Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung

Tobollik M (2021)
Bielefeld: Universität Bielefeld.

Bielefelder E-Dissertation | Deutsch
 
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Autor*in
Tobollik, Myriam
Gutachter*in / Betreuer*in
Abstract / Bemerkung
*Einleitung:* In Deutschland ist wissenschaftliche Politikberatung ein fester Bestandteil des politischen Apparates. Damit wissenschaftliche Erkenntnisse in den politischen Prozess einfließen können, ist eine adressatengerechte Kommunikation essenziell. Eine gesundheitswissenschaftliche Methode, die mit dem Ziel der wissenschaftlichen Politikberatung entwickelt wurde, ist die Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten. Die theoretischen und wissenschaftlichen Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig, aber die mit dieser Methode erzielten Erkenntnissen werden bei der wissenschaftlichen Politikberatung wenig genutzt.

*Forschungsfrage:* Worin bestehen die Chancen und Grenzen der Methode zur Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten für die wissenschaftliche Politikberatung in Deutschland?

*Methode:* Die Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten quantifiziert Gesundheit in Form verlorener gesunder Lebensjahre und stellt ein Negativmaß der Bevölkerungsgesundheit dar. Lebensjahre können zum einen durch vorzeitiges Versterben vor dem Erreichen eines bestimmten Alters verloren gehen und zum anderen anteilig als mit gesundheitlichen Einschränkungen verbrachte Lebenszeit. In einem weiteren Schritt wird der Anteil der verlorenen Lebensjahre berechnet, der auf einen Umweltrisikofaktor zurückzuführen ist. Die Chancen und Grenzen dieser Methode für die wissenschaftliche Politikberatung werden anhand von vier Anwendungsbeispielen und einem Übersichtsartikel herausgearbeitet. Neben den wissenschaftlichen Erkenntnissen ist deren Vermittlung essenziell. Daher werden zwei Kommunikationsbeispiele mit der Allgemeinbevölkerung als Adressat beschrieben.

*Ergebnis:* In jedem der Anwendungsbeispiele wird die durch einen oder mehrere umweltbedingte Risikofaktoren verursachte Krankenlast in der Einheit verlorener gesunder Lebensjahre berechnet. Unterschiede zwischen den Anwendungsbeispielen sind der geografische Raum, die Expositionsschätzung und dessen Detailtiefe sowie die Datenverfügbarkeit, wobei insbesondere der letztgenannte Aspekt einen Einfluss auf die jeweils durchgeführte Unsicherheits- bzw. Sensitivitätsanalyse hat. Anhand dieser Anwendungsbeispiele konnte die Bedeutung des Zusammenhangs von Umweltfaktoren und Gesundheit aufgezeigt werden. Neben der Flexibilität ist die Vergleichbarkeit der Ergebnisse eine weitere Chance der Methode, wobei diese nur eingeschränkt anhand der Anwendungsbeispiele belegt werden konnte. Politik muss mit unter schnell handeln und ist auf die rasche Verfügbarkeit von Fachwissen angewiesen. Nicht immer ist ausreichend Zeit vorhanden, um eine Krankheitslasten-Berechnung durchzuführen, denn diese ist sowohl ressourcen- als auch zeitintensiv. Neben wissenschaftlichen Veröffentlichungen in Zeitschriften sollten die Ergebnisse der Allgemeinbevölkerung adressatengerecht anhand unterschiedlicher Medien wie Erklärvideos oder einem Fragen-und-Antworten-Katalog vermittelt werden.

*Diskussion:* Der Fokus der vorliegenden Arbeit liegt auf der Politikberatung in Deutschland, auch wenn die Anwendungsbeispiele sich größtenteils nicht auf Deutschland beziehen. Dennoch können hieraus Schlüsse für die Politikberatung in Deutschland gezogen werden. Die Methode ist vielfältig einsetzbar. Ein Aspekt, der als Nachteil im Rahmen der wissenschaftlichen Politikberatung ausgelegt werden kann, ist, dass die Methode mit unterschiedlichen Daten und Annahmen gespeist werden kann, was zu unterschiedlichen Ergebnissen für einen Risikofaktor führt. Für die Nutzung der Ergebnisse muss erklärt werden, warum es zu unterschiedlichen Ergebnissen kommt. Die Berechnungsmethode und die Eingangsdaten sollten basierend auf der Forschungsfrage und dem Ziel der Berechnung gewählt werden. Eine Qualitätssicherung sowie Erfassung der Unsicherheiten sollten Teil von Berechnungen der umweltbedingten Krankheitslast sein. Hinsichtlich der Vermittlung der komplexen Berechnungen ist es notwendig, durch verschiedene Kommunikationsmedien ein Grundverständnis für diese Maßzahlen zu schaffen.

*Fazit:* Die etablierte Methode zur Berechnung von umweltbedingten Krankheitslasten bietet eine Informationsquelle für die wissenschaftliche Politikberatung und kann als ein Kriterium in die politische Entscheidungsfindung einfließen.
Jahr
2021
Seite(n)
65
Page URI
https://pub.uni-bielefeld.de/record/2957542

Zitieren

Tobollik M. Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2021.
Tobollik, M. (2021). Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung. Bielefeld: Universität Bielefeld. https://doi.org/10.4119/unibi/2957542
Tobollik, M. (2021). Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung. Bielefeld: Universität Bielefeld.
Tobollik, M., 2021. Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung, Bielefeld: Universität Bielefeld.
M. Tobollik, Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung, Bielefeld: Universität Bielefeld, 2021.
Tobollik, M.: Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung. Universität Bielefeld, Bielefeld (2021).
Tobollik, Myriam. Methode der Berechnung umweltbedingter Krankheitslasten: Anwendungsmöglichkeiten sowie Chancen und Grenzen für die wissenschaftliche Politikberatung. Bielefeld: Universität Bielefeld, 2021.
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