Multimorbiditätsmuster in der deutschen Allgemeinbevölkerung im Alter von 40 Jahren und älter

Abstract

Ziel: Das Ziel dieser Studie ist es, Muster der Multimorbidität in Deutschland zu identifizieren und zu beschreiben. Darüber hinaus sollen mögliche geschlechtsspezifische Unterschiede in den Multimortalitätsmustern herausgearbeitet werden. Methoden: Hierfür wurden Daten der sechsten Welle (2017) des bundesweit repräsentativen Deutschen Alterssurveys (DEAS) analysiert, insgesamt n = 6.554 Teilnehmer. Das Durchschnittsalter beträgt 62,0 Jahre. Das Multimorbiditätsmuster wurde anhand von 13 chronischen Erkrankungen mittels der latenten Klassenanalyse ermittelt. Wir definierten Multimorbidität als das gleichzeitige Auftreten von mindestens zwei chronischen Erkrankungen. Ergebnisse: Es wurden fünf Formen der Multimorbidität identifiziert und klinisch beschrieben: Die „relativ gesunde Klasse“ (45,1 %), „die Klasse mit hoher Morbidität“ (10,8 %), „die Klasse der Arthrose-/Entzündungs-/psychischen Krankheiten“ (20,6%),“die Klasse der Bluthochdruck-Stoffwechselkrankheiten“ (21,7 %), und „die Klasse der Herz-Kreislauf-/Krebserkrankungen“ (1,7 %). Im Vergleich zu einer relativ gesunden Gruppe hat die Analyse gezeigt, dass Frauen im Vergleich zu Männern ein höheres relatives Risiko (IRR = 1,61, 95 % KI 1,25–2,06) haben, zur Klasse der „Arthrose/Entzündungen/psychischen Krankheiten“ zu gehören. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass sich die einzelnen Personen aufgrund des Multimorbiditätsclusters maßgeblich in Bezug auf soziodemografische Faktoren, Gesundheitsverhalten und Lebensstil unterschieden. Fazit: Die Multimorbidität ist ein wichtiges Thema, das in Zukunft weiterer Forschung bedarf. Darüber hinaus sollten künftige Forschungen nicht nur chronische Krankheiten, sondern auch Lebensstil, soziodemografische Faktoren, Gesundheitsverhalten und das Geschlecht stärker berücksichtigen.

Aim: The aim of our study is to identify and describe patterns of multimorbidity in Germany. In addition, we aim to identify possible gender differences in multimorbidity patterns. Methods: We analyzed data from the sixth wave (2017) of the nationally representative German Ageing Survey (DEAS). Total n = 6,554 participants. The mean age was 62.0 years. The multimorbidity pattern was determined by 13 chronic diseases using latent class analysis. We defined multimorbidity as the presence of at least two chronic conditions. Results: We identified and clinically described five forms of multimorbidity: the relatively healthy class (45.1%), the high morbidity class (10.8%), the arthrosis/inflammatory/mental illnesses class (20.6%), the hypertension-metabolic illness class (21.7%), and the cardiovascular/cancer class (1.7%). Our analysis shows that women have a higher relative risk (IRR = 1.61, 95% CI 1.25-2.06) of belonging to the arthrosis/inflammatory/mental illnesses class disease compared with men, compared with a relatively healthy group. In addition, we found that individuals differed significantly in terms of sociodemographic factors, health behaviors, and lifestyle because of the multimorbidity cluster. Conclusion: Multimorbidity is an important topic that needs further research in the future. In addition, future research should consider not only chronic diseases but also lifestyle, sociodemographic factors, health behaviors, and gender.