Menschen mit Migrationshintergrund in Deutschland
Bei mehr als einem Viertel (21,9 Millionen) der in Deutschland lebenden Bevölkerung (81,9 Millionen) handelt es sich um Personen, die selbst oder deren Eltern aus einem anderen Land zugewandert sind. Vom Statistischen Bundesamt (2021) werden sie zusammenfassend als Menschen mit Migrationshintergrund bezeichnet. Während 52,8 % von ihnen die deutsche Staatsangehörigkeit besitzen, sind 47,2 % nicht-deutsche Staatsangehörige. Menschen mit Migrationshintergrund sind eine sehr heterogene Bevölkerungsgruppe, die Personen unterschiedlicher Kultur und Herkunftsländer umfasst, die aus unterschiedlichen Gründen nach Deutschland zugewandert sind. Ein großer Teil von ihnen oder ihren Eltern wurden in den 1950er- bis 1970er-Jahren als Gastarbeiterinnen und Gastarbeiter angeworben, um dem Arbeitskräftemangel in Deutschland zu begegnen. Viele entschieden sich, gemeinsam mit ihren Familien in Deutschland zu bleiben. (Spät-)Aussiedlerinnen und -Aussiedler, vor allem aus der ehemaligen Sowjetunion und Polen, sind seit Ende der 1980er-Jahre nach dem Zerfall der Sowjetunion in großer Zahl nach Deutschland zurückgewandert (Bundesministerium des Innern 2014). Mit jeweils über 2,5 Millionen bilden Menschen mit türkischem Migrationshintergrund sowie (Spät-)Aussiedlerinnen und -Aussiedler heute die größten Bevölkerungsgruppen mit Migrationshintergrund in Deutschland (➥ Abb. 1) (Statistisches Bundesamt 2021). Zudem ist Deutschland seit jeher ein Ziel für Geflüchtete, die vor politischer Verfolgung, Gewalt, Armut und Naturkatastrophen fliehen und Zuflucht in Deutschland suchen (Bundesamt für Migration und Flüchtlinge 2019).
Menschen mit Migrationshintergrund unterscheiden sich von Menschen ohne Migrationshintergrund im Hinblick auf einige demografische und sozioökonomische Merkmale. So sind sie im Durchschnitt deutlich jünger als Menschen ohne Migrationshintergrund. Unterschiede werden auch in Schul- und Berufsabschlüssen sowie in beruflichen Qualifikationen deutlich. Zwar ist der Anteil von Personen ohne Schul- oder Berufsabschluss und mit geringer beruflicher Qualifikation bei Menschen mit Migrationshintergrund höher als bei Menschen ohne Migrationshintergrund. Gleichzeitig unterscheidet sich der Anteil von Personen mit Hochschulabschluss und allgemeiner Hochschulreife zwischen Menschen mit und ohne Migrationshintergrund jedoch kaum und ist bei Ersteren teilweise sogar höher. Auch das weist auf die große Heterogenität der Bevölkerung mit Migrationshintergrund hin (Statistisches Bundesamt 2021).
Grenzen routinedatenbasierter Untersuchungen
Daten zur Gesundheit von Menschen mit Migrationshintergrund weisen unterschiedliche Limitationen auf. Nur wenige Datenquellen ermöglichen es, auch Menschen mit Migrationshintergrund deutscher Staatsangehörigkeit zu identifizieren. Routinedaten der Sozialversicherungsträger und der amtlichen Statistik erlauben in der Regel nur eine Differenzierung nach Staatsangehörigkeit. Das liegt daran, dass Informationen wie der Geburtsort der Befragten, der Geburtsort der Eltern sowie die Muttersprache in der Regel in Routinedaten und amtlichen Statistiken nicht erfasst werden (Brzoska et al. 2012; Dyck et al. 2019).
Alles in allem weisen verfügbare Daten auf einige gesundheitsbezogene Unterschiede zwischen Menschen mit und Menschen ohne Migrationshintergrund beziehungsweise ausländischen und deutschen Staatsangehörigen hin, die sich in unterschiedlichen Indikatoren widerspiegeln. Im Durchschnitt haben Menschen mit Migrationshintergrund eine höhere Prävalenz bestimmter chronischer Erkrankungen wie Diabetes mellitus Typ 2, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und chronischer Schmerzen, die zudem in jüngeren Altersjahren als bei Menschen der Mehrheitsbevölkerung auftreten (Razum et al. 2008). Vor dem Hintergrund der heute noch im Durchschnitt jüngeren Altersstruktur ist zu erwarten, dass sich mit zunehmender Alterung auch die Häufigkeit altersassoziierter Erkrankungen bei Menschen mit Migrationshintergrund erhöhen wird. Ausländische Staatsangehörige erleiden darüber hinaus häufiger Arbeitsunfälle und Berufskrankheiten und weisen höhere Arbeitsunfähigkeitszeiten sowie Erwerbsminderungsquoten als deutsche Staatsangehörige auf (Brzoska u. Razum 2015a).
Unterschiede bestehen auch im Hinblick auf die Nutzung von Angeboten der Gesundheitsversorgung. Das spiegelt sich zum Beispiel in der Nutzung präventiver Angebote wie dem Krebsscreening (Brzoska et al. 2020), der Zahnvorsorgeuntersuchung (Erdsiek et al. 2017), Gesundheits-Check-ups (Brand et al. 2015) oder der medizinischen Rehabilitation (Brzoska u. Razum 2015b, 2019) wider, die Menschen mit Migrationshintergrund beziehungsweise ausländische Staatsangehörige im Durchschnitt seltener als Menschen ohne Migrationshintergrund oder deutsche Staatsangehörige nutzen. Diese Unterschiede bleiben auch nach der Adjustierung für den Einfluss sozioökonomischer Faktoren bestehen. Dies weist daraufhin, dass über diesen Einfluss hinausgehende Faktoren, beispielsweise Barrieren in der Versorgung, eine Rolle spielen (Brzoska u. Razum 2015b; Berens et al. 2021; Bermejo et al. 2012). Die Ergebnisse sind jedoch im Vergleich der einzelnen Studien nicht einheitlich. So fanden Untersuchungen je nach den betrachteten Bevölkerungsgruppen und herangezogenen Datenquellen teilweise auch keine Unterschiede oder gar eine höhere Nutzung präventiver Angebote bei Menschen mit Migrationshintergrund beziehungsweise ausländischen Staatsangehörigen (Berens et al. 2018; Yildirim 2017; Berens et al. 2014; Zollmann et al. 2016). Zu dieser inkonsistenten Befundlage tragen neben der Heterogenität der Bevölkerung auch die unterschiedlichen Studiendesigns und die Eigenschaften der jeweils betrachteten Datenquellen bei (Brzoska u. Razum 2015b).
Um nicht nur ausländische Staatsangehörige, sondern auch Deutsche mit Migrationshintergrund vor allem in Routinedaten der Sozialversicherungsträger identifizieren zu können, stehen unterschiedliche Verfahren zur Verfügung. Enthalten Datenquellen, wie zum Beispiel die Einwohnermeldestatistik oder Versichertenregister, Vor- und Nachnamen der zu Befragenden, erlauben onomastische, das heißt namensbasierte, Algorithmen es zumindest, einige Bevölkerungsgruppen mit Migrationshintergrund unabhängig von der Staatsangehörigkeit zu identifizieren. Dies ist beispielsweise bei Menschen mit türkischem Migrationshintergrund der Fall, die in vielen Fällen Nachnamen haben, die sich von den Namen anderer Bevölkerungsgruppen durch ihre linguistischen Eigenschaften unterscheiden lassen (Razum et al. 2000, 2001). Eine auf solchen Verfahren basierende Identifikation kam beispielsweise in Deutschland erfolgreich in Untersuchungen von Daten der Deutschen Rentenversicherung oder der Gesetzlichen Krankenversicherung zur Identifikation von Menschen mit türkischem Migrationshintergrund zum Einsatz (Maier et al. 2008; Okken et al. 2008; Brzoska et al. 2021a). Vergleichbare Ergebnisse liegen aus anderen Ländern zur Identifikation von Menschen mexikanischer, asiatischer, südamerikanischer und arabischer Herkunft vor (Harland et al. 1997; Hazuda et al. 1986; El-Sayed et al. 2008; NAACCR Race and Ethnicity Work Group 2009). Eine Identifizierung von Bevölkerungsgruppen ist auch über Ortsnamen, in erster Linie Geburtsorte, möglich, die zum Beispiel zur Identifikation von (Spät-)Aussiedlerinnen und -Aussiedlern in Registerdaten genutzt wurden (Salentin 2007). Liegen Freitextangaben vor, zum Beispiel aus Entlassungsberichten oder Arztbriefen, können computerlinguistische Analysen dabei helfen, Menschen mit Migrationshintergrund zu identifizieren (Kaluscha et al. 2010).
Herausfordernd stellt sich in Routinedaten jedoch nicht nur die Identifikation von Menschen mit Migrationshintergrund dar. Die Forschung im Bereich Migration und Gesundheit interessiert sich oft dafür, mögliche gesundheitliche Ungleichheiten zwischen Menschen mit und ohne Migrationshintergrund aufzudecken, die über den Einfluss sozioökonomischer Unterschiede hinausgehen. Oft kommen hierbei multivariate statistische Modelle zum Einsatz, mittels derer für diese Unterschiede kontrolliert wird. Während Angaben zum Geschlecht, Alter und Familienstand in Routinedatensätzen in der Regel vorliegen, stehen Informationen zum Einkommen und Bildungsniveau in der Regel nicht zur Verfügung oder weisen viele fehlende Werte auf. So kann bei den oben genannten adjustierten Befunden zur Inanspruchnahme nicht ausgeschlossen werden, dass die Ergebnisse durch „residual confounding“, das heißt die unzureichende Erfassung und Kontrolle der konfundierenden Variablen, verzerrt sind. Da sozioökonomische Faktoren als zentrale Einflussvariablen nicht nur in migrationsbezogenen Fragestellungen berücksichtigt werden müssen, muss in Methodenstudien der Frage nachgegangen werden, wie vorhandene Daten trotz ihrer beschränkten Informationen, zum Beispiel durch die Bildung sozialer Indices, eine bessere Adjustierung für den Einfluss sozioökonomischer Unterschiede erlauben können (Brzoska et al. 2012).
Methoden der Umfrageforschung
Im Gegensatz zu Routinedatenauswertungen erlauben es Primärdatenstudien unter Nutzung von Methoden der Umfrageforschung, Datenerhebungen gezielt auf die Erfordernisse von Fragestellungen zuzuschneiden. Bei Menschen mit Migrationshintergrund sind Survey-basierte Untersuchungen mit Herausforderungen verbunden, die den gesamten Forschungsprozess betreffen. Menschen mit Migrationshintergrund sind nicht nur, wie oben ausgeführt, in Datenquellen schwer zu identifizieren. Sie sind häufig auch schwer zu erreichen, was die Anwendung komplexer Stichprobenverfahren und eine aufwändige Feldarbeit erforderlich macht, um eine hohe Qualität der Datensammlung zu gewährleisten (Jacobsen 2018; Yilmaz et al. 2009).
Eine besondere Herausforderung geht mit der Nutzung von Fragebögen einher. Da viele Menschen mit Migrationshintergrund nach wie vor Probleme mit der deutschen Sprache haben (Haug 2008) und in knapp der Hälfte aller Haushalte, in denen alle Haushaltsmitglieder einen Migrationshintergrund haben, Deutsch nicht die vorwiegend gesprochene Sprache ist (Statistisches Bundesamt 2021), sollten sie in Befragungen die Möglichkeit haben, bei Bedarf auf unterschiedliche Sprachversionen von Fragebögen zurückgreifen zu können. Zwar liegen in der Gesundheitsforschung häufig eingesetzte Instrumente zur Erhebung unterschiedlicher Outcomes in für viele Sprachen validierten Versionen vor, sie wurden in den meisten Fällen allerdings nur für die Sprachen und Bevölkerungen der jeweiligen Herkunftsländer von Menschen mit Migrationshintergrund adaptiert und validiert. Vor allem Instrumente, die komplexe Konstrukte wie die gesundheitsbezogene Lebensqualität oder Outcomes psychischer Gesundheit erfassen, können bedingt durch Unterschiede im Gebrauch der jeweiligen Sprache und sprachliche Veränderungen über die Zeit in der Regel nicht ohne eine erneute Adaptierung und Validierung bei Menschen mit Migrationshintergrund eingesetzt werden. So sind Fragebögen, die für die Bevölkerung in der Türkei validiert wurden, für Menschen mit türkischem Migrationshintergrund in Deutschland oft un- oder missverständlich. Dies kann die Validität von Studien stark einschränken. Hierfür sind sprachliche Unterschiede in Bezug auf lexikalische, syntaktische und semantische Eigenschaften verantwortlich, zu denen eine unterschiedliche Sprachentwicklung im Zeitverlauf beiträgt (Brzoska 2018). Für kleinere Bevölkerungsgruppen mit Migrationshintergrund, beispielsweise kurdischsprachige Personen, sind fast keine validierten Instrumente verfügbar. Instrumente für Menschen mit Migrationshintergrund zu readaptieren oder für bisher nicht verfügbare Sprachen neu zu validieren, ist zeitlich, methodisch und finanziell sehr aufwändig (Harkness 2010). Nicht zuletzt vor dem Hintergrund der großen Heterogenität der Bevölkerung mit Migrationshintergrund ist dieses in Studien der Gesundheitsforschung in der Regel kaum leistbar. Dies hat zur Folge, dass bestimmte Bevölkerungsgruppen aus Studien ausgeschlossen werden. Das Fehlen verfügbarer Instrumente trägt somit dazu bei, dass Menschen mit Migrationshintergrund in der (Gesundheits-)Forschung oftmals unterrepräsentiert sind (Saß et al. 2015). In Ermangelung von Alternativen solche nicht-validierten Instrumente einzusetzen oder standardisierte Fragen ad hoc zu übersetzen, ist dabei nicht empfehlenswert, da dies in der Regel mit Qualitätseinbußen in der Datenerhebung und einer geringen Validität der Ergebnisse einhergeht (Brzoska 2018).
Potenziale bildbasierter Erhebungsinstrumente
Statt migrations- und sprachspezifische Instrumente einzusetzen, kann eine Lösung für die aufgezeigten Herausforderungen darin liegen, sprachunabhängige Instrumente zu nutzen, die auf Piktogrammen/Bildern basieren und daher ohne großen Readaptierungsaufwand für eine Vielzahl von Bevölkerungsgruppen unterschiedlicher Sprachkompetenzen eingesetzt werden können.
Ein sprachunabhängiges Instrument könnte auch der Tatsache Rechnung tragen, dass manche Menschen (mit und ohne Migrationshintergrund) nur unzureichende Lese- und Schreibkompetenzen besitzen (Grotlüschen u. Riekmann 2012) und so sprachbasierte Fragebögen nicht selbstständig ausfüllen können. Für die Erhebung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität wurde von Brzoska et al. (2021b) kürzlich ein solches Instrument (PictoQOL) entwickelt, das sich aktuell in der Validierungsphase befindet. Basierend auf dem SF-36 und dem WHOQOL (World Health Organization Quality of Life), besteht der PictoQOL aus einer bildlichen Darstellung von insgesamt 22 verschiedenen Situationen. Mithilfe einer grafischen Likert-Skala geben Befragte an, wie sehr die jeweilige Situation auf sie zutrifft (s. ➥ Abb. 2 für ein Beispielitem).
Es kann angenommen werden, dass bildbasierte Erhebungsinstrumente wie der PictoQOL eine niedrigeschwelligere Erfassung gesundheitlicher Outcomes und eine bessere Vergleichbarkeit über verschiedene Bevölkerungsgruppen hinweg, unabhängig von sprachlichen Kompetenzen, ermöglichen. Wird dies durch Validierungsstudien bestätigt, wären solche Instrumente für den routinemäßigen Einsatz in der Gesundheitsforschung (und Gesundheitspraxis) eine mögliche Alternative zu sprachbasierten Instrumenten (Brzoska et al. 2021b). Im Rahmen der zunehmenden Digitalisierung sind auch animierte beziehungsweise videobasierte Instrumente denkbar, für deren Anwendung jedoch entsprechende Ressourcen (z.B. Tablets oder Smartphones) verfügbar sein müssten.
Fazit
Routinedaten weisen viele Potenziale für die Gesundheitsforschung auf. Vor allem im Forschungsfeld „Migration und Gesundheit“ sind die in diesen Daten zur Verfügung stehenden Informationen oftmals eingeschränkt, was sowohl die Identifikation von Menschen mit Migrationshintergrund als auch die Adjustierung für sozioökonomische Unterschiede anbetrifft. Die Limitation ist dabei nicht als Mangel der Routinedaten selbst anzusehen. Sie reflektiert lediglich den Zweck der Datensammlung durch die jeweils datenhaltenden Institutionen, der in administrativen Prozessen liegt. Insbesondere im Hinblick auf die Herausforderungen bei der Identifikation und Erreichbarkeit von Menschen mit Migrationshintergrund in der Umfrageforschung wird die große Bedeutung von Routinedaten deutlich. Um daher die Nutzbarkeit für die Gesundheitsforschung im Allgemeinen sowie die Forschung im Bereich „Migration und Gesundheit“ im Besonderen zu erhöhen, wäre es wünschenswert, wenn Routinedatensätze um vergleichsweise wenige Merkmale erweitert würden. Parallel sollten Strategien weiterentwickelt werden, um aktuell verfügbare Informationen für Fragestellungen aus dem Bereich „Migration und Gesundheit“ besser nutzen und belastbarere Auswertungen ermöglichen zu können. Routinedatenbasierte Untersuchungen könne dabei von einer stärkeren Verknüpfung mit Survey-Daten profitieren, wodurch patientenberichtete Outcomes eine bessere Berücksichtigung finden können. Bei der Erfassung solcher Outcomes können innovative Erhebungsverfahren einen Beitrag dazu leisten, Befragungen niedrigschwelliger und inklusiver zu gestalten.
Interessenkonflikt: Das Autorenteam gibt an, dass keine Interessenkonflikte vorliegen.
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doi:10.17147/asu-1-166773
Kernaussagen:
in der Gesundheitsforschung bei dieser Bevölkerungsgruppe schnell an ihre Grenzen.
Koautorenschaft
An der Erstellung des Beitrags beteiligt waren Yüce Yilmaz-Aslan und Fabian Erdsiek, beide Lehrstuhl für Versorgungsforschung, Fakultät für Gesundheit, Department für Humanmedizin, Universität Witten/Herdecke.
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