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Discrete-Choice-Experimente – ein Ansatz zur Messung der Zahlungsbereitschaft in der Gesundheitsökonomie
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Veröffentlicht: | 10. September 2008 |
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Gliederung
Text
Einleitung und Fragestellung
Im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse wurden die Anwendungsmöglichkeiten von Discrete-Choice-Experimenten (DCE) zur Zahlungsbereitschaftsmessung für medizinische Interventionen untersucht.
Material und Methoden
Literaturrecherche in medizinischen und wirtschaftswissenschaftlichen Datenbanken und Literaturreview aus 59 Studien der Jahrgänge 01/1998-02/2008.
Ergebnisse
Hypothetische Auswahlentscheidungen und Schätzung einer Nutzenfunktion mittels ökonometrischer Verfahren ermöglichen die Ermittlung der Zahlungsbereitschaft für einzelne Produktattribute oder komplette Interventionen. Dabei bieten DCE zwei Vorteile: i) einfache Durchführbarkeit für Probanden und ii) theoretische Fundierung von Zahlungsbereitschaftsansatz und DCE. Auf methodischer Ebene weisen DCE eine hohe Validität und Reliabilität auf, insbesondere im Bereich der internen Konsistenz und der theoretischen Validität (so tendieren die geschätzten Parameter in die a priori erwartete evidenzbasierte Richtung). Bei Aspekten der externen Validität, der Informationsverarbeitung der Probanden bei hoher Aufgabenkomplexität, der Übertragbarkeit zwischen verschiedenen Kontexten und der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse besteht jedoch noch weiterer Forschungsbedarf.
Diskussion
DCE können hilfreiche Anhaltspunkte liefern, insbesondere bei der Identifizierung von Attributen medizinischer Serviceleistungen, die einen größeren Patientennutzen generieren, bei der Eliminierung von Leistungsbestandteilen für die keine Zahlungsbereitschaft besteht und bei der Konzeption von Leistungsangeboten für spezifische Patientengruppen. Die Befragungsergebnisse können somit Entscheidungshilfen in Planungssituationen bieten und Entscheidungsträger dabei unterstützen, ob eine Kostenreduzierung oder Effizienzverbesserung durch die Reduzierung von Leistungsaspekten erzielt werden kann. Ergebnisse mit einem höheren Informationswert auf individueller Ebene könnten zukünftig durch einen bayesianischen Ansatz in der Schätzung erzielt werden.