Umgang mit Multimorbidität in alternden Bevölkerungen

Je mehr Leute älter werden, desto mehr Herausforderungen hat das Gesundheitssystem. Viele ältere Menschen haben mehrere Gesundheitsprobleme, das nennt man Multimorbidität. Zu verstehen, wie sich diese Gesundheitsprobleme im Laufe der Zeit entwickeln, kann helfen, bessere Präventionsstrategien zu entwickeln. Wir können ein Modell verwenden, das normalerweise für Infektionskrankheiten angewendet wird, um Chronische Krankheiten zu studieren. Dieses Modell untersucht verschiedene Muster von Gesundheitsproblemen, indem es einen grossen Datensatz von Krankenhausaufenthalten über einen Zeitraum von 17 Jahren in Österreich analysiert. Damit wollen wir herausfinden, welche Krankheiten am meisten von Präventionsmassnahmen profitieren könnten, um ein gesundes Altern zu fördern.

#Hintergrund zu alternden Bevölkerungen

In mehreren westlichen Ländern leben die Leute länger. Zum Beispiel ist die Lebenserwartung in Europa von 1999 bis 2019 erheblich gestiegen. Aber in manchen Regionen hat das Wachstum der Lebenserwartung aufgrund von Gesundheitsproblemen wie Herzkrankheiten und dem Anstieg von Diabetes und Fettleibigkeit nachgelassen. In Österreich ist die Lebenserwartung der Menschen, die sich in sehr guter Gesundheit fühlen, sowohl bei Männern als auch bei Frauen gesunken. Dieses Paradoxon von längerer Lebensdauer, aber schlechterer Gesundheit zeigt den Bedarf an effektiven Präventionsprogrammen für chronische Krankheiten.

Eine alternde Bevölkerung hat oft mit einem Anstieg chronischer Krankheiten zu kämpfen. Diese Krankheiten teilen häufig Risikofaktoren, was zu mehr Fällen von mehreren Gesundheitsproblemen führt. Die meisten Forschungen konzentrierten sich auf spezifische Krankheiten oder kleine Gruppen von Menschen, was zu einer Lücke im Verständnis des breiteren Bildes der Multimorbidität führte.

#Der Bedarf an breiterer Forschung

Multimorbidität zu verstehen, erfordert mehr als nur zu zählen, wie viele Krankheiten eine Person hat. Es ist wichtig, die Muster zu untersuchen, wie diese Krankheiten zusammen auftreten. Der Bereich der Netzwerkm Medizin hilft uns, diese Muster zu verstehen. Durch die Untersuchung grosser Datenmengen aus Gesundheitsakten können Forscher sehen, wie bestimmte Krankheiten verbunden sind und zukünftige Gesundheitsprobleme basierend auf früheren Diagnosen vorhersagen. Allerdings ist es herausfordernd, diese langfristigen Krankheitsmuster zu studieren, da es unzählige mögliche Kombinationen von Krankheiten gibt.

Ein neuer Ansatz mit einem Krankheitsverlauf-Modell könnte helfen, die Wissenslücke zu schliessen. Diese Art der Modellierung ermöglicht es uns, kritische Punkte zu identifizieren, an denen Personen ein höheres Risiko haben, zusätzliche Gesundheitsprobleme zu entwickeln. Durch die Gestaltung von Präventionsmassnahmen, die sich auf diese kritischen Punkte konzentrieren, können wir möglicherweise die Gesundheitsresultate verbessern.

#Forschungsansatz

In dieser Studie entwickeln wir ein Kompartimentmodell, um die Krankheitsverläufe in der österreichischen Bevölkerung zu untersuchen. Wir konzentrieren uns darauf, dass chronische Krankheiten oft zusammen auftreten, wie Bluthochdruck und Diabetes. Das Modell weist jedem Patienten einen spezifischen Gesundheitszustand basierend auf ihren Diagnosen jedes Jahr zu.

Mit einem grossen Datensatz von Krankenhausakten in Österreich können wir analysieren, wie Patienten im Laufe der Zeit zwischen verschiedenen Gesundheitszuständen wechseln. Das Modell simuliert Veränderungen der Krankheitsmuster und sagt zukünftige Gesundheitsresultate basierend auf verschiedenen Szenarien voraus.

#Daten und Methoden

Der Datensatz umfasst umfassende Aufzeichnungen von Krankenhausaufenthalten in Österreich von 1997 bis 2014. Er enthält demografische Daten, Aufenthaltsdauern, Entlassungsgründe und Diagnosen unter Verwendung standardisierter Codes. Ein Clustering-Algorithmus hilft dabei, verschiedene Muster von koexistierenden Krankheiten oder Multimorbiditätsclustern zu identifizieren, die die Grundlage für unser Modell bilden.

Jeder Patient wird basierend auf seinen Diagnosen einem spezifischen Cluster zugewiesen. Das Modell nutzt diese Cluster, um zu simulieren, wie Individuen zwischen verschiedenen Gesundheitszuständen über demografische Änderungen wie Geburten und Todesfälle wechseln.

#Prognose zukünftiger Gesundheitsresultate

Mit diesem Modell können wir Vorhersagen über die zukünftige Inzidenz verschiedener Krankheiten in der Bevölkerung treffen. Zum Beispiel können wir schätzen, wie viele Menschen in den nächsten Jahren Diabetes oder Herzkrankheiten entwickeln werden.

Wir simulieren auch verschiedene Präventionsstrategien, um zu sehen, welche Ansätze zu den besten Gesundheitsresultaten führen könnten. Durch die Reduzierung der Inzidenz bestimmter Krankheiten können wir bewerten, wie sich diese Reduzierungen auf die Gesamtsterblichkeitsrate auswirken.

Ausserdem ermöglicht es das Modell, die potenziellen Auswirkungen externer Faktoren wie die Covid-19-Pandemie zu bewerten. Wir können untersuchen, wie sich Krankenhausaufenthalte und Krankheitsinzidenzen als Folge dieser Ereignisse verändern können.

#Erkenntnisse zu Krankheitsverläufen

Das Modell hebt wichtige Trends hervor, wie sich verschiedene Krankheiten im Laufe der Zeit entwickeln sollen. Zum Beispiel beobachten wir signifikante Anstiege bei Krankheiten, die das Nervensystem, das Kreislaufsystem und Metabolische Störungen betreffen. Diese Trends wecken Bedenken über die steigende Prävalenz von Bedingungen wie Demenz, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes, insbesondere bei älteren Menschen.

Zudem hilft das Modell, die häufigsten Krankheitscluster zu identifizieren und zu sehen, wie sie sich entwickeln könnten. Zum Beispiel bleibt die Kombination aus Bluthochdruck und anderen herzbezogenen Erkrankungen weiterhin verbreitet, was auf einen Bedarf an gezielten Präventionsmassnahmen hindeutet, die darauf abzielen, diese Risiken zu reduzieren.

#Identifizierung wichtiger Bereiche für Prävention

Unsere Analyse zeigt, dass bestimmte Krankheiten einen grösseren Einfluss auf die Gesamtsterblichkeitsrate haben. Indem wir die Auswirkungen einer Reduzierung neuer Diagnosen um gerade mal 5% für spezifische Krankheiten betrachten, können wir schätzen, wie viele Leben im Laufe der Zeit gerettet werden könnten. Zum Beispiel können schon kleine Reduzierungen bei Fällen von Bluthochdruck und bestimmten Krebsarten zu merklichen Rückgängen in der Sterblichkeit führen.

Diese Bewertung weist auf das Potenzial effektiver Präventionsstrategien hin, die sich auf diese hochwirksamen Krankheiten konzentrieren. Indem wir Interventionen für Krankheiten priorisieren, die den grössten Einfluss auf die Sterblichkeit haben, können Gesundheitssysteme ihre Ressourcen effektiver einsetzen und die Gesundheitsresultate der Bevölkerung verbessern.

#Die Auswirkungen von Covid-19

Die Covid-19-Pandemie hatte tiefgreifende Auswirkungen auf die Gesundheitssysteme weltweit. Unser Modell untersucht die langfristigen Folgen der Pandemie auf die Inzidenz verschiedener Krankheiten. Wir stellen fest, dass die Krankenhausaufenthalte für mehrere Bedingungen nach der Pandemie wahrscheinlich zunehmen werden, insbesondere bei Menschen mit bestehenden Gesundheitsproblemen.

Ausserdem sagt das Modell voraus, dass viele Personen aufgrund der Pandemie früher Diagnosen bestimmter Erkrankungen erhalten könnten. Diese Verschiebung könnte zu einem komprimierten Zeitrahmen von Gesundheitsproblemen führen, da sich die Multimorbidität in der Bevölkerung in jüngerem Alter entwickelt.

#Analyse von Multimorbiditätsmustern

Das Modell ermöglicht eine detaillierte Untersuchung, welche Kombinationen von Gesundheitszuständen am häufigsten vorkommen. Wir stellen fest, dass Krankheitsmuster, die Bluthochdruck und Herzkrankheiten betreffen, weiterhin prominent sind. Diese Muster über die Zeit zu verstehen, ist entscheidend für die Entwicklung erfolgreicher Interventionen.

Durch die Identifizierung wachsender Krankheitscluster können wir besser vorhersagen, welche zukünftigen Gesundheitsbedarfe bestehen werden. Dieses Verständnis wird helfen, Richtlinien zu steuern und Ressourcen zuzuweisen, um die zunehmende Belastung durch Multimorbidität zu bewältigen.

#Einschränkungen und Bereiche für weitere Forschung

Obwohl unser Modell wertvolle Einblicke bietet, gibt es Einschränkungen zu beachten. Der Datensatz beruht ausschliesslich auf Krankenhausakten, die möglicherweise nicht alle relevanten Gesundheitsinformationen oder Arztbesuche ausserhalb des Krankenhauses abdecken. Ausserdem werden die Daten nur bis 2014 erfasst, und aktuelle Fortschritte in der Behandlung und Diagnose sind nicht enthalten.

Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, umfassendere Datenquellen zu integrieren und die Auswirkungen von sozioökonomischen Faktoren auf Multimorbidität zu untersuchen. Darüber hinaus könnte die Anwendung dieses Modells auf andere Länder helfen, unsere Ergebnisse zu validieren und Unterschiede in den Gesundheitssystemen aufzuzeigen.

#Fazit

Da die Bevölkerungen weiter altern, wird es immer wichtiger, Multimorbidität zu verstehen und anzugehen. Durch die Nutzung eines Kompartiment-Krankheitsverlaufmodells können wir komplexe Muster von Gesundheitsproblemen analysieren und gezielte Präventionsstrategien entwickeln.

Mit einem Fokus auf hochwirksame Krankheiten und die Auswirkungen externer Schocks wie der Covid-19-Pandemie können Gesundheitssysteme besser auf die Zukunft vorbereitet werden. Effektive Präventionsmassnahmen umzusetzen, wird dazu beitragen, ein gesünderes Altern zu fördern und letztendlich die Lebensqualität älterer Menschen zu verbessern.

Indem wir wichtige Hebelpunkte für Interventionen identifizieren, schaffen wir Möglichkeiten für signifikante Reduzierungen der Sterblichkeit und bessere Gesundheitsresultate insgesamt. Zukünftige Arbeiten werden weiterhin dieses Modell verfeinern und neue Wege zur Verbesserung der Gesundheit in alternden Bevölkerungen erkunden.