Morbiditätskompression bei Schlaganfall? Langzeitanalysen zur Veränderung des Auftretens von Schlaganfall

Zusammenfassung

Ziel der Studie Nach Fries liegt Morbiditätskompression dann vor, wenn das Alter des Eintretens von Krankheit und chronischer Behinderung und Tod über die Zeit ansteigt oder wenn Erkrankungsraten über die Zeit stärker oder im gleichen Maße sinken wie die standardisierten Sterberaten. In beiden Fällen wird gesunde Lebenszeit gewonnen. Die Befunde der bisher durchgeführten Studien sind uneinheitlich, und es gibt nur wenige zu spezifischen Erkrankungen. Am Beispiel des Schlaganfalls wird untersucht, ob über den untersuchten Neunjahreszeitraum Morbiditätskompression stattgefunden hat. Dies bezieht sich auf Veränderungen der Raten von Schlaganfall und Tod. Zusätzlich wird untersucht, ob sich das Alter bei Manifestation von Schlaganfall und das Sterbealter wie von Fries angenommen bei Frauen und Männern nach oben verschieben.

Methodik Die Analysen basieren auf den pseudonymisierten Daten einer gesetzlichen Krankenversicherung der Jahre 2006–2014. Die Analysen wurden für alle Schlaganfälle sowie differenziert nach Hirninfarkten und Blutungen (ICD 10: I60-I62) durchgeführt. Für jedes Jahr standen die Daten von ca. 2 Mio. Versicherten zur Verfügung. Die Berechnungen wurden mit Survivalanalysen sowie mit multivariater Regression durchgeführt.

Ergebnisse Die Raten reduzierten sich bei beiden Geschlechtern, jedoch nur für blutungsbedingte Schlaganfälle. Die Veränderungen des Eintrittsalters waren schwer interpretierbar. Das Sterbealter sowie die standardisierten Sterberaten veränderten sich nur bei Männern.

Schlussfolgerung Belege für die Kompressionsthese wurden nur für Änderungen in den Raten blutungsbedingter Schlaganfälle gefunden. Diese Befunde beziehen sich auf eine einzige Erkrankung, die relativ spät im Lebensverlauf eintritt. Eine abschließende Beurteilung über das Vorliegen von Morbiditätskompression ist erst nach der Untersuchung einer breiten Spanne von Erkrankungen möglich.

Abstract

Summary According to Fries, morbidity compression occurs if age at onset of disease/disability and age at death increase. Morbidity compression is also present if disease/disability rates decrease to the same or to a larger extent than standardized death rates. In all cases, healthy lifetime is gained. Not many studies on morbidity compression are available, and only a small number of them refer to specific diseases. Stroke is used as an example for examining whether morbidity compression has occurred over an observation period of 9 years.

Methods The study was based on pseudonymized data of a statutory health insurance covering 2006–2014 with 2 million insured per year. Analyses were performed for all types of stroke, separately for cerebral infarction, and for hemorrhages (ICD 10: I60-I62). Calculations were performed by means of survival analyses and with multiple regression.

Results In women and in men, rates decreased only for hemorrhagic strokes, while changes of onset age were difficult to interpret. Standardized death rates dropped only in males.

Conclusions Evidence in favor of morbidity compression was found only for decreasing rates of hemorrhagic strokes. It has, however, to be kept in mind that the findings refer to a single disease occurring relatively late in the life course. Comprehensive assessments of morbidity compression are only possible taking into consideration a broader spectrum of diseases.

Schlüsselwörter

Morbiditätskompression - Schlaganfall - Sekundärdatenanalyse - Langzeitanalyse - Inzidenz

Key words

morbidity compression - stroke - secondary data analysis - longitudinal analysis - incidence

• Literatur

• 1 Fries JF. Aging, natural death and the compression of morbidity. The New England Journal of Medicine 1980; 303: 130-135
• 2 Fries JF. The compression of morbidity. The Milbank Memorial Fund Quarterly 1983; 61: 397-419
• 3 Fries JF. Measuring and monitoring success in compressing morbidity. Annals of Internal Medicine 2003; 139: 455-459
• 4 Fries JF. Frailty, heart disease, and stroke: The compression of morbidity paradigm. American Journal of Preventive Medicine 2005; 29: 164-168
• 5 Fries JF, Bruce B, Chakravarty E. Compression of morbidity 1980–2011: A focused review of paradigms and progress. Journal of Aging Research 2011; DOI: 10.4061/2011/261702.
• 6 Chakravarty EF, Hubert HB, Lingala VB. et al. Reduced disability and mortality among aging runners: A 21-Year longitudinal study. Archives of Internal Medicine 2008; 168: 1638-1646
• 7 Chakravarty EF, Hubert HB, Krishnan E. et al. Lifestyle risk factors predict disability and death in healthy aging adults. The American journal of medicine 2012; 125: 190-197
• 8 Trachte F, Sperlich S, Geyer S. Kompression oder Expansion der Morbidität? Entwicklung der Gesundheit in der älteren Bevölkerung. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie 2015; 48: 255-262
• 9 Kroll L-E, Ziese T. Kompression oder Expansion der Morbidität?. In: Böhm K, Tesch-Römer C, Ziese T. (eds) Gesundheit und Krankheit im Alter. Berlin: Robert Koch-Institut; 2009
• 10 Marioni RE, Valenzuela MJ, Van Den Hout A. et al. Active cognitive lifestyle is associated with positive cognitive health transitions and compression of morbidity from age sixty-five. PLoS ONE 2012; 7: e50940
• 11 Doblhammer G, Fink A, Zylla S. et al. Compression or expansion of dementia in Germany? An observational study of short-term trends in incidence and death rates of dementia between 2006/07 and 2009/10 based on German health insurance data. Alzheimers Research and Therapy 2015; 7: 66
• 12 Doblhammer G, Kytir J. Compression or expansion of morbidity? Trends in healthy-life expectancy in the elderly Austrian population between 1978 and 1998. Social Science & Medicine 2001; 52: 385-391
• 13 Geyer S. Die Morbiditätskompressionsthese und ihre Alternativen. Das Gesundheitswesen 2015; 77: 442-446
• 14 Beltran-Sanchez H, Razak F, Subramanian SV. Going beyond the disability-based morbidity definition in the compression of morbidity framework. Glob Health Action 2014; 7: 24766
• 15 Walter S, Beltran-Sanchez H, Regidor E et al. No evidence of morbidity compression in Spain: a time series study based on national hospitalization records. International Journal of Public Health 2016
• 16 Fogel RW. Changes in the process of aging during the twentieth century: Findings and procedures of the early indicators project. In: Waite LJ. (ed) Aging, Health and Public Policy: Demographic and Economic Perspectives, Supplement to Population and Development Review. New York: The Population Council; 2004: 19-47
• 17 Doblhammer G, Kreft D, Dethloff A. Gewonnene Lebensjahre. Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz 2012; 55: 448-458
• 18 Vallin J, Berlinguer G. From endogenous mortality to the maximum life span. In: Caselli G, Vallin J, Wunsch G. (eds) Demography: Analysis and synthesis. Burlington, San Diego: Academic Press; 2006: 95-115
• 19 Meslé F, Vallin J. The health transition: Trends and prospects. In: Wunsch G, Caselli G, Vallin J. (eds) Demography. Vol. 2: Amsterdam: Elsevier; 2006: 247-259
• 20 Oeppen J, Vaupel JW. Broken limits to life expectancy. Science 2002; 296: 1029-1031
• 21 Kolominsky-Rabas PL, Wiedmann S, Weingärtner M. et al. Time trends in incidence of pathological and etiological stroke subtypes during 16 Years: The Erlangen Stroke Project. Neuroepidemiology 2015; 44: 24-29
• 22 Modig K, Andersson T, Drefahl S. et al. Age-specific trends in morbidity, mortality and case-fatality from cardiovascular disease, myocardial infarction and stroke in advanced age: Evaluation in the Swedish Population. PLoS ONE 2013; 8: e64928
• 23 Schilling M, Kiefer R, Busse O et al. Kodierleitfaden Schlaganfall der DSG und DGN 2011. In Berlin
• 24 Hillen T, Coshall C, Tilling K. et al. Cause of stroke recurrence is multifactorial: patterns, risk factors, and outcomes of stroke recurrence in the South London Stroke Register. Stroke 2003; 34: 1457-1463
• 25 Modrego PJ, Mainar R, Turull L. Recurrence and survival after first-ever stroke in the area of Bajo Aragon, Spain. A prospective cohort study. Journal of the Neurological Sciences 2004; 224: 49-55
• 26 Kuwashiro T, Sugimori H, Ago T. et al. Risk factors predisposing to stroke recurrence within one year of non-cardioembolic stroke onset: The Fukuoka Stroke Registry. Cerebrovascular Diseases 2012; 33: 141-149
• 27 Chernick MR. Bootstrap Methods. New York: John Wiley; 1999
• 28 Stata_Corp . Stata Statistical Software: Release 14. College Station, TX: Stata Corp; 2015
• 29 WHO . Good health adds life to years. Global brief for World Health Day. 2012 Geneva: World Health Organization; 2012
• 30 Busch MA, Schienkiewitz A. Nowossadeck et al. Prevalence of stroke in adults aged 40 to 79 years in Germany. Bundesgesundheitsblatt – Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz 2013; 56: 656-660
• 31 Carandang R, Seshadri S, Beiser A. et al. Trends in incidence, lifetime risk, severity, and 30-day mortality of stroke over the past 50 years. JAMA 2006; 296: 2939-2946
• 32 Appelros P, Stegmayr B, Terent A. Sex differences in stroke epidemiology: a systematic review. Stroke 2009; 40: 1082-1090
• 33 Luy M. Die geschlechtsspezifischen Sterblichkeitsunterschiede –Zeit für eine Zwischenbilanz [Sex differences in mortality – time to take a second look]. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie 2002; 35: 412-429
• 34 Muschik D, Icks A, Tetzlaff J. et al. Morbidity compression, morbidity expansion, or dynamic equilibrium? The time trend of AOK-insured patients with type 2 diabetes in Lower Saxony, Germany. Journal of Public Health 2017; 25: 19-28
• 35 Reid JM, Dai D, Gubitz GJ. et al. Gender differences in stroke examined in a 10-year cohort of patients admitted to a Canadian teaching hospital. Stroke 2008; 39: 1090-1095
• 36 Mitnitski AB, Gubitz GJ. Trends in Survival and Recovery From Stroke and Compression of Morbidity. Stroke 2010; 41: 415-416
• 37 Roelfs DJ, Shor E, Davidson KW. et al. Losing life and livelihood: A systematic review and meta-analysis of unemployment and all – cause mortality. Social Science & Medicine 2011; 72: 840-854
• 38 Martikainen P, Tapani V. Excess mortality of unemployed men and women during a period of repidly increasing unemployment. British Medical Journal 1996; 348: 909-912
• 39 Chandola T, Kuper H, Singh-Manoux A. et al. The effect of control at home on CHD events in the Whitehall II study: Gender differences in psychosocial domestic pathways to social inequalities in CHD. Social Science & Medicine 2004; 58: 1501-1509
• 40 Vågerö D, Lahelma E. Women, work, and mortality: An analysis of female labor participation. In: Chesney M, Wenger NK. (eds) Women, stress, and heart disease. Mahwah; Lawrence Earlbaum Associates; 1998: 73-86
• 41 Muschik D, Jaunzeme J, Geyer S. Can spouses’ socio-economic information be used to determine the risk of type 2 diabetes in their partners? Examining the consequences of a commonly used practice in studies on social inequalities in health. International Journal of Public Health 2015; 60: 953-960
• 42 Jaunzeme J, Eberhard S, Geyer S. Wie „repräsentativ“ sind GKV-Daten? Demografische und soziale Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen einer GKV-Versichertenpopulation, der Bevölkerung Niedersachsens sowie der Bundesrepublik am Beispiel der AOK Niedersachsen. Bundesgesundheitsblatt 2013; 56: 447-454
• 43 Hoffmann F, Koller D. Verschiedene Regionen, verschiedene Versichertenpopulationen? Soziodemografische und gesundheitsbezogene Unterschiede zwischen Krankenkassen. Gesundheitswesen 2017; 79: e1-e9