Zusammenfassung
Ziel der Studie: Die Studie befasst sich mit der Frage, wie Patienten mit chronisch-ischämischer Herzkrankheit verschiedene durch eine Rehabilitationsmaßnahme erreichbare Gesundheitszustände bewerten. Darüber hinaus wird untersucht, durch welche Faktoren diese Gesundheitsbewertungen (health valuations) beeinflusst werden und ob die Prädiktoren je nach Bildungsstand unterschiedlich ausfallen.
Methodik: Mittels visueller Analogskalen (VAS) werden die Gesundheitsbewertungen von n=331 Patienten mit chronisch-ischämischer Herzkrankheit erfasst. Als potenzielle Prädiktoren der Gesundheitsbewertungen werden neben soziodemografischen Fragen generische und erkrankungsspezifische Skalen zur gesundheitsbezogenen Lebensqualität eingesetzt (SF-12, MacNew). Zusätzlich werden über den behandelnden Arzt medizinische Basisdaten erhoben. Es werden hierarchische Regressionsanalysen durchgeführt, wobei schrittweise die soziodemografischen, die medizinischen und die Lebensqualitätsvariablen aufgenommen werden. Da für die Regressionsmodelle eine Vielzahl von Variablen betrachtet wird, erfolgt eine Imputation fehlender Werte.
Ergebnisse: Die Gesundheitsbereiche „Selbstversorgung und häusliches Leben” und „Mobilität” erhalten die höchsten Werte auf der VAS. Am wenigsten präferiert werden die Bereiche „Symptomreduktion” und „Krankheitsinformation”. Die Unterschiede zwischen den Gesundheitsbereichen sind statistisch signifikant. Soziodemografische Variablen klären bis zu 3,6% der Varianz der Gesundheitsbewertungen auf, wobei die Schulbildung und das Zusammenleben mit einem Partner die wichtigsten Prädiktoren darstellen. Die im 2. Schritt aufgenommenen medizinischen Variablen klären zwischen 2,1% und 6,8% inkrementelle Varianz auf, der wichtigste Prädiktor ist die vor der Rehabilitation durchgeführte Operation (Bypass-, Klappen-OP). Die Lebensqualitätsvariablen des dritten Blocks liefern mit 7,1–24,9% die mit Abstand größte inkrementelle Varianzaufklärung. Sie wird hauptsächlich durch die 3 Skalen des MacNew (emotionale, soziale und physische Funktionsfähigkeit) erreicht. Insgesamt liegt die Varianzaufklärung der Gesundheitsbewertungen bei 17,1–28,8%. Für Patienten mit höherer Schulbildung ist die Gesamtvarianzaufklärung um durchschnittlich 9,2% höher als für die Gesamtstichprobe und liegt bei 21,2–44,1%.
Diskussion: Die untersuchten Gesundheitsbereiche werden von den Patienten durchaus unterschiedlich bewertet. Dabei stellt die gesundheitsbezogene Lebensqualität den bedeutendsten Einflussfaktor dar. In der Subgruppe der Patienten mit höherer Schulbildung fällt die Prädiktorkraft der untersuchten Variablen im Vergleich zur Gesamtstichprobe deutlich höher aus. Da die Gesundheitsbewertungen insgesamt nur begrenzt durch andere, in der Routineversorgung anfallende Daten vorhersagbar sind, besteht die Notwendigkeit, Gesundheitsbewertungen mittels spezieller Methoden zu erfassen.
Abstract
Objective of the study: The study deals with the question of how patients with chronic ischemic heart disease assess different health situations that can be achieved by rehabilitation. Furthermore it examines which factors influence these health valuations and whether the predictors vary depending on the level of education.
Methods: The health valuations of n=331 patients with chronic ischemic heart disease are compiled using visual analogue scales (VAS). In addition to sociodemographic questions, generic and illness-specific scales (SF-12, MacNew) for the health-related quality of life (HRQOL) are used as potential predictors of the health valuations. Additional basic medical data were provided by the physician. Hierarchical regression analyses are conducted; the sociodemographic, medical and HRQOL variables are included stepwise. Since many variables are observed for the regression models, an imputation of missing values is made.
Results: The health dimensions “Self-care and domestic life” and “Mobility” are assigned the highest values on the VAS. The lowest preference is assigned to the dimensions “Reduction of symptoms” and “Information about the disease”. The differences between the health dimensions are statistically significant. Sociodemographic variables explain up to 3.6% of the variance of health valuations, with level of education and living with a partner being the most important predictors. The medical variables included in the second step explain between 2.1 and 6.8% incremental variance; the most important predictor is the operation performed prior to rehabilitation (bypass, heart valve). The HRQOL variables in the third block provide 7.1–24.9% incremental explanation of variance, by far the highest percentage. This is mainly achieved using the 3 MacNew scales (emotional, social and physical functioning). The overall explanation of variance for the health valuations is 17.1–28.8%. For patients with a higher level of education, the total explanation of variance is about 9.2% higher on average than for the total sample and lies between 21.2 and 44.1%.
Discussion: The health dimensions examined are assessed quite differently by the patients. The most significant factor of influence is the HRQOL. In the subgroup of patients with a higher level of education, the predictive strength of the variables examined is considerably higher in comparison with the total sample. Since the health valuations can be predicted to a limited extent only using other data arising during routine care, it is necessary to implement special methods for compiling health valuations.
Schlüsselwörter
Gesundheitsbewertung - Patientenorientierung - Patientenpräferenzen - visuelle Analogskala
Key words
health valuations - patient participation - patient preferences - visual analogue scale
