{"id":22147,"date":"2023-10-19T08:17:00","date_gmt":"2023-10-19T12:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/understand-how-disabled-people-navigate-through-the-residency-path-with-optimal-matching\/"},"modified":"2023-10-29T23:48:01","modified_gmt":"2023-10-30T03:48:01","slug":"understand-how-disabled-people-navigate-through-the-residency-path-with-optimal-matching","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/understand-how-disabled-people-navigate-through-the-residency-path-with-optimal-matching\/","title":{"rendered":"Wie durch Optimal Matching die Wohnlaufbahn von Menschen mit Behinderungen verfolgt werden kann"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Autor: Robin Kreling, Datenwissenschaftler in der Abteilung Datenanalyse und Wissenschaft, Cour Des Comptes, Frankreich<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die Anzahl an Menschen \u00fcber 50, die Behindertenbeihilfe beziehen, ist in Frankreich zwischen 2011 und 2019 um 36&nbsp;% gestiegen. Der Rechnungshof wollte pr\u00fcfen, ob die Bed\u00fcrfnisse der betroffenen Bev\u00f6lkerung angemessen erf\u00fcllt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Dazu verwendete der Rechnungshof eine Optimal-Matching-Methode. Diese Methode aus der Datenwissenschaft zeigt \u00c4hnlichkeiten in der Abfolge von Ereignissen und somit m\u00f6gliche Kausalit\u00e4ten zwischen ihnen auf. Durch die Anpassung eines aus der Genetik abgeleiteten Algorithmus \u00fcberpr\u00fcfte der Rechnungshof m\u00f6gliche Unterbrechungen der Wohn- und Verwaltungslaufbahn in Abh\u00e4ngigkeit von den verschiedenen vorgefundenen Situationen, beispielsweise ob die Personen Zugang zu Fachpflege oder eine anerkannte Behinderung haben, ob sie zuhause gepflegt werden oder nicht etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Datenwissenschaftsteam hat sich insbesondere von einem Ansatz, den das Universit\u00e4tskrankenhaus Toulouse f\u00fcr eine fr\u00fchere \u00dcberpr\u00fcfung herangezogen hatte, inspirieren lassen. Bei dieser Methode wird deutlich, <strong>wie wichtig es ist, Aufzeichnungen fr\u00fcherer Arbeit und best\u00e4ndige T\u00e4tigkeiten im Team zu haben, um Nutzen aus Methoden, Praktiken und Innovationen zu ziehen.<\/strong> Die Anpassung des Algorithmus an die vom Rechnungshof bei dieser Pr\u00fcfung verwendeten Daten bestand in der Auswahl von Berechnungsmethoden, um die Berechnungszeit zu begrenzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Daten wurden der digitalen Dienstleistungsplattform <a href=\"https:\/\/trajectoire.sante-ra.fr\/Trajectoire\/\">ViaTrajectoire<\/a> entnommen, die Menschen mit Institutionen vernetzt und Letztere bei der Verwaltung von Wartelisten unterst\u00fctzt. Aus den verf\u00fcgbaren Angaben ging hervor, ob die Menschen Anspruch auf eine spezielle medizinische oder soziale Betreuung hatten oder nicht. Die Daten wurden pseudonymisiert, mit unterschiedlichen Verschl\u00fcsselungscodes f\u00fcr jedes Department.<\/p>\n\n\n\n<p>Es ist anzumerken, dass es der<strong> Rechnungshof<\/strong> infolge dieser ersten Arbeit in <strong>Erw\u00e4gung zieht, diese Daten f\u00fcr andere Pr\u00fcfungen mit anderen administrativen Daten zu kombinieren<\/strong>, und zwar weiterhin anonymisiert, um von den aus diesen Datens\u00e4tzen gewonnenen Erkenntnissen zu profitieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Ein Algorithmus zur Best\u00e4tigung und Objektivierung der Intuition des Pr\u00fcfteams<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die auf diese Daten angewendete Optimal-Matching-Methode bestand darin, eine \u00c4hnlichkeitsmetrik zwischen den Sequenzen zu definieren, das hei\u00dft eine Zahl zu berechnen, die den Abstand zwischen zwei Datensequenzen angibt: Wenn viele \u00c4nderungen erforderlich sind, um eine bestimmte Sequenz in eine andere umzuwandeln, werden sie als sehr unterschiedlich und weit entfernt angesehen. Sind nur wenige oder gar keine \u00c4nderungen erforderlich, sind sie sich sehr \u00e4hnlich. Diese Metrik wird im Anschluss verwendet, um die Sequenzen in Proximit\u00e4tscluster zusammenzufassen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die B\u00fcndelung in typologische Cluster gem\u00e4\u00df den Verwaltungs- und Wohnlaufbahnen best\u00e4tigte die Intuition der Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer und verbesserte ihr Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die individuellen Verwaltungs-, Pflege- sowie Wohnlaufbahnen. Beispielsweise sind 12&nbsp;% der Individuen in der Stichprobe der 45- bis 50-J\u00e4hrigen in Cluster&nbsp;2 zusammengefasst. Die in dieser Gruppe zusammengefassten Personen haben eine beh\u00f6rdlich anerkannte Behinderung, eine Antragsstellung bei einer Einrichtung ist aber \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg nicht bekannt: In diese Gruppe fallen wom\u00f6glich Personen, welche die empfohlenen Leitlinien ablehnen oder das Anerkennungsverfahren als Vorsichtsma\u00dfnahme f\u00fcr einen k\u00fcnftigen Bedarf an formeller Unterst\u00fctzung durchf\u00fchren. Es ist n\u00fctzlich, zu wissen, dass derartige Vorsorgeans\u00e4tze bestehen, und diese zu quantifizieren, um Indikatoren dar\u00fcber zu berechnen, wie angespannt die Situation in Bezug auf Unterbringungsl\u00f6sungen ist.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Zusammenarbeit zwischen dem Pr\u00fcfteam und den Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern ist entscheidend f\u00fcr den Pr\u00fcfungserfolg<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Sobald die Machbarkeitsbescheinigung ausgestellt wurde, fanden noch vor der Einleitung der Pr\u00fcfung Austauschtreffen zwischen dem Pr\u00fcfteam und den Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern der Abteilung f\u00fcr Datenwissenschaft und -analyse des Rechnungshofs statt. Dadurch wurde die Zusammenarbeit aufgelockert und die Bedienung der Datenbanken w\u00e4hrend der Pr\u00fcfung erleichtert. Das Pr\u00fcfteam fand die Datenbanken ganz besonders n\u00fctzlich f\u00fcr die Pr\u00fcfung. Es tauschte sich w\u00f6chentlich mit den Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern aus. Dadurch war es m\u00f6glich, die von den Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern angeforderten Indikatoren zu erstellen, unvorhergesehene Situationen (wie das \u00dcberwiegen von einigen weniger sichtbaren Behinderungen) und M\u00e4ngel in den administrativen Datenbanken hervorzuheben.<\/p>\n\n\n\n<p><em><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/CkSeN_zmFBSDky9lT9GKqndlRZe7D8COjLyqCzjRJ-W5Qt-G6VCfoZlE6SGpkoe-IJxtfSkrtTh9vxjvClwMDeVaZ4iCVXacs7SENdSYf-ZxgwJUh59GRFoKxy5J2E5rZ46pxy80z72O\" style=\"width: 1100px;\"><\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em><em>Interpretation der Grafiken: auf der X-Achse Monate und Jahre (Sequenzen von 5&nbsp;kompletten Jahren, von 0\u201301 bis 5\u201312), auf der Y-Achse die Proportion der Cluster-Beobachtungen, die von 0 bis 1 reichen. Alle Cluster sind verschieden gro\u00df (die Gr\u00f6\u00dfe ist durch \u201eFreq. (weighted n=[Anzahl])\u201c angegeben). Beispielsweise sehen wir in Cluster&nbsp;6, dass fast 60&nbsp;% der 3.228&nbsp;Menschen in diesem Cluster \u00fcber einen Zeitraum von 5&nbsp;Jahren hinweg keinerlei \u00c4nderung ihrer Situation erfahren.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/VDoS04YiF_klcWmsl0E-uKiDy4-03BZCo3sVnqgPE0pOI-W6WRZZrKbLLVAAcUtN8-d4JTVmm_Yc0tT0KCbiJUF_5PnPQHpafG4pDe9CDXzScaH_EbHOq3u9S-5yhBAaW7EAjK6aJWeh\" style=\"width: 600px;\"><\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Zusammenhang ist es wichtig zu betonen, dass die Pr\u00fcfung der Daten selbst zur Pr\u00fcfung der Governance der betreffenden Regierungsma\u00dfnahmen beitr\u00e4gt: Diese von den Datenwissenschaftlern festgestellten M\u00e4ngel f\u00fchrten zu expliziten Empfehlungen in dem im September 2023 ver\u00f6ffentlichten Bericht, der kann hier auf Franz\u00f6sisch abgerufen <a href=\"https:\/\/www.ccomptes.fr\/fr\/publications\/laccompagnement-des-personnes-en-situation-de-handicap-vieillissantes\">werden<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Die so erstellte Datenbank ist zwar in der Tat sehr jung, wird aber f\u00fcr k\u00fcnftige Pr\u00fcfungen im Bereich Behinderung und Abh\u00e4ngigkeit von Nutzen sein. Im Laufe der Zeit wird ihre historische Tiefe zunehmen und sie wird l\u00e4ngere und repr\u00e4sentativere Sequenzen eines Lebenswegs abbilden. Sie wird ebenfalls eine Kausalanalyse der Auswirkungen von zuk\u00fcnftigen Reformen staatlicher Ma\u00dfnahmen auf die Autonomie und Inklusion von Menschen mit Behinderungen erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Robin Kreling<\/strong><em>, <\/em>Datenwissenschaftler in der Abteilung f\u00fcr Datenwissenschaft und -analyse<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr weitere Informationen:<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"mailto:DMD@ccomptes.fr\">Kontaktieren Sie<\/a> die Abteilung f\u00fcr Datenwissenschaft und -analyse des Rechnungshofs.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Anzahl an Menschen \u00fcber 50, die Behindertenbeihilfe beziehen, ist in Frankreich zwischen 2011 und 2019 um 36\u00a0% gestiegen. 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