Rehabilitation (Stuttg) 2017; 56(01): 31-37
DOI: 10.1055/s-0042-123240
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Zusammenhänge zwischen dem Erwerbsstatus in den ersten 2 Jahren nach Rehabilitation und langfristigen Erwerbsverläufen: Implikationen für die Outcome-Messung

Associations of the Employment Status during the First 2 Years Following Medical Rehabilitation and Long Term Occupational Trajectories: Implications for Outcome Measurement
J. Holstiege
1   Institut für Rehabilitationsmedizinische Forschung an der Universität Ulm, Bad Buchau
,
R. Kaluscha
1   Institut für Rehabilitationsmedizinische Forschung an der Universität Ulm, Bad Buchau
,
S. Jankowiak
1   Institut für Rehabilitationsmedizinische Forschung an der Universität Ulm, Bad Buchau
,
G. Krischak
1   Institut für Rehabilitationsmedizinische Forschung an der Universität Ulm, Bad Buchau
2   Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Federseeklinik, Bad Buchau
› Author Affiliations
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Publication History

Publication Date:
20 February 2017 (online)

Zusammenfassung

Ziel der Studie: Studienziel war die Untersuchung der Vorhersagekraft von Erfassungen des Erwerbsstatus im 6., 12., 18. und 24. Monat nach medizinischer Rehabilitation für langfristige Erwerbsverläufe in einem Zeitfenster von 4 Jahren.

Methodik: Die Datengrundlage bildete eine routinedatenbasierte 20%-Stichprobe aller durch die Deutsche Rentenversicherung getragenen medizinischen Rehabilitationen. Sämtliche Patienten, die jünger als 62 Jahre waren und in dem Zeitraum 2002–2005 aufgrund von orthopädischen, kardiovaskulären und psychosomatischen Erkrankungen eine stationäre medizinische Rehabilitation erhielten, wurden in die Untersuchung eingeschlossen und 4 Jahre nachbeobachtet. Mittels multipler linearer Regressionsanalysen wurde die Vorhersagekraft des in Monat 6, 12, 18 und 24 erfassten Erwerbsstatus für die Anzahl an sozialversicherungspflichtigen Beschäftigungsmonaten im Zeitraum von 4 Jahren nach der Rehabilitation untersucht. Für jeden Erfassungszeitpunkt wurde eine Regressionsanalyse durchgeführt, welche den jeweiligen Erwerbsstatus als binäre erklärende Variable (erwerbstätig/nicht erwerbstätig) neben einem Standardset an prognostischen Variablen einschloss.

Ergebnisse: Insgesamt wurden 252 591 Rehabilitanden in die Kohorte eingeschlossen. Die erklärte Varianz in den Regressionsanalysen nahm mit dem Erfassungszeitpunkt des punktuellen Erwerbsstatus zu. Der Erklärungswert erhöhte sich ausgehend vom Regressionsmodell, das den Erwerbsstatus im 6. Monat (R²=0,60) als erklärende Variable einschloss, zu dem Modell, das den Erwerbsstatus im 24. Monat (R²=0,78) berücksichtigte, um 30%.

Schlussfolgerungen: Mit fortschreitendem Zeitpunkt der kurz- bis mittelfristigen Erfassung des Erwerbsstatus erhöht sich die Vorhersagegüte für langfristige Erwerbsverläufe. Dies sollte in der Festlegung geeigneter Erhebungszeitpunkte im Rahmen zukünftiger Studien berücksichtigt werden.

Abstract

Study Objectives: The aim was to investigate the predictive value of the employment status measured in the 6th, 12th, 18th and 24th month after medical rehabilitation for long-term employment trajectories during 4 years.

Methods: A retrospective study was conducted based on a 20%-sample of all patients receiving inpatient rehabilitation funded by the German pension fund. Patients aged <62 years who were treated due to musculoskeletal, cardiovascular or psychosomatic disorders during the years 2002–2005 were included and followed for 4 consecutive years. The predictive value of the employment status in 4 predefined months after discharge (6th, 12th, 18th and 24th month), for the total number of months in employment in 4 years following rehabilitative treatment was analyzed using multiple linear regression. Per time point, separate regression analyses were conducted, including the employment status (employed vs. unemployed) at the respective point in time as explanatory variable, besides a standard set of additional prognostic variables.

Results: A total of 252 591 patients were eligible for study inclusion. The level of explained variance of the regression models increased with the point in time used to measure the employment status, included as explanatory variable. Overall the R²-measure increased by 30% from the regression model that included the employment status in the 6th month (R²=0.60) to the model that included the work status in the 24th month (R²=0.78).

Conclusion: The degree of accuracy in the prognosis of long-term employment biographies increases with the point in time used to measure employment in the first 2 years following rehabilitation. These findings should be taken into consideration for the predefinition of time points used to measure the employment status in future studies.

 
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