Sozioökonomische Determinanten der Mortalität hochaltriger Männer in Österreich.

Hintergrund: Während sozioökonomische Unterschiede in der Sterblichkeit im mittleren Lebensalter gut erforscht sind, ist über deren Ausmaß in der hochaltrigen Bevölkerung wenig bekannt. Surveys und Follow-up-Studien von Volkszählungen sind in dieser Altersgruppe mit Zuverlässigkeits- und Gültigkeitsproblemen behaftet.Ziel der Arbeit: Durch Verknüpfung statistischer Informationen aus Registerdaten soll untersucht werden, in welchem Ausmaß bei hochaltrigen Männern in Österreich Sterblichkeitsunterschiede nach sozioökonomischen Variablen wie Bildung und Einkommen bestehen und inwieweit diese durch unterschiedliche Gesundheitszustände erklärbar sind.Material und Methoden: Die Datensätze zu den bei der österreichischen Registerzählung 2011 erfassten Männern im Alter von 80 bis 99 Jahren werden um Informationen aus Steuer- und Sozialversicherungsdaten angereichert und mit den Sterbefällen im Zeitraum bis 5 Jahre nach der Zählung verknüpft. Relative Sterberisiken werden mittels Cox-Regression geschätzt. Der Gesundheitszustand wird durch die Pflegestufe operationalisiert.Ergebnisse: Auch bei hochaltrigen Männern bestehen signifikante Mortalitätsunterschiede nach sozioökonomischem Status: Bei der Bildung zeigt sich ein kontinuierlicher Effekt, beim Einkommen ein Armutseffekt. Kontrolliert man neben dem Alter zusätzlich die Pflegestufe, zeigen sich keine sozioökonomischen Unterschiede mehr. Das höhere Sterblichkeitsniveau niedrig gebildeter bzw. einkommensschwacher hochaltriger Männer ist also Folge ihres schlechteren Gesundheitszustands.Schlussfolgerung: Im Alter über 80 Jahren ist der Gesundheitszustand der relevante Einflussfaktor auf die Sterblichkeit. Maßnahmen zur Verringerung sozioökonomischer Mortalitätsunterschiede müssen also in früheren Lebensphasen ansetzen, um das Ausmaß der Pflegebedürftigkeit in sozial benachteiligten Gruppen zu verringern.

Keywords: Ungleichheiten im Gesundheitszustand; Bildung; Einkommen; Pflegestufe; Registerzählung; Health status disparities; Education; Income; Care level; Census

Die Existenz eines Zusammenhangs zwischen dem sozioökonomischen Status und der Sterblichkeit ist mittlerweile unbestritten [1, 2, 18-20]. Alle verfügbaren Studien zum Thema belegen ein erhöhtes Sterberisiko für Personengruppen mit niedriger Bildung, geringem Einkommen und in manuellen Berufen. Das konkrete Ausmaß des Unterschieds hängt vom gewählten Indikator ab und variiert zwischen den Geschlechtern, zwischen Ländern und über die Zeit. Während sozioökonomische Sterblichkeitsunterschiede im mittleren Lebensalter und bei Neugeborenen (gemessen am Status der Mutter) vergleichsweise gut erforscht sind, ist über deren spezifische Ausformung in der Population der Hochaltrigen noch wenig bekannt.

Die demografische Theorie legt nahe, dass aufgrund des selektiven Überlebens ins höhere Alter die relativen Mortalitätsunterschiede dort geringer werden müssen [3], über deren konkretes Ausmaß existieren aber nur wenige Angaben [19, 20]. Dies hat v. a. mit den spezifischen Datenquellen solcher Studien zu tun: Sieht man von den nordischen Ländern mit ihren umfassenden Bevölkerungsregistern ab [4, 5], werden zur Messung der Sterblichkeit in Abhängigkeit vom sozioökonomischen Status üblicherweise Follow-up-Studien von Volkszählungen [6, 7] oder spezielle längsschnittliche Surveys [8, 9] herangezogen, die in Bezug auf die hochaltrige Bevölkerung mit speziellen Problemen behaftet sind.

Surveys haben in der höchsten Altersgruppe meist einen zu geringen Stichprobenumfang und können zudem durch Nichtteilnahme gesundheitlich beeinträchtigter oder institutionalisierter Bevölkerungsteile verzerrt sein. Bei Volkszählungen wiederum ist die Messung des sozioökonomischen Status problematisch. Das Einkommen wird in Volkszählungen meist nicht erfragt und der Beruf wird bei Pensionisten, wenn überhaupt, auf die letzte ausgeübte Tätigkeit vor der Pensionierung eingeschränkt erhoben, dessen Relevanz für den aktuellen sozioökonomischen Status bei Hochaltrigen fraglich scheint. Die Bildung wird zwar in der Regel erhoben, ist aber gerade in den betreffenden Geburtskohorten mit ihrer geringen Beteiligung an weiterführenden Bildungseinrichtungen noch vergleichsweise wenig trennscharf. Bei Fremdauskünften durch Pflegeeinrichtungspersonal ist zudem mit ungenauen Angaben zu rechnen.

Eine alternative Datenquelle zur Messung schichtspezifischer Sterblichkeit in höherem Alter, die für Österreich in jüngster Zeit erstmalig zur Verfügung steht, sind speziell aufbereitete Datenkörper aus verknüpften Registerdaten. Durch Erzeugung solcher Datenkörper kann eine den nordischen Ländern vergleichbare Datenbasis geschaffen werden, die eine zuverlässige und gültige Schätzung der Sterblichkeitsunterschiede in der hochaltrigen Bevölkerung ermöglicht. Dieser Beitrag stellt eine solche Analyse für Österreich erstmalig vor (für weitere österreichische Studien: [6, 10, 11]).

Im Jahr 2001 fand in Österreich die letzte traditionelle Volkszählung mit Papierfragebogen statt; im Anschluss erfolgte die Umstellung auf eine Registerzählung. Ausgangsbestand für die folgenden Analysen ist die österreichische Registerzählung vom 31.10.2011. Aus diesem Datenbestand wurden die Datensätze zu allen Männern extrahiert, die zum Stichtag 80 bis 99 Jahre alt waren. Die Einschränkung auf Männer erfolgte wegen der anschließenden Verknüpfung mit Einkommensinformationen aus Steuerdaten.1 [1] Die Männer stellen in dieser Altersklasse knapp ein Drittel der österreichischen Gesamtbevölkerung. Die obere Altersgrenze von 99 Jahren wurde aus Datenschutzgründen gewählt. Um den Datenschutz zu gewährleisten, wurden zudem die Daten der Registerzählung teilweise mittels „target swapping" statistisch verschmutzt, sodass im Einzelfall die ausgewiesenen Merkmale nicht mit den tatsächlichen Ausprägungen übereinstimmen müssen [17].

Die solcherart identifizierten Datensätze zu 136.052 Männern wurden zunächst durch deterministische Verknüpfung über das bereichsspezifische Personenkennzeichen „Amtliche Statistik" (bPK_AS) um Informationen aus Steuerdaten (Pensionsart sowie Höhe des Bruttoeinkommens im Jahr 2011; das ist in dieser Altersgruppe im Wesentlichen die Höhe der Pension) und aus Sozialversicherungsdaten (Pflegestufe bei ASVG2 [2]-Pensionisten, das sind im Wesentlichen ehemalige Arbeiter und Angestellte bei privaten Arbeitgebern, im Jahr 2011) angereichert. Der solcherart angereicherte Datenbestand wurde neuerlich deterministisch über das bPK_AS mit den Sterbefällen und den Wegzügen ins Ausland in einem 5‑jährigen Follow-up (d. h. vom 01.11.2011 bis zum 31.10.2016) verknüpft. Somit kann im Prinzip für jeden bei der Registerzählung erfassten Mann im Alter von 80 bis 99 Jahren ermittelt werden, ob dieser in den 5 Jahren danach verstorben ist, überlebt hat oder ins Ausland weggezogen ist. Aus Qualitätsgründen mussten 2,1 % des Ausgangsbestandes aus der Analyse ausgeschlossen werden (Tab. 1). Der eigentliche Analysedatensatz umfasst 133.243 Fälle.

Datengrundlage. (Männer im Alter von 80 bis 99 Jahren). (Statistik Austria: verknüpfte Registerdaten; eigene Darstellung auf Basis eigener Berechnungen)

aWeder ist ein Todesfall vor dem 31.10.2016 feststellbar, noch kann unterschieden werden, ob die Person bis zum 31.10.2016 in Österreich überlebt hat oder ins Ausland abgewandert ist (es kann also auch keine zensierte Lebensdauer ermittelt werden)

bDies können sowohl Männer ohne jeglichen Pensionsanspruch sein als auch solche, die ihre Pension aus dem Ausland beziehen

In Tab. 2 wird die Verteilung der analysierten Population nach den Gliederungsmerkmalen und nach dem Vitalstatus angeführt. Erwartungsgemäß besteht eine starke Korrelation zwischen der relativen Häufigkeit der Verstorbenen und dem Alter am Registerzählungsstichtag: Während von den 80-jährigen Männern in den folgenden 5 Jahren ein Drittel verstorben ist, waren es bei den 85-jährigen Männern bereits die Hälfte und ab dem Alter von 89 Jahren über zwei Drittel. Analysen zur differenziellen Sterblichkeit müssen also auch innerhalb der Hochaltrigen um die Altersverteilung der interessierenden Gruppen kontrolliert werden.

Verteilung der analysierten Population nach Vitalstatus und erklärenden Variablen. (Statistik Austria: verknüpfte Registerdaten; eigene Darstellung auf Basis eigener Berechnungen)

ASVG Allgemeines Sozialversicherungsgesetz

Nicht verstorben sind zensierte Fälle, deren Lebensdauer am 31.10.2016 (noch) nicht bekannt war (das sind Überlebende und einige wenige Weggezogene)

Eine Besonderheit der vorliegenden Daten, die durch die Berücksichtigung der Abwanderungen ins Ausland entsteht, ist die individuelle Variation der potenziellen Follow-up-Zeit: Männer, die ein Jahr nach der Registerzählung aus Österreich weggezogen sind, können nur dieses eine Jahr statistisch nachverfolgt werden und haben daher weniger „Gelegenheit" zu sterben als jene Männer, die nicht ins Ausland abgewandert sind. Wenngleich das Ausmaß der internationalen Wanderung in der betrachteten Altersgruppe insgesamt gering ist, sollte deren Einfluss auf das Sterberisiko dennoch beachtet werden, zumal es Hinweise auf eine Korrelation zwischen der Abwanderungswahrscheinlichkeit und dem Gesundheitszustand gibt [13]. Eine geeignete statistische Modellklasse hierfür ist die Proportional hazards regression [14, 15].

Bei der semiparametrischen Proportional hazards regression wird das momentane Sterberisiko h(i,t) der i‑ten Person im betrachteten Datensatz in Abhängigkeit der Verweildauer t seit Beginn des Follow-up in 2 Komponenten partitioniert: Einerseits beschreibt der nichtparametrische Baseline hazard h(t) den Verlauf des momentanen Sterberisikos der noch Lebenden in Abhängigkeit von der Verweildauer. Andererseits quantifiziert der parametrische Hazard ratio HR(i) das Verhältnis des Sterberisikos der i‑ten Person zum Sterberisiko einer Referenzperson. Modellannahme ist dabei, dass dieses Verhältnis über die gesamte Verweildauer gleichermaßen gilt. Aus Modellierungsgründen wird der Hazard ratio als exponentielle Transformation einer Linearkombination der Erklärungsvariablen spezifiziert:HR(i)=exp(β1⋅(Alter-80)+β2⋅Alter-802+Pensionsart+Haushaltstyp+Bildung+Einkommen)

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Speziell für ASVG-Pensionisten (Pensionsart: 1) wird ein zweites Modell unter Einschluss der Pflegestufe3 [3] geschätzt:HR(i)=exp(β1⋅(Alter-80)+β2⋅Alter-802+Haushaltstyp+Bildung+Einkommen+Pflegestufe)

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Die Pflegestufe dient als Indikator für den Gesundheitszustand. Mit dem zweiten Modell soll geprüft werden, ob allfällige sozioökonomische Unterschiede in der Sterblichkeit auch dann noch feststellbar sind, wenn der unterschiedliche Gesundheitszustand zwischen sozioökonomischen Gruppen berücksichtigt wird. Die Eignung der Pflegestufe zur Operationalisierung des Gesundheitszustands wird weiter unten diskutiert.

Die Messung der erklärenden Variablen erfolgte jeweils am Beginn des Follow-up, also am 31.10.2011 bzw. in Bezug auf das Kalenderjahr 2011 (Einkommen, Pflegestufe). Abgesehen vom Alter werden alle Erklärungsvariablen kategorial modelliert, d. h., die verschiedenen Ausprägungen werden jeweils mit einer Referenzausprägung kontrastiert.

Die Korrelation zwischen der Sterblichkeit und dem Alter ist mutmaßlich v. a. auf die endogene biologische Alterung zurückzuführen. Der Einschluss des quadratischen Terms folgt der Erkenntnis, dass der exponentielle Anstieg des Sterberisikos mit dem Alter sich im höchsten Alter aufgrund von Selektionseffekten abschwächt.4 [4] Im Hinblick auf die Zielsetzung der Studie ist das Alter hier vorwiegend als Kontrollvariable zu sehen, um dessen Verteilung die eigentlich interessierenden erklärenden Variablen bereinigt werden.

Die Schätzung der oben spezifizierten Modelle erfolgte in SAS, Version 9.4, unter Anwendung der Prozedur PHREG (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA).

Die Hazard ratios und deren Signifikanzniveaus der oben geschätzten Modelle zeigt Tab. 3. Wie erwartet, steigt das Mortalitätsrisiko mit dem Alter an, wobei im höchsten Alter eine Abschwächung des relativen Anstiegs eintritt (Tab. 3). Die Pensionsart hat, bereinigt um die übrigen erklärenden Variablen, keinen signifikanten Einfluss auf die Mortalität; die in Tab. 2 sichtbare geringere relative Häufigkeit der Verstorbenen unter den Beamten in Ruhe ist also Folge vergleichsweise günstiger Verteilungen der übrigen Einflussgrößen (etwa eine bessere Bildungs- und Einkommensverteilung als die ASVG-Pensionisten).

Hazard ratios der Mortalität. (Statistik Austria: verknüpfte Registerdaten; eigene Darstellung auf Basis eigener Berechnungen)

ASVG Allgemeines Sozialversicherungsgesetz

Das Alter (minus 80 Jahre) geht als stetiges Merkmal in das Modell ein, d. h., die Effekte kumulieren sich multiplikativ über jedes Altersjahr

* p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

Ein kontinuierlicher Einfluss auf die Sterblichkeit ist für die Bildung zu beachten. Ohne Berücksichtigung der Pflegestufe haben Pflichtschulabsolventen ein 19 % und Absolventen einer Lehre oder Fachschule ein 12 % höheres Mortalitätsrisiko als Hochschulabsolventen. Kontrolliert um die Pflegestufe schwächen sich die entsprechenden Nachteile auf 8 % bzw. 6 % ab. Mehr als die Hälfte des Nachteils von niedrig Gebildeten ist also indirekt, vermittelt über einen schlechteren Gesundheitszustand, wirksam [22]. Kein statistischer Unterschied besteht zwischen Akademikern und Absolventen einer höheren Schule, welche in der hier betrachteten Kohorte insgesamt nur einen kleinen Anteil stellen.

Ein anderes Muster zeigt sich hingegen beim Einkommen: Hier ist v. a. das Sterberisiko bei Männern mit einem Bruttojahreseinkommen unter 20.000 € und in geringerem Maß auch bei 20.001-30.000 € erhöht, während zwischen den höheren Einkommensniveaus keine signifikanten Differenzen auftreten. Es muss also weniger von einem kontinuierlichen Zusammenhang als vielmehr von einem qualitativen Armutseffekt ausgegangen werden. Dieser Armutseffekt kann durch die Pflegestufenverteilung statistisch erklärt werden; im Modell unter Einschluss der Pflegestufe bestehen nämlich überhaupt keine statistischen Unterschiede zwischen den Einkommensgruppen.

Die Pflegestufe selbst hat, wie zu erwarten, einen besonders starken Einfluss auf die Mortalität. Männer in der höchsten Pflegestufe 7 haben selbst bei den Hochaltrigen ein fast 7‑mal so hohes Sterberisiko wie Männer ohne Bezug von Pflegegeld. Auch zwischen allen anderen Stufen zeigen sich signifikante Unterschiede.

Die Ergebnisse der populationsweiten Studie belegen, dass bei hochaltrigen Männern eine Korrelation zwischen dem Mortalitätsniveau und dem sozioökonomischen Status besteht. Das quantitative Ausmaß der Hazard ratios ist jedoch - in Übereinstimmung mit der demografischen Theorie - geringer, als im mittleren Lebensalter üblicherweise festgestellt [3, 10, 20]. Zudem ist der soziale Gradient der Mortalität im Alter über 80 Jahren im Wesentlichen Folge des sozialen Gradienten der Morbidität, wie das Modell unter Einschluss der Pflegestufe zeigt. Ein gesonderter Effekt sozioökonomischer Variablen auf die Mortalität jenseits ihres Einflusses auf die Pflegestufe ist kaum nachweisbar. Dies bedeutet, dass allfällige politische Interventionen zur Verringerung der Mortalitätsunterschiede im höchsten Alter in früheren Lebensphasen ansetzen müssen, um die ungünstigere Morbiditätsentwicklung in sozial schwächeren Bevölkerungsgruppen eindämmen zu können (beispielhaft Abb. 1 für die Bildung). Neben präventiven gesundheitspolitischen Maßnahmen scheinen auch weitere politische Handlungsfelder denkbar, etwa eine generelle Verringerung sozioökonomischer Ungleichheit (sowohl in jüngeren als auch in höheren Altersklassen) und die Verbesserung des frühzeitigen Zugangs zu Unterstützung und Hilfe bei Pflegebedürftigkeit, da der Zugang für sozial benachteiligte Ältere mit besonderen Schwierigkeiten verbunden sein kann.Männliche Pensionisten gemäß dem Allgemeinen Sozialversicherungsgesetz (80 bis 99 Jahre), unterteilt nach Bildung und Pflegestufe. (Statistik Austria; eigene Darstellung auf Basis eigener Berechnungen)

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Der Einfluss der Bildung auf die Sterblichkeit scheint kontinuierlich, jener des Einkommens ein Armutseffekt zu sein. Die Pensionsart (Beamter in Ruhe vs. ASVG-Pensionist) hat keine gesonderte Erklärungskraft, wenn um Bildung und Einkommen adjustiert wird. Innerhalb der älteren Männer haben jene mit geringem Einkommen ein erhöhtes Sterberisiko, weil ihr Gesundheitszustand vergleichsweise schlecht ist. Kontrolliert um den Gesundheitszustand zeigt sich kein unabhängiger Einfluss des Einkommens auf die Sterblichkeit, was auch für österreichische Männer mittleren Alters nachgewiesen wurde [11].

Im Modell ohne Pflegestufe ist erwartungsgemäß eine erhöhte Sterblichkeit der Anstaltsbevölkerung gegenüber der Bevölkerung in Privathaushalten festzustellen. Zu beachten ist, dass hier die Kausalität umgekehrt zu verstehen ist (eine Verschlechterung des Gesundheitszustandes erhöht die Wahrscheinlichkeit der Übersiedlung in ein Pflegeheim). Interessanterweise besteht innerhalb der Männer in Privathaushalten ein nur geringer Unterschied zwischen den Alleinlebenden und jenen in Mehrpersonenhaushalten. Dies könnte damit zu tun haben, dass es sich bei den alleinlebenden Männern in dieser Altersgruppe bereits mehrheitlich um Verwitwete handelt, während bei alleinlebenden Männern im mittleren Lebensalter Ledige und Geschiedene - deren Sterblichkeit besonders hoch ist - einen größeren Anteil einnehmen [10, 16]. Im Modell mit Pflegestufe ist die Differenz zwischen Privathaushalten und Anstaltshaushalten deutlich abgeschwächt, aber immer noch sichtbar, was mutmaßlich mit zeitlichen Verzögerungen zwischen einer Verschlechterung des Gesundheitszustands und der Übersiedlung in eine Anstalt zu tun hat.

Im zweiten angewendeten Modell wurde die Pflegestufe zur Operationalisierung des Gesundheitszustands verwendet. Es sollte geprüft werden, ob die im ersten Modell festgestellten sozioökonomischen Unterschiede in der Sterblichkeit auch dann noch bestehen, wenn der unterschiedliche Gesundheitszustand in verschiedenen sozioökonomischen Gruppen berücksichtigt wird. Gegen die gewählte Operationalisierung mag eingewendet werden, dass Pflegebedürftigkeit nur einen bestimmten Aspekt des Gesundheitszustands älterer Männer abdeckt5 [5] und dass zudem die Pflegebedürftigkeit nicht mit der aktuell zuerkannten Pflegestufe gleichzusetzen ist.6 [6] Neben zeitlichen Verzögerungen (etwa noch nicht bearbeitete Anträge auf Pflegegeld) könnte auch ein schichtspezifischer Zugang zu Pflegegeld eine Rolle spielen (Abb. 2). Beispielsweise könnten sozial benachteiligte Gruppen weniger gut über den Anspruch auf Pflegegeld Bescheid wissen, Anträge später stellen oder seltener Widerspruch gegen eine zuerkannte Pflegestufe einlegen. Andererseits könnten auch sozial bessergestellte Gruppen Anträge auf Pflegegeld wegen einer damit verbundenen sozialen Stigmatisierung zu vermeiden trachten. Denkbar ist zudem, dass bei Anstaltsbewohnern eine höhere Pflegestufe eher zuerkannt wird als bei Personen gleichen Gesundheitszustands, die in Privathaushalten leben. Eine schichtspezifische Abweichung der Pflegebedürftigkeit von der zuerkannten Pflegestufe würde auch die im Modell angenommene Proportionalität der Sterberisiken über die Zeit infrage stellen. Fakt ist allerdings, dass der Einfluss der Pflegestufe auf die Sterblichkeit zwischen allen betrachteten Stufen hochsignifikant ist, was die Vermutung stützt, dass die Pflegestufe den Gesundheitszustand hinreichend gut abbildet.Schematische Darstellung des Modells mit Pflegestufe. (Eigene Darstellung)

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Die vorliegende Analyse beschränkt sich auf Männer, welche in der betrachteten Altersgruppe von 80 bis 99 Jahren nur mehr etwa ein Drittel der österreichischen Gesamtbevölkerung stellen (32,7 % am Stichtag der Registerzählung). Der Ausschluss von Frauen war notwendig, weil etwa 10 % der Frauen dieses Alters über keine eigene Pension verfügen und bestehende Pensionen oft nur einen geringen Teil des Haushaltseinkommens ausmachen, eine Operationalisierung des sozialen Status über das persönliche Einkommen also sehr ungenau wäre. Verfügbare Studien zum Thema belegen in der Regel, dass ein sozialer Gradient der Mortalität auch für Frauen feststellbar ist, jedoch in geringerem Maß als bei Männern [6, 7, 9, 18]. Die verfügbare Literatur legt nahe, dass dies auch im hohen Alter zutreffen dürfte [19, 20].

Die vorliegende Studie ist ein Beispiel, wie durch Verknüpfung von Registerinformationen und weiteren Datenquellen mit Sterbedaten in einem Follow-up statistischer Mehrwert erzeugt werden kann. Aus sozialwissenschaftlicher Sicht mag eingewendet werden, dass die Messung des persönlichen Einkommens die materiellen Ressourcen nur unzureichend abbildet und das (äquivalisierte) Haushaltseinkommen eine geeignetere Maßzahl wäre. Dazu sind in österreichischen Steuerdaten jedoch keine Angaben vorhanden. Zudem wird die Kritik am persönlichen Einkommen in der vorliegenden Population insofern relativiert, als erstens das Einkommen in diesem Alter über Pensionsansprüche eng mit der Lebensverdienstsumme korreliert ist und zweitens in der betreffenden Generation das Haushaltseinkommen wesentlich durch das persönliche Einkommen des Mannes definiert ist.

Trotz des insgesamt schon sehr hohen Mortalitätsniveaus in der betreffenden Altersgruppe sind erhebliche Differenzen nach der Pflegestufe nachweisbar. Während von der gesamten analysierten Population knapp die Hälfte in den 5 Jahren des Follow-up verstorben ist, trifft dies auf jene (ASVG-Pensionisten) mit der höchsten Pflegestufe 7 zu 95 % zu. Das Mortalitätsrisiko hochaltriger Männer ist im Wesentlichen eine Funktion des chronologischen Alters, welches mutmaßlich die endogene biologische Alterung repräsentiert,7 [7] und des Gesundheitszustands, welcher durch die Pflegestufe gut operationalisierbar ist. Ein darüber hinausgehender schichtspezifischer Einfluss ist von vergleichsweise geringer Bedeutung; hier könnte auch die stärkere gesundheitliche Selektion innerhalb der sozial schwächeren Bevölkerungsgruppen ins hohe Alter eine Rolle spielen [3]. Eine schichtspezifische Wirkung ist indirekt, in Form einer ungünstigeren Verteilung der Pflegestufen, von größerer Bedeutung.

Diese Studie wurde im Rahmen des FACTAGE-Projekts (Fairer Active Ageing for Europe) im Rahmen des ersten Calls der Joint Programming Initiative „More Years, Better Lives" vom österreichischen Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung gefördert.

J. Klotz, T. Göllner und N. Gumprecht geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.