Was bringt der Morbi-RSA?
Abstract
Zum 01.01.09 wird der morbiditätsorientierte Risikostrukturausgleich (Morbi-RSA) für gesetzliche Krankenkassen eingeführt. Neben Alter, Geschlecht und Minderung der Erwerbsfähigkeit sollen dann überdurchschnittlich schwerwiegende Erkrankungen gesondert ausgeglichen werden. Dazu hat das BVA eine Liste von 80 Krankheiten definiert. Damit ist für die Kassen zukünftig ein Anreiz für ein gezieltes Management dieser Krankheiten gesetzt. Doch wie viele Patienten je Krankheit hat eine Krankenkasse? Geeignete Prävalenzdaten auf Ebene von Einzelkassen fehlen derzeit. Ohne diese Daten ist es nicht möglich, die derzeitige Kostensituation von Kassen zu verstehen, die zu erwartenden Transfers durch den Morbi-RSA abzuschätzen und neue Handlungsstrategien für Kassen zu entwickeln.Die vorliegende Untersuchung zeigt, wie aus kassenindividuellen Arzneimitteldaten die Prävalenz einzelner Krankheiten abgeschätzt werden kann. Als Beispiele dienen die Krankheitsbilder HIV, Brustkrebs, Osteoporose, Multiple Sklerose und Morbus Parkinson. Alle fünf Krankheiten sind in der Liste des BVA enthalten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Prävalenzen und damit die Möglichkeiten zur Versorgungssteuerung je betrachtetem Krankheitsbild höchst ungleich auf die einzelnen Krankenkassen verteilt sind und erheblich vom Marktanteil der Kasse bezogen auf die Versicherten abweichen können. Es bleibt abzuwarten, wie sich der Morbi-RSA, eingeführt als Anreiz für die Krankenkassen zur Versorgungsoptimierung, hierauf auswirken wird.
Potential impact of the new risk adjustment system in Germany
In the course of the introduction of a new risk adjustment scheme there is a hot debate in Germany about the impact on financial and competitive aspects of sickness funds. However, much debate is in vain as long as there is no data available on prevalence related to sickness funds. Without this it is not possible to understand the current cost situation, describe realistic financial scenarios and develop strategies for new disease management programs.
This analysis describes an analytic approach to estimate the prevalence data at the level of sickness funds. It presents epidemiological data for HIV, breast cancer, osteoporosis, multiple sclerosis, and parkinson‘s disease – 5 diseases (out of 80) which have been defined as being risk adjusters for the new risk adjustment scheme.
Our findings show that prevalence is distributed inhomogeneous between sickness funds for every disease studied in detail. Hence options for explicit disease management vary likewise. It remains to be seen how the new risk adjustment scheme will affect strategies of sickness funds’ related to the provision of care for those patients.
Keywords
GKV; morbiditätsorientierter Risikostrukturausgleich; Disease Management; Versorgungsstrategie; kassenbezogene Prävalenz; HIV; Brustkrebs; Osteoporose; Multiple Sklerose; Morbus Parkinson; Risk adjustment; prevalence; disease management; HIV; breast cancer; osteoporosis; multiple sclerosis; parkinson‘s disease
Dr. Claudia Pütz, Dr. Thomas Ecker
