Fortschr Neurol Psychiatr 2019; 87(01): 47-56
DOI: 10.1055/s-0043-124591
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Determinanten für die Diagnosestellung einer ADHS – Eine Analyse anhand von GKV-Routinedaten –

Determinants for the diagnosis of ADHD – An analysis based on SHI claims data –
Mike Klora
1  Leibniz Universität, Center for Health Economics Research Hannover
,
Jan Zeidler
1  Leibniz Universität, Center for Health Economics Research Hannover
,
Roland Linder
2  Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen (WINEG)
,
Bernhard Kis
3  Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Universitätsmedizin Göttingen
,
Philipp Heßmann
3  Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Universitätsmedizin Göttingen
,
Frank Verheyen
2  Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen (WINEG)
,
J.-Matthias Graf von der Schulenburg
1  Leibniz Universität, Center for Health Economics Research Hannover
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

eingereicht 31 March 2017

akzeptiert 11 December 2017

Publication Date:
26 July 2018 (online)

Zusammenfassung

Hintergrund und Ziel der Studie Bisher gibt es in Deutschland nur wenige Untersuchungen zu den soziodemographischen Einflussgrößen auf die Diagnosestellung einer ADHS-Erkrankung, obwohl die Kenntnis dieser Merkmale bedeutend für das diagnostische Prozedere und die Ausgestaltung von Präventionsprogrammen sein kann. Unser Ziel war es daher, die Evidenz zu den Einflussgrößen einer ADHS-Diagnose zu erweitern und Hinweise dafür zu geben, welchen Einfluss die familiäre Vorbelastung mit psychiatrischen Diagnosen und soziodemographischen Faktoren haben.

Material und Methoden Durch ein 3:1 Kontrollgruppendesign mit Daten der Techniker Krankenkasse wurden psychosoziale, regionale und demographische Einflussfaktoren deskriptiv und anhand einer logistischen Regression untersucht. Die unabhängigen Variablen bestanden aus Alter, Geschlecht, Region und Komorbiditäten der Patienten, dem sozioökonomischen Berufsstatus und dem Bildungsniveau der Mitglieder, den psychiatrischen Diagnosen der Eltern sowie dem Alter der Eltern bei der Geburt der Kinder (Variablen des Familienhintergrunds).

Ergebnisse Es wurden 9.881 ADHS-Patienten mit einem Durchschnittsalter von 14,9 Jahren [SD: 12,6] identifiziert. Anhand dieser umfassenden Stichprobe konnte bestätigt werden, dass das ADHS-Risiko bei männlichen Patienten höher liegt als bei weiblichen Patientinnen (OR: 2,3 [95%-KI: 2,2–2,5]). Ein mittlerer oder höherer Bildungsabschluss eines Mitglieds war mit niedrigerem Risiko einer ADHS-Diagnose im Vergleich zur Referenzkategorie niedriger Bildungsstatus verbunden (OR: 0,78 [95%-KI: 0,70–0,89] bzw. OR: 0,55 [95%-KI: 0,47–0,63]). Zudem erhöhte sich das ADHS-Risiko mit höherem Alter der Eltern sowie bei Vorliegen von psychiatrischen Diagnosen dieser (OR: 1,02 [95%-KI: 1,01–1,03] bzw. OR: 2,09 [95%-KI: 1,95–2,25]). Für den sozioökonomischen Beschäftigungsstatus konnte kein eindeutiger Zusammenhang nachgewiesen werden.

Diskussion Das Wissen um soziodemographische Einflussfaktoren kann die Diagnosestellung unterstützen und Hinweise zur Entwicklung individueller Präventions- und Therapiekonzepte geben.

Abstract

Background Up to now, there are only few studies on the influence of the sociodemographic factors on the diagnosis of ADHD in Germany, although the knowledge of these characteristics can be important for the design of prevention programs. Therefore, the aim of this study is to broaden the evidence on the factors influencing the diagnosis of ADHD in Germany. In addition, this study provides information on the influence of the familial predisposition with psychiatric diagnosis and the sociodemographic variables.

Methods Using a 3:1 control group design including claims data of a large German health insurance fund (Techniker Krankenkasse) psychosocial, regional and demographic factors were analyzed descriptively and by logistic regression models. The study variables consisted of the age, sex, region and comorbidities of the patients, the socioeconomic occupational status and the level of education of the members, the psychiatric diagnoses of the parents and the age of the parents at the birth of the patients (variables of the family background).

Results 9,881 ADHD patients with a mean age of 14.9 [SD: 12.6] years were analyzed. Based on this comprehensive sample, it was confirmed that ADHD risk is higher in male patients than in female patients (OR: 2.3 [95%-CI: 2.2–2.5]). In addition, a moderate or high educational status of the member had a significantly lower risk compared to a low education status (OR: 0.78 [95%-CI: 0.70–0.89] and OR: 0.55 [95%-CI: 0.47–0.63], respectively). In addition, the risk of ADHD increases with the parents’ age, as well as with the presence of at least one psychiatric diagnosis (OR 1.02 [95%-CI: 1.01–1.03] and OR: 2.09 [95%-CI: 1.95–2.25], respectively). Regarding the socioeconomic index of occupational status, no clear correlation could be identified.

Conclusion Knowledge of sociodemographic risk factors facilitates the diagnosis and provides information on the development of individual therapy concepts.