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Inanspruchnahme der Influenzaimpfung in Abhängigkeit von Migrationshintergründen

Eine epidemiologische Querschnittsstudie anhand der GEDA 2010 Daten

von M.Sc. David R. (Autor)

Seminararbeit 2017 26 Seiten

Gesundheit - Public Health

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abstract

1. Einleitung

2. Hintergrund
2.1. Influenzaerkrankung und Impfprophylaxe
2.2. Einflussfaktoren auf Impfverhalten
2.3. Migration in Deutschland

3. Methodisches Vorgehen
3.1. Zum GEDA 2010 Datensatz
3.2. Deskription der Variablen
3.3. Statistische Modellierung

4. Ergebnisse
4.1. Deskriptive Ergebnisdaten
4.2. Induktive Ergebnisdaten

5. Diskussion und Schlussfolgerungen
5.1. Interpretation der Ergebnisse
5.2. Einschränkungen und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang: Stata Script

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Modell (eigene Darstellung)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Deskriptive Ergebnisse (eigene Darstellung)

Tabelle 2: Induktive Ergebnisse (eigene Darstellung)

Tabelle 3: Margins (eigene Darstellung)

Abstract

Influenza constitutes a serious and reoccurring health threat which is largely preventable by vaccination campaigns. The adaptability of the virus leads to the necessity of seasonal vaccination programs therefore demanding increased and experienced usage of the healthcare system on an individual level. While representing a significant part of German society, people from migrant backgrounds tend to be disadvantaged in general regarding the usage of the national healthcare system compared to people of German descent. This seminar paper aims to examine whether differences in the utilization of the influenza vaccination persist between people with and without a migrant background.

Vaccination for Influenza for migrants (n=665) and non-migrants (n=3.703) was analyzed for the seasons of 2008/09 and 2009/10 using a reduced version of the GEDA 2010 dataset. After adjusting for confounders, the results show that in fact migrants utilize vaccinations for influenza more often than people from German descent (OR = 1,13; 95%-CI = 0,92; 1,39).

The findings can only partially be generalized. Because of low observation numbers and the necessity to include one-sided migrant backgrounds into the group of migrants there are limitations regarding the transferability of the results. Furthermore, the dangers and perception of influenza tend to slightly change seasonally therefore the results only apply directly for the observed period.

Contradicting the results of other studies regarding migrants and vaccinations, the underlying causes of the observation stay vague. Drawing on other literature we theorize that language barriers, sub-group specific cultural preferences, and the distinctiveness of seasonal influence vaccination are important factors leading to the observed increased disposition. The effect is particularly notable since people with migrant backgrounds face barriers approaching the national healthcare system. While being slight the observed effect therefore proposes the need for further analyzes to decrease health inequalities.

1. Einleitung

Influenza, auch echte Grippe genannt, ist eine Erkrankung mit teils erheblichen Folgen für Betroffene, deren Angehörige sowie für Gesellschaften als Ganzes (vgl. AGI 2009, 4ff.). Saisonale Abweichungen der Virenstämme sowie eine vergleichsweise schnelle Mutation führen dazu, dass das Risiko einzelner Influenzawellen nur schwer vorherzusagen ist (vgl. WHO 2017, 13ff.). Die drastischen Folgen einer Influenzapandemie lassen sich am his­torischem Beispiel der Spanischen Grippe verdeutlichen, in Folge dessen 1918/19 schätzungs­weise 40 Millionen Menschen verstarben (vgl. Braun et al. 2007, 6).

Ein Jahrhundert später ist die spezifische Schutzimpfung fester Bestandteil des Influenzari­sikomanagements (vgl. WHO 2017, 22). Im Vergleich zum Umgang mit anderen impf­präventablen Krankheiten wird diese Form der Vorsorge insgesamt allerdings seltener in Anspruch genommen, was unter anderem durch die Notwendigkeit einer sich saisonal wieder­holenden Impfung erklärbar ist[1]. Die Häufigkeit, mit der sich Menschen aus Influenza-Risikogruppen um einen Impfschutz kümmern müssen, fordert den Betroffenen nicht nur spezifisches Wissen zur Erkrankung ab, sondern erfordert auch einen routinierten und möglichst barrierefreien Austausch mit dem Gesundheitssystem.

Wie Brzoska und Razum (2014, 1895ff.) zeigen konnten, stoßen Menschen mit Migrations­hintergrund vermehrt auf Barrieren im Gesundheitssystem und sind dadurch bei der Inan­spruchnahme spezifischer präventiver Gesundheitsangebote benachteiligt. Bezieht sich diese Beobachtung auf den Bereich der Rehabilitation, stellt sich die Frage, ob eine Benach­teiligung auch im Bereich der Influenzaimpfung vorliegt, welche sich in der verringerten Inanspruchnahme des Gesundheitsangebotes niederschlägt. Mit einer quellenabhängigen Größe von 16 Millionen Personen[2] stellen Menschen mit Migrationshintergrund in Deutschland einen relevanten Teil der Gesellschaft dar, deren systematische gesundheitliche Benachteiligung schwerwiegende individuelle und gesellschaftliche Folgen hätte (vgl. Brzoska und Razum 2014, 1895ff.; Braun et al. 2007, 11f.).

Im Folgenden wird der theoretische Hintergrund der Fragestellung in Bezug auf Influenza­prophylaxe und Migration erläutert. Anschließend wird das methodische Vorgehen verdeutlicht, welches zu den Ergebnissen führt, die im nächsten Schritt der Arbeit vorgestellt werden. In Bezug auf theoretischen Rahmen und Ergebnisse werden diese abschließend inter­pretiert und die Limitationen der Arbeit thematisiert.

2. Hintergrund

Der Einfluss des Migrationsstatus auf die Bereitschaft sich einer Influenzaimpfung zu unter­ziehen ist bisher eher spärlich untersucht. So liegen allgemein nur wenige spezifische Daten über Influenzaimpfungsraten von Menschen mit Migrationshintergrund in Deutschland vor (vgl. Böhmer et al. 2011a, 1317; Böhmer et al. 2011b, 4492ff.; Lampert et al. 2005, 132). Die Gründe dafür liegen unter anderem in der problematischen begrifflichen Abgrenzung von Migrationshintergrund und in den Besonderheiten der Influenzaimpfung.

2.1. Influenzaerkrankung und Impfprophylaxe

Influenza ist eine Viruserkrankung, welche zu den häufigsten Auslösern von Atemwegser­krankungen gehört (vgl. Nicholson et al. 2003, 1733). Influenzaviren weisen eine hohe Mutations­rate auf, was sich auf häufige Punktmutation und Genaustausch, auch Gendrift- und shift genannt, zurückführen lässt (vgl. Couch 2000, 1782f.). Diese Evolutionsfaktoren führen unter anderem zur Variation der Oberflächenantigene und erschweren damit, trotz der nur geringfügigen Veränderung, eine Immunreaktion des Wirtes, da das Virus nicht mehr als solches erkannt wird (vgl. Herold 2006, 871ff.). Die damit einhergehende Diversität der Influenzaviren führt dazu, dass Menschen mehrmals in ihrem Leben an Influenza erkranken können. Darüber hinaus erschwert die Variabilität des Virus eine saisonale Prognose über Pathogenität und Verbreitung der Erkrankung. Somit reicht das Spektrum von nur verein­zelten leichten Erkrankungen, über Epidemien, bis hin zu schweren pandemischen Aus­brüchen in Abhängigkeit zur jeweils prävalenten Erregervariation (vgl. Nicholson et al. 2003, 1734f.). Das symptomatische Spektrum reicht von unbemerkt verlaufenden Infektionen über unspezifische respiratorische Symptome bis hin zu drastischen Allgemeinsymptomen, die in den schwersten Fällen zum plötzlichen Tod führen können (vgl. Salzberger et al. 2006, 25). Besonders gefährdet sind Risikogruppen wie Kinder, Patienten mit Abwehrschwäche und chronischen Erkrankungen sowie Menschen ab 60 Jahren mit Vorerkrankungen, wobei Todes­fälle oftmals mit Folgeerkrankungen in Zusammenhang stehen, was die Datenerfassung verkompliziert (vgl. Nicholson et al. 2003, 1735).

Je nach Schwere der saisonalen Grippewelle führt die Erkrankung zu verschiedenartigen sozio­ökonomischen Auswirkungen. Die mittelmäßig starke Influenzawelle verursachte in der Saison 2008/09 eine Arbeitsunfähigkeit mit indirekten Kosten von 2,1 Milliarden Euro, zu­sätzliche 4,7 bis 6,2 Millionen Arztkonsultationen, etwa 20.000 bis 30.000 Krankenhaus­aufenthalte sowie 5.000 bis 8.000 Todesfälle (vgl. AGI 2009, 16; RKI 2010, 112). In der Saison 2009/2010 verschuldete die Influenza 2,9 Millionen Arztbesuche, 1,5 Millionen Influenza-bedingte Arbeitsunfähigkeiten und etwa 35000 Krankenhauseinweisungen (vgl. RKI 2009, 192ff.).

Zu den wichtigsten und wirksamsten präventiven Maßnahmen für die Influenzaerkrankung zählt die Influenzaimpfung. Aus diesem Grund ist sie Bestandteil der Impfempfehlungen der Ständigen Impfkommission (STIKO)[3] des Robert Koch-Instituts, was ihre Bedeutung unter­streicht (vgl. Campos-Outcalt 2006, 868). Eine jährliche Impfung ist auf Grund der Anpassung der Virusstämme notwendig. Infolge dessen kann die Schutzwirkung von Saison zu Saison schwanken (vgl. Salzberger et al. 2006, 20ff.). Das Ziel der Influenzaimpfung liegt in der Verhinderung der Erkrankung oder in einer Verringerung der Symptome und der Folge­erkrankungen, um so sozioökonomische Auswirkungen zu reduzieren. Bei gesunden Erwachsenen führt die Impfung, je nach Quelle und Saison, in 70% bis 100% der Fälle zur erfolgreichen Immunisierung (vgl. Bridges et al. 2000, 1660; Couch 2000, 1782f.; Demicheli et al. 2000, 957; Wilde et al. 1999, 908). Damit stellt die Impfung die erfolgreichste Form der Influenzaprophylaxe dar.

2.2. Einflussfaktoren auf Impfverhalten

Aus der Literatur sind wesentliche Einflussgrößen auf die Impfbereitschaft bekannt, welche im Rahmen einer Untersuchung berücksichtigt werden müssen. So sind neben geografischen Faktoren auch verschiedene soziodemografische Merkmale und Faktoren des Gesundheits­systems relevant.

Zum Zeitpunkt der Wiedervereinigung gab es zwischen der Bundesrepublik Deutschland und der Deutschen Demokratischen Republik Unterschiede in fast allen Bereichen der Gesundheit, so auch beim Impfverhalten. Laut dem Robert Koch-Institut lassen sich Unterschiede heute kaum mehr an den Landesteilen Ost oder West festmachen, sondern betreffen einzelne Bundes­länder und kleinere räumliche Einheiten[4]. Im Wiederspruch dazu wurde im Rahmen der Studie "Gesundheit in Deutschland aktuell 2010" (GEDA 2010) ein deutlicher Unter­schied bei den Durchimpfungsraten zwischen den neuen und den alten Bundesländern festgestellt (RKI 2012a, 154). Außerdem konnte eine geringere Impfungsrate in inneren Stadtbereich als in anderen Regionen ermittelt werden (vgl. WAVM 2005, 16).

Als wesentliche Einflussgrößen auf die Impfrate erwähnen einige Autoren Alter, Geschlecht sowie den Grad der Schulbildung (vgl. Ledig 2009, 95; Ellsässer 2004, 1196). Insbesondere Baum et al. (1995) verweist auf den Schulbildungsgrad und das damit einhergehende Einkommen in der Ermittlung einer möglichen fehlenden Impfbereitschaft (vgl. Baum et al. 1995, 28). Haben bildungsfernere Patientengruppe etwa besondere Bedarfe, finden sich auch bei Menschen mit höherem sozioökonomischen Status Impfgegner (vgl. Heininger 2004, 1134; Kriwy 2007, 156; Meyer und Reiter 2004, 1182ff.).

Weiter sind influenzaimpfungs-spezifische Faktoren in der theoretischen Vorbetrachtung in Betracht zu ziehen. Gemessen an den nationalen Impfempfehlungen für Risikogruppen sind die Durchimpfungsraten gering (vgl. RKI 2015, 482). Wurden für Influenza in Deutschland 2009 26.821 Erkrankungsfälle erfasst (vgl. RKI 2010, 113), ermittelte das Robert Koch-Institut für die Saison 2008/09 eine Impfungsrate von 30%. Die Impfungsrate liegt bei Frauen mit 31% geringfügig höher als bei Männern mit 29%. Menschen, die 65 Jahre oder älter sind, lassen sich deutlich häufiger gegen die saisonale Grippe impfen als Jüngere. In der Winter­saison 2008/2009 haben sich 56% der Frauen und 57% der Männer aus dieser Altersgruppe impfen lassen (vgl. RKI 2010, 110ff.). Gemäß der STIKO-Empfehlung sind 53% der Frauen und 53% der Männer im Alter ab 60 Jahren geimpft. In einer weiteren Studie von Bödeker et al. (2014) wurde für die Saison 2010/11 eine Durchimpfungsrate von 33% ermittelt. Der Anteil der geimpften Personen, die 60 Jahre oder älter waren, lag in der Saison 2010/2011 bei 54,3% (vgl. Bödeker et al. 2014, 179f.). Da Impfempfehlungen in der Regel nur für Risiko­gruppen ausgesprochen werden, hat der allgemeine Gesundheitszustand Einfluss auf die individuelle Entscheidung (vgl. Nicholson et al. 2003, 1735). Zusätzlich unterscheidet sich die Kostenübernahmepraxis nach Art der beanspruchten Krankenversicherung, wobei davon auszugehen ist, dass entstehende Mehrkosten sich ebenfalls auf die Impfentscheidung auswirken.

2.3. Migration in Deutschland

Bisher gibt es in Deutschland keine eindeutige und einheitliche Definition für Migrations­hintergrund (vgl. Razum et al. 2011, 15f.). Wie Thorvaldsen (2009) aufzeigt ist die exakte begriffliche Abgrenzung von Migrationshintergrund nicht nur mit methodischen Hürden verbunden, sondern führt in der Folge auch zu einem diversen Begriffsverständnis und damit zu verschiedenen Ergebnissen (vgl. Thorvaldsen 2009, 186ff.). Wird darunter zuweilen die räumliche Verlegung des Lebens­mittelpunktes verstanden, werden Reisen, Pendeln oder Tourismus nicht mit eingeschlossen (vgl. Razum et al. 2008, 9f.). Die Begriffe Migranten und Migrantinnen implizieren, dass die Person selbst gewandert ist und schließen damit in Deutschland geborene Menschen der zweiten oder dritten Migrantengeneration nicht mit ein (vgl. Razum et al. 2011, 15f.). Verkomplizierend kommen Unterscheidungen nach ein- und beidseitigem Migrations­hintergrund dazu, wodurch sich je nach Definition die Gruppengröße und die einbezogenen Menschen ändern.

Wie das Statistische Bundesamt auf Basis des Mikrozensus mitteilte, hatten im Jahr 2016 rund 18,6 Millionen Menschen in Deutschland einen Migrationshintergrund (vgl. Statistisches Bundesamt 2017 [2008], 7). Mit einem Anteil von circa einem Fünftel handelt es sich hierbei um einen bedeutenden Teil der deutschen Gesellschaft (vgl. Brzoska et al. 2010, 129).

Laut Brzoska und Razum (2014) treffen Menschen mit Migrationshintergrund vermehrt auf Barrieren im Gesundheitssystem und sind dadurch bei der Inanspruchnahme spezifischer präventiver Gesundheitsangebote benachteiligt (vgl. Brzoska und Razum 2014, 1895). Obwohl zugewanderte Personen mit einer Aufenthaltsgenehmigung in den meisten Fällen krankenversichert sind und damit Zugang zur Gesundheitsversorgung haben, kann dieser Zugang aufgrund von limitiertem Gesundheitswissen, sprachlicher, kultureller oder aufenthalts­rechtlicher Hindernisse in unterschiedlichem Grad erschwert sein (vgl. Pette et al. 2004, 335; Spallek und Razum 2016, 153ff.). Daten des Mikrozensus 2007 und des Sozio-ökonomischen Panels (SOEP) zeigen, dass Menschen mit Migrationshintergrund in Bezug auf unterschiedliche sozioökonomische Faktoren im Vergleich zur restlichen Bevölkerung benachteiligt sind (vgl. Statistisches Bundesamt 2017 [2008], 391), was sich auch in einem verschlechtertem allgemeinen Gesundheitszustand äußert (vgl. Razum et al. 2004, 2882ff.). Leistungen der Gesundheitsversorgung werden von Menschen mit Migrationshintergrund in Deutschland vergleichsweise seltener in Anspruch genommen (vgl. Razum et al. 2008, 107f.). Ein Beispiel ist die deutlich niedrigere Durchimpfungsrate, z. B. für Tetanus und Diphtherie (vgl. Spallek und Razum 2016, 153ff.).

Ausgehend von der Literatur und den theoretischen Vorüberlegungen stellt sich die Frage, ob es einen beobachtbaren Unterschied zwischen Menschen mit und ohne Migrationshintergrund bei der Inanspruchnahme der Influenzaimpfung gibt. Auf Basis der Datenlage soll die Fragestellung für den Zeitraum 2008 bis 2010 bearbeitet werden. Abbildung 1 verdeutlich das angesetzte Modell, wobei der Einfluss des Migrationshintergrundes unter Berücksichtigung der Confounder auf die Bereitschaft der Inanspruchnahme der Influenza-Impfung für den veranschlagten Zeitraum untersucht wurde.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Modell (eigene Darstellung)

Für die nachfolgende Analyse ergibt sich die Nullhypothese (H0), dass es keinen Unterschied zwischen Menschen mit und ohne Migrationshintergrund bei der Inanspruchnahme der Influenza-Impfung in den Jahren 2008-2010 gibt, bzw. die Alternativhypothese (H1), dass es einen Unterschied zwischen Menschen mit und ohne Migrationshintergrund bei der Inan­spruchnahme der Influenza-Impfung in den Jahren 2008-2010 gibt.

3. Methodisches Vorgehen

Als Datenbasis für die Analyse dient der Lehrdatensatz der GEDA 2010 Studie. Die im Rahmen des bundesweiten Gesundheitsmonitorings stattfindende GEDA Studie ist eine repräsentative anonymisierte computergestützte Telefonbefragung, welche in regelmäßigen Abständen federführend vom Robert-Koch Institut durchgeführt wird (vgl. RKI 2012b, 5). Die Ergebnisse stellen eine regelmäßige Grundlage für gesundheitspolitische Entscheidungen sowie für die Planung von Präventionsprojekten dar[5].

3.1. Zum GEDA 2010 Datensatz

Für die Analyse im Rahmen der Hausarbeit wurde eine reduzierte Version des GEDA 2010 Datensatzes verwendet, welche mit 4.410 Fällen 22% der ursprünglichen Stichprobegröße des Volldatensatzes (n=20.050) umfasst (vgl. RKI 2012b, 5). Die Grundgesamtheit bestand aus allen erwachsenen Menschen, die zum Befragungszeitraum von September 2008 bis Juli 2009 in deutschen Privathaushalten lebten und über einen Festnetzanschluss verfügten (vgl. RKI 2012b, 5). Für GEDA 2010 wurden Design- und Anpassungsgewichtung angewendet. Insgesamt konnte eine Kooperationsrate von 55,8% realisiert werden (vgl. RKI 2012b, 5).

3.2. Deskription der Variablen

Während einige Variablen direkt aus dem GEDA 2010 Datensatz für die Analyse verwendet werden konnten, waren an anderen Stellen Anpassungen und Neubildungen von Variablen notwendig um die Analyse zielführend durchzuführen.

Basiert die verwendete Definition der Inanspruchnahme der Influenzaimpfung grundsätzlich auf jener der Ständigen Impfkommission, wurde für die hiesige Analyse eine variablen­übergreifende Anpassung vorgenommen um eine möglichst umfangreiche Abdeckung der Daten zu erzielen. Somit gelten alle im Datensatz berücksichtigten Personen als geimpft, welche sich entweder für die Saison 2008/09 oder für 2009/10, sowohl in beiden Saisons haben impfen lassen. Ausgangspunkt für die generierte Variable stellten dementsprechend die Variablen für die Grippeschutzimpfung der Wintersaison 2008/09 („IPinfl1“), sowie der Winter­saison 2009/10 („IPinfl2“) dar, welche jeweils die Ausprägung Ja oder Nein annehmen konnten. Die Anpassungen waren aufgrund der reduzierten Stichprobengröße des Lehrdatensatzes, sowie aufgrund des Befragungszeitraumes[6] der Studie angezeigt.

Die Variable zur Beschreibung des Migrationshintergrundes wurde aus ähnlichen Gründen aus einer ursprünglichen trichotomen Variable („MImigback“) abgeleitet. Berücksichtigt die vom Datensatz angebotene dichotome Variable zum Migrationshintergrund („MImigrant“) nur Menschen mit beidseitigem Migrationshintergrund als Migranten/-innen, wurde durch Rekodierung der ursprünglichen eine neue Variable erzeugt, für die gilt, dass auch Menschen mit einseitigem Migrationshintergrund als Migranten/-innen gezählt werden. Die verwendete neugebildete Variable berücksichtigt also alle Menschen im Datensatz als Migranten/-innen, bei denen entweder eine nichtdeutsche Staatsangehörigkeit vorliegt, die nach der Geburt zugewandert sind, oder bei denen entweder ein oder beide Elternteile nicht in Deutschland geboren wurden[7]. Die Veränderung wurde durchgeführt, da durch die reduzierte Stichproben­größe des verwendeten Lehrdatensatzes eine Verstärkung der Datenprobleme des Volldatensatzes zu erwarten war. So sind Menschen mit beidseitigem Migrationshintergrund, beziehungsweise mit nichtdeutscher Staatsangehörigkeit bereits im Volldatensatz unterrepräsentiert, was eine gruppenspezifische Analyse erschwert. Die generierten Variablen wurden mittels Cronbach´s Alpha auf interne Konsistenz geprüft.

Mehrere der im GEDA 2010 Datensatz enthaltenen Variablen konnten ohne weitere Änderungen als Confounder in das Modell aufgenommen werden. Berücksichtigt wurden Variablen für 10-Jahres-Altersgruppen („age10b“), da die Verfahrensregeln des Modells durch kleinere Altersgruppen verletzt worden wäre, Geschlecht als binäre Variable („sex“) und Wohnregion unterteilt in Ost und West mit Berlin zu Ost („wo1“). Zusätzlich zur Wohn­region wurde die Unterteilung nach siedlungsstrukturellem Kreistyp („ktyp4“) hinzugezogen, wobei nach kreisfreien Großstädten, städtischen Kreisen, ländlichen Kreisen mit Verdichtungs­ansatz und dünn besiedelten ländlichen Kreisen unterschieden wird. Die verwendete Bildungsniveauvariable („SDisced97eu“) bietet im Gegensatz zu anderen Bildungs­variablen des Datensatzes den Vorteil, dass hierbei internationale Vergleichbarkeit von Bildungsniveaus durch Orientierung an der Klassifikation nach ISCED97 möglich ist (RKI 2012b, 29)[8]. Kontrolliert wurde ebenfalls auf den sozioökonomischen Status („SDses“), welcher als Score operationalisiert wurde, der wiederum auf der schulischen und beruflichen Qualifikation, sowie auf dem Nettoäquivalenzeinkommen und der beruflichen Stellung basiert (vgl. RKI 2012b, 27). Anschließend erfolgte mittels einer bevölkerungsbezogenen Gewichtung die dreistufige Verteilung der Variable durch das Robert Koch-Institut (vgl. RKI 2012b, 27). Die Variable für die Krankenkassenmitgliedschaft („IAkv1“) unterteilt sich in die Ausprägungen gesetzliche, private und ohne Krankenversicherung, wobei das Variablen­muster ebenfalls bereits im Rahmen der GEDA 2010 Studie auf Plausibilität untersucht wurde (vgl. RKI 2012b, 38). Abschließend wurde auf allgemeinen Gesundheitszustand („GZmehm1“) kontrolliert, welcher eine Selbsteinschätzung der Befragten darstellt und auf die Merkmalsausprägungen sehr gut, gut, mittelmäßig, schlecht und sehr schlecht verteilt wurde (RKI 2012a). Sowohl Design-, als auch Anpassungsgewichtung der GEDA 2010 Studie haben hierbei Einfluss auf die Merkmale (RKI 2012a, 60f.).

3.3. Statistische Modellierung

Bei der Datenauswertung wurde für die deskriptive Ergebnisdarstellung eine bivariate Analyse vorgenommen, bei der sowohl die abhängige und die unabhängige Variable als auch die unabhängige Variable und die Kovariaten statistisch getestet wurden. Da in allen Fällen das Skalenniveau ordinal oder nominal ist, wurde die statistische Signifikanz für alle Variablen mittels des Chi²-Tests überprüft, womit auf den Vergleich von Häufigkeits­verteilungen der Gruppen abgezielt wurde. Mit einer eigenen Filtervariable wurde die unabhängige Variable und die Kovariaten vor der deskriptiven Darstellung von fehlenden Werten bereinigt.

Als induktives Verfahren wurde ein multivariates logistisches Regressionsmodell gewählt, welches aufgrund des Skalenniveaus der Variablen hier angezeigt war. Damit wurden p-Werte, 95%-KI, Odds Ratios sowie zusätzlich die Wahrscheinlichkeiten für eine Nicht-Inanspruchnahme der Influenzaimpfung berechnet. Die Datenauswertung erfolgte mit der Statistik-Software STATA 14.2.

4. Ergebnisse

Ausgehende von der Datengrundlage ermöglicht das Modell Aussagen im Sinne der Forschungs­frage. Im Folgenden werden die deskriptiven und induktiven Ergebnisse angeführt, um die zentralen Erkenntnisse der Analyse zu verdeutlichen.

4.1. Deskriptive Ergebnisdaten

Nach Bereinigung fehlender Werte wurden 4.368 Fälle in das Modell aufgenommen, womit 99% des Gesamtumfanges des verwendeten Datensatzes berücksichtigt werden konnte. Mit 15,2% stellen Menschen mit Migrationshintergrund den weitaus geringeren Teil der Stichprobe dar. Von den 4.368 Befragten ließen sich 1.309 (30%) Personen in einer der beiden Saisons gegen Influenza impfen, wobei von sieben Personen dementsprechende Angaben fehlten. Die Impfungsrate betrug demnach bei Menschen mit Migrationshintergrund 30,6% im Vergleich zu 26,5% für Menschen ohne Migrationshintergrund. Befragte mit Migrations­hintergrund verfügen allgemein häufiger über ein geringeres Bildungsniveau und weisen einen geringeren sozioökonomischen Status auf, als die Befragten ohne Migrationshintergrund. Darüber hinaus sind Befragte mit Migrationshintergrund im Durchschnitt jünger und leben häufiger in Großstädten als die Vergleichsgruppe. Sind die Unterschiede in Bezug auf Geschlechtsverteilung marginal, fällt weiter auf, dass Befragte ohne Migrationshintergrund häufiger privat krankenversichert sind und einen durchschnittlich geringfügig schlechteren Gesundheitszustand angeben haben. Tabelle 1 stellt Verteilungen und die Ergebnisse der deskriptiven Tests dar, wobei fehlende Werte durch eine eigene Filter­variable bereits entfernt wurden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Deskriptive Ergebnisse (eigene Darstellung)

Bis auf die Variable Geschlecht konnten mittels des Chi²-Tests für alle Variablen statistisch signifikante Unterschiede festgestellt werden. Mit 0,64 liegt der probability-Wert über der festgelegten tolerierbaren Fehlerwahrscheinlichkeit von 0,05, weshalb die Nullhypothese für die Häufigkeitsverteilung des Geschlechts zwischen den Gruppen nicht abgelehnt werden kann und damit alleinig hier kein statistisch signifikanter Unterschied nachweisbar ist.

[...]


[1] https://www.rki.de/SharedDocs/FAQ/Impfen/Influenza/FAQ06.html, letzter Zugriff: 10.02.2018

[2] https://www.destatis.de/DE/PresseService/Presse/Pressemitteilungen/2017/08/PD17_261_12511.html, letzter Zugriff: 01.03.2018

[3] https://www.rki.de/DE/Content/Kommissionen/STIKO/Empfehlungen/Impfempfehlungen_node.html, letzter Zugriff: 01.03.2018

[4] https://www.rki.de/DE/Content/Service/Presse/Pressemitteilungen/2009/27_2009.html, letzter Zugriff: 01.03.2018

[5] https://www.geda-studie.de/gesundheitsstudie.html, letzter Zugriff: 13.02.2018

[6] Der Befragungszeitraum endete vor dem Ende der Influenzasaison 2009/10, wodurch Personen, die sich nach der Befragung haben impfen lassen nicht als geimpft berücksichtigt werden (vgl. RKI 2012b, 37).

[7] Damit wurden die Definition von einseitigem und beidseitigem Migrationshintergrund des GEDA 2010 Datensatzes für die Variable zusammengefasst (vgl. RKI 2012b, 30).

[8] Andere Bildungsvariablen berücksichtigen internationale Bildungsabschlusse nur ungenügend, wodurch Verzerrungen zu erwarten wären.

Details

Seiten
26
Jahr
2017
ISBN (eBook)
9783668807471
ISBN (Buch)
9783668807488
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v442085
Institution / Hochschule
Technische Universität Chemnitz – Soziologie und Epidemiologie
Note
1,3
Schlagworte
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    M.Sc. David R. (Autor)

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