012
D. Henkel
1   Institut für Suchtforschung (ISFF), Frankfurt University of Applied Sciences, Frankfurt a.M.
,
H. Schröder
2   Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), Berlin
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Publication Date:
05 March 2015 (online)

Zusammenfassung

Fragestellung: Es wurde untersucht, ob sich die Hartz-IV-beziehenden Patienten der medizinischen Versorgung in ihren Suchtdiagnoseraten von den ALG-I-beziehenden arbeitslosen und den sozialversicherungspflichtigen erwerbstätigen Patienten unterscheiden.

Methodik: Dazu wurden die Leistungsdaten aller AOK-Versicherten analysiert, die in den Jahren 2007–2012 durchgängig AOK-versichert und in ambulanter oder stationärer medizinischer Behandlung waren. Ausgewertet wurden alle suchtbezogenen ICD-10-GM-Diagnosen: F10-F19, F50 und F63.0. Dabei wurde zwischen Männern und Frauen und 3 Altersklassen differenziert: 18–29, 30–49 und 50–64 Jahre. Als Auswertungseinheit wurde das Quartal gewählt, um die größtmögliche zeitliche Koinzidenz zwischen dem Sozial- bzw. Erwerbsstatus und der Suchtdiagnose zu gewährleisten. Die Daten basieren bei der Hartz-IV-Gruppe auf 28 Millionen und insgesamt auf 173 Millionen Quartalsfällen in den Jahren 2007–2012. Als Suchtdiagnoserate wurde der Prozentanteil der Untersuchungsquartale mit ärztlich kodierter ICD-Diagnose berechnet, getrennt für die 3 Untersuchungsgruppen.

Ergebnisse: Bei 10,2% aller Hartz-IV-Quartalsfälle wurde mindestens eine Suchtdiagnose gestellt. Bei den ALG-I-Arbeitslosen betrug diese Diagnoserate 6,3% und bei den Erwerbstätigen 3,7%. Ein solch markantes Gefälle in den Diagnoseraten gab es auch bei F10 (Alkohol), F11 (Opioide), F12 (Cannabinoide), F13 (Sedativa/Hypnotika), F17 (Tabak), F19 (multipler Substanzgebrauch) und F50 (Essstörungen), sowohl bei den Männern und Frauen als auch in allen 3 Altersklassen. Die Diagnosen F14 (Kokain), F15 (andere Stimulantien), F16 (Halluzinogene), F18 (flüchtige Lösungsmittel) und F63,0 (pathologisches Spielen) wurden insgesamt kaum bzw. gar nicht kodiert.

Schlussfolgerungen: Es werden Schlussfolgerungen gezogen hinsichtlich des Einsatzes von Screening-Verfahren in der primärmedizinischen Versorgung und in Bezug auf die Aufgabe der Jobcenter, suchtkranke Hartz-IV-Bezieher an die Suchthilfe zu vermitteln.

Abstract

Objective: We investigated whether patients receiving Unemployment Benefit II (Hartz-IV) differ in their addiction-related prevalence rates from recipients of Unemployment Benefit I (ALG I) and employed patients subjected to social security contributions.

Method: For this purpose, we analysed the data of all AOK-insurees who were continuously insured with the AOK in the years 2007–2012 and in outpatient or inpatient treatment. We analysed all addiction-related ICD-10-GM-diagnoses: F10-F19, F50 and F63.0, differentiating between men and women and 3 age groups: 18–29, 30–49 and 50–64 years. To ensure maximum coincidence between the social and employment status and addiction-related diagnosis, we chose quarterly periods as evaluation unit. The data are based on 28 million quarterly cases for the Hartz-IV group and 173 million cases for all 3 groups in the years 2007–2012. As rate of addiction-related diagnoses, the percentage of investigated quarters with medically coded ICD diagnoses was calculated separately for the 3 study groups.

Results: For 10.2% of all Hartz-IV quarterly cases at least one addiction-related diagnosis was found. For unemployed ALG-I recipients, the diagnosis rate was 6.3% and 3.7% for employed patients. A similarly striking disparity in diagnosis rates was found for F10 (alcohol), F11 (opioids), F12 (cannabinoids), F13 (sedatives/hypnotics), F17 (tobacco), F19 (multiple substance use) and F50 (eating disorders), both for men and women as well as in all 3 age classes. For the diagnoses F14 (cocaine), F15 (other stimulants), F16 (hallucinogens), F18 (volatile solvent) and F63.0 (pathological gambling), generally little or no coding was found.

Conclusions: Conclusions are drawn on the use of screening procedures in primary health care and in relation to the duty of job centers to refer Hartz-IV recipients affected by addiction to facilities of addiction aid.

 
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