Projektart: Gefördertes Projekt Verbundprojekt Studie
Die Abschätzung von Rehabedarf bei aktiven Mitgliedern der Gesetzlichen Rentenversicherung: der Lübecker Algorithmus und seine Validierung

Beschreibung / Inhalte

Hintergrund:

Im Verlauf eines vorhergehenden Projekts (A4) wurden in dreijähriger Arbeit eine Methode und zwei Algorithmen zur Objektivierung und Abschätzung der Rehabilitationsbedürftigkeit unter noch berufstätigen Versicherten einer LVA entwickelt. Zielkrankheiten waren der Diabetes mellitus Typ 2 und schwere Rückenschmerzen. Die Algorithmen berücksichtigen sozialrechtliche Vorgaben und die Evidenzlage ebenso wie die klinische, psychosoziale, berufliche und Versorgungssituation der Versicherten. Unter Versicherten mit einem Diabetes mellitus wurden mehr als 20 % identifiziert, die aktuell einer Rehabilitation bedurften. Unter Versicherten mit Rückenschmerzen waren es 22 %. Das Folgeprojekt A1 dient der Validierung des 'Lübecker Algorithmus'.

Ziele und Fragestellungen:

Generalthema der Studie ist die Validierung des 'Lübecker Algorithmus' zur Bestimmung von Rehabedarf. Unter Rehabedarf im Sinne der RV wird der fallweise zu prüfende Bedarf an einer verhaltensmedizinisch ausgerichteten, (teil-) stationären, multiprofessionellen und multimodalen Intervention von gesicherter Effektivität und Qualität in einem zeitlichen Block verstanden (§ 15 SGB VI). In zwei Teilprojekten (TP) sollen die Konzept- und prognostische Validität (TP1) und die konkurrierende und Kriteriums-Validität (TP2) des Lübecker Algorithmus überprüft werden. Schließlich ist es das Ziel der Studie, ein psychometrisch befriedigendes und ökonomisches Instrument zu erarbeiten, das es Haus- und Betriebsärzten erlaubt, nach rehabedürftigen Versicherten zu fahnden, und das es der Rentenversicherung ermöglicht, die Qualität der Auswahl und Zuweisung ihrer Rehabilitanden weiterzuentwickeln.

Studiendesign:

Die Konzept-Validität wird durch die Übertragung des Beispiels Rückenschmerzen auf die Zielkrankheit COPD überprüft, die prognostische Validität durch Regression der sozialmedizinischen Outcomes nach einer Nachbeobachtungszeit von 3 Jahren der A4-Kohorte von 1999. Konkurrierende und Kriteriumsvalidität werden durch den Vergleich mit dem sozialmedizinischen Urteil bei Rehaantragstellern wegen Rückenschmerzen sowie die Erhebung des Algorithmus bei Rehabilitanden untersucht. Derzeit wird der Fragebogen einem Pretest bei 200 Rehaantragstellern unterzogen.

Umsetzungsprojekt
Forschungsverbund Norddeutschland

Projektbeschreibung von Projektverantwortlichen übernommen.

Beginn:

01.09.2001


Abschluss:

31.08.2004


Kostenträger:

  • Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. - DLR Projektträger des BMBF
  • Deutsche Rentenversicherung Bund

Projektleitung:

  • Raspe, Heiner, Prof. emer. Dr. Dr. |
  • Mittag, Oskar, Prof. Dr. rer. nat. Dipl.-Psych. |
  • Ekkernkamp, M., Dr. |
  • Matthis, Christine, Dr. |
  • Raspe, A., Dr.

Institutionen:

Universität zu LübeckInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Anschrift:Prof. Dr. Oskar MittagUniversitätsklinikum FreiburgSektion Versorgungsforschung und RehabilitationsforschungHugstetter Str. 4979106 Freiburg Telefon: +49 761 270 74470 E-Mail: oskar.mittag@uniklinik-freiburg.de Homepage: https://www.uniklinik-freiburg.de

(Auswahl) Héon-Klin, V., Raspe, H. (2000). Zur Epidemiologie der Rehabilitationsbedürftigkeit: Läßt sich Rehabilitationsbedarf objektivieren? In J. Bengel & U. Koch (Hrsg.), Grundlagen der Rehabilitationswissenschaft (S. 87-102). Berlin: Springer.

Raspe, H., Sulek, C., Héon-Klin, V., Matthis, C. & Igl, G. (2001). Zur Feststellung von Bedarf an medizinischen Rehabilitationsleistungen unter erwerbstätigen Mitgliedern der Gesetzlichen Rentenversicherung. Das Gesundheitswesen, 63, 49-55.

The estimation of rehabilitation needs for active members of the statutory pension insurance: the Lübeck algorithm and its validation

Background: In the course of a previous project (A4), a method and two algorithms for objectifying and estimating the need for rehabilitation among insured persons of an LVA who were still working were developed in three years of work. Target diseases were diabetes mellitus type 2 and severe back pain. The algorithms take into account social legislation and the evidence base as well as the clinical, psychosocial, job and care situation of the insured. Among insured persons with diabetes mellitus, more than 20% were identified as currently requiring rehabilitation. Among insureds with back pain, the figure was 22%. The follow-up project A1 serves to validate the 'Lübeck Algorithm'. Aims and questions: The general topic of the study is the validation of the 'Lübeck Algorithm' to determine the need for rehabilitation. The need for rehabilitation in the sense of the RV is understood as the case-by-case need for a behavioral medicine-oriented, (partially) inpatient, multiprofessional and multimodal intervention of assured effectiveness and quality in a temporal block (§ 15 SGB VI). In two subprojects (TP) the conceptual and prognostic validity (TP1) and the concurrent and criterion validity (TP2) of the Lübeck algorithm will be tested. Finally, the aim of the study is to develop a psychometrically satisfying and economical instrument that allows general practitioners and company physicians to search for insured persons in need of rehabilitation and that enables the pension insurance to further develop the quality of selection and assignment of its rehabilitation patients. Study design: Concept validity will be tested by transferring the example of back pain to the target disease COPD, and prognostic validity will be tested by regression of socio-medical outcomes after a follow-up period of 3 years of the 1999 A4 cohort. Competitive and criterion validity will be investigated by comparison with socio-medical judgments in rehabilitation applicants for back pain and by surveying the algorithm in rehabilitation patients. Currently, the questionnaire is undergoing pretesting in 200 rehabilitation applicants. Implementation project Research Network Northern Germany

This text was automatically translated by DeepL.

Referenznummer:

R/FOFVB5A1a


Informationsstand: 31.01.2020