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Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2013)

22.10. - 25.10.2013, Berlin

Prognose des Rehabilitationsbedarfs bis 2040 anhand aktuarieller Risikoklassifikationen

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Gert Krischak - Institut f. Rehabilitationsmed. Forschung an der Univ. Ulm, Bad Buchau, Germany
  • Jan-Philipp Schmidt - Institut für Versicherungswissenschaften, Universität Ulm, Ulm, Germany
  • Rainer Kaluscha - Institut f. Rehabilitationsmed. Forschung an der Univ. Ulm, Bad Buchau, Germany
  • Ina Gassner - Institut für Versicherungswissenschaften, Universität Ulm, Ulm, Germany
  • David Rakowski - Institut für Versicherungswissenschaften, Universität Ulm, Ulm, Germany
  • Lena Tepohl - Institut f. Rehabilitationsmed. Forschung an der Univ. Ulm, Bad Buchau, Germany
  • Marcus Christiansen - Institut für Versicherungswissenschaften, Universität Ulm, Ulm, Germany

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2013). Berlin, 22.-25.10.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocWI35-33

doi: 10.3205/13dkou232, urn:nbn:de:0183-13dkou2328

Veröffentlicht: 23. Oktober 2013

© 2013 Krischak et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung: Der demographische Wandel in Deutschland stellt für die gesetzliche Rentenversicherung eine Herausforderung dar. Die Rehabilitation leistet einen wesentlichen Beitrag zum Verbleib der Versicherten im Erwerbsleben. Es ist unzureichend untersucht, wie groß der künftige Bedarf an Rehabilitation unter Berücksichtigung des demografischen Wandels und weiterer wesentlicher Einflussfaktoren sein wird. Dieser ist Grundlage für eine frühzeitige Einleitung von politischen Gegenmaßnahmen. In einem Prognosemodell bis zum Jahr 2040 wurden Rehabilitationswahrscheinlichkeit und der daraus resultierende -bedarf anhand stochastischer Risikoberechnungen aus den Aktuarwissenschaften berechnet.

Methodik: Basierend auf der Bevölkerungsstatistik des Stat. Bundesamtes und den Daten des Forschungsdatenzentrums der Rentenversicherung (FDZ-RV) 2009 wurden die Häufigkeiten von Rehabilitationsmaßnahmen in Abhängigkeit von verschiedenen Versichertenmerkmalen untersucht. Darauf aufbauend wurde eine Prognose über die zukünftige Bevölkerungsstruktur und die voraussichtlichen Behandlungskosten erstellt. Der Bevölkerungsstand am 31.12.2010 diente jeweils als Grundlage zur Bestimmung der Zahl der Versicherten, unterteilt nach Alter, Geschlecht, Wohnort, Nationalität und Berufsgruppe. Die Modelle wurden mit hierfür kleineren zufälligen Variationen der relevanten Parameter 10.000x gerechnet (Monte-Carlo-Simulation). Die zu erwartenden Kosten wurden unter Berücksichtigung der Verteilung nach Indikationsgruppen (Orthopädie, Innere Medizin, Onkologie, Sucht, Psychiatrie/Psychosomatik und Neurologie) unter Berücksichtigung mit einem Inflationsfaktor prognostiziert. Abschließend wurden in mehreren Szenarien Sensitivitätsanalysen zur Berücksichtigung einer höheren Erwerbsquote älterer Versicherten durchgeführt.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Die Rehabilitationswahrscheinlichkeit schwankt erheblich zwischen 0,15% (Mann, <30J., ausländische Staatsangehörigkeit, Ostdeutschland, techn. Beruf) und 8,04% (deutscher Mann, 55-59J., Süddeutschland, Bergbauberuf). Mit hoher Wahrscheinlichkeit wird eine Zunahme der Rehabilitationsfälle bis zum Jahr 2017 erwartet mit dann deutlicher Abnahme der Fälle bis 2040. Die Kosten werden jedoch inflationsbereinigt nicht in diesem Masse absinken, sondern mit hoher Wahrscheinlichkeit sogar steigen. Wesentlichen Einfluss auf das Modell hat die Annahme einer Erhöhung der Erwerbsquote älterer Versicherter, wodurch bereits im mittleren Szenario der Demografie-bedingte Abfall der Rehabilitationsfälle bis 2040 kompensiert wird.

Ein neues Prognosemodell für die Berechnung der Rehabilitationswahrscheinlichkeit anhand aktuarieller Methoden und Berechnungen der damit verbundenen Kosten wird vorgestellt. Generell sind Annahmen bzgl. zukünftiger Entwicklungen mit Unsicherheiten behaftet. Der Ansatz aktuarieller Risikoklassifikationen ist in der Lage, diese entsprechend zu beziffern und damit belastbare Prognosen zu liefern.