Institutionalization, cognitive impairment, and the inability to conduct an interview due to health impairment are among the top exclusion criteria for most large-scale social and aging surveys. Reservations about targeting vulnerable groups result from economic or legal restrictions of recruitment and concerns regarding research ethics or the validity of the data obtained. However, failure to include these individuals may lead to substantial bias. Metadata showed that privileged data access and checks against nursing home repositories prevented the undercoverage of institutionalized individuals. Measures to include difficult-to-survey groups led to a marked increase in response rates. Individuals with health impairments substantially contributed to the representativity of the sample. Nonresponse bias was cut in half when compared with a less inclusive study protocol. From a Total Survey Error perspective, reductions in nonresponse bias, low item-nonresponse, and evidence of measurement invariance across self-reports and proxy reports for key outcome variables show significant benefits of including difficult-to-survey groups in estimating characteristics of this population.
+++++++++++++++ Version 1.0.0 of the study is outdated and therefore not available any longer. Please use the revised version 2.0.0 here. +++++++++++++++
Institutionalization, cognitive impairment and inability to conduct an interview due to health impairment are among the top exclusion criteria for most large-scale social and aging surveys. Reservation against targeting vulnerable groups results from economic or legal restrictions of recruitment and concerns about research ethics or the validity of data obtained. However, failure to include those individuals may lead to substantial bias. Metadata showed that privileged data access and checks against nursing home repositories prevented under-coverage of the institutionalized. Measures to include hard-to-survey groups led to a marked increase in response rate. Individuals with health impairment contributed substantially to representativity of the sample. Nonresponse bias was cut to half compared to a less inclusive study protocol. Judged from a total-survey-error perspective, reductions in nonresponse-bias, low item-nonresponse and evidence of measurement invariance across self- and proxy-report for key characteristics suggest significant benefits of including hard-to-survey groups in estimating characteristics of this population.
Trotz des schnellen Wachstums des Anteils der Bevölkerung in einem Alter ab 80 Jahren an der Gesamtbevölkerung (Statistisches Bundesamt, 2019), ist das Wissen über diese Bevölkerungsgruppe bislang gering. Zwar gibt es thematisch, methodisch und regional spezifische Studien, jedoch keine repräsentative Erfassung der Lebenssituation und Lebensqualität dieser Altersgruppe für den gesamtdeutschen Raum. Eine gute Datenlage ist jedoch notwendig: Zum einen, um den besonderen Unterstützungsbedarfen im hohen Alter zukünftig besser gerecht werden zu können. Zum anderen, um Lösungsansätze für sozialpolitische Herausforderungen wie der sozialen Sicherung im Alter sowie im Hinblick auf eine Generationengerechtigkeit entwickeln zu können. "Hohes Alter in Deutschland" (D80+) ist eine bundesweit repräsentative Querschnittsbefragung der hochaltrigen Menschen in Privathaushalten und in Heimen. Die Studie baut auf dem im Hochaltri-genpanel NRW80+ (Wagner et al., 2018) entwickelten Studienprotokoll und dem interdisziplinär ent-wickelten Rahmenmodell zur Erklärung von Lebensqualität im hohen Alter (Neise et al., 2019) auf. Die Studie D80+ "Hohes Alter in Deutschland" wird vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) für drei Jahre gefördert und gemeinsam vom Cologne Center for Ethics, Rights, Economics, and Social Sciences of Health (ceres) und dem Deutschen Zentrum für Altersfragen (DZA) durchgeführt. Die Studie vereint Perspektiven der an den beteiligten Institutionen verorteten Disziplinen wie Soziologie, Psychologie, Versorgungswissenschaften, Gerontologie und Medizin. Aufgrund der Coronapandemie konnte eine persönliche Befragung nicht umgesetzt werden. Stattdessen wurde zunächst eine schriftliche Befragung, und darauf aufsetzend eine telefonische Befragung realisiert. Dabei wurden auch Fragen zu Erfahrungen im Zusammenhang mit der Coronapandemie gestellt. Im Rahmen der schriftlichen Befragung beteiligten sich insgesamt 10.372 Personen und damit mehr als jede vierte angesprochene hochaltrige Person an der Studie. Umfang und Anlage der Studie erlauben erstmals einen differenzierten Blick auf die Lebenssituation von Männern und Frauen sowie von verschiedenen Gruppen sehr alter Menschen (80-84 Jahre, 85-89 Jahre, 90 Jahre und älter) in Deutschland. Die gewichteten Daten berücksichtigen die unterschiedlichen Auswahl- und Teilnahmewahrscheinlichkeiten in Subgruppen und sind mit Blick auf wesentliche demographische Daten wie Alters- und Geschlechtsstruktur, Familienstand, Haushaltsgröße, Institutionalisierung, Gemeindegröße und Bundesland für die Über-80-Jährigen in Deutschland repräsentativ. Aussagen zu überzufälligen Merkmalsunterschieden oder Merkmalszusammenhängen sind mit einem konventionellen Fehlerniveau (α=0.05) abgesichert und berücksichtigen die komplexe Stichprobenstruktur (Gemeinden als Untersuchungscluster) mit.
Der Abschlussbericht beschreibt die Ausgangslage, Vorarbeiten, Durchführung, erste Ergebnisse und Implikationen der Studie "Lebensqualität und Wohlbefinden hochaltriger Menschen in NRW" (NRW80+). Ziel der Studie war es, die Lebenssituation und Lebensqualität hochaltriger Menschen in Nordrhein-Westfalen umfassend zu untersuchen. Im Rahmen einer repräsentativen Querschnittsbefragung wurden Personen ab 80 Jahren befragt, wobei auch gesundheitlich beeinträchtigte (u.a. über Stellvertreter:innen-Interviews) und in Heimen lebende Hochaltrige explizit eingeschlossen wurden. Die erhobenen Daten schließen diverse Aspekte der objektiven Lebens- und Ressourcenlagen sowie der subjektiven Bewertungen und gesellschaftlichen Wertvorstellungen ein. In diesem Bericht werden die ersten deskriptiven Ergebnisse zu Themen wie allgemeine Lebenszufriedenheit, Depressivität, subjektive Gesundheit, Pflegebedürftigkeit und Pflegenutzung, soziale Netzwerke, Anomie und Internetnutzung dargestellt. Darüber hinaus wird auf Basis von beispielhaften multivariaten Analysen beschrieben, wie die Verfügbarkeit von Lebensqualitätsresourcen (z.B. Gesundheit, Freizeitgestaltung) zur Erklärung von Ungleichheiten in Lebensqualitätsoutcomes (z.B. Lebenszufriedenheit, Wertschätzung) beiträgt. Neben den Ergebnissen der quantitativen Erhebung werden auch Befunde aus den teilstandardisierten leitfadengestützten Interviews mit Stakeholdern vorgestellt, die aus gesellschaftlich relevanten Handlungs- und Entscheidungsfeldern stammen.
