NOU 2008: 2

Fordeling av inntekter mellom regionale helseforetak

Til innholdsfortegnelse

6 Behovsanalyse for somatikk

1 Datagrunnlag – forbruk av tjenester

Analysen omfatter behandling ved somatiske sykehus, behandling hos private spesialister og behandling i opptreningsinstitusjoner. Analysen baseres på data for celler som kombinerer kjønn, fødselsår og bostedskommune. Siden mange av cellene vil være tomme for de eldste kohortene, er fødselsårene 1917 og tidligere slått sammen, og fødselsårene 1918 – 22 slått sammen. Per 1.1.2005 var det 72 522 celler med én eller flere personer. Personer født i 2005 eller senere er ikke med i analysene.

Forbruksrater på cellenivå fås ved å dele totalforbruket til personene i en celle med antall personer i cellen per 1.1.2005. For private avtalespesialister foreligger kun forbruksdata for 2006. For hver celle er forbruket av private spesialisttjenester per person beregnet som cellens totalforbruk i 2006 dividert med antall personer i cellen per 1.1.2006. På grunn av kommunesammenslåinger, dødsfall og flyttinger mangler data fra 2006 for om lag 700 celler. For disse cellene er forbruket av private spesialisttjenester per person satt lik gjennomsnittsforbruket til personer med samme fødselsår og kjønn.

Data for sykehus, herunder poliklinisk behandling, og opptreningsinstitusjoner er hentet fra Norsk pasientregister, mens data for private avtalespesialister er fra NAV. Forbruksratene uttrykkes i DRG-poeng per person per år.

Data for opptreningsinstitusjoner er hentet fra 2005. Forbruket av opptreningsinstitusjoner omregnes fra oppholdsdøgn til DRG-poeng ved hjelp av regnskapsinformasjon for 2006. Totalutgiftene til opptreningsinstitusjoner divideres på antall oppholdsdøgn, og tallet som framkommer divideres på DRG-enhetsprisen i 2006. Dette gir 0.047 DRG-poeng per oppholdsdøgn, og et gjennomsnittlig årlig forbruk per innbygger på 0.008 DRG-poeng.

For poliklinisk behandling brukes gjennomsnittlig forbruk i 2004 og 2005. En del pasientkontakter er oppført med takster som ikke har eksistert. I noen tilfeller dreier det seg om feilkodinger der det er åpenbart hva som ment. I slike tilfeller er takstene tatt med i analysene. De øvrige takstene er ekskludert fra analysene. Behandlingsvolumet beregnes i fire steg. Først beregnes summen av statlige refusjoner og egenandel utenom ordinær konsultasjonstakst for hver celle. Ordinær konsultasjonstakst er ikke tatt med fordi antallet slike takster ikke nødvendigvis sier noe om den relative ressursinnsatsen som medgår ved poliklinisk behandling på cellenivå. For andre takster enn ordinær konsultasjonstakst settes antall takster lik gjennomsnittet i 2004 og 2005, mens takstbeløpene hentes fra forskriften per 1.7.2005. Beløpene som framkommer vil undervurdere det totale forbruket av poliklinisk behandling av to grunner, fordi hovedparten av egenandelene ikke er med og fordi regionale helseforetak delfinansierer behandlingen. I andre steg korrigeres for det første forholdet. Dette gjøres ved å multiplisere celleforbruket med 1.81, som er forholdet mellom (statlige refusjoner på landsbasis + alle egenandeler på landsbasis) og (statlige refusjoner på landsbasis + egenandeler som er med ved beregning av celleforbruket på landsbasis). Forholdstallet er beregnet ut fra datamaterialet til Norsk pasientregister. I tredje steg multipliseres forbruket med 2. Det forutsettes altså at regionale helseforetak finansierer 50 pst. av utgiftene til poliklinisk behandling. I siste steg divideres celleforbruket i kroner med DRG-enhetsprisen i 2005. Beregningene gir et gjennomsnittlig årlig forbruk per innbygger på 0.026 DRG-poeng. Som for sykehusopphold skaleres forbruket til personer født i 2004 med faktoren 4/3.

Behandlingsvolumet for private spesialister beregnes gjennom de samme fire stegene. Ut i fra et tilsvarende resonnement som for poliklinisk behandling er ikke egenbetaling ved konsultasjoner, enkle pasientkontakter og sykebesøk tatt med ved beregning av forbruket på cellenivå i første steg. Det er brukt data for 2006. Siden takstbeløpene ikke ble særlig endret fra 2005 til 2006, brukes DRG-enhetsprisen for 2005 til å omregne fra kroner til DRG-poeng. For om lag 20 pst. av pasientkontaktene (tilsvarende om lag 15 pst. av forbruket) mangler informasjon om pasientens bostedskommune. Disse konsultasjonene brukes ikke ved beregning av forbruket i første steg, men tas med når forbruket skaleres opp for å korrigere for at konsultasjonstakster er utelatt (steg to). Beregningene gir et gjennomsnittlig årlig forbruk per innbygger på 0.018 DRG-poeng.

Gjennomsnittlig samlet forbruk per år utgjør 0.287 DRG-poeng per innbygger. Sykehusopphold utgjør i underkant av 80 pst. av totalforbruket. Poliklinisk behandling og behandling hos private spesialister står for henholdsvis 9 pst. og 6 pst. av totalforbruket, mens rehabilitering ved sykehus og opptrening utgjør hver i underkant av 3 pst.

2 Regresjonsanalysen

Det estimeres en regresjonsligning med celle som observasjonsenhet. Ligningen forklarer hvordan samlet forbruk per person varierer mellom cellene som en funksjon av variabler som beskriver behovet for behandling og behandlingstilbudet til innbyggerne i bostedskommunen. Analysen tar høyde for at antall personer i hver celle varierer ved å bruke antall personer per 1.1.2005 som vekter. Det innebærer at hver person i Norge teller likt.

Regresjonsligningen inkluderer dummy variabler for helseforetaksområder med utgangspunkt i inndelingen for 2004. Dummy variablene tas med for å sikre at ikke variasjon i forbruket som skyldes tilbudsforskjeller mellom helseforetak feilaktig blir tilskrevet forskjeller i behov.

Siden helseforetaksområdet ‘Asker og Bærum’ kun har to kommuner, legges dette området sammen med hovedstadsområdet. Analysen gjøres slik at resultatene viser hva forbruket ville ha vært i et tenkt helseforetak med forbruksnivå på landsgjennomsnittet.

3 Forklaringsvariabler

Tabell 6.1 gir definisjoner av forklaringsvariablene. Noen variabler varierer på cellenivå, mens andre har samme verdi for alle celler i en kommune. Variablene faller i fem grupper: alderssammensetning, sosioøkonomiske forhold, klima og breddegrad, helsetilstand og variabler som beskriver tjenestetilbudet. Med unntak av variablene som beskriver alderssammensetning og reisetid til nærmeste sykehus, er samtlige forklaringsvariabler fratrukket kommunegjennomsnittet. Kommunegjennomsnittet beregnes som et vektet gjennomsnitt der cellens innbyggertall brukes som vekter dersom variabelen varierer mellom celler, og kommunens innbyggertall brukes som vekter dersom variabelen varierer mellom kommuner. Effekten av forklaringsvariabler tillates å variere med alder. Dette gjøres ved å multiplisere variablene med dummy variabler for alderskategorier. Hvis effektene av variablene varierer lite mellom alderskategorier, er flere alderskategorier slått sammen. For å begrense antall variabler er det ikke laget interaksjonsledd mellom tre eller flere forklaringsvariabler.

Alderssammensetning

Det inkluderes 12 dummy variabler for følgende alderskategorier: 0 – 5 år, 6 – 12 år, 13 – 17 år, 18 – 19 år, 20 – 29 år, 30 – 39 år, 40 – 49 år, 50 – 59 år, 60 – 66 år, 67 – 69 år, 70 – 79 år og 80 år og eldre. Alder refererer til alder per 1.1.2005. Den foreslåtte kostnadsnøkkel for somatikk, psykisk helsevern og rus inneholder 10 alderskategorier, da alderskategoriene 18 – 19 år og 20 – 29 år er slått sammen til én kategori og kategoriene 60 – 66 år og 67 – 69 år er slått sammen til én kategori. Avviket mellom antall alderskategorier i kostnadsnøkkelen og antall alderskategorier i regresjonsligningen skyldes at noen forklaringsvariabler ikke har mening for personer over 67 år (f.eks. andel uførepensjonister), og at noen forklaringsvariabler ikke er oppgitt for personer 20 år og yngre. Avviket håndteres ved å bruke resultatene for to alderskategorier i analysen til å beregne vekten til alderskategorien 18 – 29 år i kostnadsnøkkelen og tilsvarende for 60 – 69 år.

Sosioøkonomiske forhold

Utdanningsnivået er målt ved andelen som har grunnskole eller lavere som høyeste utdanning og inkluderes både på cellenivå og kommunenivå. Variabelen er basert på registerstatistikk fra SSB. For å fange opp betydningen av levekår brukes delindekser for levekårsproblemer utarbeidet av SSB. Delindeksene er heltall fra 1 til 10, hvor 10 betyr at kommunen befinner seg blant de 10 pst. kommuner/bydeler med størst levekårsproblemer. I analysen brukes en levekårsindeks som er gjennomsnittet av delindeksene for sosialhjelp, voldskriminalitet og attføring. Delindeksene er hentet fra SSBs Styringshjul 2005.

Asylsøkere er ikke registrert bosatte i folkeregisteret og regnes derfor ikke med ved beregning av antall personer i hver celle. Imidlertid registreres deres forbruk av spesialisthelsetjenester i Norsk pasientregisters statistikk. For asylsøkere i mottak regnes vertskommunen for asylmottaket som bostedskommune i pasientstatistikken. De beregnede forbruksratene kan derfor overvurdere det reelle forbruket i kommuner med asylmottak. For å fange opp denne effekten inkluderes antall asylsøkere i mottak per innbygger på kommunenivå som forklaringsvariabel. Antall asylsøkere på kommunenivå er hentet fra nettsidene til UDI og er registrert per 1.12.2004.

Klima og breddegrad

Basert på månedsdata på kommunenivå fra Meteorologisk Institutt, er det beregnet variabler som fanger opp gjennomsnittlig nedbørsmengde og temperaturer for perioden 2000 – 2006. Foreløpige analyser for de enkelte kategorier spesialisthelsetjenester (sykehusopphold, poliklinikk, private spesialister, rehabilitering og opptrening) viste at nedbør, temperaturen om sommeren (månedene mai-august), temperaturen om vinteren (månedene november-februar) og kommunens beliggenhet, målt ved kommunesenterets breddegrad, har betydning for forbruket. Nedbør, vintertemperatur og breddegrad er positivt korrelert med forbruket, mens sommertemperatur er negativt korrelert med forbruket. Det er laget en variabel for hver kommune, kalt indeks for klima og breddegrad, som karakteriserer kommunens klima og beliggenhet. Variabelen lages i to steg. Først er nedbør, vintertemperatur og breddegrad fratrukket de respektive minimumsverdier på landsbasis og skalert med variasjonsbredden (differansen mellom høyest og lavest verdi på landsbasis), mens sommertemperatur trekkes fra sin maksimumsverdi og skaleres med variasjonsbredden. Dette gir fire variabler som varierer mellom 0 og 1, hvor 1 betyr at behovet for helsetjenester er størst. I andre steg beregnes indeksen som gjennomsnittet av de fire variablene.

Helsetilstand

Fire variabler på cellenivå gir informasjon om befolkningens helsetilstand: antall døde per innbygger, antall personer med legemeldt sykefravær som andel av sysselsettingen, antall uføretrygdede per innbygger og antall som mottar rehabiliteringspenger per innbygger. Hvis en celle ikke har sysselsatte registrert per 1.1.2005, er andel sykmeldte på cellenivå beregnet ved å skalere antall sykmeldte med befolkningstallet i cellen. Foreløpige analyser viser at forbruket til yngre og eldre avhenger av andel sykmeldte på kommunenivå. Andel sykmeldte er beregnet på cellenivå for befolkningen 20 – 66 år og på kommunenivå for befolkningen 0 – 19 år og for befolkningen 67 år og eldre. De fire variablene som beskriver befolkningens helsetilstand er basert på registerstatistikk fra SSB.

Tilbudet av helsetjenester

Dummy variablene for helseforetak kan tolkes som tilbudsvariabler siden de fanger opp systematiske forskjeller i spesialisthelsetilbudet mellom helseforetak. I tillegg tas med variabler som beskriver reiseavstand til sykehus og private spesialister, og variabler som beskriver pleie-, omsorgs- og allmennlegetilbudet.

For hver kommune beregnes reisetid i timer fra kommunesenteret til kommunesenteret i nærmeste kommune som har somatisk sykehus (utenom spesialsykehus). Norsk pasientregisters pasientstatistikk for 2004 eller 2005 brukes til å kartlegge om en kommune har et sykehustilbud. En begrensning er at noen sykehusforetak omfatter avdelinger i flere kommuner og kun rapporterer data for hele foretaket. I disse tilfellene er det brukt opplysninger på sykehusenes nettsider våren 2007 til å fordele sykehusfunksjoner på kommuner.

For private spesialister lages reisetidsvariabelen i to steg. Først beregnes reisetid i timer til nærmeste kommune med avtalespesialist innen gynekologi, og tilsvarende for hudsykdommer, indremedisin, øre-nese-hals og øyesykdommer. Deretter beregnes gjennomsnittet av de fem reisetidene. Informasjon om den geografiske fordelingen av private spesialister er hentet fra regionale helseforetaks nettsider ved årsskiftet 2004/2005. Private spesialister uten avtale omfattes ikke. Variabelen er kvalitetssjekket ved å sammenholde informasjonen på regionale helseforetaks nettsider med Norsk pasientregisters oversikt over avtalespesialister som leverte data til pasientregisteret i 2005.

Data om reisetid med bil mellom de administrative sentergrunnkretsene i kommunene er utarbeidet av InfoMap. Reisetiden til sykehus/spesialist er skjønnsmessig satt til 10 minutter for Oslo og 5 minutter for de øvrige storbyene (Bergen, Trondheim, Stavanger). Reisetiden er også satt til 5 minutter dersom reisetiden fra kommunesenteret til kommunesenteret i nærmeste kommune med det aktuelle tilbudet er mindre enn 5 minutter. Resultatene er lite følsomme for skjønnsmessige anslag på reisetid.

For å karakterisere pleie- og omsorgstilbudet brukes antall institusjonsplasser og antall tilrettelagte boenheter per innbygger 80 år og eldre. Variabelen er hentet fra KOSTRA for 2004. Som mål på rekrutteringsproblemer og ustabilitet i allmennlegetjenesten brukes andel fastlegehjemler som dekkes av vikar. Variabelen er hentet fra NAV sine nettsider årsskiftet 2004/2005. Noen kommuner hadde ikke fastlege. For disse kommunene settes andel fastleger med vikar lik fylkesgjennomsnittet.

Tabell 6.1 Forklaringsvariabler

Alderssammensetning (alle variabler er beregnet på cellenivå)
Alder 0 – 5 årDummy = 1 hvis fødselsår = 2004 – 1999
Alder 6 – 12 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1992 – 1998
Alder 13 – 17 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1987 – 1991
Alder 18 – 19 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1985 – 1986
Alder 20 – 29 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1975 – 1984
Alder 30 – 39 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1965 – 1974
Alder 40 – 49 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1955 – 1964
Alder 50 – 59 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1945 – 1954
Alder 60 – 66 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1938 – 1944
Alder 67 – 69 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1935 – 1937
Alder 70 – 79 årDummy = 1 hvis fødselsår = 1925 – 1934
Alder 80 år +Dummy = 1 hvis fødselsår <= 1924
Sosioøkonomiske forhold
Grunnskole, celleAndel innbyggere uten videregående utdanning per 1.10.2004 på cellenivå.
Grunnskole, kommuneAndel innbyggere uten videregående utdanning per 1.10.2004 på kommunenivå.
LevekårsindeksGjennomsnitt av levekårsindekser for sosialhjelp, vold og attføring, styringshjulet 2005. Beregnet på kommunenivå.
AsylsøkereAntall asylsøkere per innbygger 1.12.2004. Beregnet på kommunenivå.
Klima og breddegrad
Indeks for klima og breddegradVariabel på kommunenivå som beskriver klima og bosted. Se tekst for forklaring.
Helsetilstand
DødelighetGjennomsnittlig antall døde i 2004 og 2005 per 100 innbyggere 1.1.2005. Beregnet på cellenivå.
SykefraværAndel sysselsatte med legemeldt sykefravær ved utgangen av 2004. Beregnet på cellenivå for personer 20 – 66 år og på kommunenivå for personer 0 – 19 år og 67 år og eldre.
UføretrygdedeAndel innbyggere på uføretrygd ved utgangen av 2004. Beregnet på cellenivå.
RehabiliteringAndel innbyggere med rehabiliteringspenger ved utgangen av 2004. Beregnet på cellenivå.
Tilbudet av helsetjenester
Avstand, sykehusReisetid til senteret i nærmeste kommune med somatisk sykehus utenom spesialsykehus i 2004 (i timer).
Avstand, spesialistReisetid til senteret i nærmeste kommune med privat spesialist, gjennomsnitt over fem spesialiteter i 2004 (i timer).
DekningsgradAntall plasser i institusjoner og boenheter per innbygger 80 år og eldre, 2004.
Andel vikarerAndel fastlegehjemler dekket av vikarer, januar 2005.

4 Resultater

Det er valgt en spesifikasjon (hvilke variabler som er med i regresjonsligningen) der variabler med statistisk signifikans på 5 pst. nivå (tosidig test) eller bedre beholdes. Størrelsen på en koeffisient viser hvordan forbruket endres når variabelen endres med én enhet. Eksempel: koeffisienten til andel uføretrygdede er 0.271. Det betyr at en uførepensjonist i gjennomsnitt har 0.271 DRG-poeng høyere forbruk per år enn en person med samme alder, bosted osv. som ikke er uføretrygdet.

Med unntak av de første leveårene øker samlet forbruk med alderen. Andel uten videregående utdanning har negativ effekt på forbruket når variabelen måles på cellenivå og positiv effekt når variabelen måles på kommunenivå. Levekårsindeksen har positiv effekt på forbruket til barn/ungdom og eldre men ingen effekt for andre aldersgrupper. Andel asylsøkere ved mottak i kommunen har betydning for forbruket blant personer 44 år og yngre. Indeksen for klima og breddegrad har positiv effekt på forbruket i alle aldersgrupper, effekten er sterkest for eldre. De fire variablene som beskriver befolkningens helsetilstand – dødelighet, sykefravær, andel uføretrygdede og andel som mottar rehabiliteringspenger – har alle positive effekter på forbruket. Lang reisetid til sykehus betyr lavere forbruk i alle aldersgrupper, effekten sterkest for eldre. Høy dekningsgrad i pleie- og omsorgssektoren og lav andel vikarer i fastlegehjemler bidrar til lavere forbruk. Lang reisetid til private spesialister medfører høyere forbruk av spesialisthelsetjenester.

Tabell 6.2 Regresjonsresultat. Tabellen viser estimerte koeffisienter (absolutte t-verdier i parentes). Dummy variabler for helseforetaksområder er tatt med. Antall analyseenheter = 72 522. t-verdier er korrigert for clustering på kommunenivå.

VariabelKoeff. (t-verdi)
Alder 0 – 5 år0.227 (30.73)
Alder 6 – 12 år0.066 (9.95)
Alder 13 – 17 år0.079 (11.64)
Alder 18 – 19 år0.105 (15.28)
Alder 20 – 29 år0.149 (21.78)
Alder 30 – 39 år0.186 (27.25)
Alder 40 – 49 år0.204 (30.00)
Alder 50 – 59 år0.323 (46.15)
Alder 60 – 66 år0.488 (66.69)
Alder 67 – 69 år0.642 (58.49)
Alder 70 – 79 år0.850 (80.65)
Alder 80 år og eldre0.989 (73.91)
Grunnskole, celle
Alder 20 – 59 år-0.036 (2.25)
Grunnskole, kommune
Alder 20 – 59 år0.104 (4.41)
Levekårsindeks
Alder 0 – 19 år0.0014 (2.26)
Alder 67 år og eldre0.012 (4.60)
Asylsøkere
Alder 0 – 44 år0.264 (2.97)
Indeks klima og breddegrad
Alder 0 – 66 år0.091 (3.54)
Alder 67 år og eldre0.285 (5.91)
Dødelighet
Alder 20 år og eldre0.032 (27.76)
Sykefravær
Alle aldersgrupper0.328 (17.25)
Uføretrygdede
Alder 20 – 66 år0.271 (12.01)
Rehabilitering
Alder 20 – 66 år0.637 (14.31)
Avstand, sykehus
Alder 0 – 66 år-0.008 (6.23)
Alder 67 år og eldre-0.052 (7.31)
Avstand, spesialist
Alder 30 år og eldre0.004 (4.67)
Dekningsgrad
Alder 81 år og eldre-0.896 (7.74)
Andel vikarer
Alder 20 år og eldre0.045 (3.06)
R2 justert: 0.8523

5 Behovsnøkkel for somatikk

Basert på resultatene fra regresjonsanalysene som er dokumentert i tabell 6.2, beregnes behovsvektene på følgende måte:

La: β = regresjonskoeffisient

X= gjennomsnittsverdi variabel for landet

B= innbyggertallsandel for variabel for landet

Y= gjennomsnittlig forbruk for landet

VektUKORR=(β*X*B)/ Y

Med unntak for reisetid til sykehus, er hver forklaringsvariabel utenom dummy variablene for alderskategoriene fratrukket vektet kommunegjennomsnitt. Det innebærer at koeffisienten til dummy variablene for alderskategoriene kan tolkes som forbruket til en person i den aktuelle alderskategorien som har gjennomsnittlige personkarakteristika og bor i en gjennomsnittskommune (dog i en kommune med sykehus) i et gjennomsnittlig helseforetak. Siden koeffisientene til dummy variablene har denne tolkningen, vil vektene til alderskriteriene summere seg til 1 (når vi ser bort fra at reisetiden ikke er lik gjennomsnittlig reisetid). Sum av ukorrigerte vekter vil derfor summere seg til ett tall som er større enn 1. Det korrigeres for dette ved å justere vektene for aldersgruppene, slik at summen av aldersvekter og vektene for de øvrige kriteriene summerer seg til 1.

For ikke-aldersvariabler, heretter kalt helse- og sosiale kriterier, så er derfor de endelige vektene lik de ukorrigerte:

Helse- og sosiale kriterier:

Vekt=VektUKORR=(β*X*B)/ Y

Mens alderskriteriene korrigeres på følgende måte:

La S=Σ VektUKORR

AUKORR = Σ VektUKORRfor alderskriteriene

AKORR = Σ VektKORRfor alderskriteriene = AUKORR – (S-1)

k= AKORR / AUKORR

Vekt=k* VektUKORR

Til forsiden