Intersektorale Versorgung im deutschen Gesundheitswesen

Weiterhin wird empfohlen, die morbiditätsgewichteten Verhältniszahlen auf einem Querschnitt von mindestens drei Jahren zu berechnen, um Variationen zwischen den Planungsbereichen aufgrund von Ausreißern in einzelnen Jahren zu reduzieren und die Morbiditätsgewichtung für einen mittelfristigen Planungshorizont auszulegen. Für Planungszwecke sollten die Verhältniszahlen zudem auf Ebene der Versicherten beziehungsweise auf Individualebene und nicht auf Grundlage aggregierter Daten errechnet werden, um robuste Ergebnisse sicherzustellen. Die Anpassung der Verhältniszahlen an die Morbiditätsstruktur führt zu niedrigeren Verhältniszahlen in Regionen mit relativ hohem Versorgungsbedarf je Einwohner. Diese Regionen weisen im Durchschnitt hohe Behandlungsfallzahlen je Arztpraxis und Deprivationsmerkmale auf. Sie liegen vermehrt in ländlichen Räumen, doch auch einige stark verdichtete Regionen und Großstädte weisen einen überdurchschnittlichen Versorgungsbedarf je Einwohner auf.

Die Abbildungen zu den von den Autoren errechneten Verhältniszahlen für die Hausärzte und die allgemeinen Fachärzte sowie ausgewählte spezialisierte und gesonderte Fachärzte auf Ebene der Planungsregionen finden Sie in dem Gutachten zur Weiterentwicklung der Bedarfsplanung (siehe Sundmacher u. a., 2018).

In einem eigenen Schritt wurde auch die Berücksichtigung von Sozialindikatoren – in Form von Einzelindikatoren sowie als aggregierte Deprivationsindizes, welche soziale, ökonomische und umweltbezogene Dimensionen mit unterschiedlicher Gewichtung umfassen – bei der Schätzung des Versorgungsbedarfs geprüft. Ein maßgeblicher Vorteil sozioökonomischer Indikatoren ist, dass sie nicht abhängig und beeinflusst vom bestehenden Versorgungsangebot sind und somit – ähnlich zu Alters- und Geschlechtsgruppen – robuste Bedarfsindikatoren darstellen. Bezugnehmend auf die Kriterien der begründeten Auswahl der Bedarfsindikatoren und der Datenverfügbarkeit sowie der Maßgabe einer effizienten Modellierung wählten die Gutachter die Arbeitslosenquote als präferierten Indikator, um den sozioökonomischen Status abzubilden.

Ein Nachteil von Deprivationsindizes ist, dass sie den Einfluss einzelner Indikatoren unter Umständen verschleiern und ihre Aussagekraft von der Validität der getroffenen methodischen Annahmen zur Gewichtungsfunktion abhängt. Für eine zielgenaue Bedarfsplanung ist es jedoch wünschenswert, den spezifischen Einfluss der zugrunde gelegten Indikatoren zu analysieren, da die in den Indizes vorgenommene Gewichtung nicht im Hinblick auf die Planung vertragsärztlicher Kapazitäten entwickelt wurde.

Die bei der KBV vorliegenden ambulanten Abrechnungsdaten enthalten allerdings keine Information zu der sozioökonomischen Position der GKV-Mitglieder, sodass nur der Bezug von aggregierten sozioökonomischen Indikatoren zum Versorgungsbedarf innerhalb der Planungsbereiche hergestellt werden konnte. Dies eröffnet die Möglichkeit ökologischer Fehlschlüsse, die auch in den durchgeführten Schätzungen nicht ausgeschlossen werden konnten. Der psychotherapeutische Versorgungsaufwand steht zum Beispiel in den geschätzten Modellen in keinem positiven Zusammenhang mit aggregierten sozioökonomischen Indikatoren. Auch in Anbetracht der existierenden Literatur kann aber nicht ausgeschlossen werden, dass Versicherte mit niedrigerem sozioökonomischem Status einen höheren Bedarf an psychotherapeutischer Versorgung verbunden mit höherem Versorgungsaufwand aufweisen. Vor diesem Hintergrund kann die Aufnahme von aggregierten sozioökonomischen Variablen in die vorgeschlagene Modellierung nicht empfohlen werden. Letztlich resultieren die Unsicherheiten bei der Schätzung des sozioökonomisch bedingten Versorgungsaufwandes jedoch aus der Limitation der Datengrundlage. Die Gutachter empfehlen daher, als Grundlage eine Datenbasis in Struktur und Variablen ähnlich der des Risikostrukturausgleichs samt georeferenzierter Diagnosedaten mit Bezug zum Patientenwohnort und Angaben zum Betätigungsstatus der Mitglieder für die Zwecke der Bedarfsplanung zu verwenden, um eine auch rechtlich geforderte verlässliche Planungsgrundlage zu schaffen.

Das Gutachten hat empfohlen, morbiditätsbedingte Abweichungen der Verhältniszahlen der Planungsbereiche von einer durchschnittlichen bundesweiten Verhältniszahl als Richtwert für die bedarfsgerechte Versorgung heranzuziehen. Die morbiditätsgewichteten Verhältniszahlen ermitteln das bedarfsgerechte Einwohner-Arzt-Verhältnis für die Einwohner eines Planungsbereichs. Für die allgemeine fachärztliche Versorgung muss die Typisierung der Verhältniszahlen in sechs Klassen aufgrund geschätzter Mitversorgungsbeziehungen im ersten Schritt nicht erfolgen. Während die Teilversorgung von infrastrukturell gut angeschlossenen Planungsräumen durch Zentren sowohl aus Sicht der Patienten (bestehende Pendlerbeziehungen, sonstige Dienstleistungs-Infrastruktur) als auch hinsichtlich der Anbindung medizinischer Weiterbildung, des fachlichen Austauschs und im Sinne der Wirtschaftlichkeit zielführend ist, sollten Verhältniszahlen zunächst die für eine bedarfsgerechte Versorgung geschätzten notwendigen Arztkapazitäten für die Bevölkerung innerhalb eines Planungsbereichs ausweisen.

Die direkte Adjustierung der allgemeinen fachärztlichen Verhältniszahlen um die in der BPL-RL angenommenen Mitversorgungsbeziehungen führt zu Irritationen und/oder der Notwendigkeit, die Verhältniszahlen im Rahmen regionaler Besonderheiten gemäß § 99 Absatz 1 SGB V in denjenigen Planungsregionen anzupassen, für welche die Annahmen der Mitversorgung empirisch nicht oder kaum zutreffen.

Die wesentlichen Einflussgrößen regionaler Mitversorgung liegen in den strukturellen Charakteristika der Räume selbst. Diese umfassen sowohl die räumliche Lage von Mitversorgern gegenüber den mitversorgten Regionen als auch die Arzt-Einwohner-Verhältnisse der eigenen und der Nachbarkreise, die flächenmäßige Ausdehnung der Kreise sowie die Verteilung der Standorte in den Kreisen. Anpassungsfaktoren, wie sie aktuell Anwendung finden, haben den Nachteil, dass sie stets nur in eine Richtung und unabhängig von den benachbarten Anpassungsfaktoren wirken. Das bedeutet, sie ignorieren die räumliche Lage an sich und müssten, um dies zu kompensieren, für jede Region separat festgelegt werden. Im Vergleich zu Anpassungsfaktoren können Gravitationsmodelle Mitversorgung unter Berücksichtigung regionaler Gegebenheiten präziser abbilden (siehe Gutachten zur Weiterentwicklung der Bedarfsplanung, Sundmacher u. a. 2018).

In einem zweiten Schritt müssten dann gravitationsbasierte Ansätze nachvollziehbar darstellen, welche Planungsräume in welchem Ausmaß ihre benachbarten Regionen gemäß zuvor ermittelter Schwellen von Mindesterreichbarkeit und Mindestangebot vor Ort zu welchem Anteil mitversorgen, um eine bedarfsgerechte Versorgung zu gewährleisten.

Gravitationsmodelle lösen die feste Zuordnung der Anzahl von Leistungserbringern und der Anzahl der Bevölkerung in einer festgelegten Raumdefinition ab. Der Gravitationsansatz bedingt somit eine Veränderung im eigentlichen Planungskonzept, indem die Erreichbarkeit der medizinischen Versorgung in das Planungskonzept integriert wird. Aus der bisher geltenden Einwohner-Arzt-Relation wird eine fahrzeitgewichtete Einwohner-Arztrelation mit expliziten Mindesterreichbarkeiten für verschiedene Fachgruppen. Im Kern ordnet ein Gravitationsmodell auf Basis bestimmter Annahmen die Bevölkerung (und damit im übertragenen Sinne den Behandlungsbedarf) den regional unterschiedlich verteilten Praxisstandorten zu. Das Modell basiert auf der theoretischen Überlegung, dass Patienten wohnortnahe Versorgung und Praxisstandorte mit hoher Kapazität bei gleicher Eignung bevorzugen. Daraus resultieren zwei Wirkungen: Patienten werden zum einen von Standorten mit hoher Arztkapazität »angezogen«, eine zunehmende Distanz zwischen Patientenwohnort und Arztstandort wirkt dabei jedoch zunehmend »abstoßend«. Diese beiden Wirkungen bestimmen schließlich die Zuordnung der Bevölkerung zu den Praxisstandorten. Jeder Standort ist sodann mit einem bestimmten Bevölkerungspotenzial belastet, definiert als gravitationsgewichtete Einwohner-Arzt-Relation.