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Raumforschung und Raumordnung | Spatial Research and Planning
Published in: Raumforschung und Raumordnung | Spatial Research and Planning 4/2016

30-06-2016 | Wissenschaftlicher Beitrag

Regional Distribution of Ambulant Nursing Services in Germany. A GIS Accessibility Analysis

Author: Dr. Stefan Neumeier

Published in: Raumforschung und Raumordnung | Spatial Research and Planning | Issue 4/2016

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Abstract

In many rural areas in Europe a spatial concentrating of basic services can be observed due to interacting socioeconomic and demographic processes. At the European level, territorial cohesion policy aims at mitigating the consequences of this development. Additionally, in Germany, this development is a greatly discussed topic. However, little data exists at the country level on the dimensions and consequences of this spatial concentration process. This limitation makes it difficult to realistically assess the situation and identify the regions and basic services where intervention may be required. As a contribution to bridging this knowledge gap, we used a GIS accessibility analysis to analyse the regional distribution of ambulant nursing services throughout Germany and to estimate the availability of such services near patients’ places of residence. Ambulant nursing care is an important basic service of the German health care system; such services allow disabled or elderly people who are not able to fully care for themselves to stay in their homes and living environments. The analysis results lead us to conclude that although ambulant nursing services must cover greater distances to reach customers in rural areas, at present such services are nationally available in rural areas as well as in urban areas.
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Appendix
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Footnotes
1
As the processes, consequences and reasons for the spatial concentration of basic services have already been intensively discussed elsewhere, the reader is directed to, for example, Favry 2006; Schmitz-Veltin 2006; Gawron 2008; Born 2009; Jens 2009; Neu 2009; BMVBS 2010; Küpper 2011; BMVBS 2013; Steinführer 2014; Steinführer/Küpper/Tautz 2014 for further information on these aspects.
 
2
SGB XI: German Social Code Book XI.
 
3
The official nursing statistics used were published in 2013. These statistics show data for the reference year 2011.
 
4
SGB V: German Social Code Book V.
 
5
A detailed introduction to the nature of raster-based regional statistics is given by Kaup/Rieffel (2013).
 
6
Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem.
 
7
The EWZ 250 is not publicly available and was provided by the Federal Institute for Research on Building, Urban Affairs and Spatial Development upon request.
 
8
Unfortunately, Burgdorf (2010) does not specify the year of reference for the population values that the disaggregation is based on. Considering that in the references he lists a “Qualitätsbericht – Fortschreibung des Bevölkerungsstandes” by the Federal Statistical Office from 2008, it can be assumed that the population data used for the disaggregation is also based on the population as of 2008. The calculation of a statistical population raster is a project in its own right, as the population must be reliably disaggregated from administrative units to raster cells using additional data sets, such as remote sensing data on the built environment, data on housing types and land use. As such, within the scope of this analysis it was not feasible to construct a more up-to-date data set for Germany, containing population data of 2014.
 
9
For details see Neumeier (2015).
 
10
The OSRM is based on the OpenStreet Map (OSM) and the Nominatim geocoding service, which are both available under the simplified 2‑clause BSD license. For details, see http://​project-osrm.​org (accessed at 29.04.2016).
 
11
These district types have been developed by the BBSR to assist in an interregional comparison of different region types within Germany at the level of administrative districts. They are defined as follows:.
Type 1: Core cities in agglomerations (core cities, urban districts with more than 100,000 citizens);.
Type 2: Densely populated districts in agglomerations (more than 300 citizens per km²);.
Type 3: Highly populated districts in agglomerations (more than 150 citizens per km²);.
Type 4: Rural districts in agglomerations (districts with less than 150 citizens per km²);.
Type 5: Core cities in urbanized areas (cities with more than 100,000 citizens);.
Type 6: Densely populated areas in urbanized areas (districts with more than 150 citizens per km²);.
Type 7: Rural districts in urbanized areas (districts with less than 150 citizens per km²);.
Type 8: Densely populated rural areas (districts with more than 100 citizens per km²);.
Type 9: Sparsely populated rural areas (districts with less than 100 citizens per km²).
 
12
LAU = Local Administrative Unit, a basic component of the Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS), which is used in the European Union.
 
13
The Nomenclature of Territorial Units for Statistics is an administrative division used in the European Union for statistical purposes.
 
14
The graphical representation of the fit-plot is based on a random sample of the overall data set because of constraints of the statistical software concerning the number of values to be used for graphical representations. The full data set shows a mean of 9.6, variance of 181.2, skewness of 4.7 and kurtosis of 38.6. The sample used for the representation shows a mean of 9.8, variance of 180.6, skewness of 4.9 and kurtosis of 41. As such it is reasonable to assume that the random sample represents a representative subset of the full data set. That is, the overall graphical depiction of the random sample does not differ significantly from a graphical depiction based on the full data set.
 
15
When specifying grid cells as inhabited not only cells with a population value >0 have been chosen, but also additional cells with a population = 0 according to the EWZ 250 that contain building coordinates according to the data set “Hauskoordinaten Deutschland” of the survey offices of the federal states.
 
Literature
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Steinführer, A.; Küpper, P.; Tautz, A. (2014): Adapt and cope: Strategies for safeguarding the quality of life in a shrinking ageing region. In: Comparative Population Studies 39, 2, 345–370.
Metadata
Title
Regional Distribution of Ambulant Nursing Services in Germany. A GIS Accessibility Analysis
Author
Dr. Stefan Neumeier
Publication date
30-06-2016
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Published in
Raumforschung und Raumordnung | Spatial Research and Planning / Issue 4/2016
Print ISSN: 0034-0111
Electronic ISSN: 1869-4179
DOI
https://doi.org/10.1007/s13147-016-0409-4

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