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RI-EMR-II -
Aktualisierung und Erweiterung des Risikoindex Erwerbsminderungsrente


 

Fragestellung

Ziel des Projektes war die Aktualisierung des Risikoindex Erwerbsminderungsrente (RI-EMR).

Hintergrund

Um Erwerbsfähigkeit und berufliche Teilhabe zu sichern, bietet die Deutsche Rentenversicherung u. a. Leistungen zur medizinischen Rehabilitation an. Diese Leistungen haben gegenüber Rentenleistungen Vorrang. Allerdings nimmt nur die Hälfte der Personen, die wegen verminderter Erwerbsfähigkeit eine Rente antritt, im Vorfeld eine medizinische Rehabilitation in Anspruch. Offenbar wird bei vielen Personen Rehabilitationsbedarf nicht rechtzeitig erkannt. Ein möglicher Weg, das Risiko eines vorzeitigen gesundheitsbedingten Erwerbsausstiegs frühzeitig zu identifizieren, liegt in der Nutzung vorhandener administrativer Daten. Der Risikoindex Erwerbsminderungsrente (RI-EMR) nutzt solche administrativen Daten der Deutschen Rentenversicherung. Hohe Indexwerte gehen mit einer hohen Wahrscheinlichkeit einher, innerhalb der nächsten fünf Jahre eine Erwerbsminderungsrente zu erhalten. Ziel der Analysen war die Aktualisierung des RI-EMR unter Nutzung von Daten aller Rentenversicherungsträger.

Methoden

Für die Analysen verwendeten wir Daten einer 1-%-Stichprobe aktiv versicherter Personen sowie Daten zum Rentenzugang. Eingeschlossen wurden aktiv gesetzlich rentenversicherte 18- bis 65-jährige Personen (Stichtag 31.12.2012). Ausgeschlossen wurden Personen, deren Rente wegen Alters oder Erwerbsminderungsrente bereits vor dem 01.01.2013 beantragt wurde. Zur Bildung des RI-EMR wurden soziodemografische und beitragsbiografische Variablen für die Jahre 2010 bis 2012 berücksichtigt. Zielkriterium waren Erwerbsminderungsrenten, die zwischen dem 01.01.2013 und dem 31.12.2017 beantragt wurden. Grundlage für die Berechnung des RI-EMR bildete ein multiples logistisches Regressionsmodell. Die Schätzer des Modells wurden mit den Personenmerkmalen in einer Gleichung zusammengefasst und zum RI-EMR transformiert. Die prognostische Genauigkeit wurde mit einer Receiver-Operating-Characteristic-Kurve geprüft. Trennwerte wurden mit Hilfe des Youden-Index abgeleitet. Zur Bestimmung des mit dem kategorisierten RI-EMR assoziierten Risikos wurde eine Coxregression gerechnet.

Ergebnisse

Für die 352.140 eingeschlossenen Personen wurden im Nachbeobachtungszeitraum 6360 Erwerbsminderungsrenten gezählt. Im finalen Modell erwiesen sich der Bezug sonstiger Leistungen (in der Regel Krankengeld) sowohl bei Männern (OR = 6,70; 95 % KI: 6,16 bis 7,29) als auch bei Frauen (OR = 10,87; 95 % KI: 9,99 bis 11,82) als stärkste Prädiktoren. Der RI-EMR unterschied gut zwischen Personen mit und ohne Erwerbsminderungsrente (AUC = 0,84; 95 % KI: 0,83 bis 0,84). Der optimierte Trennwert betrug 50 Punkte. Mit dem Trennwert ≥ 50 Punkte wurde eine korrekte Gesamtklassifikation von 80,6 % (Sensitivität: 71,5 %; Spezifität: 80,8 %) erreicht. Die Wahrscheinlichkeit einer Erwerbminderungsrente für Personen mit Werten < 50 Punkten betrug 0,7 %, für Personen mit Werten ≥ 50 und < 60 Punkten 2,9 % und für Personen mit Werten ≥ 60 Punkten 10,1 %. Für Personen mit hohem RI-EMR (≥ 60 Punkte) war das Hazard Ratio für einen Eintritt in Erwerbsminderungsrente 17-mal höher (95 % KI: 16,37 bis 18,34) als Personen mit niedrigem RI-EMR (< 50 Punkte).

Als Ergebnis der Analysen ist es nun möglich, für jede aktiv gesetzlich rentenversicherte 18- bis 65-jährige Person den RI-EMR zu berechnen. Die Genauigkeit des RI-EMR bei der Vorhersage des Zielereignisses ist gut. Da die Inzidenz eines erwerbsminderungsbedingten Rentenzugangs ein seltenes Ereignis ist, sind falsch positive Ergebnisse jedoch häufig und die positiven Vorhersagewerte gering. Als Screening ist der RI-EMR geeignet. Ein hoher RI-EMR bedarf einer sozialmedizinischen Klärung.

Laufzeit

07 / 2018 - 12 / 2018

Förderung

Deutsche Rentenversicherung Bund

Ansprechpartner

Bild von Matthias Bethge
Prof. Dr. Matthias Bethge
Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Leitung, Sektion: Rehabilitation und Arbeit
Telefon Lübeck: 0451 500-51280 | Fax: -51208

 

Dr. Katja Spanier, M.A.

Publikationen

Bethge M, Spanier K, Streibelt M. Using administrative data to assess the risk of permanent work disability a cohort study. J Occup Rehabil; doi:10.1007/s10926-020-09926-7