Gesundheitswesen 2021; 83(08/09): 667-668
DOI: 10.1055/s-0041-1732002
Mittwoch 22.09.2021
Vorträge

Entwicklung und interne Validierung von Prognosemodellen zur Vorhersage des Krankenversicherungsstatus von Teilnehmer*innen der Basiserhebung der NAKO Gesundheitsstudie

I Hrudey
1   Berlin School of Public Health, Berlin, Deutschland
2   Institut für Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, Deutschland
,
E Swart
2   Institut für Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, Deutschland
,
C Stallmann
2   Institut für Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, Deutschland
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Einleitung In der NAKO Gesundheitsstudie (BMBF FKZ: 01ER1301A, 01ER1801A) enthält die Variable zum selbstberichteten Krankenversicherungsstatus (KV-Status) der Studienteilnehmer*innen (TN) der Basisuntersuchung aufgrund der nachträglichen Aufnahme der Frage einen hohen Anteil an fehlenden Werten (55,4 %). Die Nutzung der Variable setzt valide und möglichst vollständige Angaben voraus. Es wird der Frage nachgegangen, inwieweit sich ausgewählte soziodemografische Merkmale für eine Prognose des KV-Status der TN eignen.

Methoden Auf Basis der binär-logistischen Regression werden zwei Prognosemodelle unter dem Einschluss von 53.796 TN und acht identifizierten Prädiktoren entwickelt und intern validiert. Mit Modell 1 lässt sich die Wahrscheinlichkeit schätzen, mit der eine Person gesetzlich versichert ist, mit Modell 2 die Wahrscheinlichkeit, mit der eine Person privat versichert ist. Im Rahmen der internen Validierung werden die Diskriminationsfähigkeit und Kalibrierung der Modelle betrachtet.

Ergebnisse Bei Modell 1 beträgt der Area Under the Curve (AUC)-Wert 0,91 (95 %-KI: 0,91-0,92) und die Kalibrierungssteigung 0,97 (95 %-KI: 0,97-0,97). Modell 2 weist einen AUC-Wert von 0,91 (95 %-KI: 0,90-0,91) sowie eine Kalibrierungssteigung von 0,97 (95 %-KI: 0,97-0,97) auf. Insbesondere die berufliche Stellung und das Einkommen sind für die Vorhersage des KV-Status bedeutsam.

Fazit Die soziodemografischen Merkmale berufliche Stellung, Einkommen, Bildung, Alter, Geschlecht, Familienstand, Wohnregion und Erwerbsstatus sind für die Prognose des KV-Status geeignet. Die entwickelten Modelle sagen den jeweils betrachteten KV-Status für TN der NAKO-Basiserhebung genau und zuverlässig voraus. Vor einer Anwendung der Prognosemodelle in Datensätzen anderer Studien wird zunächst eine externe Validierung empfohlen.



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Article published online:
02 September 2021

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