Forbruksvariasjoner i helseregionene grunnlag for måling av kapasitet i somatisk spesialisthelsetjeneste? SINTEF A1311 RAPPORT

Transkript

1 SINTEF A1311 RAPPORT Forbruksvariasjoner i helseregionene grunnlag for måling av kapasitet i somatisk spesialisthelsetjeneste? Heidi Jensberg, Jorid Kalseth, Marit Pedersen, Stein Ø. Petersen og Heidi Torvik SINTEF April 2007

2

3

4

5 Innholdsfortegnelse Innholdsfortegnelse...3 Tabelloversikt... 7 Figuroversikt Innledning og bakgrunn for prosjektet Innledning Problemstilling Avgrensning av oppgaven Oppgaven Drøfting av oppdraget Bakgrunnsmateriale Kapasitet Veivalg Pasientdata fra NPR Ventelistedata i VentSys Senger Årsverk Begrunnelse for valg av grunnlagsdata Disposisjon av rapporten Teoretiske betraktninger og metode for empirisk tilnærming Kapasitet og behov Manifestert overskudds- og underskuddskapasitet Metode for empirisk tilnærming Hvordan teori og metode benyttes videre i dette arbeidet

6 3 Datamaterialet Ulike datakilder Pasientdata innleggelser og polikliniske konsultasjoner Opptreningsinstitusjoner Pasientdata fra avtalespesialister Hvordan telle pasienter? Innledning Definisjon av pasientgrupper Antall pasienter pr. pasientgruppe Ventetid Relevante indikatorer Presentasjon av pasientgruppene i datamaterialet Behandlingstilbudets sammensetning Forholdet mellom pasientgruppene og omsorgsnivå Forholdet mellom døgn og dagopphold, andel kirurgisk behandling og andel ø-hjelp for hver av pasientgruppene Presentasjon av den regionale variasjonen i sentrale forbruksindikatorer for pasientgruppene Hvilke pasientgrupper som analyseres nærmere Samvariasjon mellom sentrale indikatorer Innledning Sammenheng mellom forbruksindikatorer og øvrige indikatorer Rate for DRG-poeng Rate for døgnopphold og døgnpasienter Rate for dagopphold og dagpasienter Rate for polikliniske konsultasjoner og polikliniske pasienter Oppsummering Sammenheng mellom liggetidsindikatorer og øvrige indikatorer Gjennomsnittlig liggetid for døgnopphold Gjennomsnittlig postoperativ liggetid Oppsummering

7 4.2.4 Sammenheng mellom antall opphold per pasient og øvrige indikatorer Antall polikliniske konsultasjoner per polikliniske pasient Antall dagopphold per dagpasient, og antall døgnopphold per døgnpasient Oppsummering Indikasjoner på over-/underkapasitet for utvalgte hovedkapitler ICD Kapasitetsvurdering pasientgruppe 2 Ondartede svulster Kjennetegn ved pasientgruppen Indikasjoner på over- eller underkapasitet i døgnvirksomhet i pasientgruppe 2 ondartede svulster Øst Sør Vest Midt-Norge Nord Oppsummering - ondartede svulster Kapasitetsvurdering pasientgruppe 10 - Sykdommer i sirkulasjonssystemet Kjennetegn ved pasientgruppen Indikasjoner på over-/underkapasitet i døgnvirksomhet i pasientgruppe Øst Sør Vest Midt-Norge Nord Oppsummering sykdommer i sirkulasjonssystemet Kapasitetsvurdering pasientgruppe 11 Sykdommer i åndedrettssystemet Kjennetegn ved pasientgruppen Indikasjoner på over- eller underkapasitet i døgnvirksomhet for pasientgruppe Øst Sør Vest Midt-Norge

8 Nord Oppsummering Sykdommer i åndedrettssystemet Kapasitetsvurdering pasientgruppe 12 - Sykdommer i fordøyelsessystemet Kjennetegn ved pasientgruppen Indikasjoner på over-/underkapasitet i døgnvirksomhet for pasientgruppe 12 sykdommer i... fordøyelsessystemet Øst Sør Vest Midt-Norge Nord Oppsummering Sykdommer i fordøyelsessystemet Kapasitetsvurdering pasientgruppe 14 Sykdommer i muskel - skjelett system og bindevev Kjennetegn ved pasientgruppen Indikasjoner på over-/underkapasitet i døgnvirksomhet for pasientgruppe Øst Sør Vest Midt-Norge Nord Oppsummering sykdommer i muskel og skjelettsystem og bindevev Oppsummering Opptreningsinstitusjoner og private avtalespesialister Opptreningsinstitusjoner Rehabilitering på sykehus og rehabiliteringsinstitusjoner, og rehabilitering på... opptreningsinstitusjoner Oppsummering Private avtalespesialister ICD10 kapittel VII Sykdommer i øyet og øyets omgivelser Kjennetegn ved pasientgruppen ICD10 kapittel XII Sykdommer i hud og underhud

9 6.4.1 Kjennetegn ved pasientgruppen Sammendrag og videre arbeid Behov og kapasitet Datakvalitet på pasientdata fra NPR Ressursinnsats Oppsummering Vedlegg Rangering helseregioner ved ulike måter å telle pasienter på Mål og indikatorer for ICD-10 kategorier i pasientdata Alle indikatorer/variable beregnet for hver pasientgruppe Opptrenings- og rehabiliteringsinstitusjoner Litteratur Tabelloversikt Tabell 3.1 Tabell 3.2 Oversikt over antall pasienter aggregert etter henholdsvis institusjon og helseforetak. Døgn og dagopphold Oversikt over antall pasienter aggregert etter henholdsvis institusjon og helseforetak. Polikliniske konsultasjoner Tabell 3.3 Oversikt relevante indikatorer og definisjon Tabell 4.1 Tabell 4.2 Tabell 4.3 Tabell 4.4 Tabell 4.5 Oversikt over hvor stor andel de enkelte hoveddiagnosegruppene (ICD-10) utgjør av henholdsvis døgn og dagopphold, polikliniske konsultasjoner, samt kontakter totalt (innleggelser + polikliniske konsultasjoner) Oppholdsraten for døgn, dag og polikliniske konsultasjoner present som prosentandeler av den totale forbruksraten. ICD-10 kapitler Prosentandel døgnopphold av alle innleggelser, andel kirurgiske døgnopphold og andel ø-hjelps av raten for døgnopphold. ICD-10 kapitler Regionale variasjoner i pasientrater for døgnbehandling for de enkelte hoveddiagnosene, samt variasjonskoeffisient. ICD-10 kapitler Regionale variasjoner i ventetid til døgnbehandling for de enkelte hoveddiagnosene, samt variasjonskoeffisient. ICD-10 kapitler

10 Tabell 4.6 Tabell 4.7 Tabell 4.8 Tabell 4.9 Regionale variasjoner i gjennomsnittlig liggetid for de enkelte hoveddiagnosene, samt variasjonskoeffisient. ICD-10 kapitler Antall døgnopphold per døgnpasient etter ICD10 hovedkapitler. Region Bivariat korrelasjon mellom forbruksindikatorer og øvrige indikatorer, totalt for alle pasientgrupper...55 Bivariat korrelasjon mellom liggetidsindikatorer og andre indikatorer...60 Tabell 4.10 Bivariat korrelasjon mellom antall opphold per pasient og andre indikatorer..63 Tabell 5.1 Ventetid til døgnbehandling og rate for antall behandlede døgnpasienter, pasientgruppe 2 ondartede svulster Tabell 5.2 Relevante tilleggsindikatorer for pasientgruppe 2 ondartede svulster, Tabell 5.3 Tabell 5.4 Tabell 5.5 Tabell 5.6 Tabell 5.7 Ventetid til døgnbehandling og rate for antall behandlede døgnpasienter, pasientgruppe 10 sykdommer i sirkulasjonssystemet Relevante tilleggsindikatorer for pasientgruppe 10 sykdommer i sirkulasjonssystemet Ventetid til døgnbehandling og rate for antall behandlede døgnpasienter, pasientgruppe 11 sykdommer i åndedrettssystemet Relevante tilleggsindikatorer for pasientgruppe 11 sykdommer i åndedrettssystemet...80 Ventetid til døgnbehandling og rate for antall behandlede døgnpasienter, pasientgruppe 12 sykdommer i fordøyelsessystemet Tabell 5.8 Relevante tilleggsindikatorer for pasientgruppe Tabell 5.9 Tabell 5.10 Ventetid til døgnbehandling og rate for antall behandlede døgnpasienter, pasientgruppe 14 sykdommer i muskel- skjelettsystem og bindevev Relevante tilleggsindikatorer for pasientgruppe 14 - sykdommer i muskelskjelettsystem og bindevev Tabell 5.11 Oppsummering kapasitetsvurdering for fem utvalgte pasientgrupper. Døgnpasienter Tabell 6.1 Oversikt over hvilke regioner opptreningsinstitusjonene befinner seg i, samt antall opphold og antall opphold per institusjon i de ulike regionene Tabell 6.2 Oversikt over indikatorer for private opptreningsinstitusjoner. Regionvis Tabell 6.3. Pasienter per 1000 innbygger på private opptreningsinstitusjoner, og pasienter per 1000 innbygger på rehabiliteringsopphold på sykehus

11 Tabell 6.4 Estimerte forbruksrater for private avtalespesialister per 1000 innbygger Tabell 6.5 Totale forbrukstall for kapittel VII Sykdommer i øyet og øyets omgivelser. 104 Tabell 6.6 Forbruksrater for kapittel VII Sykdommer i øyet og øyets omgivelser Tabell 6.7 Totale forbrukstall for kapittel XII Sykdommer i hud og underhud Tabell 6.8 Forbruksrater for kapittel XII Sykdommer i hud og underhud Tabell 8.1 Rangering av de forskjellige helseregionene ved alternative måter å telle pasienter på Tabell 8.2 Pasientgruppe 1 Visse infeksjonssykdommer og parasittsykdommer Tabell 8.3 Pasientgruppe 2 Ondartede svulster Tabell 8.4 Pasientgruppe 3 Andre svulster Tabell 8.5 Tabell 8.6 Pasientgruppe 4 Sykdommer i blod og bloddannende organer og visse tilstander som angår immunsystemet Pasientgruppe 5 Endokrine sykdommer, ernæringssykdommer og metabolske forstyrrelser Tabell 8.7 Pasientgruppe 6 Psykiske lidelser og adferdsforstyrrelser Tabell 8.8 Pasientgruppe 7 Sykdommer i nervesystemet Tabell 8.9 Pasientgruppe 8 Sykdommer i øyet og øyets omgivelser Tabell 8.10 Pasientgruppe 9 Sykdommer i øre og ørebensknute Tabell 8.11 Pasientgruppe 10 Sykdommer i sirkulasjonssystemet Tabell 8.12 Pasientgruppe 11 Sykdommer i åndedrettssystemet Tabell 8.13 Pasientgruppe 12 Sykdommer i fordøyelsessystemet Tabell 8.14 Pasientgruppe 13 Sykdommer i hud og underhud Tabell 8.15 Pasientgruppe 14 Sykdommer i muskel og skjelettsystemet og bindevev Tabell 8.16 Pasientgruppe 15 Sykdommer i urin og kjønnsorganer Tabell 8.17 Pasientgruppe 16 Svangerskap, fødsel og barseltid Tabell 8.18 Pasientgruppe 17 Visse tilstander som oppstår i perinatalperioden Tabell 8.19 Tabell 8.20 Tabell 8.21 Pasientgruppe 18 Medfødte misdannelser, deformiteter og kromosomavvik Pasientgruppe 19 Symptomer, tegn, unormale kliniske funn og laboratoriefunn, ikke klassifisert annet sted Pasientgruppe 20 Skader, forgiftninger etc/ytre årsaker til sykdom, skader og dødsfall

12 Tabell 8.22 Tabell 8.23 Tabell 8.24 Tabell 8.25 Pasientgruppe 21 Faktorer som har betydning for helsetilstand og kontakt med helsetjenesten. Dialyse Pasientgruppe 22 Faktorer som har betydning for helsetilstand og kontakt med helsetjenesten. Kjemoterapi Pasientgruppe 23 Faktorer som har betydning for helsetilstand og kontakt med helsetjenesten. Rehabilitering Pasientgruppe 24 Faktorer som har betydning for helsetilstand og kontakt med helsetjenesten. Annet Tabell 8.26 Oversikt over de 41 institusjonene som inngår i datamaterialet Figuroversikt Figur 2.1 Kapasitet og behov...21 Figur 2.2 Ulike kombinasjoner av kapasitet og behov (relativt sett)...22 Figur 2.3 Kapasitet og kapasitetsutnyttelse...23 Figur 2.4 Figur 2.5 Figur 2.6 Figur 2.7 Figur 4.1 Figur 4.2 Figur 4.3 Figur 4.4 Figur 4.5 Behov og etterspørsel...23 Manifestert over-/underkapasitet påvirkes av kapasitetsutnyttelse og etterspørsel...24 Utgangshypoteser om kapasitetssituasjonen basert på ulike kombinasjoner av ventetid og pasientrate...26 Utgangshypoteser om kapasitetssituasjonen basert på ulike kombinasjoner av ventetid og pasientrate...29 Sammenheng mellom ventetid til poliklinisk behandling og antall behandlede døgnpasienter...56 Sammenhengen mellom antall polikliniske konsultasjoner per pasient og antall behandlede døgnpasienter Sammenheng mellom grad av egendekning for døgnbehandling og rate for antall behandlede dagpasienter...58 Sammenheng mellom rate for antall polikliniske pasienter og antall konsultasjoner per polikliniske pasient Sammenheng mellom gjennomsnittlig liggetid for døgnbehandling og median ventetid for døgnbehandling

13 Figur 4.6 Figur 4.7 Figur 4.8 Figur 4.9 Figur 5.1 Figur 5.2 Figur 5.3 Figur 5.4 Figur 5.5 Figur 6.1 Figur 6.2 Figur 6.3 Sammenheng mellom postoperativ liggetid og antall dagopphold per dagpasient Sammenheng mellom rate for døgnopphold i form av øyeblikkelig hjelp og antall polikliniske konsultasjoner per polikliniske pasient...64 Sammenheng mellom ventetid til poliklinisk behandling og antall polikliniske konsultasjoner per pasient Sammenheng mellom DRG-indeks for døgnopphold og antall døgnopphold per døgnpasient...66 Klassifisering av helseregionene i forhold til pasientrater og ventetid til døgnbehandling, pasientgruppe 2 ondartede svulster...69 Utgangshypoteser om kapasitetssituasjonen basert på ulike kombinasjoner av ventetid og pasientrate, pasientgruppe 10 - sykdommer i sirkulasjonssystemet Utgangshypoteser om kapasitetssituasjonen basert på ulike kombinasjoner av ventetid og pasientrate, pasientgruppe 11 sykdommer i åndedrettssystemet...80 Utgangshypoteser om kapasitetssituasjonen basert på ulike kombinasjoner av ventetid og pasientrate, pasientgruppe Klassifisering av helseregionene i forhold til pasientrater og ventetid til døgnbehandling. Pasientgruppe 14 - sykdommer i muskel- skjelettsystem og bindevev. Utgangshypoteser Pasienter per 1000 for rehabiliteringsopphold på private opptreningsinstitusjoner, og sykehus og rehabiliteringsinstitusjoner Øyesykdommer. Forbruksrater per 1000 innbyggere. Poliklinikk og dagbehandling ved sykehus og private avtalespesialsiter Hudsykdommer. Forbruksrater per 1000 innbyggere. Poliklinikk og dagbehandling ved sykehus og private avtalespesialister

14

15 1 Innledning og bakgrunn for prosjektet 1.1 Innledning Somatisk spesialisthelsetjeneste har i flere år slitt med ventelister på behandling innenfor visse somatiske lidelser. Ved statlig overtakelse av sykehusene fra 1. januar 2002 var det et veldig fokus på å få ned ventelistene, og det ble satt inn ressurser for å løse problemet. Antall personer på venteliste per 1. tertial 2002 var , mens det per 1. tertial 2006 var på venteliste. Median ventetid for pasienter som venter på behandling har gått ned fra 77 dager til 52 dager i samme tidsperiode, og andel som har ventet mer enn 6 måneder på behandling er redusert fra 26 prosent til 11 prosent. I 1. tertial 2002 var det 50 ventende per 1000 innbyggere, mens den tilsvarende raten i 1. tertial 2006 var 38. Dette betyr at det fortsatt er ventetid for behandling i somatisk spesialisthelsetjeneste, men at ventelistene er redusert etter statlig overtakelse av sykehusene. Innen noen fagområder oppleves det til en viss grad mangel på pasienter. 3 Det betyr at helseforetakene er i en situasjon med både over- og underkapasitet. Det vil da være viktig å vurdere kapasitetsbehovet innen forskjellige fagområder for ulike deler av landet, slik at ressursene kan utnyttes best mulig i landet som helhet. En kapasitetsberegning har som mål å være operativ, i den forstand at det søkes utviklet indikatorer som kan benyttes av de regionale helseforetak i sin sørge-for rolle ovenfor befolkningen. 1.2 Problemstilling Problemstillingen i prosjektet har vært å finne en metode for å belyse områder i somatisk spesialisthelsetjeneste med over- eller underkapasitet. Dette kan ikke gjøres direkte, og drøftes nærmere i kapittel 1.3 og kapittel 2. Siden det ikke er mulig å gjøre det direkte, er det benyttet avledede mål som indikasjon på kapasitet. I prosjektet er det tatt utgangspunkt i pasientdata fra NPR. Det er på bakgrunn av dette utarbeidet sentrale indikatorer i ulike fagområder og for alle helseregioner (bostedsregion). Forbruksvariasjoner mellom helseregionene på pasientnivå er grunnlag, sammen med andre mål, for å søke å avdekke områder med over- og underkapasitet. Pasientdata for innlagte og poliklinisk behandlede pasienter innrapportert til NPR er hovedkilden for resultatene i denne rapporten. I tillegg er det sett på innrapporterte pasientdata fra avtalespesialister og opptreningsinstitusjoner. Imidlertid vet vi ikke om omfanget av utredningskapasitet ved private sykehus og avtalespesialister er komplett, det vil si om vi har fått med oss alle tilbud. Det er med andre ord usikkerhet knyttet til om vi har fått med oss alle tilbud som gis til pasienter i spesialisthelsetjenesten fra private. Dette vil ikke påvirke de teoretiske resonnementene og de empiriske metodene som er benyttet, men det kan påvirke resultatene som er presentert. 1 SAMDATA Somatikk Sektorrapport 2003, 1/04. 2 SAMDATA Somatikk Sektorrapport 2005, 1/06. 3 Bratlid (2006) finner for eksempel at antallet nye pasienter faktisk gikk ned til tross for en økning i antall behandlinger og konsultasjoner. 13

16 Det beregnes altså ulike indikatorer for forbruk, liggetid, type innleggelse mv for hver pasientgruppe i ICD-10, og disse indikatorene benyttes for å indikere om observerte forbruksvariasjoner og ventetider skyldes ulik kapasitet i de forskjellige helseregionene. 1.3 Avgrensning av oppgaven Oppgaven Formålet med dette prosjektet er å utvikle en metode for vurdering av kapasitetsforholdene i somatisk spesialisthelsetjeneste, spesifisert på regionnivå og per fagområde. Korrekt dimensjonering av ressursene vil gi befolkningen det behov for helsetjenester som er nødvendig. Det er en forutsetning at indikatorer og resultater som fremkommer gjennom prosjektet har troverdighet og legitimitet for det enkelte fagområde og sektor. Det er derfor viktig at styrker og svakheter ved foreslåtte indikatorer dokumenteres. I bestillerdokumentet for 2006 fremgår det følgende: De regionale helseforetakene skal sammenstille informasjon om over- eller underkapasitet, og gjøre en analyse av situasjonen. Det skal tas initiativ til å avdekke mangler i datagrunnlaget. Dette gjelder spesielt egen virksomhet og virksomheten til spesialisthelsetjenesten utenfor institusjonene, laboratorier og røntgeninstitutter og den funksjonelle kapasiteten som ligger i eksisterende kapitalstruktur. De regionale helseforetakene oppnevnte en arbeidsgruppe for å si noe om kapasitet i Nasjonal plan. Arbeidsgruppen sendte over sitt innspill med en kortfattet gjennomgang av spørsmålene på nasjonalt nivå i juni Det var ikke mulig for arbeidsgruppen å gå nærmere inn på flere problemstillinger innen fristen, slik at arbeidet med opprinnelig bestilling fortsetter i fase 2. Fase 2 i prosjektet om kapasitetsberegninger er ment å skulle utvikle metoder og indikatorer for kapasitet, samt vurderinger av nødvendig datagrunnlag. Resultatene skal gi RHF-ene et verktøy for oppfølging og identifisering av overforbruk og underforbruk. Et innspill til fase 2 i bestillingen fra - og omsorgsdepartementet, oversendes helseregionene i denne rapporten. I fase 3 er det planlagt ytterligere vurdering og analyse av hvilke fagområder som krever ytterligere oppfølging gjennom et pilotprosjekt Drøfting av oppdraget Det ble nedsatt en gruppe med deltakere fra alle helseregionene, og denne gruppen har fungert som en styringsgruppe gjennom hele prosjektperioden. Gruppen har bestått av Ronny Jørgenvåg, Øst Kaia Solheim Hansen, Sør Torhild Heggestad, Vest Harald Buhaug, Midt-Norge Gro Berntsen, Nord Prosjektleder for styringsgruppen har vært Ronny Jørgenvåg fra Øst RHF. Gruppen har fulgt prosjektet tett gjennom hyppige arbeidsmøter, og har bidratt med avgrensninger og diskusjoner i prosjektet. I prosjektforslaget fra oppdragsgiver er det gjort visse avgrensninger. 4 Kapasitet og struktur i spesialisthelsetjenesten. Fellesnotat fra de regionale helseforetakene til innspill i arbeidet med nasjonal helseplan. Rapporten er oversendt - og omsorgsdepartementet 28. juni

17 Prosjektet skal ikke berøre hvorvidt det samlede areal i helseforetakene er tilstrekkelig Prosjektet skal kun omfatte somatisk spesialisthelsetjeneste Laboratorie- og røntgenvirksomheten er ikke inkludert Fra prosjekttilbudet står det at prosjektrapporten skal inneholde følgende: En metodikk og et sett av indikatorer som kan anvendes for å analysere spørsmålet om over- eller underforbruk (kapasitet) av spesialisthelsetjenester. I utvelgelsen og vurderingen av ulike indikatorer er det ønskelig at det hentes inn erfaringer fra andre land Resultater for det enkelte RHF ved bruk av nevnte metodikk og indikatorer for årene 2004 og 2005 Identifisere styrker og svakheter i anvendte og tilgjengelige datagrunnlag. I tillegg er det viktig å identifisere hvilke datagrunnlag som bør utvikles/etableres for å arbeide videre med analyser av kapasitet En vurdering/anbefaling av hvilke fagområder som bør følges opp videre i forhold til spørsmålet om under- og overkapasitet I arbeidet med prosjektet er det i samarbeid med arbeidsgruppen fra de regionale helseforetakene tatt beslutning om at erfaringer fra andre land ikke skal innhentes, samt at data kun fra 2005 skal benyttes. Tidsrammen i prosjektet er knapp, da prosjektet ikke kom i gang som planlagt 1. oktober I prosjektet skal en veldig stor mengde data belyse problemstillingene og være grunnlag for å indikere forskjeller i pasientrater og evt. over-/underkapasitet på en måte som ikke tidligere har vært gjort. Dette er en tidkrevende prosess, og prosjektet kunne med fordel vært trukket ut i tid slik at alle parter hadde hatt bedre tid til å fordøye resultatene fra materialet Bakgrunnsmateriale Det ble fra de regionale helseforetakene gitt et innspill til Nasjonal helseplan i juni Nasjonal plan ble lagt fram i tilknytning til statsbudsjettet for 2007, og innspillet fra helseregionene om kapasitet og struktur på nasjonalt nivå ga en kortfattet gjennomgang som grunnlag for - og omsorgsdepartementets arbeid. Arbeidet med den opprinnelige bestillingen, formulert i bestillerdokumentene for 2006 og referert over, fortsetter gjennom dette prosjektet. I juni 2005 leverte en interregional arbeidsgruppe et innspill til klargjøring av begrep, oppgaver og metoder for å løse sørge-for -ansvaret som helseregionene har. Rapporten drøfter begrepet sørge-for og hvorfor dette er aktualisert, et forslag til hvordan begrepet kan operasjonaliseres og hvordan RHF-ene kan ivareta dette ansvaret. Det ble fremmet forslag om å videreutvikle og konkretisere et forslag om felles dokumentasjon av sørge for - ansvaret, samt klarere operasjonelle kriterier for bruk av private aktører. Det ble også skissert metoder for å belyse graden av behovsdekning, og metoder for identifisering av over- og underkapasitet. I dette prosjektet er sørge-for-rapporten 6 benyttet som bakgrunnsmateriale, og tatt hensyn til i de forslag som fremmes der det er formålstjenelig. Prioritering er også et sentralt tema når kapasitet skal drøftes. Det er utarbeidet to rapporter om prioritering; en fra Sosial- og helsedirektoratet på oppdrag fra departementet og en fra 5 Kapasitet og struktur i spesialisthelsetjenesten. Fellesnotat fra de regionale helseforetakene til innspill i arbeidet med nasjonal helseplan. 28. juni Sørge for -ansvaret et innspill til klargjøring av begrep, oppgaver og metoder. Rapport fra en interregional arbeidsgruppe. Lagt fram for fagdirektørene i RHF-ene 13. juni

18 helseforetakene som en oppfølging av styringsdokumentene 7. Den første rapporten 8 drøfter bruk av pasientrettighetsloven og hvordan prioriteringsforskriften tolkes og praktiseres. Den andre rapporten 9 utarbeider forslag til strategier og tiltak i prioriteringsarbeidet som en nasjonal overgripende infrastruktur. Begge disse arbeidene er benyttet som innspill i dette prosjektet Kapasitet Kapasitetsbegrepet kan ha flere betydninger, og det finnes ingen god og ensartet definisjon av begrepet. Kapasitet kan knyttes til ressursinnsats i form av fysiske beskrankninger, for eksempel antall behandlingsrom, antall sengeplasser, beskrankninger i mulighet for antall prøver og analyser. Kapasitetsbegrepet kan også knyttes til antall ansatte, det vil si hvor mye helsepersonell som er tilgjengelig for å gi helsetjenester og hvor mye støttepersonell som gir helsepersonell mulighet til å utføre sine primæroppgaver på en best mulig måte. I tillegg er kapasiteten innenfor et fagområde påvirket av kapasiteten innenfor andre fagområder, samspillet mellom fagområder på et sykehus og fordeling av oppgaver og samspill mellom forskjellige sykehus (og helseregioner). For å utnytte kapasiteten fullt ut, må alle ledd i behandlingskjeden være godt balansert. I fellesnotatet om kapasitet og struktur i spesialisthelsetjenesten blir spørsmålet om over- og underkapasitet sagt å være nært beslektet med over- og underforbruk av behandling. Rapporten påpeker at en ved identifisering av over- og underforbruk må ta utgangspunkt i indirekte indikatorer som forbruksrater og ventetid 10. I arbeidet med kapasitetsbegrepet i denne rapporten hentes det støtte i notatet fra helseregionene om kapasitet og struktur i spesialisthelsetjenesten. Det er i sørge-for-rapporten skrevet om det ansvar helseregionene har i forhold til befolkningen. Metoder for identifisering av over- og underforbruk er også behandlet i sørgefor-rapporten. I et forslag til innhold i sørge-for-ansvaret, er begrepet kapasitet trukket inn i forbindelse med måling av tilgjengelighet. I rapporten på side står det: Tilgjengelighet kan ikke måles direkte, og må bl.a. ses ift. kapasitet. Det siste er heller ikke entydig definert. Tilgjengeligheten må derfor vurderes skjønnsmessig. Som et uttrykk for tilgjengelighet og kapasitet vil utvalget anbefale å bruke antall individer/pasienter behandlet i perioden (året). For å kunne si noe om kapasitet i somatisk spesialisthelsetjeneste, må en kunne si noe om behov. Behov og behovsdekning lar seg ikke definere presist, og et objektivt mål på behov for helsetjenester finnes ikke. Behovet for spesialisthelsetjenester avhenger først og fremst av befolkningens størrelse, alderssammensetning og sykelighet. For å dekke behovet, må det være tilstrekkelig kapasitet innen fagområdene i spesialisthelsetjenesten. Hvor stor kapasiteten bør være for å gi nødvendig og tilstrekkelig spesialisthelsetjeneste, avhenger av krav som settes til kvalitet, prioritering mellom ulike pasientgrupper, ressursinnsats og organisering. Kapasitet er avhengig både av ressursinnsats og etterspørsel etter tjenester. Behovet for spesialisthelsetjenester kan innenfor noen områder virke umettelig, og derfor må det prioriteres mellom ulike pasientgrupper. Prioritering mellom helsetjenester og andre velferdsoppgaver, og igjen mellom ulike pasientgrupper innen spesialisthelsetjenesten, er derfor av stor betydning når kapasiteten skal beregnes. Det er politikerne som tar prioriteringsvalgene på nasjonalt nivå, og aktørene i spesialisthelsetjenesten som innenfor disse overordnede føringene må prioritere mellom pasientgrupper. 7 Styringsdokumentene utarbeides av departementet for hvert år, basert på St.prp. nr 1, og er sammen med foretaksmøtet departementets viktigste styringsredskap ovenfor helseforetakene. 8 Prioritering i spesialisthelsetjenesten. Rapport per 15. september Rapport fra Nasjonal strategigruppe for prioriteringer, datert 5. februar Se side 17 i Kapasitet og struktur i spesialisthelsetjenesten. 16

19 Vurdering av kapasitet er vanskelig, da behov ikke er en entydig og statisk størrelse. I tillegg er det vanskelig å måle ressursinnsats i forskjellige fagområder sett i forhold til aktiviteten. Forbruk av sykehustjenester innen ulike fagområder benyttes, i tråd med anbefalingene i sørge-for-rapporten, som grunnlag i beregningene, men det faktiske forbruket kan innebære både et overforbruk og et underforbruk, uten at det sier noe om kapasitet. For å belyse kapasitetssituasjonene i regionene, er det i prosjektet benyttet flere indikatorer som må ses i sammenheng. De viktigste er pasientrate og ventetid til behandling, som sammen med andre mål kan indikere variasjoner i forbruk av sykehustjenester og derigjennom være en mulig indikator på kapasitet. Variasjonene sier noe om det relative forholdet mellom helseregionene og fagområdene, men kan som nevnt over ikke ses som et eksakt mål på over- eller underkapasitet da en ikke har noe eksakt kapasitetsmål. Metoden som er utviklet vurderer kapasiteten i helseregionene opp mot en norm. Vi har her valgt nasjonalt gjennomsnitt som norm. Valg av norm er ikke avgjørende for anvendelse av metodikken som presenteres, men vil påvirke resultatene. Det å definere kapasitet er ikke lett, og det er lite støtte å finne i det arbeid som er gjort tidligere. Det må dermed velges et kapasitetsmål når en vurderer kapasitet Veivalg Som nevnt over avhenger kapasitetsbegrepet av faktorer både på tilbuds- og etterspørselssiden. I denne rapporten er det utviklet et kapasitetsmål som tar utgangspunkt i pasientdata fra NPR. Pasientdata er benyttet både i forhold til hvilke pasienter som er behandlet, og i forhold til ventetidssituasjonen til behandlede pasienter. Det innebærer at vi ikke benytter datakilder som beskriver tilbudssiden direkte, for eksempel antall årsverk, antall senger eller andre mål på kapitalinnsats. Kapasitetsvurderingene er relatert til sørge-for ansvaret til de regionale helseforetakene. Det vil si at det er pasientenes bostedsregion, og ikke behandlerregion, som danner utgangspunkt for beregningene av indikatorer. I dette avsnittet drøftes ulike datakilder som kan være grunnlag i en kapasitetsberegning, samt en begrunnelse for hvorfor de er benyttet eller ikke benyttet i dette prosjektet. Det vises for øvrig til kapittel 3 for en nærmere gjennomgang av de datasett som er benyttet Pasientdata fra NPR Pasientdata fra NPR er det eneste datasettet som beskriver pasienter behandlet ved norske sykehus. Datasettet gir mulighet for å kategorisere pasientene etter hvilken avdeling de er behandlet ved, etter diagnose, etter DRG, etter hoveddiagnosegrupper i DRG-systemet (HDG-er) og etter ICD-10 kapittel. Det er altså mulig å kategorisere og aggregere pasientdata etter flere ulike mål. Nedenfor drøftes hvilke utfall de forskjellige kategorier vil gi ved aggregering av pasientdata. Kategorisering etter avdeling er ikke lett å benytte på nasjonale pasientdata, da nasjonale kodeverk for avdelingskoder ikke er benyttet på lik måte ved alle sykehus. Imidlertid vil det være mulig å kode om avdelingskodene slik at de ble mer sammenlignbare. En avdeling ved et sykehus kan ha et annet innhold en samme avdeling ved et annet sykehus, gitt samme bruk av avdelingskodeverket. Det kan skyldes de forskjellige oppgaver en og samme avdelingstype kan ha ved ulike sykehus, blant annet på grunn av størrelse/funksjon og tildelte oppgaver. En kategorisering etter diagnose vil bli altfor detaljrikt, og er i praksis helt umulig å benytte på nasjonalt nivå. Imidlertid kan diagnose benyttes innenfor de andre kategoriene som er nevnt for å utdype informasjonen ytterligere. Det finnes om lag 500 DRG-grupper i det norske systemet, og det er for mange grupper når det skal analyseres på dem. Hoveddiagnosegrupper (HDG-er) er en betegnelse på inndeling 17

20 av DRG-er etter hoveddiagnose, som hovedsakelig følger organsystem. Det er til sammen 25 hoveddiagnosegrupper i det norske DRG-systemet. I pasientdata fra poliklinikk-systemet er det ikke mulig å kategorisere pasientene i henhold til DRG, da det ikke er utarbeidet DRG-er for polikliniske konsultasjoner. Det vil i løpet av forholdsvis få år være mulig å kategorisere polikliniske pasienter i forskjellige DRG-er, og derigjennom i ulike HDG-er. I sørge-for-rapporten er ICD-10 kategorier valgt, blant annet fordi det belyser befolkningsperspektivet bedre enn fagspesialiteter i DRG-systemet. Den samme inndeling i kategorier er valgt i dette prosjektet, og avgjørelsen er tatt i samarbeid med arbeidsgruppen. Kodeverket for å sette en diagnose på pasientene, ICD-10, gir til sammen 21 grupper eller kapitler. En ICD-10 gruppe kategoriserer de forskjellige faggruppene etter hvilken hoveddiagnose som pasientene har. ICD-10 kapitler skiller kreftdiagnose ut som en egen faggruppe, slik at kreft behandles for seg uavhengig av hvor i kroppen pasienten har kreft. Dette i motsetning til hoveddiagnosegruppene i DRG-systemet, som følger organsystemet. Pasientdata fra poliklinikkene er også mulig å kategorisere i ICD-10 kategorier, og vil da muliggjøre et bilde av all aktivitet i offentlige sykehus og enheter med driftsavtale med et foretak. Pasientdata inneholder også informasjon om når en pasient ble henvist til behandling, det vil si satt på en venteliste. Pasientdata gir da mulighet til å beregne ventetid for det enkelte opphold. En svakhet ved ventetidsinformasjonen i pasientdata er at det ikke er gitt at en er henvist til behandling til det en er behandlet for. Det betyr at en pasient kan være henvist til behandling for en øye-lidelse, satt på venteliste, og bli behandlet for en lidelse i skjelettet før pasienten blir behandlet for lidelsen i øyet. Ventelisteinformasjonen i pasientdata vil være knyttet til første gang pasienten blir innlagt til behandling etter at henvisning er mottatt. Avtalespesialister rapporterer ikke ventetidsinformasjon til NPR, og dette vil være en svakhet ved datamaterialet som benyttes. Pasientdata og ventelistedata i pasientdata, per ICD-10 kapittel, er benyttet som grunnlag for de indikasjoner på kapasitetsmål som er utarbeidet i dette prosjektet, og i overensstemmelse med arbeidsgruppen Ventelistedata i VentSys VentSys er et register som ble opprettet i 1995 over pasienter som venter på behandling, kalt ventelistedata. Ventelistedata representerer henvisninger i motsetning til opphold eller pasienter, og gjelder pasienter på venteliste med mer enn en dag ventetid (se Rundskriv I- 14/2004). Registeret er i ferd med å fases ut, da ventetidsvariabel i ny record i NPR-data (XML-melding) blir ivaretatt der. Ventelistedata til VentSys innrapporteres til NPR. Ventelisterapporteringen skiller mellom øyeblikkstall og periodetall. Øyeblikkstall viser hvem som står på venteliste på et gitt tidspunkt, og hvor lenge pasientene har ventet på utredning/behandling. Periodetallene viser hvor mange nyhenviste som har tilkommet siden siste opptellingstidspunkt, samt hvor mange av de som stod på venteliste som har fått behandling (avviklet fra ventelisten). Private spesialister og private sykehus rapporterer ikke ventelistedata til NPR, og er således ikke med i ventelistestatistikken. Dette er en svakhet ved de ventetidsmål som presenteres på Fritt sykehusvalg sine nettsider. Ventelistedata er kategorisert etter fagområde. Et fagområde er ikke direkte sammenlignbart med kapittelinndelingen i ICD-10 kodeverket, og kan således ikke benyttes direkte i de mål som er utviklet i dette prosjektet. Opplysninger om fagområde er heller ingen robust variabel i VentSys-formatet, fordi det er stor variasjon i praksis ved registrering. Ventelistedata fra VentSys inneholder ikke opplysninger om frister og fristbrudd. Ventelistedata representerer ikke en komplett registrering av alle elektive innleggelser, dagbehandlinger og polikliniske konsultasjoner for utskrevne pasienter. 18

21 Ventelistedata har en annen gruppering av fagområder enn pasientdata, og det gjør det dermed noe problematisk å sammenligne de to registrene. Undersøkelser 11 viser at det er store avvik mellom antall ordinært avviklende henvisninger i ventelistedata og pasienter registrert med ansiennitetsdato og ventetid over en dag i pasientdata. Avviket varierer mellom de forskjellige helseregionene, og det er minst avvik og variasjon for polikliniske konsultasjoner og størst for dagbehandling. I dette prosjektet er ventetid beregnet på grunnlag av pasientdata fra NPR (ikke ventelistedata), blant annet med begrunnelse at fagområde ivaretas, samt at ventelistedata skal fases ut Senger Et tilbudsmål vil være antall senger tilgjengelig i spesialisthelsetjenesten og innenfor hvert fagområde. Av tilgjengelige datakilder på sengetall er de årlige innrapporteringene til SSB den lettest tilgjengelige. Denne årlige innrapporteringen benyttes også som grunnlag i SAMDATA til å beregne rater og produktivitetsmål. Sengetall innrapporteres til SSB etter avdelinger. Det foreligger altså informasjon om hvor mange senger som finnes på for eksempel en kirurgisk avdeling. Aktiviteten som forgår på en kirurgisk avdeling er mangfoldig, og spenner over flere ICD-10 kategorier og flere fagområder i ventelistedata. Det vil med offentlig tilgjengelige sengedata være vanskelig å se senger i forhold til den aktivitet som foregår på sykehusene slik den beskrives her. Alternativet er å gruppere aktiviteten etter avdeling. Problemet med denne fremgangsmåten er som tidligere nevnt at dette ikke gir en entydig definisjon og klassifisering av pasientene. En innhenting av sengedata fra sykehusene på et mer disaggregert nivå vil muligens være en farbar vei, men for at slik informasjon skal kunne nyttes mot pasientdata må det gjøres noe bearbeiding. I dette prosjektet har vi valgt å ikke benytte antall senger som en ressurs i et kapasitetsmål, da det er vanskelig uten ytterligere innhenting og bearbeiding av data å henføre tilgjengelige senger til forbruk i hver pasientgruppe på regionnivå Årsverk SSB samler årlig inn antall årsverk i spesialisthelsetjenesten per enhet og per personellgruppe. Dataene samles inn via manuell registrering i helseforetakene, og presenteres både i SSB sin Statistikkbank og i SAMDATA. Nivået på personellstatistikken, altså per enhet/institusjon, kan ikke linkes til de forskjellige fagområdene (ICD-10 kapitlene) i pasientdata. Personellstatistikken kan benyttes for å si noe om det totale omfanget av årsverk ved de forskjellige enhetene, og også noe om forholdet mellom forskjellige personellgrupper. Legespesialiteter er det som lettest kan kategoriseres i fagområde. Det finnes flere oversikter over antall godkjente legespesialister, antall personer med godkjenning som jobber i norske sykehus, antall legespesialister innenfor hvert fagområde og hvor de jobber hen. Nasjonalt råd, Den norske Lægeforening og tilsynet har alle oversikter over legene, men med noe ulik måte å framstille dataen på. Alle de regionale helseforetakene har en fast bestilling til Nasjonalt råd, der de årlig får oversikt over antall spesialister innen hvert fagområde for de spesialister en har avtale med. Oversikten inneholder antall hjemler, antall stilinger innen hvert fagområde som er besatt og antall vakanser ned på hver enhet. 11 Se SAMDATA Somatikk 1/06, kap 4. 19

22 Den norske Lægeforening har også oversikt over antall spesialister (personer) og antall godkjenninger innen hvert fagområde. En og samme lege kan ha godkjenning innenfor flere spesialiteter. Oversiktene for ansatte i helseforetakene kan inndeles geografisk for hver helseregion. For private spesialister må en benytte det fylket hvor spesialisten har sin praksis når inndeling i helseregioner skal gjøres. Den oversikt over spesialister som tilsynet har, er det ikke kikket nærmere på. Det ville vært en styrke om en kunne benytte innsats av nøkkelfaktorer, spesielt spesialistlege-årsverk i analysene. Fagspesialister er en veldig viktig innsatsfaktor, og en begrensning innen visse fagområder. Problemet med begge disse årsverksmålene, for legespesialister og totalt, er at de ikke kan ses i sammenheng med alle behandlede pasienter på sykehusene (både poliklinikk og innlagte) per fagområde. Inndelingen i fagområde kan heller ikke i dette tilfellet linkes direkte til ICD-10 kategoriene Begrunnelse for valg av grunnlagsdata I en kapasitetsvurdering vil et betydelig problem være at behov for helsetjenester ikke er en direkte observerbar størrelse. Det er også en utfordring at god informasjon om tilbudssiden på fagområdenivå er vanskelig tilgjengelig. I denne rapporten drøfter vi hvordan informasjon fra pasientdata kan brukes som indirekte observasjoner av over- eller underkapasitet. Utgangspunktet for den metodiske tilnærmingsmåten som er utviklet her er betraktninger omkring sammenheng mellom kapasitet, etterspørsel, forbruk og ventetid for somatiske spesialisthelsetjenester. De to førstnevnte størrelser er ikke direkte observerbare, de to sistnevnte beregnes med utgangspunkt i pasientdata fra NPR. En utfordring med en tilnærming som kun baserer seg på informasjon fra pasientdata er at vi ikke har direkte informasjon om graden av kapasitetsutnyttelse, og spesielt er en situasjon med overkapasitet vanskelig å identifisere. Gitt at gode og lett tilgjengelige data som beskriver tilbudssiden ikke foreligger på faggruppenivå, vil ulike indikatorer som beskriver pasientbehandlingen beregnet med utgangspunkt i pasientdata brukes som tilleggsinformasjon som kan belyse problemstillinger knyttet til kapasitetsutnyttelse. En mulig tilnærming til å vurdere relativt behov mellom regionene er å estimere behov ut fra analyser av sammenheng mellom forhold og behovsfaktorer som alder, kjønn, sykelighet mv. Slike analyser ligger bak kriteriene og kostnadsvektene i inntektsfordelingssystemet for helseregionene. En tilnærming til vurdering av kapasitetssituasjonen vil da være å sammenholde estimerte forbruksrater med faktiske forbruksrater. Nasjonale forbruksmønster ville også da fungert som norm, slik at denne tilnærmingsmåten gir ikke bedre informasjon om absolutt behovsdekning på nasjonalt nivå. Men tilnærmingen kan gi bedre informasjon om relative behov mellom regionene. En slik tilnærmingsmåte løser heller ikke utfordringen med forskjeller i grad av kapasitetsutnytting mellom regionene. 1.4 Disposisjon av rapporten Kapittel 2 drøfter de teoretiske betraktningene rundt kapasitetsbegrepet, og hvordan dette er satt sammen av behov, etterspørsel og tilbud. I tillegg presenteres en metode for empirisk tilnærming til problemet. Datamaterialet som benyttes presenteres i kapittel 3. I kapittel 4 presenteres de forskjellige pasientgruppene, samt variasjon og korrelasjon mellom ulike mål som benyttes i rapporten. Kapittelet avsluttes med en avgrensning av de analysene som presenteres videre i rapporten. Kapittel 5 viser indikasjoner på over- eller underkapasitet i ulike pasientgrupper, basert på den metoden som er utviklet i kapittel 2. I kapittel 6 vises kort, for flere pasientgrupper, viktigheten av å ta hensyn til andre kilder enn pasientdata fra NPR for å si noe om forbruksvariasjoner. Det siste kapittelet er et sammendrag av resultatene i rapporten, og en kort diskusjon av videre arbeid. 20

23 2 Teoretiske betraktninger og metode for empirisk tilnærming 2.1 Kapasitet og behov Kapasitet er i denne sammenheng et relativt begrep, sett i forhold til behov. Over- og underkapasitet defineres ut fra størrelse på kapasiteten i forhold til størrelsen på behovet. Det er en situasjon med overkapasitet når kapasiteten er større enn behovet, og underkapasitet når kapasiteten er lavere enn behovet. Kapasitet defineres her ut fra sørgefor ansvaret til RHF-ene, det vil si ut fra behovet i befolkningen det regionale helseforetaket har ansvar for. Kapasitet defineres derfor videre enn egenkapasitet (kapasitet ved egne helseforetak). Egenkapasitet kan suppleres med kjøp fra private eller andre regioner, og kapasitet kan selges til andre regioner. I figur 2.1 er størrelsen på tilgjengelig kapasitet og behov vist gjennom de skraverte feltene. Figuren viser en situasjon hvor størrelsen på tilgjengelig kapasitet er lik størrelsen på behovet, slik at vi er i en situasjon hvor vi verken har over- eller underkapasitet. + Kjøp Egen kapasitet - Salg Kapasitet Behov Figur 2.1 Kapasitet og behov 21

24 Ubalanse mellom kapasitet og behov gir situasjoner med enten overkapasitet eller underkapasitet. Ved å sammenholde nivå på kapasitet med behov kan man konstruere et bilde av kapasitetssituasjonen. Figur 2.2 illustrerer dette. I II Overkapasitet Balanse Kapasitet Høy Lav III Balanse IV Underkapasitet Lavt Høyt Behov Figur 2.2 Ulike kombinasjoner av kapasitet og behov (relativt sett) Rute I illustrerer en situasjon med lavt behov og høy kapasitet relativt sett, noe som gir overkapasitet. Rute IV viser derimot det motsatte; lav kapasitet og høyt behov noe som innebærer underkapasitet. Balanse mellom kapasitet og behov indikeres i rute II og rute III. Fremstillingen over baseres på en forutsetning om full kapasitetsutnyttelse, og at objektivt behov vises gjennom etterspørsel etter helsetjenester. I praksis kan det tenkes at kapasitetsutnyttelsen er variabel, og at observert etterspørsel etter helsetjenester kan være større eller mindre enn det som regnes som et objektivt behov. Manifestert overskudds-/ eller underskuddskapasitet vil dermed påvirkes av både kapasitetsutnyttelse og faktisk etterspørsel etter helsetjenester. Avsnitt 2.2 vil diskutere dette nærmere. Størrelser som kapasitet og kapasitetsutnyttelse i spesialisthelsetjenesten, samt behov og etterspørsel er vanskelig å identifisere på pasientgruppenivå eller for fagområder. I dette arbeidet benyttes avledede indikatorer basert på pasientdata. Avsnitt 2.3 redegjør for hvilke avledede indikatorer som benyttes i denne analysen, og hvilke hypoteser som kan dannes om kapasitetssituasjonen basert på disse. 2.2 Manifestert overskudds- og underskuddskapasitet Graden av kapasitetsutnyttelse vil kunne påvirke hva som observeres som faktisk tilgjengelig kapasitet. Figur 2.3 illustrerer dette. 22

25 I Lav kapasitetsutnyttelse Faktisk kapasitet kan undervurderes II Høy kapasitetsutnyttelse Faktisk kapasitet kan overvurderes Figur 2.3 Kapasitet og kapasitetsutnyttelse I en situasjon med lav kapasitetsutnyttelse, er det en mulighet for at faktisk kapasitet undervurderes. Det kan da gjøres feilvurderinger knyttet til faktisk kapasitet. For det første kan en situasjon med flaskehalser eller lite hensiktsmessig organisering av tilbudet føre til en slutning om lav kapasitet, mens den reelle situasjon er tilfredsstillende faktisk kapasitet. For det andre kan lav kapasitetsutnyttelse medføre at reell overkapasitet forveksles med balanse mellom behov og etterspørsel. Hvis kapasitetsutnyttelsen er så høy at ressursene reelt sett er over optimalt presset, så kan en situasjon med underkapasitet forveksles med tilfredsstillende kapasitet. På sikt kan det antas at en vedvarende situasjon med presset kapasitet føre til dårligere kvalitet i pasientbehandlingen. Fra etterspørselssiden kan det også tenkes at observert etterspørsel etter spesialisthelsetjenester avviker fra hva som kan regnes som et objektivt behov. Dette kan skyldes at henvisningspraksis og inntakspraksis er slik at pasienter hvor riktig omsorgsnivå er førstelinjetjenesten (primærhelsetjenesten og/eller pleie- og omsorgstjenesten) gis et tilbud innen spesialisthelsetjenesten. Resultatet er at kapasitetsbehovet innen spesialisthelsetjenesten kan overvurderes, se figur 2.4 under. I Etterspørsel > Behov Kapasitetsbehov overvurdert II Etterspørsel < Behov Kapasitetsbehov undervurdert Figur 2.4 Behov og etterspørsel 23

26 Vi kan også ha motsatt situasjon, at observert etterspørsel er lavere enn behovet. Et mulig eksempel er at behov ikke meldes i situasjoner hvor kapasiteten er lav, fordi henvisende instans (eller pasienten) anser at det ikke er vits å henvise fordi det ikke finnes et tilbud. Dette kan være en forklaring på at man kan observere at etterspørselen øker når kapasiteten bygges ut. Dette er tilfellet for psykisk helsevern for barn og unge hvor registrert ventetid øker samtidig som tilbudet bygges ut og antall som får behandling øker kraftig. Resultatet i en slik situasjon er at kapasitetsbehovet undervurderes. Sammenhengen mellom kapasitet og behov sett i forhold til om en er i en situasjon med observert over- eller underkapasitet vil med andre ord være bestemt av kapasitetsutnyttelse og etterspørsel etter tjenester, jfr. figur 2.5. Manifestert overskuddskapasitet/ underskuddskapasitet Kapasitet Behov Kapasitetsutnyttelse Etterspørsel Figur 2.5 Manifestert over-/underkapasitet påvirkes av kapasitetsutnyttelse og etterspørsel. En vurdering av kapasitet bør ta høyde for om graden av kapasitetsutnyttelse er høy eller lav, og om faktisk observert etterspørsel kan være høyere eller lavere enn objektivt behov. Innenfor rammen av denne analysen vil det ikke gjøres feltstudier av kapasitetsutnyttelse, og heller ikke av faktisk etterspørsel vurdert i forhold til behov. Her vil avledede indikatorer basert på pasientdata fra NPR, som kan antas å si noe om kapasitetsutnyttelse og etterspørselssituasjonen, benyttes. 2.3 Metode for empirisk tilnærming I mangel på opplysninger om faktisk kapasitet, kapasitetsutnyttelse, behov og etterspørsel benyttes i denne analysen avledede mål for dette. To nærliggende observerbare indikatorer er ventetid til behandling eller utredning og rate for antall behandlede pasienter. Det er rimelig å forvente at variasjon mellom regionale helseforetak i ventetid og rate for antall behandlede pasienter kan ha sammenheng med kapasitetssituasjonen. Venteliste eller køer generelt reflekterer alltid underkapasitet i forhold til behov. I helsevesenet er ikke behovet gitt, fordi det logisk sett vil være slik at hvis kapasiteten (tilbudet) for en viss behandling er null, så er det ingen venteliste og ventetiden er null. Ved uendelig stor kapasitet er også ventetiden null. Det betyr at ventetiden både kan øke og falle 24