Teil 2a

January 8, 2018 | Author: Anonymous | Category: Wissenschaft, Gesundheitswissenschaften, Infektion
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Internationales Gesundheitsmanagement Teil 2a

Steffen Fleßa Lst. für Allgemeine BWL und Gesundheitsmanagement Universität Greifswald

Gliederung 1 International Public Health 2 Nachfrage nach Gesundheitsdienstleistungen 3 Angebot an Gesundheitsdienstleistungen 4 Gesundheitsreformen

2 Nachfrage nach Gesundheitsdienstleistungen 2.1 Determinanten der Nachfrage 2.1.1

Gesundheitsökonomisches Rahmenmodell

2.1.2 2.1.3

Geschichte epidemiologischer Modellvorstellungen Exkurs: Messung von Lebensqualität

2.2 Demographische und epidemiologische Transition 2.3 Epidemiologie infektiöser Erkrankungen

2.1.1 Gesundheitsökonomisches Rahmenmodell

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

S U B J E K T IV E S M A N G E L E R L E B N IS = B E D Ü R F N IS

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

S U B J E K T IV E S M A N G E L E R L E B N IS = B E D Ü R F N IS

BEDARF

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

S U B J E K T IV E S M A N G E L E R L E B N IS = B E D Ü R F N IS

BEDARF

NACHFRAGE

 D em o g ra p h ie  In fektio n skra n k h eiten  C h ro n isch d eg en erativ e E rkra n ku n g en

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

S U B J E K T IV E S M A N G E L E R L E B N IS = B E D Ü R F N IS

BEDARF

NACHFRAGE

  

D em ograp h ie In fek tion sk rankh eiten C h ronisch -d egen erative E rk rank un gen

 G esu n d h eitserzieh u n g

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

S U B J E K T IV E S M A N G E L E R L E B N IS = B E D Ü R F N IS

BEDARF

NACHFRAGE

  



D em ograp h ie In fek tion sk rankh eiten C h ronisch -d egen erative E rk rank un gen

G esu n dh eitserzieh un g

 F in a n zierb a rkeit  G esu n d h eitsb u d g ets p riv a ter H a u sh alte  G eb ü h ren p olitik  K ra n ken v ersich eru n g en  D ista n zv erlu ste  N u tzen  Q u alitä t  M essu n g , S ich eru n g

O B J E K T IV E R M A N G E L A N G E S U N D H E IT

S U B J E K T IV E S M A N G E L E R L E B N IS = B E D Ü R F N IS

BEDARF

NACHFRAGE

2.1.2 Geschichte epidemiologischer Modellvorstellungen Zeit

Kausalmodelle

1900 Single-CauseModell (Infektionskrankheiten) 1920 Multiple-CauseModell (Infektionskrankheiten, Übergang zu chronischen Krankheiten)

Modellvorstellung von Gesundheit

Gesundheitsindikatoren

Mortalität Morbidität (Prävalenz, Inzidenz) Social-EcologyArbeitsbezogene Modell (WirtInvaliditätsmaße Umwelt-Verhalten) (Arbeitsunfähigkeit, Erwerbsunfähigkeit) Ecological-Modell (Agens-WirtUmwelt)

Zeit

Kausalmodelle

1940

1970 Multiple-CauseModell Multiple-EffectModell (Chronische Krankheiten)

Modellvorstellung von Gesundheit

Gesundheitsindikatoren

WHO-Modell: complete physical, mental, social wellbeing Risikofaktorenmodell Holistisches Modell (Umwelt, Biologie, Lebensstil, Gesundheitssystem) WHO-Modell: „Health for all by 2000“

Maße für Risikofaktoren (Rauchen, Alkohol, Krebsregister,...)

Zeit

Kausalmodelle

Modellvorstellung von Gesundheit

Gesundheitsindikatoren

1980

Wellness-Modell (Increasing conditions of wellness)

Maße für Wellness, Lebensqualität (Quality of Life, QALY)

1990 Multiple-CauseMultiple-Effect Modell (Social Transformation disease cycle)

WHO: Health Promotion Entwicklung von healthy policies

Maße für Equity Maße für Sozialindex

(nach Dever 1991)

Beispiel: AufmerksamkeitsdefizitHyperaktivitätsstörung (ADHS) •

Symptome: – – – –



Geringe Aufmerksamkeit Impulsivität Hyperaktivität (teilweise); „Träumerchen“ Beginnt vor 6. Lebensjahr

Vorkommen: – 3-5% der Bevölkerung; 1:3 Frauen:Männer

ADHS •

Ursachen ( Risikofaktoren)



– – – – –





Genetisch: Anormalität der zerebralen Signalverarbeitung (bis zum fragilen X-Syndom) Schwangerschafts- und Geburtskomplikationen erniedrigtes Geburtsgewicht Infektionen Schadstoffe Erkrankungen oder Verletzungen des Zentralen Nervensystems Erziehungsfehler, Vernachlässigung

Keine Zurechenbarkeit von Ursache und Wirkung

2.1.3 Exkurs: Messung von Lebensqualität •

Messung der individuellen Lebensqualität – Analogmodell – Fragebögen •



z.B. SF-12, SF-36

Normierte Maße der Lebensqualität – Rosser-Matrix – Quality Adjusted Life Years – Disability Adjusted Life Years

Analogmodell 100

0

Beispiel: SF-36 3.

Sind Sie durch Ihren derzeitigen Gesundheitszustand bei diesen Tätigkeiten eingeschränkt? Wenn ja, wie stark?

3.a

anstrengende Tätigkeiten, z.B. schnell laufen, schwere Gegenstände heben, anstrengenden Sport treiben

3.b

mittelschwere Tätigkeiten, z.B. einen Tisch verschieben, staubsaugen, kegeln, Golf spielen

3.c

Einkaufstaschen heben und tragen

3.d

mehrere Treppenabsätze steigen

3.e

einen Treppenabsatz steigen

Ja, stark eingeschrän kt

Ja, etwas eingeschrä nkt

Nein, über haupt nicht eingeschrän kt

1

2

3

SF-36

(http://www.bodytechniques.com/pdf/Health%20Survey.pdf)

Rosser Matrix Schmerz A: B: leichte C: mittlere D : starke BeSchmerzfrei Schmerzen Schmerzen Schmerzen einträchtigung I. Keine 1,000 0,995 0,990 0,967 Einschränkung II. Geringe soziale Beeinträchtigung

0,990

0,986

0,973

0,932

III. Stärkere soziale Beeinträchtigung

0,980

0,972

0,956

0,912

IV. Stärkere Beeintr. der Arbeitsfähigkeit

0,964

0,956

0,942

0,870

V. Arbeitsunfähigkeit

0,946

0,935

0,900

0,700

VI. Bewegungsunfähigkeit ohne Hilfe Dritter

0,875

0,845

0,680

0

VII. Bettlägrigkeit

0,677

0,564

0

-1,486

-

-

-

VIII. Koma

-1,028

Gesundheitszustände der DALYs Gesundheitszustand

Bewertung des Gesundheitszustandes

Eingeschränkte Fähigkeit, mindestens eine Aktivität in einer der folgenden Gruppen auszuführen: Entspannung, Ausbildung, Fortpflanzung, Berufstätigkeit

0,096

Eingeschränkte Fähigkeit, die meisten Aktivitäten in einer der folgenden Gruppen auszuführen: Entspannung, Ausbildung, Fortpflanzung, Berufstätigkeit

0,220

Eingeschränkte Fähigkeit, Aktivitäten in zwei oder drei der folgenden Gruppen auszuführen: Entspannung, Ausbildung, Fortpflanzung, Berufstätigkeit

0,400

Eingeschränkte Fähigkeit, die meisten Aktivitäten in allen vier Gruppen auszuführen

0,600

Hilfsbedürftigkeit in instrumentalen Aktivitäten des täglichen Lebens, wie z. B. Bereitung der Mahlzeiten, Einkauf, Hausarbeit

0,810

Hilfsbedürftigkeit bei Aktivitäten des täglichen Lebens, wie z. B. Essen, persönliche Hygiene, Toilette

0,920

Tod

1,000

DALYs

(http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/GBD2004_DisabilityWeights.pdf)

Restlebenserwartung bei DALYs Alter 0 1 5 10 15 20 25 30 35

Männlich 80,00 79,36 75,38 70,40 65,41 60,44 55,47 50,51 45,57

weiblich 82,50 81,84 77,95 72,99 68,02 63,08 58,17 53,27 48,38

Alter 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

Männlich 40,64 35,77 30,99 26,32 21,81 17,50 13,58 10,17 7,45 5,24 3,54 2,31

weiblich 43,53 38,72 33,99 29,37 24,83 20,44 16,20 12,28 8,90 6,22 4,25 2,89

Relativer Wert eines Lebensjahres

Wert eines Lebensjahres für die Berechnung der DALYs 2 1,5 1 0,5 0 0

20

40

60

Lebensjahr

80

100

Bei einer Abdiskonierung mit 3 % und der oben beschriebenen Altersanpassung ergibt sich der Verlust an DALYs durch eine Krankheit oder Behinderung als:

D L a x

Bewertung des Gesundheitszustandes gemäß Tabelle Dauer der körperlichen Einschränkung bzw. Verlust an Lebensjahren durch frühzeitigen Tod Lebensalter, in dem die körperliche Einschränkung beginnt bzw. Sterbejahr Alter

Global Burden of Disease 2004

N

45 DALYs p. 1000

20-29 DALYs p. 1000

Keine Angabe

2.2 Demographische und epidemiologische Transition

Demographische und epid. Transition

Kennzahl/Land

Tansania

Thailand

BRD

Japan

Kinder pro Frau

7

2

2

2

Bruttogeburtenrate

4,8 %

2,1 %

1,1 %

1,1 %

Bruttosterberate

1,5 %

0,6 %

1,1 %

0,7 %

Bruttowachstumsrate

3,3 %

1,5 %

0%

0,4 %

Bevölkerungsdichte [Personen/qkm]

31

112

227

332

Kindersterblichkeit

12,6 %

3,3 %

0,7 %

0,6 %

Modell der demographischen Transition Rate Bruttogeburtenrate Bruttosterberate

5%

1% Phase I

Phase II

Phase III

Phase IV

Phase V

Zeit

Determinanten der Geburtenhäufigkeit Kulturelle / religiöse Prägung

Nutzenmotiv

Ausbildungsstand der Frau

Agrarsystem / Wasser / Brennstoff

Arbeitskraftmotiv

Kinderwunsch der Frau

Alterssicherung

Sicherheitsmotiv

Kinderwunsch des Mannes

Männliche Dominanz

Kinderwunsch des Paares

Ausbildungsstand des Mannes

Determinanten der Geburtenhäufigkeit Preise von Verhütungsmitteln

Empfängnis- / Zeugungsfähigkeit

Kinderwunsch des Paares

Ernährungssituation

Empfängnis

Abortionsrate

Müttersterblichkeit

Austragungsfähigkeit Krankheiten

GEBURTEN

Akzeptanz von Verhütungsmitteln

Verwendung von Verhütungsmitteln

Epidemiologische Transition Mortalitätstransition in North Carolina Rate/100.000 Krebs, Herzkrankheiten 300

200

100 Influenza, Pneumonie, TB 1920

1930

1940

1950

1960

1970

1980

Zeit [Jahre]

Entwicklung der Morbidität in Vietnam 1976-2001

70

Anteil [%]

60 50 40

30 20 10 0 1976

1981

1986

1991

1996

2001

Zeit [Jahre]

Infektionskrankheiten

Chronisch-degenerative Krankheiten

Unfälle

Entwicklung der Mortalität in Vietnam 1976-2001 70

Anteil [%]

60 50 40 30 20 10 0 1976

1981

1986

1991

1996

2001

Zeit [Jahre]

Infektionskrankheiten

Chronisch-degenerative Krankheiten

Unfälle

Empfänglichkeitsmodell Empfänglichkeit

Geburt

10

20



50

60

70

80

Zeit [Jahre]

Chronisch-degenerative Krankheiten Infektionskrankheiten

Bevölkerungsanteile Inzidenz und Prävalenz [%]

100 80 60 40 20 0 0

20 Gesunde

40

60 Zeit [Jahre]

Infektionskrankheiten

80

100

Chronisch-Degenerative Krankheiten

120

Prävalenz und Inzidenz infektiöser und chronisch-degenerativer Krankheiten Incidenz und Prävalenz [%]

100

80 60

40 20 0 0

20

40

60 Zeit [Jahre]

80

100

120

Inz idenz, Infektionskrankheiten

Inzidenz, chronisch-degenerative Krankheiten

Prävalenz, Infektionskrankheiten

Prävalenz, chronisch-degenerative Krankheiten

2.3 Epidemiologie infektiöser Erkrankungen 2.3.1 Grundlagen •

Übertragungswege – Symbole: Mensch

Tier

Vektor

Übertragungswege 1.

Direkte Übertragung Mensch zu Mensch, z.B. Grippe, AIDS

2.

Direkt übertragene Zoonosen, Mensch als Fehlwirt, z.B. Brucellose

3.

Vektorübertragene Humankrankheiten, z.B. Malaria

4.

Vektorübertragene Zoonosen, z.B. FSME

Übertragungswege (Forts.) 5.

6.

Vektorübertragene Anthropoid-Zoonosen, z.B. Pest, Gelbfieber Übertragung mit Zwischenwirten, z.B. Bilharziose

1 2

Beispiele 1. Direkt übertragbare Krankheiten, Mensch zu Mensch •

AIDS, Lepra, Cholera, Amöben, TBC, Syphillis, Ebola, Marburg, Pocken, Masern, Hepatitis A,B,C

2. Direkt übertragbare Krankheiten, Tier zu Mensch •

Brucelose, BSE (wahrscheinlich?)

Wirte Fehlwirt: Ein Subjekt, das infiziert werden kann, jedoch selbst nicht Überträger sein kann, d.h. die Infektion endet bei ihm. Der Fehlwirt kann schnell zu Grunde gehen, ohne dass es zu einer Unterbrechung des Zyklus kommt. Endwirt: Der Entwirt ist in den Reifezyklus des Agenten in der Weise eingebunden, dass der Agent seine Reife in ihm erreicht. Der Endwirt darf nicht (oder nicht schnell) an dem Agenten sterben, sonst erlischt die Krankheit.

Wirte (Forts.) Zwischenwirt: Der Zwischenwirt ist in den Zyklus eingebunden. Der Agent durchläuft ein praematures Stadium in ihm. Der Zwischenwirt muss den Agenten länger überleben als dieser für seine Zwischenreife benötigt. Transportwirt: Er transportiert den Agenten räumlich weiter.

Wirte (Forts.) Stapelwirt: Sie akkumulieren die Agenten, ohne dass sie eine Wandlung vollziehen. Reservoir: Eine Tierpopulation, bei der der Agent „gespeichert“ wird. In der Regel erkranken die Reservoirtiere nicht.

Beispiele (Forts.) 3. Vektorübertragene menschliche Krankheiten •

Malaria, Onchozerkose

4. Vektorübertragene Zoonosen, Mensch als Fehlwirt •

Bandwürmer (Hund, Schwein, Rind, Fuchs), FSME, Borreliose

5. Vektorübertragene Anthropoid-Zoonosen (Übertragung aus tierischem Reservoir) •

Pest, Gelbfieber, Schlafkrankheit

6. Übertragung mit Zwischenwirt •

Schistosomiasis (=Bilharziose)

Epidemiologische Verläufe: konstantes Virus

Masern

Zeit

Mutierendes Virus: Kilbourne Modell Fallzahl

Immunität

Pandemie Epidemie

Endemie

Zeit Influenza A1 Influenza A2 Herdenimmunität

Bedingungen für Pandemien • „Neuer“ Erreger in einer Bevölkerung mit geringe Immunität • • • •

Einschleppung, z.B. Pest Neuer Erreger, z.B. Grippe Rasche Ausbreitung Geringe Letalität • Sterblichkeit einer Erkrankung, d.h. Todesfälle im Verhältnis zur Anzahl der Erkrankten • Hohe Letalität führt zum Erlöschen der Krankheit, bevor sie sich ausbreiten kann • Z.B. Ebola

Einschleppung: Beispiel Pest •

Pest (1347-1352) – –

– – –

Wahrscheinlich aus Zentralasien Einschleppung nach Europa über Händler / Schiffe Ausbreitung über ganz Europa geschätzt 25 Millionen Tote (1/3 der europäischen Bevölkerung) Heute: weltweite Ausbreitung, durch Antibiotika fast vollständig verschwunden

http://www.scilogs.de/blogs/gallery/25/Pestilence_spreading_13471351_europe.png

Einschleppung •

AIDS (seit 1980)

– – – –

Wahrscheinlich aus Afrika Einschleppung durch Migration, Tourismus etc. (umstritten!) weltweite Ausbreitung, >20 Millionen Tote Derzeit keine Heilung

http://www.mapsharing.org/MS-maps/map-pages-worldmap/7-world-map-aids.html

Entstehung neuer Viren •

Gleichzeitige Infektion eines Trägers mit zwei Virusstämmen – Gefahr einer Neukombination durch Austausch genetischen Materials beider Viren – Es entsteht ein neues, hoch-pathogenes Virus

Vogelgrippe weltweit

Hauptreisewege des Vogelzugs

http://going-to-korea.blogspot.com/

Schweinegrippe Weltweit



http://gamapserver.who.int/h1n1/cases-deaths/h1n1_casesdeaths.html



http://www.innovationsreport.de/html/berichte/medizin_gesundheit/beric ht-34912.html

Flugrouten: schneller denn je…

Im Vergleich dazu: Ausbreitung der 7. Cholera-Epidemie



http://www.bertelsmannbkk.de/fileadmin/Redakteure/Bilder/gesundheitsle xikon/506693.jpg

Determinanten der Epidemiologie • • • • • • •

Temperatur Höhenlage Niederschläge Wasserläufe Migration (Tiere) Relief Arbeitsteilung Mann/Frau

• • • • • •

räumliche Mobilität Kleidung Wohngebäude Siedlungsform Eheform Prädestinationsglaube

Krankheitsverläufe: Latenz, Inkubation, Rekonvaleszenz

Krankheits-

Krankheitszeit

symptome

Rekonvaleszenz Latenzzeit Inkubationszeit

Infektion Serokonversion

Zeit Ausbruch

Überträger

Aktiver Überträger

Passiver Überträger

Infektiösität Krankheitszeit

Latenzzeit

Infektion Serokonversion

Inkubationszeit

Ausbruch

Symptomlosigkeit

Zeit

2.3.2 Malaria • Grundlagen: – – – –

Erreger: Plasmodium (Einzeller) Erkrankung: Malaria (Parasitose) Überträger: Anopheles Risikogruppe: 36 % der Weltbevölkerung (> 2 Mrd. Menschen)

Fallzahlen 2010 •





Inzidenz: 216 Millionen (offizielle) Fälle

– – –

Überreporting: Fieber = Malaria? Unterreporting: nicht behandelt, nicht erkannt, … 174 Millionen Fälle (81%) in Afrika

– – –

655 000 91% in Afrika 86% alle Todesfälle Kinder < 5 Jahre

– –

Inzidenz: - 27% Mortalität: -26%

Todesfälle:

Entwicklung 2000-2010

World Malaria Report 2011

Malaria als „Wechselfieber“

91% aller Fälle und fast 100% aller Todesfälle sind Malaria Tropica (Plasmodium falciparum)

Weltweite Malaria-Ausbreitung

3000 km

N

Legende: Kein Malariarisiko Schwaches Malariarisiko Starkes Malariarisiko

Malariafälle in Deutschland 1000 900

Malariafälle

800

700 600 500 400 300

200 100 0 1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

Zeit [Jahre]

http://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/Archiv/2012/Ausgaben/43_12.pdf?__blob=publicationFile

2010

2012

Monatliche Malariafälle in Mlowa Bwawani 1996 (eigene Erhebung) 450 M a l a r i a f ä l l e

400 350 300 250 200 150 100 50 0 1

2

3

4

5

6

7

Zeit [Monate] Malariafälle

8

9

10

11

12

Niederschläge, Anopheles und Malaria

M a la ria fä lle

A n o p h e le s -P o p u la tio n N ie d e rsch la g 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Z e it [M o n a t]

Prävalenz der Malaria in Tansania KENYA

Legende:

M a la ria -fre i H yp o e n d e m is c h e M . M e s o e n d e m is c h e M . H yp e re n d e m is c h e M . H o lo e n d e m is c h e M . 200 km

Malaria Prävalenz in Tansania (nach Regionen) 2011/12 KENYA

Simon (2013) nach National Burreau of Statistics, Dar-es-Salaam

Ökonomische Bedeutung der Malaria • Verlust von 10 Manntagen pro Malariaanfall • starke saisonale Schwankungen • Malariakontrollprogramme – Malaria Eradication Programme – Roll-Back-Malaria (WHO)

Täglicher Belegungsgrad von Karatu Hospital 1995 180

B e l e g u n g s g r a d

160 140 120 100 80 60 40 0

360 Zeit [Tage]

Lebenszyklus der Plasmodien

Chloroquine-Resistenz

Legende:

3 0 0 0 km N

C h lo ro g u in e R e siste n z

Prognose Dynamischer Systeme • Modelle: – – – –

Biometrische Modelle Analytische Modelle Markov-Modelle System Dynamics Modelle

Bio / Ökonometrische Modelle y

ui

y

(x i ,y i )

x

x

Analytische Modelle, z. B. RossMcDonald-Modell m  a  b1  b 2  e 2

R0  • • • • • • •

R0 m a b1 b2 r 

r • • • • • • •

basic reproductive rate number of mosquitos number of bites infection risk of humans infection risk of mosquito recovery rate of humans mortality of mosquito

 t

Markov-Modelle a

12 a

a

w2

21

a

a

w1 a

a

32

41

w4

23

31 a

a

42

14

a a

24

34

13

w3

a43

Markov-Modell w  t 1  w  t  A  w1  w t   ... w  n

  ;  

 a 11   a 21 A     a n1 

w t  w 0  A

t

a 12

...

w  t 1  w  t  A

a 22

...





an2

...

a 1n   a 2n     a n n 

System Dynamics Modell Im a g inä re Q u elle

Z u w a chs in t

System Dynamics of Anopheles Im m a g inä re Q u elle

Z u w a chs in t

P o p u la tio n

System Dynamics of Anopheles Im m a g inä re Q u elle

R a te

Z u w a chst in t

P o p u la tio n

System Dynamics einer Population B t  t  B t   B t  B t  0 , 05 * B t

Jahr

Bevölkerung (Bt)

0

Bo=100.000

1

105.000

2

110.250

3

115.763

4

121.551

5

127.628

6

134.010

7

140.710

8

147.746

9

155.133

10

162.889

System Dynamics der Anopheles Im a g ina ry so u rce

E gg s in t, t+ 1

System Dynamics of Anopheles Im a g ina ry so u rce

E gg s in t, t+ 1

L a rv ae in t

System Dynamics of Anopheles Im a g ina ry so u rce

E gg s in t, t+ 1

L a rv ae in t

A n o p h eles in t

System Dynamics of Anopheles Im a g ina ry so u rce

fertility

E gg s in t, t+ 1

L a rv ae in t

A n o p h eles in t

Saisonale Einflüsse auf die Anophelespopulation 300 A b w e i c h u n g

250 200 150 100 50 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Zeit [Monate] Anoph., Region1 Temperatur

Anoph., Region2 Niederschlag

11

12

Prävalenz und Inzidenz (in % der Bevölkerung) 16

3,0

14 P r ä v a l e n z

2,5

12 2,0

10 8

1,5

6

1,0

4 0,5

2 0 0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

Zeit [Tage] Inzidenz

Prävalenz

300

330

0,0 360

I n z i d e n z

Anophelespopulation und Malaria 300000 P r ä v a l e n z

4,0E+07 3,5E+07

250000

3,0E+07 200000

2,5E+07

150000

2,0E+07 1,5E+07

100000

1,0E+07 50000 0 1

5,0E+06 2

3

4

5

6

7

8

9

Zeit [Monate] Anopheles

Malaria

10

11

0 12

M o s k i t o s

Infektionen bei In-door-Spraying 1,4E+07 I n f e k t i o n e n

1,2E+07 1,0E+07 8,0E+06 6,0E+06 4,0E+06 2,0E+06 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Zeit [Jahre] B=0 B=1000

B=100 B=1025

B=500 B=1050

Nachhaltigkeit des In-door-Spraying, Infektionen 1,4E+07 I n f e k t i o n e n

1,2E+07 1,0E+07 8,0E+06 6,0E+06 4,0E+06 2,0E+06 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Zeit [Jahre] B=0

B=25 Jahre

B=5 Jahre

Bettnetzprogramme

Simon (2013) nach National Burreau of Statistics, Dar-es-Salaam

Infektionen und Bettnetzprogramme 1,6E+07

1,4E+07

I n f e k t i o n e n

1,2E+07

1,0E+07

8,0E+06

6,0E+06

4,0E+06

2,0E+06

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

Zeit [Jahre] Standard

25 Jahre

5 Jahre

18

19

20

21

22

23

24

25

Todesfälle und Bettnetzprogramme, Region 2 9000 8000 7000 I n f e k t i o n e n

6000 5000 4000 3000 2000 1000 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

Zeit [Jahre] Standard

25 Jahre

5 Jahre

18

19

20

21

22

23

24

25

Anophelespopulation bei Temperaturerhöhung 5,0E+07 4,5E+07 4,0E+07 A n o p h e l e s

3,5E+07 3,0E+07 2,5E+07 2,0E+07 1,5E+07 1,0E+07 5,0E+06

0

5

10

15 Zeit [Jahre]

Standard, R1 Standard R2

Erhöhung, R1 Erhöhung, R2

20

25

Infektionen bei Temperaturerhöhung 2,0E+07 1,8E+07 1,6E+07 I n f e k t i o n e n

1,4E+07 1,2E+07 1,0E+07 8,0E+06 6,0E+06 4,0E+06 2,0E+06 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

Zeit [Jahre] Standard, R1 Standard R2

Erhöhung, R1 Erhöhung, R2

18

19

20

21

22

23

24

25

Infektionen und El-Nino 1,2E+07

1,0E+07 I n f e k t i o n e n

8,0E+06

6,0E+06

4,0E+06

2,0E+06

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Zeit [Jahre] El-Nino, R1 Standard, R1

El-Nino, R2 Standard, R2

11

12

13

14

15

Infektionen und Umsiedlungsprogramme 1,6E+07 1,5E+07 1,4E+07 I n f e k t i o n e n

1,3E+07 1,2E+07 1,1E+07 1,0E+07 9,0E+06 8,0E+06 7,0E+06

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Zeit [Jahre] Standard

Migration

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

Todesfälle und Umsiedlungsprogramme 80000 75000 70000 T o d e s f ä l l e

65000 60000 55000 50000 45000 40000 35000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Zeit [Jahre] Standard

Migration

17

18

19

20

21

22

23

24

25

2.3.3 AIDS

HIV- und AIDS-Fälle in Deutschland

Quelle: Robert Koch Institut 2009

neu diagnostizierte HIVInfektionen 2008: 2.806 2007: 2.774

MSM: Men sex with men IVDA: intervenous drug abusers Hetero: heterosexual relationship HPL: Hochprävalenzländer (e.g. Afrika)

Quelle: http://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/H/HIVAIDS/Epidemiologie/Daten__und__Berichte/HIV-AIDS-Folien,templateId=raw,property=publicationFile.pdf/HIV-AIDS-Folien.pdf

HIVPrävalenz (RKI 2010)

HIV-Prävalenz weltweit [in % der Gesamtbevölkerung]

HIV-Prävalenz in Afrika, 1982-97 [% der Gesamtbevölkerung]* 0-0,5 %

1982

0,6-2,0 %

2,1-8,0 %

1987

8,1-16,0 %

1992

16,1-32 %

1997

Quelle: UNAIDS (1998a, S. 98036-E-12, 15.Juli 1998)

*Dateninkonsistenzen zwischen den Karten können auftreten.

30

1400

25

1200 1000

Anteil

20

800 15 600 10

400

5

200

0

0 0

10

20

30

40

50

60

Alter [Jahre] Männer, Fälle

Frauen, Fälle

Männer, Rate

Frauen, Rate

70

80

Rate [Fälle/100.000]

Altersverteilung der AIDS-Fälle

Verteilung der Waisenkinder

http://www.mindfully.org/Reform/2003/AIDS-Orphans-Increase30jul03.htm

N icht-Infiziert

Gesundheitszustände

    

P rä- und perinatale Infektion Infektion durch Inzession Infektion durch B luttransfusion Infektion durch kontam inierte N adeln Infektion durch G eschlechtsverkehr

H IV -P ositiv F (t)

Inkubationszeit t A ID S -K rank F (u)

Ü berlebenszeit u T od

Verteilungsfunktion der Inkubations- und Überlebenszeit F (t) 1 ,0

K lasse 2

K lasse 1

K lasse 4

K lasse 3

0 ,5 * M ed ian

M ed ian 1 ,5 * M ed ian

2 * M ed ian

In k u b atio n s/Ü b erleb en szeit [Jah re]

K lasse 5

Bevölkerung und AIDS-bedingte Todesfälle in Tansania, absolut 70.000.000

Population

60.000.000 50.000.000 40.000.000 30.000.000 20.000.000 10.000.000 0 1970

Bevölkerung HIV-Infizierte Bev. ohne AIDS

1980

1990

2000

2010

2020

Zeit [Jahre] Gesunde AIDS-Tote, kumuliert

Gesunde HIV-Infizierte Zeit [Jahre]

AIDS-Kranke

2018 2020

2014 2016

2010 2012

2006 2008

2002 2004

1996 1998 2000

1992 1994

1988 1990

1984 1986

1980 1982

1976 1978

Anteil [%]

Zusammensetzung der Bevölkerung

100%

80%

60%

40%

20%

0%

2500000

25000000

2000000

20000000

1500000

15000000

1000000

10000000

500000

5000000

0 1970

0 1990

2010

Zeit [Jahre] AIDS-Kranke

AIDS-Tote

AIDS-Tote, kumuliert

Kumulierte Totesfälle

Kranke, Totesfälle

AIDS-Kranke und AIDS-bedingte Todesfälle

Anteile der Infektionswege [%]

Anteile der Infektionswege 60 50 40 30 20 10 0 1980

1990

2000

2010

2020

Zeit [Jahre] Prae/perinatal

Transfusion

Einmal

Parnter

HIV-Prävalenz in den Compartments der 13-32jährigen 10 0

Männer am Land

90

80

Männer der Stadt

HIV-Prävalenz [%]

70 60

Frauen am Land

50

40

Frauen der Stadt

30 20

Berufspro stituierte

10

0 19 80

19 85

19 90

19 95

20 00

20 05

Zeit [Jahre]

20 10

20 15

20 20

Gelegenh eitsprostit uierte

Gesundheitszustände von 250.000 HIV-positiven Lebendgeburten 250.000

Population

200.000 150.000 100.000 50.000 0 0

2

4 HIV-Infizierte

6

8

AIDS-Kranke

10 12 Zeit [Jahre]

HIV-Prävalenz in den Compartments der 0-12jährigen 8

HIV-Prävalenz [%]

7 6 5 4 3 2 1 0 1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

Zeit [Jahre] Knaben am Land

Knaben in der Stadt

Mädchen am Land

Mädchen in der Stadt

2020

120.000.000

6

100.000.000

5

80.000.000

4

60.000.000

3

40.000.000

2

20.000.000

1

0 1970

1980

1990

2000

2010

0 2020

Zeit [Jahre]

Direkte Kosten

Direkte Kosten/Einwohner

Direkte Kosten/Gesunder

pro Einwohner bzw. Gesunder [US$]

Direkte Kosten [US$]

Direkte jährliche Kosten von AIDS [US$]

AIDS-Waisen in Tansania 2500000

AIDS-Waisen

2000000

1500000

1000000

500000

0 1970

1980

1990

2000

2010

2020

Zeit [Jahre] Zuwachs

Zahl

Konsequenzen einer Impfung zum 1.1.2001 60.000.000

7.000.000

50.000.000

6.000.000 40.000.000

5.000.000

4.000.000

30.000.000

3.000.000

20.000.000

2.000.000 10.000.000

1.000.000 0 1990

1995

2000

2005

2010

2015

0 2020

Zeit [Jahre] HIV-Infizierte

AIDS-Kranke

AIDS-Tote

Bevölkerung

Bevölkerung

Infizierte, Kranke, Tote

8.000.000

Impfungen gegen AIDS: verschiedene Szenarien 2.000.000 1.800.000 1.600.000

AIDS-Kranke

1.400.000 1.200.000

1.000.000 800.000 600.000 400.000 200.000 0 1990

1995

2000

2005

2010

2015

Zeit [Jahre]

Standard

Impf

Halb

Kurz

Verzögert

2020

Verhaltensprävention: verschiedene Szenarien 1.800.000

AIDS-Kranke

1.600.000 1.400.000 1.200.000 1.000.000 800.000 600.000 2000

2005

2010

2015

Zeit [Jahre] Standard

Promis

Teil

Prost

2020

Jährlicher Bedarf an Kondomen in Tansania 140.000.000 120.000.000

2.000.000.000

100.000.000 1.500.000.000

80.000.000

1.000.000.000

60.000.000 40.000.000

500.000.000 0 2000

20.000.000 2005

2010

0 2020

2015

Zeit [Jahre] Maximum

Teil

Promis

Prost

Kondome (Promis, Prost)

Kondome (Maximum, Teil)

2.500.000.000

Kostenersparnis durch Kondomverwendung (absolut) 40.000.000 30.000.000

Kostendifferenz

20.000.000 10.000.000

0 2000 -10.000.000

2005

2010

2015

-20.000.000 -30.000.000

-40.000.000 Zeit [Jahre] Promis

Teil

Prost

2020

Quotient

Kostenersparnis durch Kondomverwendung (relativ)* 15,0 14,0 13,0 12,0 11,0 10,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 2000

2005

2010

2015

2020 Zeit [Jahre]

*Eingesparte direkte Behandlungskosten geteilt durch Kosten der Kondome.

Promis

Prost

Teil

AIDS-Kranke, verschiedene Szenarien der prä- bzw. perinatalen Infektion 1.800.000

AIDS-Kranke

1.600.000 1.400.000

1.200.000 1.000.000 800.000 600.000 2000

2005

2010

2015

2020

Zeit [Jahre] Standard

Halb

Dreiviertel

Null

Bevölkerung, verschiedene Szenarien der prä- bzw. perinatalen Infektion 37.000.000 36.500.000

Bevölkerung

36.000.000 35.500.000 35.000.000

34.500.000 34.000.000 33.500.000

33.000.000 2000

2005

2010

2015

2020

Zeit [Jahre] Standard

Halb

Dreiviertel

Null

Screening-Kits pro Transfusion

Screening Kits pro Transfusion 3,2 3 2,8 2,6 2,4 2,2 2 1990

1995

2000

2005 Zeit [Jahre]

2010

2015

2020

Screening-Kosten [US$] 900000

Screening-Kosten [US$]

800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 1990

1995

2000

2005 Zeit [Jahre]

2010

2015

2020

Antiretrovirale Medikamente: Fluch oder Segen? •

Anwendung: – –

Prävention: Mutter-Kind-Übertragung Kuration • •



ART und HAART Voraussetzungen (Verfügbarkeit, Nahrung, Schwarzmarkt)

Risiken – – – –

Resistenzbildung Compliance Sexualverhalten Opportunitätskosten

HIV-neg. Pop

Intendierte, kurzfristige Wirkung von HAART +

Medical infectiveness + infection rate

+

+

risk behaviour -

resistance

+

Health Care Budget

HIV-pos. Pop

HIV/AIDS-Budget

direct costs of HAART +

+ GNP

 Wirksamkeit von HAART  Kosten-Wirksamkeit

Resistance Monitoring

HAART

-

incubation +

FEAR

-

-

+

+ Other health care budget

HAARTeffectiveness

Other diseases and infirmities

•Langfristig??? +

+

+

indirect costs of AIDS +

AIDS Pop

+ Indirect Costs other diseases

+ + Direct Costs other diseases

+ Intangible COI survival

+

+ direct costs of opportunistic infections Death

+ Total COI + +

HIV-neg. Pop +

Health Care Budget

Medical infectiveness + infection rate

+

+ risk behaviour -

resistance

+

HIV-pos. Pop

HIV/AIDS-Budget direct costs of HAART +

+ GNP

Resistance Monitoring

HAART

-

+ Other health care budget

incubation +

FEAR

-

HAARTeffectiveness

Other diseases and infirmities

+ +

+

+

indirect costs of AIDS +

AIDS Pop

+ Indirect Costs other diseases

+ + Direct Costs other diseases

+ Intangible COI survival

+

+ direct costs of opportunistic infections Death

+ Total COI + +

Ethik •

Ethische Konzeptionen – –

konsequentionistische Ethik: Gut ist, was langfristig gute Konsequenzen hat??? teleologischen Ethik: Gut ist, was gut gemeint ist???

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