NOU 2019: 24

Inntektsfordeling mellom regionale helseforetak

Til innholdsfortegnelse

2 Behovsanalyse for psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Datagrunnlag – forbruk av tjenester

Behovsanalyse for psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling er en analyse av forbruk for alle individer bosatt i Norge i 2017. Analysen omfatter helseforetakene, og behandling som er en del av den offentlig finansierte spesialisthelsetjenesten ved private ideelle sykehus og avtalespesialister. Aktivitetsdata for 2017 er innhentet fra Norsk pasientregister.

Innen psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling er det ikke noe felles aktivitetsmål på tvers av tjenesteområdene eller på tvers av omsorgsnivåene. Samtidig er det rimelig å anta at forskjeller i pasientsammensetning i disse tjenesteområdene i stor grad gir seg utslag i forskjeller i liggetid. Det trekker i retning av å ta utgangspunkt i liggedøgn heller enn i opphold eller pasienter når man skal beregne aktivitet. For å ta hensyn til at det også vil være forskjeller i ressursbruk knyttet til liggedøgn, skilles mellom liggedøgn i sykehusavdelinger og liggedøgn på distriktspsykiatriske sentra. I tillegg må dagopphold og poliklinikk vektes på en slik måte at denne aktiviteten kan sammenlignes med liggedøgn.

Følgende framgangsmåte er valgt: For å lage et felles mål er aktiviteten vektet med utgangspunkt i liggedøgn på psykiatriske sykehus. Disse gis vekt = 1. Fra Helsedirektoratet (SAMDATA) er det innhentet nasjonale enhetskostnader for liggedøgn ved sykehusavdelinger, liggedøgn ved distriktspsykiatriske sentre og polikliniske konsultasjoner for både psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling.

Vekten for poliklinisk konsultasjon er definert som

Figur  

Det er i liten grad dagbehandling innen psykisk helsevern for voksne i tverrfaglig spesialisert rusbehandling, og det finnes i SAMDATA ingen egne beregninger av enhetskostnadene. For begge tjenesteområdene er vekten beregnet som gjennomsnitt av liggedøgn og konsultasjon ved:

Figur  

Innen psykisk helsevern vil enhetskostnad for liggedøgn på DPS være lavere enn på sykehus og dette er vektet inn som:

Figur  

Vi har antatt at polikliniske konsultasjoner har samme enhetskostnad både for avtalespesialister, psykiatriske sykehus og DPS. Sammenvekting av psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling skjer ved å justere all aktivitet innen tverrfaglig spesialisert rusbehandling basert på enhetskostnadene for liggedøgn på sykehus innen hvert av tjenesteområdene.

Figur  

Tabell 2.1 Aktivitetsvekter psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Tjenesteområde

Aktivitet

Vekt aktivitet

Vekt tjenesteområde

Psykisk helsevern for voksne

Sykehus liggedøgn

1,0000

1,0000

Psykisk helsevern for voksne

DPS liggedøgn

0,5927

1,0000

Psykisk helsevern for voksne

Poliklinisk konsultasjon

0,2473

1,0000

Psykisk helsevern for voksne

Dagbehandling

0,7491

1,0000

Tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Liggedøgn

1,0000

0,6058

Tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Dagbehandling

0,6896

0,6058

Tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Poliklinisk konsultasjon

0,3791

0,6058

Ved å bruke enhetskostnader fra SAMDATA får vi vekter for aktiviteter som angitt i tabell 2.1.

Alle hendelser for personer 0 til 17 år er omkodet til å tilhøre psykisk helsevern for barn og unge. Tilsvarende er hendelser for personer som er 18 år eller eldre omkodet til å tilhøre psykisk helsevern for voksne.

Av befolkningen i 2017 var 1 av 20 pasienter innen psykisk helsevern for voksne og/eller tverrfaglig spesialisert rusbehandling.

Tabell 2.2 Fordeling av individer som ikke har vært pasienter, og pasienter etter fire grupper vektede liggedøgn

Totalt

Ikke pasienter

95,05 %

0–1 vektede liggedøgn

1,47 %

1–3 vektede liggedøgn

1,38 %

3–7 vektede liggedøgn

1,07 %

Over 7 vektede liggedøgn

1,03 %

Tabell 2.3 Sum forbruk (vektede liggedøgn) 2017, og vektede liggedøgn per 1000 innbyggere

Region

Vektede liggedøgn 2017

Vektede liggedøgn per 1 000 innbyggere, 2017

Helse Sør-Øst

1 157 073

377,6

Helse Vest

437 253

384,1

Helse Midt-Norge

244 478

327,8

Helse Nord

185 108

372,3

Forklaringsvariabler

Data om befolkningen er innhentet fra ulike databaser i Statistisk sentralbyrå. Et prosjektspesifikt løpenummer er laget av Statistisk sentralbyrå for prosjektet slik at data fra Norsk pasientregister kan kobles til befolkningsdataene. Koblinger på kommunenivå er utført av sekretariatet.

I analysene benyttes fire typer forklaringsvariabler:

  • Alder og kjønn

  • Sosioøkonomiske variabler

  • Helserelaterte variabler

  • Variabler som beskriver bosted

I analysene kontrolleres for forskjeller i kapasitet i den kommunale helse- og omsorgstjenesten og spesialisthelsetjenesten.

Tabell 2.4 Forklaringsvariabler behovsanalyse psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Variabel

Definisjon

Varierer over

Alderssammensetning

Alder 18–29 år

Alder definert som 2017 minus fødselsår. Dummykoding for aldersgrupper.

Individ

Alder 30–39 år

Alder 40–49 år

Alder 50–59 år

Alder 60–69 år

Alder 70–79 år

Alder 80 år og eldre

Kjønn

Dummy = 1 for menn

Individ

Sosioøkonomiske forhold

Utdanningsnivå

Individers høyeste oppnådde utdanningsnivå, kodet 0 for grunnskole eller ukjent, -1 for videregående skole, -2 for fagskole, -3 for kort høyere utdanning og -4 for lang høyere utdanning. Kodet 0 for individer 18 til 24 år og 67 år og eldre.

Individ

Kun grunnskole

Dummy = 1 for individer med kun grunnskole som høyeste utdanningsnivå.

Individ

Ikke i arbeid

Dummy = 1 for individer som ikke er kategorisert i arbeidsmarkedsstatistikken som kategori 1) lønnstakere i en eneste måned i løpet av 2017. Kodet kun for individer i alderen 18 til 39 år.

Individ

Inntekt

Samlet inntekt (lønnsinntekt, kapitalinntekt mv.) foregående år (1000 kr).

Individ

Lavinntekt

Dummy = 1 for individer med registrert inntekt som er lavere enn 9-percentilen.

Individ

Innvandringskategori B

Dummy = 1 for individer i innvandringskategori B.

Individ

Interaksjon mellom innvandringskategori B og ikke-vestlig på kommunenivå

Dummy for individer i innvandringskategori B multiplisert med andel ikke-vestlige innvandrere i kommunen. Ikke-vestlig er definert som ikke fra Vest-Europa, Amerika og Oseania.

Individ

Stillingsprosent

Gjennomsnittlig stillingsprosent per måned 2017.

Individ

Andel av tiden som lønnstaker

Hvor mange av månedene i 2017 var individet kategorisert som lønnstaker, for individer i alderen 18 til 39 år.

Individ

Familietype: enpersonfamilie

Dummy = 1 for individer kategorisert i familietype 111–114 (enpersonfamilie).

Individ

Familietype: aleneforsørger

Dummy = 1 for individer kategorisert i familietyper 231–242 (mor/far med små barn og mor/far med store barn).

Individ

Helsetilstand

Dødelighet

Død samme år eller neste.

Individ

Uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger

Dummy = 1 for individer som har vært mottakere av enten uføretrygd og/eller arbeidsavklaringspenger på minst ett tidspunkt i løpet av året. Kodet for individer i alderen 18 til 39 år.

Individ

Uføretrygd varighet

Antall måneder i løpet av et år som mottaker av uføretrygd.

Individ

Arbeidsavklaringspenger varighet

Antall måneder i løpet av et år som mottaker av arbeidsavklaringspenger.

Individ

Sosialhjelp

Dummy = 1 for individer som har vært sosialhjelpsmottakere minst en gang i løpet av året.

Individ

Sykefravær

Andel av totalt antall dager i året individer som er tapt grunnet legemeldt sykefravær, kun målt for individer 18 til 39 år.

Individ

Variabler som beskriver bosted

Storby

Dummy = 1 for individer bosatt i kommunenummer 0301 (Oslo).

Kommune

Klima- og breddegradsindeks

Klima- og breddegradsindeks som presentert i NOU 2008: 2. Oppdatert med nye meteorologiske data om nedbør, sommer- og vintertemperaturer.

Kommune

Arbeidsledighet

Arbeidsledighetsprosent fra Statistisk sentralbyrås arbeidskraftsundersøkelse. Registrerte arbeidsledige i alderen 15 til 74 år.

Kommune

Andel med kun grunnskole

Andel av innbyggerne som har kun grunnskole.

Kommune

Andel med sosialhjelp

Andel av innbyggerne som har mottatt sosialhjelp.

Kommune

Andel ikke-vestlige innvandrere

Andel av innvandrerne som er ikke-vestlige innvandrere.

Kommune

Andel uføretrygd

Andel av innbyggerne som har uføretrygd.

Kommune

Voldskriminalitet

Antall anmeldte lovbrudd for vold og mishandling per 1000 innbyggere.

Kommune

Asylsøkere

Antall asylsøkere i 2016 (gruppert etter kommuner med asylmottak) per innbyggere. Data om antall ved mottak innhentet fra UDI.

Kommune

Tilbudet av helsetjenester

Reisetid til akuttsykehus

Gjennomsnittlig reisetid i minutter fra kommunesentrum til nærmeste psykiatriske akuttsykehus. Data beregnet i forskningsprosjektet (EU) «Comparative Effectiveness research on Psychiatric Hospitalisation by Record Linkage of Large Administrative Data Sets» (CEPHOS-LINK).

Kommune

Reisetid til DPS

Gjennomsnittlig reisetid i minutter fra kommunesentrum til nærmeste distriktspsykiatriske senter. Data beregnet i forskningsprosjektet (EU) «Comparative Effectiveness research on Psychiatric Hospitalisation by Record Linkage of Large Administrative Data Sets» (CEPHOS-LINK).

Kommune

Kommunenes kostnader til pleie og omsorg

Kostnader per innbygger (1000 kroner) til kommunal pleie og omsorg (Kostra-funksjon FGK9).

Kommune

Kommunenes kostnader til rus

Kostnader per innbygger til tilbud til personer med rusproblemer (Kostra-funksjon 243).

Kommune

Kommunale årsverk

Kommunale årsverk psykisk helse og rusarbeid per innbygger 18 år og eldre.

Kommune

Helseforetaksdummyer

Dummy kodet 1 for hvert av de offentlige helseforetakene med opptaksområde. Lovisenberg Diakonale Sykehus, Diakonhjemmet Sykehus og Haraldsplass Diakonale sykehus opptrer som egne helseforetak med egne opptaksområder.

Helseforetak

Demografi

Alder er inkludert som syv dummyvariabler for følgende alderskategorier: 18 til 29 år, 30 til 39 år, 40 til 49 år, 50 til 59 år, 60 til 69 år, 70 til 79 år, 80 år og eldre. Alder er beregnet som 2017 minus fødselsår. Kjønn er testet som dummy kodet 1 for menn. Det er ikke benyttet interaksjoner mellom kjønn og alder.

Sosioøkonomiske forhold

Utdanningsnivået er målt som en lineær effekt av høyeste oppnådde utdanning på individnivå. Variabelen er innhentet fra Nasjonal utdanningsdatabase hos Statistisk sentralbyrå. Det forventes en negativ assosiasjon mellom utdanning og forbruk, derfor er variabelen snudd. Variabelen har fått verdien 0 for individer med kun grunnskole eller ikke kjent utdanningsnivå, verdien -1 for fullført videregående, verdien -2 for fullført fagskole, verdien -3 for kort utdanning på universitets- og høyskolenivå og verdien -4 for lang utdanning på universitets- og høyskolenivå. Variabelen har kun verdier for individer i alderen 25 til 66 år, alle andre har fått verdien 0. Fra informasjon om utdanningsnivå er det også avledet en egen dummyvariabel for de med grunnskole som høyeste oppnådde utdanning. Utdanningsvariablene varierer over år.

Fra A-ordningen hos Statistisk sentralbyrå er det innhentet informasjon om arbeidsmarkedstilknytning. Arbeidsmarkedsstatus er en gruppering av om individene er 1) lønnstakere, 2) helt ledig, 3) ikke lønnstakere eller 4) ukjent status. Fra denne opplysningen er det avledet en variabel ikke i arbeid for personer som har ikke har status som 1) lønnstaker på noe tidspunkt i perioden, og som er i aldersspennet 18 til 39 år. Innen psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling er de fleste pasientene yngre pasienter, mens de fleste sosiale variablene som er inkludert har høyest prevalens blant de eldste. Derfor er flere av interaksjonene satt opp til å være fra 18 til 39 år i stedet for en større aldersgruppe. Individer uten opplysninger om arbeidsmarkedsstatus har fått verdien 0 på variabelen. Stillingsprosent er utlevert fra samme database hos Statistisk sentralbyrå og er i analysene målt som gjennomsnittlig stillingsprosent over perioden, dvs. månedlige målinger gjennom 2016 og 2017. Andel av tiden som lønnstaker er hvor mange måneder i perioden 2016 og 2017 individet har vært gruppert i arbeidsmarkedsstatuskategori 1) lønnstaker, dersom alderen var mellom 18 og 39 år.

Samlet inntekt er innhentet fra A-ordningen hos Statistisk sentralbyrå og omfatter yrkesinntekt, kapitalinntekt, skattepliktige og skattefrie overføringer mottatt i løpet av et kalenderår. Opplysningene om inntekt er koblet på fra foregående år. Lavinntekt er avledet fra samme data og er dummykodet for individer med registrert inntekt (ikke 0 eller missing) som er lavere enn de laveste 9 pst.1

Innvandringsdata er innhentet fra befolkningsstatistikk hos Statistisk sentralbyrå. Alle individer er i statistikken gruppert i en av seks grupper A) født i Norge med to norskfødte foreldre, B) innvandrere, C) norskfødte med innvandrerforeldre, E) utenlandsfødte med en norskfødt forelder, F) norskfødte med en utenlandsfødt forelder og G) utenlandsfødte med to norskfødte foreldre. I analysene er det laget dummy for kategori B. I tillegg er det inkludert interaksjon mellom denne kategorien på individnivå og andel av innvandrere i hver kommune med ikke-vestlig bakgrunn. Alle individer er i Statistisk sentralbyrås befolkningsstatistikk tilordnet en familiekategorisering per år. Opplysningene er benyttet til å lage dummykode for enpersonfamilie basert på individer som er kategorisert i Statistisk sentralbyrås familietyper 111 til 114 (enpersonfamilie under 30 år, 30 til 44 år, 45 til 66 år og 67 år eller over). Dummy for aleneforsørger er for individer over 18 år som er gruppert i en av følgende fire familietype: 23 (mor/far med små barn/yngste barn 0 til 5 år) og 2.4 (mor/far med store barn/yngste barn 6 til 17 år).

Helsetilstand

Dødelighet er målt per individ som en dummy for om individet dør samme år eller neste som analysen gjennomføres (Befolkningsstatistikk fra Statistisk sentralbyrå). Dødelighet er laget i tre aldersgrupper; 18 til 39 år, 40 til 79 år og 80 år og eldre.

For individer på enten uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger i løpet av et år er det laget en felles dummy. Opplysninger om dette er innhentet fra FD-trygd hos Statistisk sentralbyrå, og er testet for individer i alderen 18 til 39 år. Kombinasjonen av å være ung og motta enten uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger er en langt bedre forklaringsvariabel enn å være eldre og motta denne trygdeordningen. Basert på de samme data er det også laget en variabel som måler varigheten et individ har mottatt uføretrygd basert på tiden trygdeordningen ble iverksatt og eventuell avgang fra trygdeordningen. Tilsvarende er også generert for varighet av arbeidsavklaringspenger.

Opplysninger om sykefravær er innhentet fra Statistisk sentralbyrå via A-ordningen og Sykemeldingsregisteret. Sykefravær er i analysene definert som andel av totalt antall dager i løpet av et år som er legemeldt sykefravær. Opplysningene er kun kodet for individer i alderen 18 til 39 år. Sykefraværet øker med alder mens forbruket av tjenester for psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling avtar, derfor er en yngre aldersgruppe valgt som interaksjon.

Mottakere av sosialhjelp er innsamlet fra FD-trygd hos Statistisk sentralbyrå, og er i analysene operasjonalisert som en dummy for hvorvidt individene i løpet av ett år har vært mottakere av sosialhjelp.

Variabler som beskriver bosted

I tillegg til individnivåvariablene er flere forhold samlet på kommunenivå for å beskrive bostedet til individet. Dette er enten viktige kontrollvariabler som kan påvirke tilbudet (for eksempel komplementære kommunale tjenester), eller også forhold som kan antas å påvirke etterspørselen etter tjenester (for eksempel klima- og breddegradsindeks).

Storbydummy er konstruert basert på individenes bostedskommune og er en dummy for kommunenummer 301, Oslo. Dette fanger opp noe annet enn en ren helseforetaksdummy for Oslo universitetssykehus siden også Lovisenberg diakonale sykehus, Diakonhjemmet sykehus og Akershus universitetssykehus har opptaksområder i Oslo.

I NOU 2008: 2 ble en klima- og breddegradsindeks bestående av fire deler foreslått. Delene var breddegrad, nedbør, sommer- og vintertemperaturer. Hver delindeks sorterte kommunene fra minst til mest langs en skala fra 0 til 1 etter forventet retning på sammenhengen med behov (nordlig bredde grad, mye nedbør, varm vinter og kald sommer). Den samlede indeksen ble beregnet som et uvektet gjennomsnitt av disse fire delindeksene. Indeksen har nå blitt oppdatert med nye meteorologiske data om nedbør, sommer- og vintertemperaturer fra Meteorologisk institutt. De kommuner som ikke har målestasjoner har fått tilordnet klimadata fra nærmeste kommune.

Arbeidsledighet er innsamlet fra Statistisk sentralbyrås arbeidskraftsundersøkelse (Statistikkbanken tabell 10540). Registrerte arbeidsledige i alderen 15 til 74 år. Dette er en annen kilde enn arbeidsledighetsstatistikk fra NAV og gir et annet nivå på tallene, men formålet med analysene her er å vise til forskjeller mellom kommuner, ikke nivået i seg selv.

Voldskriminalitet er målt som antall anmeldte lovbrudd for vold og mishandling per 1000 innbyggere. Disse data er samlet inn fra Statistisk sentralbyrå statistikkbanken tabell 08487.

Ikke-vestlige innvandrere er innbyggere som innvandringskategori B, dvs. førstegenerasjons innvandrere. Ikke-vestlig er definert som ikke å være fra Vest-Europa, Amerika og Oseania. Andel av innbyggere med ikke-vestlig bakgrunn er summert i kommuner basert på befolkningsstatistikk fra Statistisk sentralbyrå.

Data om antall asylsøkere i 2016 (gruppert etter kommuner med asylmottak) per innbyggere er delvis innhentet fra UDI (antall ved mottak), og fra et pågående (upublisert) forskningsprosjekt ved NTNU (informasjon om kommuner med asylmottak i 2016).

Basert på individnivåvariabler er det også konstruert noen variabler på kommunenivå. Her inkluderes andel av innbyggerne som har grunnskole, andel av innbyggerne som har mottatt sosialhjelp og andel av innbyggerne som har uføretrygd.

Tilbudet av helsetjenester

Fra Statistisk sentralbyrås KOSTRA database er innhentet opplysninger om kommunale kostnader per innbygger til hele helse- og omsorgssektoren (Kostra-funksjon FGK9). Det er i tillegg innhentet opplysninger om kommunale kostnader til tilbud til personer med rusproblemer (Kostra-funksjon 243) per innbygger. Det finnes ingen funksjonsinndeling som er avgrenset til psykisk helsearbeid.

I forskningsprosjektet (EU) Comparative Effectiveness research on Psychiatric Hospitalisation by Record Linkage of Large Administrative Data Sets (CEPHOS-LINK) er det beregnet reisetid i minutter fra kommunesentrum til både nærmeste psykiatriske akuttsykehus og nærmeste distriktspsykiatriske senter.

Kommunale årsverk innen psykisk helse og rusarbeid (per innbygger 18 år og eldre) er innhentet fra Helsedirektoratet IS-24/8 Kommunalt psykisk helse- og rusarbeid.

Alle helseforetak er inkludert som dummykoder i analysene for å ta bort nivåforskjeller mellom helseforetakene.

Regionale forskjeller på de ulike forklaringsvariablene

Her presenteres gjennomsnittsverdier for hver region på de ulike forklaringsvariablene basert på de data som er inkludert i analysene (data for 2017 for innbyggere 18 år eller eldre). Det er ikke hensyntatt hvilken aldersinteraksjon variabelen gjelder. Det betyr for eksempel at gjennomsnittlig utdanningsnivå er beregnet for alle innbyggere i hver region, selv om variabelen kun har verdier innbyggere mellom 25 til 66 år. Kommunale variabler gjelder hele kommunens befolkning med mindre annet er angitt. Dummyvariabler er presentert som prosentandel av befolkningen.

Tabell 2.5 Regionale forskjeller på forklaringsvariabler: demografi

Variabler

Helse Sør-Øst

Helse Vest

Helse Midt-Norge

Helse Nord

Alder 18–29 år

19,6 %

21,0 %

20,8 %

20,2 %

Alder 30–39 år

17,2 %

17,9 %

15,9 %

14,7 %

Alder 40–49 år

17,7 %

17,4 %

16,5 %

16,3 %

Alder 50–59 år

16,1 %

15,7 %

15,7 %

16,5 %

Alder 60–69 år

13,4 %

13,0 %

14,2 %

14,8 %

Alder 70–79 år

9,8 %

8,9 %

10,1 %

10,7 %

Alder 80 år og eldre

6,1 %

6,2 %

6,8 %

6,8 %

Kjønn (mann)

49,8 %

50,7 %

50,7 %

50,8 %

Tabell 2.6 Regionale forskjeller på forklaringsvariabler: sosioøkonomiske forhold

Variabler

Helse Sør-Øst

Helse Vest

Helse Midt-Norge

Helse Nord

Utdanningsnivå

-1,82

-1,81

-1,74

-1,65

Kun grunnskole

23 %

21 %

22 %

28 %

Ikke i arbeid

7 %

7 %

6 %

5 %

Inntekt (1 000 kr)

441,0

447,4

415,1

406,8

Lavinntekt

5,5 %

5,2 %

4,8 %

3,8 %

Innvandringskategori B: Innvandrere

19,0 %

15,8 %

12,3 %

11,6 %

Interaksjon mellom innvandringskategori B og ikke-vestlige innvandrere på kommunenivå

0,168

0,141

0,110

0,103

Gjennomsnittlig stillingsprosent

74,9

73,8

71,7

71,2

Andel av tiden som lønnstaker

21,0 %

22,6 %

20,7 %

19,7 %

Familietype: enpersonfamilie

27,2 %

24,6 %

25,2 %

26,8 %

Familietype: aleneforsørger

3,8 %

3,5 %

3,5 %

4,1 %

Tabell 2.7 Regionale forskjeller på forklaringsvariabler: helsetilstand

Variabler

Helse Sør-Øst

Helse Vest

Helse Midt-Norge

Helse Nord

Død (18–39 år)

0,032 %

0,035 %

0,034 %

0,034 %

Død (40–79 år)

0,773 %

0,674 %

0,740 %

0,855 %

Død (80 år og eldre)

1,079 %

1,019 %

1,184 %

1,201 %

Uføretrygd og/eller arbeidsavklaringspenger

2,5 %

2,5 %

2,7 %

2,8 %

Uføretrygd antall måneder

0,07

0,06

0,08

0,09

Arbeidsavklaringspenger antall måneder

0,03

0,03

0,03

0,04

Sosialhjelp, andel

3,1 %

3,0 %

2,7 %

3,3 %

Sykefravær andel av totalt antall dager

0,01

0,01

0,01

0,01

Tabell 2.8 Regionale forskjeller på forklaringsvariabler: variabler som beskriver bosted

Variabler

Helse Sør-Øst

Helse Vest

Helse Midt-Norge

Helse Nord

Storby

23,2

0,0

0,0

0,0

Klima- og breddegradsindeks

0,25

0,44

0,40

0,50

Arbeidsledighet

2,3

2,7

2,1

1,9

Kun grunnskole på kommunenivå

43,0

42,9

42,1

45,9

Sosialhjelp på kommunenivå

2,3

2,2

2,0

2,5

Andel av innvandrerne med ikke-vestlig bakgrunn

88,5

89,3

89,6

88,6

Uføretrygd på kommunenivå

5,9

4,9

6,1

7,2

Voldskriminalitet

7,3

6,3

5,3

7,4

Asylsøkere

0,3

0,4

0,4

0,8

Tabell 2.9 Regionale forskjeller på forklaringsvariabler: variabler som beskriver tilbudet av helsetjenester

Variabler

Helse Sør-Øst

Helse Vest

Helse Midt-Norge

Helse Nord

Kommunale kostnader per innbygger helse og omsorg (1 000 kroner)

19,7

20,6

22,6

27,6

Kommunale kostnader per innbygger til tilbud til personer med rusproblemer (kroner)

831,8

800,6

455,2

501,9

Reisetid (minutter) til psykiatrisk akuttsykehus

32,2

35,4

54,8

224,6

Reisetid (minutter) til distriktspsykiatriske senter

20,4

20,7

34,1

46,9

Valgt metode

Formålet med analysene er å etablere en sammenheng mellom faktorer som påvirker behovet (for eksempel alder) og størrelsen på behovet. Denne sammenhengen kan beskrives i to ledd: for det første i hvilken grad en faktor påvirker sannsynligheten for at individet har behov for tjenester, for det andre hvordan faktoren påvirker størrelsen på dette behovet. Metodisk kan dette gjøres gjennom å estimere i to steg. I steg en estimeres sannsynligheten for at individet har behov. I steg to kombineres dette med estimatet på sammenhengen mellom kriteriet og størrelsen på behovet. Når det er mange faktorer som dels virker alene og dels virker i et samspill, viser det seg at en slik to-stegs modell imidlertid ikke alltid gir stabile resultater, og i noen tilfeller heller ikke lar seg estimere. Det har vært gjennomført analyser ved hjelp av en slik to-stegs metode, men det er for noen av tjenesteområdene utfordringer med å finne løsninger i regresjonen (konvergens). Det er derfor valgt å ikke benytte denne tilnærmingen ved beregning av behovsnøkkel og behovsindekser.

Det er deretter benyttet to alternative tilnærminger. Den ene er å estimere sammenhengen mellom behov og for eksempel alder direkte ved hjelp av ordinær minste kvadraters metode (OLS) og individdata. Den andre er å aggregere individdata opp til cellenivå og også her benytte OLS. Den første tilnærmingen har den fordel at den best utnytter den informasjonen som ligger i å ha data på individnivå. Siden en stor andel av befolkningen ikke har forbruk av tjenester vil dette gi noen statistiske utfordringer i forhold til de forutsetninger som OLS bygger på. Den andre tilnærmingen innebærer at man estimerer forholdet mellom gjennomsnittlig forbruk hos en gruppe individer og for eksempel gjennomsnittlig sykefravær, trygdeandel eller lignende i denne gruppen. Dette vil i praksis være samme tilnærming som ble benyttet i NOU 2008: 2. Ulempen med en slik tilnærming er at det på gruppenivå kan trekkes slutninger om sammenhenger som det ikke finnes støtte i på individnivå, og at det dermed kan etableres sammenhenger som ikke er reelle.

Det er vurdert at det at man nå har data på individnivå over bruk av tjenester som også kan kobles med informasjon om inntekt, utdanning, trygdestatus mv. representerer et betydelig framskritt i forhold til datagrunnlaget som lå til grunn for NOU 2008: 2. Videre vurderes fordelen med å utnytte den informasjonen som ligger i individdata som større enn den metodiske usikkerheten knyttet til å benytte OLS. Det er derfor valgt å estimere modellen og beregne tilhørende behovsnøkler og behovsindekser gjennom å analysere individdata ved bruk av OLS. De gir ikke vesentlig forskjellige resultater når de benyttes til å predikere forbruk på aggregert nivå, men kan gi forskjeller i effekt av ulike kriterier. Celledata gir færre signifikante variabler på grunn av lavere antall observasjoner og gjennomsnitt på cellenivå vil maskere noe av de individuelle sammenhengene mellom behov og forklaringsvariablene. Analysene viser (tabell 2.10) at dødelighet 40 til 79 år, utdanning og sykefravær ikke blir signifikante på cellenivå.

Tabell 2.10 Celleanalyser psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Variabel

Regresjonskoeffisient

T-verdi

Konfidensintervall

Alder 18–29 år

0,310

8,1

(0,23 – 0,39)

Alder 30–39 år

0,257

5,3

(0,16 – 0,36)

Alder 40–49 år

0,517

18,0

(0,46 – 0,58)

Alder 50–59 år

0,384

14,8

(0,33 – 0,44)

Alder 60–69 år

0,235

9,9

(0,19 – 0,28)

Alder 70–79 år

0,199

7,6

(0,14 – 0,25)

Alder 80 år og eldre

0,070

2,0

(0,00 – 0,14)

Ikke i arbeid (18–39 år)

0,638

4,5

(0,34 – 0,93)

Enpersonfamilie

0,289

6,4

(0,19 – 0,38)

Dødelighet (18–39 år)

9,639

2,1

(0,23 – 19,05)

Dødelighet (40–79 år)

-0,144

-1,2

(-0,40 – 0,11)

Sosialhjelp

2,065

8,0

(1,53 – 2,60)

Sykefravær (18–39 år)

-0,669

-0,9

(-2,29 – 0,95)

Uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger (18–39 år)

2,965

10,3

(2,37 – 3,56)

Grunnskole på kommunenivå

-1,340

-5,3

(-1,87 – -0,81)

Arbeidsledighet på kommunenivå

0,027

3,3

(0,01 – 0,04)

Minutter fra nærmeste psykiatriske akuttsykehus

0,000

-3,5

(0,00 – 0,00)

Kommunale kroner (1000) per innbygger til helse og omsorg

-0,004

-3,2

(-0,01 – 0,00)

Interaksjon innvandrer og andel ikke-vestlige innvandrere

-0,146

-1,1

(-0,42 – 0,13)

Antall celler

71 467

N vektet

4 303 927

R2

0,3231

Regresjonen er gjennomført uten konstantledd og alle variabler (bortsett fra alder) er operasjonalisert som avvik fra gjennomsnitt. Analysene er gjort med robust estimering av standardfeil for å ta høyde for opphopning av observasjoner på helseforetaksnivå. Det er inkludert dummyer for helseforetak for å korrigere for forskjeller i behandlingskapasitet (fast effekt).

De 4 gruppene med forklaringsvariabler er testet blokkvis hver for seg for å velge ut relevante variabler fra hver gruppe. Det benyttes en strategi hvor variabler som ikke er statistisk signifikante (T-verdi < 2) ekskluderes. Deretter estimeres modellen samlet med relevante variabler fra alle blokkene, og igjen ekskluderes ikke-signifikante variabler. I den endelige modellen beholdes alle variabler som bidrar signifikant til å forklare variasjon i forbruk av helsetjenester. Bortsett fra interaksjon mellom innvandringskategori og andel ikke-vestlig innvandring på kommunenivå er det ikke testet andre interaksjonseffekter enn mellom alder og de øvrige variablene.

Resultater

Tabell 2.11 viser den foretrukne modellen, med regresjonskoeffisienter, T-verdi og konfidensintervall.

Tabell 2.11 Regresjonsresultater behovsmodell psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Variabel

Regresjonskoeffisient

T-verdi

Konfidensintervall

Alder 18–29 år

0,266

12,8

(0,22 – 0,31)

Alder 30–39 år

0,138

9,4

(0,11 – 0,17)

Alder 40–49 år

0,739

40,3

(0,70 – 0,78)

Alder 50–59 år

0,581

49,9

(0,56 – 0,61)

Alder 60–69 år

0,407

36,6

(0,38 – 0,43)

Alder 70–79 år

0,337

26,4

(0,31 – 0,36)

Alder 80 år og eldre

0,192

9,0

(0,15 – 0,24)

Ikke i arbeid (18–39 år)

0,615

15,4

(0,53 – 0,70)

Enpersonfamilie

0,487

20,5

(0,44 – 0,54)

Dødelighet (18–39 år)

4,664

15,4

(3,36 – 5,96)

Dødelighet (40–79 år)

0,636

20,5

(0,47 – 0,80)

Sosialhjelp

2,820

7,5

(2,50 – 3,14)

Sykefravær (18–39 år)

3,789

8,2

(3,35 – 4,23)

Uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger (18–39 år)

5,997

19,8

(5,37 – 6,63)

Grunnskole på kommunenivå

-1,704

-6,5

(-2,25 – -1,16)

Arbeidsledighet på kommunenivå

0,030

3,2

(0,01 – 0,05)

Minutter fra nærmeste psykiatriske akuttsykehus

-0,000

-3,7

(-0,00 – -0,00)

Kommunale kroner (1000) per innbygger til helse og omsorg

-0,004

-3,6

(-0,01 – -0,00)

Interaksjon innvandrer og andel ikke-vestlige innvandrere

-0,534

-19,7

(-0,59 – -0,48)

N

4 303 927

R2

0,0258

R2 er et mål på hvor stor del av variasjonen knyttet til den avhengige variabelen som forklares av modellen. R2 går fra verdien 0 som betyr absolutt ingen assosiasjon mellom de inkluderte variablene og den avhengige variabelen til verdien 1 som betyr at modellen er perfekt determinert. I denne modellen er R2 målt som 0,0258, det betyr at om lag 3 pst. av all variasjon i forbruk per innbygger forklares av de inkluderte variablene. Dette henger sammen med at kun en liten del av individene her har forbruk. 95 pst. av befolkningen har ingen tjenester. Dermed forklarer modellen lite av den totale variasjonen, men det innbyrdes forholdet mellom variablene er likevel godt.

Alle alderskategoriene er signifikante og inngår i forslaget til kostnadsnøkler. Kjønn er utelatt fra analysene siden kjønnseffekten er ulik innen psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling. I psykisk helsevern for voksne har kvinner et høyere forbruk enn menn, mens i tverrfaglig spesialisert rusbehandling bruker menn mer sykehustjenester.

På kommunenivå finner vi en negativ assosiasjon mellom andel med grunnskole som høyeste utdanning og bruk av tjenester. Dette er ikke i tråd med en hypotese om at forbruket avtar med utdanningsnivå. Denne inngår derfor ikke i forslag til behovsnøkkel.

Personer som bor alene, har høyere forbruk av tjenester enn de som bor med flere.

Individer som ikke er i arbeid, mottar sosialhjelp, har sykefravær, mottar uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger har høyere bruk av helsetjenester. Dette er i tråd med forventingene.

Dødelighet er positivt assosiert med bruk av tjenester, for aldersgruppene 18 til 39 og 40 til 79 år.

Arbeidsledighet på kommunenivå er positivt assosiert, men blant de svakeste inkluderte variablene.

Valg av nøkler

Koeffisientene fra regresjonsanalysene benyttes til å beregne kriterievekter (behovsnøkler). Hver variabel er operasjonalisert som avvik fra gjennomsnitt, og regresjonen er gjennomført uten konstantledd. Det betyr at alderskategorikoeffisientene kan tolkes som forbruket til en person i den aktuelle kategorien som har gjennomsnitt på de andre variablene.

Behovsvektene beregnes på følgende måte:

Figur  

Tilbudssidevariabler blir ikke inkludert som behovsnøkler (reisetid og helseforetaksdummyer). Det kompenseres ikke for ulikheter som følge av kjønn, da det forventes en lik dekning og lik fordeling i befolkningen mellom regionene. Kun koeffisienter som er positive, og hvor den forventede retningen er positiv blir inkludert som mulige behovsnøkler. Data aggregeres til regionnivå før beregning av nøkler.

Ukorrigerte vekter beregnes for alle inkluderte variabler, og dette gir i sum over 1 i samlede vekter. Først skaleres aldersvektene slik at samlede vekter blir 1, deretter utelates negative variabler, uforventede resultater og tilbudssidevariabler, før alle vekter skaleres igjen slik at sum av vekter blir 1.

Tabell 2.12 Kriterievekter for psykisk helsevern for voksne og tverrfaglig spesialisert rusbehandling

Kriterier

Vekter

Sum

Andel av aldersgruppen 18–29 år

0,064

Andel av aldersgruppen 30–39 år

0,028

Andel av aldersgruppen 40–49 år

0,153

Andel av aldersgruppen 50–59 år

0,111

Andel av aldersgruppen 60–69 år

0,066

Andel av aldersgruppen 70–79 år

0,039

Andel av aldersgruppen 80 år og eldre

0,014

Alderskriterier: 0,475

Andel ikke i arbeid (18–39 år)

0,058

Andel enpersonfamilie

0,099

Dødelighet (18–39 år)

0,025

Dødelighet (40–79 år)

0,005

Andel som mottar sosialhjelp

0,066

Andel sykemeldte (18–39 år)

0,019

Andel uføretrygd eller arbeidsavklaringspenger (18–39 år)

0,199

Arbeidsledighet på kommunenivå

0,054

Helse og sosiale kriterier: 0,525

Sum

1,000

1,000

Fotnoter

1.

Statistisk sentralbyrås fattigdomsbegrep er basert på inntekt per husholdning, etter skatt. Dette er ikke opplysninger som har vært tilgjengelige. Det er i stedet laget dummy for laveste 9 pst. av befolkningen. Statistisk sentralbyrås fattigdomsgrense (60 pst. av nasjonal median) gir at om lag 9 pst. av befolkningen er under fattigdomsgrensen. Dersom grensen settes til å være 9 persentil, vil om lag 7 pst. falle under grensen (avvik på grunn av manglende data som følge av individer med 0 i inntekt)

Til dokumentets forside