Rapport. Modell for inntektsfordeling til prehospitale tjenester i Helse Midt- Norge RHF. SINTEF A Åpen

- Åpen Rapport Modell for inntektsfordeling til prehospitale tjenester i Helse Midt- Norge RHF Forfatter(e) Thomas Halvorsen Mats Troøyen SINTEF Teknologi og samfunn Avdeling Helse 2016-11-30

SINTEF Teknologi og samfunn Postadresse: Postboks 4760 Sluppen 7465 Trondheim Sentralbord: 73593000 Telefaks: 93070500 ts@sintef.no www.sintef.no Foretaksregister: NO 948 007 029 MVA 1 av 61

SINTEF Teknologi og samfunn Postadresse: Postboks 4760 Sluppen 7465 Trondheim Sentralbord: 73593000 Telefaks: 93070500 ts@sintef.no www.sintef.no Foretaksregister: NO 948 007 029 MVA EMNEORD: Finansiering Inntektsfordeling Kriteriemodell Rapport Modell for inntektsfordeling til prehospitale tjenester i Helse Midt-Norge RHF FORFATTER(E) Thomas Halvorsen Mats Troøyen DATO 2016-11-30 OPPDRAGSGIVER(E) Helse Midt-Norge RHF PROSJEKTNR OPPDRAGSGIVERS REF. Asgeir Winge ANTALL SIDER OG VEDLEGG: 61 inkl. vedlegg SAMMENDRAG Formålet med denne rapporten er å utrede mulige kriteriemodeller for tildeling av inntektsrammer for prehospitale tjenester (ambulanse og pasientreiser) for helseforetakene i Helse Midt-Norge RHF. En kriteriebasert modell for tildeling av inntektsrammer for helse-foretakene, den såkalte Magnussen-modellen, ble implementert fra 2012, men for pasientreiser, ambulanse og rusbehandling ble særfinansieringen fra den gamle finansierings-modellen videreført. Denne rapporten presenterer mulige kriteriemodeller for de prehospitale tjenestene i helseregionen. Det gjøres også beregninger av de fordelingsmessige konsekvensene av disse modellene og det diskuteres hvorvidt det er kostnadsforskjeller i tjenesteproduksjonen mellom foretakene. UTARBEIDET AV Thomas Halvorsen, seniorforsker KONTROLLERT AV Jorid Kalseth, seniorforsker GODKJENT AV Randi E. Reinertsen, forskningssjef SIGNATUR SIGNATUR SIGNATUR ISBN 978-82-14-06049-2 GRADERING Åpen GRADERING DENNE SIDE Åpen 1 av 61

Historikk DATO SBESKRIVELSE Skriv versjonsnr Velg dato [Tekst] 2 av 61

Innholdsfortegnelse Forord... 5 1. Innledning... 7 1.1 Introduksjon... 7 1.2 Om prehospitale tjenester... 7 1.3 Ambulansetjenenesten... 7 1.4 Pasientreiser... 8 1.5 Hva er dagens situasjon?... 9 1.6 Hva er et kriteriesystem?... 10 1.7 Beskrivelse av rapportens organisering... 11 2. Empiri og metode... 12 2.1 Beskrivelse av data... 12 2.2 Beskrivelse av metode... 13 3. Ambulanse... 15 3.1 Beskrivelse av bakgrunn... 15 3.2 Data... 15 3.3 Deskriptiv statistikk... 16 3.4 Kriteriemodell... 22 3.5 Ressursfordeling... 24 3.6 Kostnader ambulansetjenesten i Helse Midt-Norge... 25 3.7 Beredskap og responstider ambulansetjenesten... 29 4. Pasientreiser... 32 4.1 Beskrivelse av bakgrunn... 32 4.2 Data... 32 4.3 Deskriptiv statistikk... 33 4.4 Kriteriemodell... 39 4.5 Ressursfordeling... 42 4.6 Kostnader pasientreiser i Helse Midt-Norge... 43 5. Oppsummering og anbefalinger... 48 5.1 Oppsummering... 48 5.2 Anbefalinger... 49 8 Vedlegg... 51 3 av 61

4 av 61

Forord Inntektsfordelingen til ambulansetjenesten og pasientreiser i helseregion Midt-Norge har frem til nå vært basert på historiske kostnader. Det har imidlertid vært en målsetting at inntektsrammene til ambulansetjenesten og pasientreiser skal fordeles ved hjelp av kriterier i likhet med de øvrige inntektene til foretakene. SINTEF Teknologi og samfunn har på oppdrag fra Helse Midt-Norge RHF foretatt en utredning av muligheten for kriteriebasert fordeling av inntektene i tråd med prinsippene i Magnussen-modellen. I arbeidet med prosjektet har det vært et utstrakt samarbeid mellom Helse Midt-Norge og SINTEF for å sikre tilstrekkelig forankring, kunnskapsoverføring og kvalitetssikring av arbeidet. Den primære kontakten mellom oppdragsgiver og utfører har vært i form av jevnlige møter arrangert av prosjektets referansegruppe. De som har vært med i referansegruppen er seniorrådgiver Asgeir Winge, rådgiver Mats Troøyen og økonomisjef Reidun Martine Rømo fra Økonomiavdelingen ved Helse Midt-Norge RHF. Ved behov har også rådgiverne Steinar Bjørås og Arnt Egil Hasfjord fra Helsefagavdelingen i det regionale helseforetaket deltatt på prosjektmøtene. I prosjektmøtene har det blitt orientert om progresjonen i prosjektet og foreløpige analyser har blitt presentert og diskutert. SINTEF har fått en rekke viktige innspill i forhold til de statistiske modellene og utregningene i disse møtene. Referansegruppen har dessuten spilt en sentral rolle i å utrede hvilke relevante datakilder som finnes og i organiseringen av uttrekket av data. Samarbeidet mellom Helse Midt-Norge RHF og SINTEF har også inkludert skriftlige bidrag til rapporten fra Helse-Midt RHF. Dette gjelder spesielt diskusjonen av kostnadsvariasjoner i tjenesteproduksjonen hvor Mats Troøyen har kommet med viktige bidrag. Til rapportens innledning har Asgeir Winge bidratt med bakgrunnstekst om dagens situasjon for ambulansetjenesten og pasientreiser i Midt-Norge. Det har blitt gjennomført to datauttrekk for å for å fremskaffe det nødvendige empiriske grunnlaget i prosjektet. Morten Dragsnes har spilt en sentral rolle i organiseringen av uttrekket for ambulansetjenesten, mens Roy Smelien og Fredrik Næss hos Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS fortjener takk for å ha gjennomført datauttrekket for pasientreiser. Trondheim, november 2016 Thomas Halvorsen prosjektleder 5 av 61

6 av 61

1. Innledning 1.1 Introduksjon Formålet med denne rapporten er å utrede mulige kriteriemodeller for tildeling av inntektsrammer for ambulansetjenesten og pasientreiser for helseforetakene i Helse Midt-Norge. En kriteriebasert modell for tildeling av inntektsrammer for helse-foretakene, den såkalte Magnussen-modellen, ble implementert fra 2012, men for pasientreiser og ambulansetjenesten ble særfinansieringen videreført. Det har imidlertid vært en generell målsetting for regionen å redusere andelen særfinansiering ved å ta i bruk mer objektive kriterier til fordeling på flere områder. Mer objektive kriterier til fordeling av ramme for ambulansetjeneste og pasientreiser skal bidra til å sikre et likeverdig tilbud til befolkningen i hele regionen. 1.2 Om prehospitale tjenester Ambulansetjenesten er en del av den akuttmedisinske behandlingskjeden og skal ivareta befolkningens behov for prehospital behandling/overvåking og transport til riktig behandlingsnivå. Det er de regionale helseforetakene og kommunenes ansvar å sikre befolkningen en hensiktsmessig og koordinert innsats i de ulike tjenestene i den akuttmedisinske kjeden. I motsetning til ambulansetjenesten så benyttes pasientreiser primært i forbindelse med elektiv behandling. Tjenestene som inngår i dette forslaget til inntektsmodell er ambulansetjenesten og pasientreiser med unntak for luft- og båtambulanse. For de øvrige prehospitale tjenester, nødmeldingstjenesten (Akuttmedisinsk kommunikasjonssentral) og luft- og båtambulanse, videreføres dagens finansieringsordning. Helsetjenestenes struktur og organisering har vært, og er under endring. Dette er forhold som også berører ambulansetjenesten og pasientreiser. Økende medisinsk spesialisering har bidratt til økt funksjonsfordeling og sentralisering av sykehusenes akuttberedskap, noe som igjen kan gi lengre transportvei for en del pasienter. Større legevaktsdistrikter bidrar også til lengre transportvei, samt at vaktleger vil få lengre kjørevei og utrykningstid til akutte hendelser i en del tilfeller 1.3 Ambulansetjenenesten Ansvaret for ambulansetjenesten ligger hos de regionale helseforetakene i likhet med de øvrige spesialisthelsetjenestene. Foretakene kan selv velge om tjenesten skal organiseres som en del av foretakets egen virksomhet eller om ambulansetjenestene skal kjøpes av private aktører. De 7 av 61

faglige kravene til ambulansetjenesten reguleres gjennom akuttmedisinforskriften som ble fastsatt ved kongelig resolusjon den 20. mars 2015 1. Her heter det blant annet at: Ambulansebiler og båter skal bemannes med minst to personer, hvorav minst én skal ha autorisasjon som ambulansearbeider. I tilfeller med der bare én er autorisert ambulansearbeider skal den andre ha autorisasjon eller lisens som helsepersonell og ha nødvendig ambulansefaglig kompetanse. Ambulansetjenesten skal sammen med rekvirent vurdere behovet for ytterligere personell ut i fra oppdragets art. Ambulansetjenesten har i løpet av de siste tiårene utviklet seg fra å være en tjeneste med hovedvekt på transportfunksjonen til å bli en tjeneste med høy vekt også på medisinske funksjoner. Utviklingen har gått i retning av at stadig mer avanserte behandlingstiltak utføres prehospitalt, som igjen øker kravene til den medisinske fagligheten hos tjenestetilbudet og personellet (Fremtidens prehospitale tjenester). 1.4 Pasientreiser Pasientreiser er reiser til og fra offentlig godkjent behandling hvor reiseutgiftene dekkes av staten. Formålet med pasientreiser som tjeneste er at reiseutgifter ikke skal være til hindring for at pasienter kan motta nødvendig undersøkelse eller behandling. Ordningen dekker helsetjenestene som omfattes av spesialisthelsetjenesteloven. Det er to former for pasientreiser. Pasientene kan få tilbud om transport, og da vil oppgjøret foretas mellom transportør og helseforetak. Dette er pasientreiser med rekvisisjon, og kalles gjerne for direkteoppgjør. Den andre typen pasientreiser er når pasienten legger ut for reisen selv og får refusjon for reisekostnadene i etterkant. Dette er pasientreiser uten rekvisisjon, og disse kalles gjerne for enkeltoppgjør. Hovedregelen for reiser uten rekvisisjon har frem til nå vært at pasienten får dekket rimeligste reisemåte med rutegående transport til nærmeste sted der behandlingen gis. I tilfeller hvor pasientens bosted ikke dekkes av et rutegående transporttilbud får pasienten dekt utgifter til bruk av egen bil eller drosje. Stortinget har imidlertid vedtatt endringer i pasient- og brukerrettighetsloven som innebærer at for reiser inntil 300 km så skal reiseutgifter kompenseres etter en sats per kilometer uavhengig av hva slags transportmiddel som velges. For lengre reiser skal fortsatt rimeligste reisemåte med rutegående transport legges til grunn for refusjonen. Denne lovendringen ventes å tre i kraft i 2017, og siktemålet er å forenkle ordningen for brukerne, samt å legge til rette for enklere og mer effektiv saksgang. 1 https://www.regjeringen.no/globalassets/upload/hod/rapport_prehosp_amk_amb_mars09.pdf 8 av 61

Administrasjonen av pasientreiser organiseres gjennom 18 lokale pasientreisekontor og Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS (Pasientreiser ANS) som er et nasjonalt selskap. I Midt-Norge er det tre pasientreisekontor, ett for hvert av de tre lokale helseforetakene. Pasientreisekontorene er underlagt sine respektive helseforetak, mens Pasientreiser ANS er eid av de fire regionale helseforetakene. Pasientreisekontorene har ansvar for planlegging og bestilling av reiser med rekvisisjon og for saksbehandling og refusjonsutbetalinger for pasientreiser uten rekvisisjon i fellesskap med Pasientreiser ANS. Pasientreiser ANS yter dessuten juridisk bistand og bidrar til harmonisering av praksis i forvaltningen av pasientreiser. 1.5 Hva er dagens situasjon? En viktig målsetting med å legge ambulansetjenesten inn i helseforetakene var å gi befolkningen likeverdige tjenester. For å oppnå dette ble det lagt vekt på felles faglige retningslinjer, kompetanseheving, standardisering av biler og utstyr og registrering av aktivitetsdata. Arbeidet med å utvikle en enhetlig tjeneste er videreført etter integrasjonen i HF-ene. Fellesfunksjonen for ambulansetjenesten som er organisert under St. Olavs Hospital HF, har en regional funksjon. På vegne av Helse Midt-Norge RHF ivaretar denne enheten felles faglige løsninger på en rekke områder, driftsstøtte til fagsystemer til klinikkene og forvaltning og fornyelse av kjøretøyene med utstyr 2. Da styret i Helse Midt-Norge i 2011 vedtok innføring av ny inntektsfordelingsmodell, ble ambulansetjenesten og pasientreiser ikke innlemmet i den nye modellen. Det ble besluttet å fortsette særfinansieringen av ambulansetjenesten og pasientreiser. Årsaken var at de beregnede indeksene for ambulansetjenesten og pasientreiser i Magnussen-modellen (NOU2008:2) ikke var overførbare til bruk internt i regionene. Inntektsrammen som fordeles til helseforetakene til ambulansedrift er om lag 750 millioner kroner i 2016. I denne rammen inngår midler til drift av felles støttefunksjon som er lagt til St. Olavs Hospital HF (15,3 mill. kr). Det arbeides nå med store utviklingsprosjekt på pasientreiseområdet. Både organisering og IKT endres og utvikles. For pasientreiser uten rekvisisjon blir det fra 1. oktober 2016 innført en elektronisk løsning der pasienten kan registrere og få behandlet reisen via Helsenorge.no. I tillegg er regelverket blitt forenklet. Det er estimert at kun ca. tre prosent av sakene er så komplekse at manuell saksbehandling fortsatt vil være nødvendig for denne typen reiser. Som følge av IKT- 2 Fellesfunksjonen for ambulansetjenesten: https://stolav.no/avdelinger/klinikk-for-akutt-ogmottaksmedisin/fellesfunksjonen-ambulansetjenesten-i-midt-norge 9 av 61

utviklingen blir organiseringen av reiser uten rekvisisjon regionalisert. I Midt-Norge legges denne funksjonen til Helse Møre og Romsdal HF og vil bli særfinansiert. Reiser med rekvisisjon skal fortsatt behandles ved alle kjørekontorene. For reiser med rekvisisjon skal det i løpet av 2017 innføres et nytt IKT-verktøy for å effektivisere og øke graden av samkjøring. I løpet av høsten 2016 blir det også innført et nytt oppgjørssystem for leverandører av pasientreiser (taxi og turvogn). Effekten vil bli færre manuelle kontroller, flere automatiserte prosesser og mer korrekte oppgjør. Årlig brukes det totalt ca. 2 milliarder kroner til pasientreiser i Norge. I Midt-Norge fordeles 435 millioner kroner til helseforetakene til drift av tjenesten i 2016. 1.6 Hva er et kriteriesystem? Bruk av et kriteriesystem for ressursallokering innebærer at man forsøker å identifisere variabler som forklarer et ressursbehov innenfor et avgrenset geografisk område. For ambulansetjenesten og pasientreiser i Midt-Norge betyr dette at vi ønsker å identifisere variabler (målbare faktorer) som forklarer behovet for disse tjenestene. Ut fra disse variablene, som også kalles for kriterier, lages det så vekter som benyttes til å fordele ressurser mellom de administrative enhetene innenfor dette geografiske området. I vårt tilfelle benyttes kriterievektene til å fordele inntektene mellom de tre helseforetakene i regionen som har ansvaret for å tilby befolkningen ambulansetjenester og pasientreiser i sine områder. Sentrale begrep i kriteriesystemet er kriterier, kriterievekter, kriterieandeler, behovsindeks og kostnadsindeks. Kriterier er de kjennetegnene ved innbyggerne og tjenesteområdet som beskriver behovet for tjenestene i kriteriemodellen. Utvelgelsen av kriterier er basert på eksisterende forskning om forhold som potensielt skaper behov for ambulansetjenester og pasientreiser, samt statistiske undersøkelser av aktuelle data fra regionen Midt-Norge. De kriteriene som skal inngå i kriteriemodellene må vektes på en slik måte at betydningen av hvert enkelt kriterium i inntektsfordelingen står i forhold til betydningen kriteriet har i å beskrive variasjonen i tjenestebehovet. For å ta høyde for dette tildeles det enkelte kriterium en kriterievekt. Kriterievektene vil summeres til 1 for hele kriteriesettet. For det enkelte helseforetak beregnes kriterieandeler som gjenspeiler den prosentvise fordelingen av kriteriene mellom helseforetakene. Hvis for eksempel antallet eldre inngår som et av kriteriene i en modell så vil kriterieandelen være den faktiske fordelingen av eldre mellom helseforetakene. Kriterieandeler beregnes årlig med utgangspunkt i oppdatert statistikk. Ved å multiplisere kriterievektene med kriterieandelene for hvert foretak, for så å summere disse produktene for hvert helseforetak så får man en nøkkel som sier noen om kriterienes aggregerte betydning for hvert foretak. På bakgrunn av dette lages en behovsindeks som gir et samlet mål på ressursbehovet for hvert helseforetak. 10 av 61

Hvis det ikke eksisterer kostnadsulemper i tjenesteproduksjonen mellom de ulike helseforetakene så vil behovsindeksen også angi inntektsfordelingen mellom foretakene. I tilfeller hvor det er systematiske forskjeller i kostnadene i tjenesteproduksjonen så vil det også være ønskelig å korrigere for dette i inntektsfordelingen. Dette oppnås gjennom å bruk av en kostnadsindeks som angir hvor store kostnadsulemper eller kostnadsfordeler hvert foretak har. En kostnadsindeks kan fremstilles på tilsvarende måte som en behovsindeks, men vil gjerne baseres på historiske kostnadsforskjeller hvis tilgangen til data begrenser muligheten til å foreta en modellbasert, statistisk estimering. Ved å multiplisere behovsindeksen med kostnadsindeksen vil man stå igjen med en inntektsfordeling mellom foretakene som tar høyde for ulikheter i både tjenestebehov og i kostnadene knyttet til tjenesteproduksjonen. Inntektsrammen til hvert foretak vil dermed fastsettes gjennom å multiplisere denne fordelingsnøkkelen med regionens totale inntektsramme for ambulansetjenesten og pasientreiser. 1.7 Beskrivelse av rapportens organisering Rapporten er organisert i fem kapitler. Etter dette innledningskapitlet følger et kapittel som gir en nærmere beskrivelse av datamaterialet som analysene baseres på og hvilke statistiske analyser vi har gjennomført. Kapittel 3 presenterer analysene av ambulansetjenesten. Her vil vi presentere mer konkret informasjon om hva som er gjort i tilretteleggingen av datagrunnlaget, selve kriteriemodellen og hvilke føringer som har ledet frem til nåværende modellforslag. Vi vil videre gi en beskrivelse av den ressursfordelingen som kan utledes fra denne modellen, hvilke kostnadsulemper som er knyttet til fremstilling av ambulansetjenester, og til slutt hva dette betyr for inntektsfordelingen mellom foretakene. De samme momentene vil også diskuteres i kapittel 4, men da for pasientreiser. I det siste av rapportens kapitler, kapittel 5, presenteres en oppsummering av sentrale funn og anbefalinger for det videre arbeidet med å innføre kriteriebaserte inntektsmodeller for ambulansetjenesten og pasientreiser i Helse Midt-Norge. 11 av 61

2. Empiri og metode 2.1 Beskrivelse av data Kilder Analysene er basert på data fra fire ulike kilder. Aktivitetsdata for ambulansetjenesten er innhentet fra Fellesfunksjonen for ambulansetjenesten i Midt-Norge som er en felles enhet for ambulansetjenesten i helseregionen som blant annet har som oppgave å ivareta felles logistikkfunksjoner, felles utvikling av medisinsk utstyr og IKT-løsninger. Denne fellesenheten har også som oppgave å drifte et system for lagring av kjøredata fra alle ambulanseoppdrag. For hvert oppdrag loggføres informasjon om tidspunkt, hvor pasienten kjøres fra og til, kjøreavstand, tidsbruk, og noe informasjon om pasienten slik som hastegrad samt noen grove diagnosegrupperinger. Analysene som er gjennomført er basert på data fra årene 2014 og 2015. Ambulansetjenesten i Midt-Norge hadde i alt 85 983 oppdrag i 2014 og 84 197 oppdrag i 2015. Aktivitetsdata for pasientreiser ble innhentet fra Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS. Pasientreiser ANS er eid av de fire regionale helseforetakene, og har sammen med de lokale pasientreisekontorene ansvaret for organiseringen av pasientreisetjenestene. I tillegg har Pasientreiser ANS mer overgripende funksjoner, som blant annet innebærer å drifte et register for alle som søker om å få sin reise refundert eller organisert gjennom den offentlige pasientreisetjenesten i Norge. Det er fra dette registeret aktivitetsdata for pasientreiser ble trukket ut. I likhet med ambulansetjenesten ble analysene basert på data fra 2014 og 2015. For hvert år ble to ulike filer hentet ut. En fil for pasientreiser uten rekvisisjon, også kalt enkeltoppgjør og en fil for pasientreiser med rekvisisjon, også kalt direkteoppgjør. For pasientreisene uten rekvisisjon så er dette reiser pasienten selv organiserer, men hvor pasienten søker om å få refundert reiseutgiftene i etterkant av reisen. For 2014 og 2015 ble det gitt refusjon for henholdsvis 789 308 og 744 313 reiser. Den andre filen inneholdt data om samtlige reiser med rekvisisjon for disse årene. Dette er pasientreiser som ikke blir organisert av pasienten selv, men som bestilles av helsetjenesten, og hvor oppgjøret foregår direkte med transportør. For 2014 og 2015 gjaldt dette i alt 610 300 og 620 721 reiser. Vår tredje datakilde var data på kommunenivå fra Statistisk sentralbyrå (SSB). Dette er grunnlagsdata som inneholder informasjon om innbyggerne i kommunene. Her beskrives f.eks. den demografiske sammensetningen i kommunene i form av antallet innbyggere i ulike aldersgrupperinger, noen helseindikatorer som f.eks. dødelighet og sosioøkonomiske forhold i form av antallet sosialhjelpsmottakere, aleneforeldre, innvandrere, etc. Også her ble det benyttet data for årene 2014 og 2015. Det er i alt 83 kommuner i Midt-Norge. Geografisk så sammenfaller dette med ansvarsområdet til Helse-Midt-Norge. Generelt så sammenfaller også ansvarsområdene til 12 av 61

Helse Møre- og Romsdal, St. Olavs hospital og Helse Nord-Trøndelag hovedsakelig med de tre fylkene i Midt-Norge. Til sist ble det innhentet data fra Helsedirektoratet på estimert reisetid til nærmeste sykehus, legevakt og fastlege for de aktuelle kommunene. Dette er beregninger som tar utgangspunkt i matrikkelen. Matrikkelen er Norges offisielle register over fast eiendom - herunder alle boligadresser i landet. Ut fra matrikkeldata og GIS-data om kommunenes veinett har det blitt beregnet reisetid for alle adresser, som igjen har blitt aggregert opp til kommunegjennomsnitt basert på antallet beboere for hver adresse. Det er disse kommunegjennomsnittene som har blitt brukt i våre analyser. 2.2 Beskrivelse av metode Regresjonsanalyse Kriteriene i en kriteriemodell kan betraktes som variabler som skal forklare variasjoner i helseforetakenes tjenestebehov. Kriteriesettene er altså modeller med flere variabler (kriteriene) som skal fange opp variasjonen hos en utfallsvariabel (tjenestebehovet). Multivariat regresjonsanalyse er en form for statistisk analyse som er organisert på tilsvarende måte. Her er det en utfallsvariabel som forklares av en eller flere forklaringsvariabler, og slik sett er denne typen analyser godt egnet til å vurdere hvor godt potensielle kriterier vil fange opp variasjonen i tjenesteforbruk/behov. Det er også noen andre klare fordeler ved multivariat regresjonsanalyse. Fordi man analyserer kriteriene i samme modell så vil et eventuelt forklaringsoverlapp mellom variablene/kriteriene, altså en korrelasjon mellom to eller flere av kriteriene, justeres slik at effekten av disse i analysen samlet sett blir riktig. En annen fordel med denne typen statistiske analyser er at vi får angitt signifikansnivå for hver variabel som sier noe om hvor sannsynlig det er for å få et gitt resultat ved en tilfeldighet hvis det ikke er en reell sammenheng i det empiriske materialet. Vi følger konvensjonen og oppgir signifikansnivå på en prosent- og fem prosentnivå. Resultat med disse nivåene regnes som statistisk signifikante, og man kan se bort fra at resultatet har oppstått ved en tilfeldighet. En variabel som vurderes som et potensielt kriterium må, med andre ord, oppnå minst et fem prosents signifikansnivå for at den skal kunne inkluderes som et kriterium i en fordelingsmodell. Utregning av vekter Hvis regresjonsanalysen har vist at en variabel er signifikant så kan det være aktuelt å inkludere dette som et kriterium i et kriteriesystem. I regresjonsanalysen ønsker vi å finne svaret på hva som driver etterspørselen etter en tjeneste. Vi antar, for eksempel, at andelen eldre i en befolkning 13 av 61

påvirker i hvor stor grad befolkningen har behov for ambulansetjenester. Regresjonsanalysen kan si hvor mye mer behovet for ambulansetjenester vil øke når andelen eldre går opp. Hvis det i regresjonsanalysen blir påvist at antallet ambulanseoppdrag går opp med en gitt prosentandel hvis antallet eldre går opp med en prosent så betyr ikke dette nødvendigvis at kriteriet bør vektes tilsvarende høyt i et kriteriesystem fordi vi ønsker å vekte kriteriet slik at vekten av kriteriet er en funksjon av både koeffisientverdien (effekten av variabelen i regresjonsanalysen) og gjennomsnittsverdiene til denne variabelen, samt gjennomsnittet til den avhengige variabelen i analysen. Formel 1 Formelt blir vekten til et kriterium bestemt av formelen: vvvvvvvv xx = eeeeeeeeeeeeeeee kkkkkkkkkkkkkkkkkknnnn xx xx yy hvor xx og yy er gjennomsnittlig verdi på henholdsvis kriteriet og avhengig variabel (tjenestekonsum). EEEEEEEEEEEEEEEE kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk xx er den estimerte regresjonskoeffisienten for kriterium x. Det er ikke opplagt at vektingen av kriteriene utelukkende skal baseres på det som matematisk kan utledes fra regresjonsanalysen. Når et kriterium skal vektes inn i kriteriesystemet kan dette gjøres på to måter: i) La vektingen bestemmes direkte av gjennomførte empiriske analyser, eller ii) å benytte skjønn. En skjønnsmessig vekting kan være aktuelt hvis det, for eksempel, er ønskelig å legge inn spesielle insentiver inn i kriteriemodellen eller hvis man ønsker å ta høyde for særskilt ressurskrevende forhold som ikke i tilstrekkelig grad er hensyntatt gjennom regresjonsanalysen. 14 av 61

3. Ambulanse 3.1 Beskrivelse av bakgrunn I dette kapitlet presenteres de empiriske analysene av ambulansetjenesten. Vi vil først gi en nærmere beskrivelse av datamaterialet vi har benyttet og de begrensningene i dette vi har vært nødt til å ta hensyn til. En kriteriemodell har som formål å best mulig beskrive variasjonen i tjenesteforbruk i det aktuelle ansvarsområdet. I neste del presenteres derfor deskriptiv statistikk som viser hvordan forbruket av ambulansetjenester fordeler seg geografisk i Helse Midt-Norge. Deretter gis en beskrivelse av hvilken modell vi har valgt for ambulansetjenesten og en begrunnelse for dette valget, før vi i neste skritt diskuterer hva denne modellen kan ha å si for ressursfordelingen mellom foretakene. Det kan være aktuelt å ta hensyn til kostnadsulemper i foretakenes fremstilling av ambulansetjenester i en inntektsfordeling. Dette diskuteres i neste del før vi til slutt i kapitlet diskuterer hva kriteriemodellen kan bety for inntektsfordelingen for prehospitale tjenester når man tar hensyn til kostnadsulemper. 3.2 Data Aktivitetsdata for ambulansetjenesten er innhentet fra Fellesfunksjonen for ambulansetjenesten i Midt-Norge som er en felles enhet for ambulansetjenesten i helseregionen. Datasettene inneholder en oppføring for hvert utførte oppdrag. På grunn av begrensninger i datatilgangen så er de fleste kriteriemodeller som benyttes til budsjettfordeling i offentlig forvaltning i Norge basert på analyser av aggregerte data. I de fleste tilfellene betyr dette data aggregert opp på kommunenivå, men fra et statistisk synspunkt er det ønskelig å holde analysen på et så lavt aggregeringsnivå som mulig fordi aggregering medfører tap av informasjon, noe som i verste fall kan medføre nivå-feilslutninger, også kjent som økologiske feilslutninger. På bakgrunn av dette har vi i dette prosjektet sett på mulighetene for å gjennomføre analysene på lavest mulig aggregeringsnivå. For ambulansetjenesten så er dette på oppdragsnivå; noe som betyr at analyseenheten blir pr. oppdrag og ikke f.eks. summen av oppdrag for en kommune. Tradisjonelt har kriteriemodeller tatt utgangspunkt i karakteristika ved kommune-populasjonen for å modellere behov for offentlige tjenester. Det er altså en antakelse om at egenskaper ved populasjonen, f.eks. alderssammensetningen eller sosioøkonomiske forhold, vil ha betydning for etterspørselen etter offentlige tjenester. En av utfordringene knyttet til å benytte det laveste aggregeringsnivået i en eventuell analyse av ambulansetjenesten er at det ikke er helt opplagt hvordan man skal knytte slike kommunale størrelser til bruken av ambulanse på oppdrags-nivå. Dette ville ha vært enklere hvis man summerte antall turer opp på kommunenivå og modellerte antall turer som en direkte funksjon av kommunale behovsdrivere slik som andelen eldre i kommunen, men på tur-nivå gir ikke slike variabler på kommunenivå samme mening. 15 av 61

Det ideelt sett beste alternativet hadde vært om bruken av ambulanse kunne ha vært koblet til populasjonsdata på individnivå. Altså at man henter ut individdata på samtlige innbyggere i regionen og kobler bakgrunnsinformasjon, for eksempel personens alder, direkte til hvorvidt hun eller han har benyttet ambulanse inneværende år. Med slike individanalyser hvor både brukere og ikke-brukere av tjenesten inngår kan man komme frem til kriteriemodeller som med høy grad av presisjon beskriver bidraget fra ulike behovsdrivere. Når slike analyser i liten grad har blitt gjennomført tidligere så skyldes nok det at det er krevende å få tilgang til individdata; og dette er også grunnen til at vi har konkludert med at individanalyser ligger utenfor rammene av dette prosjektet. Vi har derfor valgt, det vi anser som det nest beste alternativet, å basere analysen av ambulansetjenesten dels på data på oppdragsnivå og dels på data på kommunenivå. Vi skal gi en nærmere beskrivelse av disse analysene etter at vi har sett på hvordan behovet for ambulansetjenester varierer i regionen. 3.3 Deskriptiv statistikk Det mest direkte målet på tjenestebehov er hvorvidt en tjeneste benyttes eller ikke av et individ. I et populasjonsperspektiv så vil behovet for ambulansetjenesten uttrykkes gjennom antallet oppdrag tjenesten utfører over et tidsrom for en gitt befolkning. Et annet uttrykk for tjenestebehov er omfanget eller nivået på den benyttede tjenesten. For ambulansetjenesten kan dette for eksempel være oppdragets varighet. Det er grunn til å tro at dette vil variere med hva slags type oppdrag det er og hvilken strekning pasienten skal transporteres. Vi skal i denne delen se litt nærmere på den geografiske fordelingen for ulike mål på tjenestebehov for ambulansetjenesten i Helse Midt-Norge. Tabell 1 Antall ambulanseoppdrag per innbygger i 2015 Helse Møre- og Romsdal 0.13 Helse Nord-Trøndelag 0.12 St. Olavs hospital HF 0.11 Aggregert er det relativt små forskjeller mellom foretakene i antallet ambulanseoppdrag per innbygger. Helse Møre- og Romsdal ligger på topp, etterfulgt av Helse Nord-Trøndelag og St. Olavs hospital på bunn. Ut fra dette kan det virke som at det ikke er systematiske forskjeller i behovet for ambulansetjenester mellom foretakene. Men ser vi på kartet i figur 1 så viser det at det er til dels stor kommunal variasjon. Alt fra 0,04 oppdrag per innbygger til 0,25 oppdrag per innbygger, men igjen kan man se at det ikke er noen systematiske forskjeller mellom foretakene i den kommunale variasjonen. Det man imidlertid kan legge merke til er at det er en tendens til at mer sentralt beliggende kommuner ser ut til å ha færre oppdrag per innbygger enn hva man typisk finner i utkantstrøk. 16 av 61

Figur 1. Ambulanseoppdrag, antall per innbygger i 2015 Hvis vi derimot ser på mål som i større grad tar hensyn til omfanget eller nivået av tjenesten så avtegner det seg et litt annerledes bilde. 17 av 61

Tabell 2 Tidsbruk (minutter) per innbygger i 2015 Helse Møre- og Romsdal 14.93 Helse Nord-Trøndelag 17.09 St. Olavs hospital HF 12.13 For medgått tid på ambulanseoppdrag per innbygger så er det større forskjeller mellom foretakene. Her ligger Helse Nord-Trøndelag desidert høyest, etterfulgt av Helse Møre- og Romsdal og St. Olavs hospital med klart laveste forbruk. Sammenlignet med St. Olavs hospital så ligger Helse Nord-Trøndelag omtrent 40 prosent over i gjennomsnittlig tidsbruk per innbygger. Ser vi på den geografiske variasjonen på kommunenivå i figur 2 så ser man som forventet at tidsbruken per innbygger er minst for sentralt beliggende kommuner og høyere for utkantkommuner. 18 av 61

Figur 2. Ambulanseoppdrag, antall minutter per innbygger 2015 19 av 61

Det er altså en tendens til at utkantkommunene ligger høyere både i antall oppdrag per innbygger og i tidsbruk per innbygger. Ser vi på gjennomsnittlig tidsbruk per oppdrag får vi naturlig nok igjen det samme mønsteret; at Helse Nord-Trøndelag ligger klart høyest, etterfulgt av Helse Møre- og Romsdal og St. Olavs hospital. Det man imidlertid kan legge merke til her er at det er relativt lite som skiller St. Olavs hospital og Helse Møre- og Romsdal, mens Helse Nord-Trøndelag i gjennomsnitt ligger langt over i tidsbruk. Tabell 3 Tidsbruk (minutter) per ambulanseoppdrag i 2015 Helse Møre- og Romsdal 114.51 Helse Nord-Trøndelag 137.85 St. Olavs hospital 112.39 Ser vi igjen på den geografiske variasjonen på kommunenivå i figur 3 så ser man tydelig hvilke kommuner som gjennomsnittlig har den lengste oppdragstiden. Spesielt i utkantkommuner i Helse Nord-Trøndelag er tidsbruken per oppdrag høy. Blant de 10 kommunene med høyest gjennomsnittlig oppdragstid ligger 7 i ansvarsområdet til Helse Nord-Trøndelag, 2 i St. Olavs hospital og en i Helse Møre- og Romsdal. 20 av 61

Figur 3. Ambulanseoppdrag, antall minutter per oppdrag i 2015 21 av 61

3.4 Kriteriemodell Gjennomgangen av ulike forbruksmål så langt har vist at det vil være til dels store variasjoner i behovet for ambulansetjenester mellom foretakene. Det er derfor viktig at en kriteriemodell er i stand til å fange opp behovsvariasjoner som skyldes både helserelaterte forhold i befolkningen, samt det man kan kalle transportrelaterte forhold som i større grad skaper nivåforskjeller i bruken av tjenesten. På grunn av god kvalitet i de innrapporterte aktivitetsdataene har vi for ambulansetjenesten vurdert muligheten for å beholde data på så lavt aggregeringsnivå som mulig med alle fordelene dette innebærer. Dette betyr at data beholdes på oppdragsnivå i stedet for å aggregeres opp til kommunenivå før kriteriemodellen estimeres. Som vi har beskrevet tidligere så er utfordringen med en slik tilnærming å få koblet på befolkningskriterier i analysen. Vi har løst det ved å gjennomføre to separate analyser for ambulanse: 1. Estimering av en modell, basert på aktivitetsdata på tur/oppdragsnivå fra ambulansetjenesten, som har til hensikt å forklare nivåforskjeller i bruken av ambulansetjenesten. Mer konkret så estimeres en modell som forklarer variasjon i tidsbruk per oppdrag. På bakgrunn av denne lages en indeks for ressursbehov som vil ha en verdi over én hvis behovet er større enn befolkningsstørrelsen tilsier og under én hvis behovet er mindre enn befolkningsstørrelsen tilsier. 2. Med utgangspunkt i kommunedata estimere en behovsmodell som estimerer antallet ambulanseoppdrag som en funksjon av behovsdrivere i kommunepopulasjonene. Ut fra dette estimatet lages en oppdragsindeks som brukes til å korrigerer ressursbehovsindeksen fra trinn 1. Når en skal lage en modell som skal forklare variasjon i tidsbruken på ambulanseoppdrag så er det nærliggende å bruke gjennomsnittlig hastighet og kjørelengde som sentrale forklaringsvariabler. Reisetid er tross alt produktet av avstand og hastighet. Dette er opplysninger som ligger inne i rapporterte kjøredata. En av de store fordelene med å bruke gjennomsnittshastighet i modellen er at dette målet fanger opp en rekke relevante dimensjoner for å forstå variasjonen i tidsbruk. Gjennomsnittshastighet fanger opp tidsvariasjon som for eksempel kommer av forskjeller i veistandard, fergeoverfarter, rushtrafikk/overbelastede veier, typen oppdrag, etc. En innvending som kanskje kan rettes mot å bruke hastighet som kriterium kan være at dette er et mål som er endogent på oppdragsnivå. Dette er et mål som for hvert oppdrag er kalkulert ved å ta brøken av tid og distanse. Det er altså bestemt av verdien av den avhengige variabelen og den andre av våre forklaringsvariabler/kriterier. At gjennomsnittshastigheten på oppdragsnivå er endogent bestemt av de to andre sentrale variablene er imidlertid ikke noe problem i forhold til vårt formål. Gjennom 22 av 61

regresjonsanalysen vil vi få det vi er ute etter et veid mål på effekten av gjennomsnittshastighet på tidsbruk for tusenvis av gjennomførte ambulanseoppdrag. Et mulig argument mot å benytte forklaringsvariabler/kriterier hentet fra aktivitetsdata er at de ikke vil være uavhengige nok. Ideelt sett skal ikke et kriterium være påvirkelig av ansatte i tjenesten. Dette kan i teorien skape uheldige insentiver. Ansatte i tjenesten kan påvirke tildelingen ved å kjøre lengre eller med en lavere hastighet enn de ellers ville ha gjort. Men, dette er altså helt teoretisk, det er vår vurdering at det i realiteten er liten grunn til å tro at slike hensyn skal påvirke oppdragsutførelsen til ambulansefagarbeidere. Hvis det i en fremtidig estimering av en slik modell er ønskelig å helt utelukke muligheten for slike uønskede insentiver så kan mål på avstand og gjennomsnittshastighet innrapportert fra tjenesten erstattes av estimat basert på GIS-analyser (kartbaserte analyser). Tabell 4 Regresjonsanalyse av modell for ambulansetjenesten Som avhengig variabel benyttes oppdragstid i minutter. Dette er en variabel som registreres i kjøredata, og er differansen mellom variablene påbegynt og avsluttet som registrer tidspunktet for når ambulansen kjører ut på et oppdrag og tidspunktet for når ambulansen er tilbake på basen eller kjører videre til et nytt oppdrag. For vårt formål er det spesielt tre opplysninger fra regresjonsanalysen, gjengitt i tabell 4, som det er verdt å legge merke til. Det første er effekten av de to forklaringsvariablene. Analysen viser at hvis gjennomsnittshastigheten reduseres med en kilometer i timen så øker oppdragstiden i gjennomsnitt med 2.3 minutter. Videre ser vi at for hver kilometer reiseavstanden øker så øker oppdragstiden med 1.5 minutt. Den andre relevante 23 av 61

opplysningen er signifikansnivået til disse estimatene. Fra tabellen ser vi at sannsynligheten for å komme frem til disse resultatene ved en tilfeldighet er mindre enn en promille (P> t = 0.000) for begge estimatene. Det er altså god grunn til å feste lit til disse estimatene. Til slutt er det verdt å merke seg målet på modellens samlede forklaringskraft. Dette kalles for forklart varians (Rsquared), og for denne modellen så ligger den forklarte variansen på 69 %. Modellen forklarer med andre ord omtrent 69 prosent av variasjonen i oppdragstid, noe som må betegnes som høyt gitt at observasjonene er på tur/oppdragsnivå. Fra disse estimatene regnes så kriterievektene ut, som igjen multipliseres med helseforetakenes kriterieandeler. Dette gir oss en foreløpig behovsindeks som vi kaller for kriterieindeks. I neste skritt lages en behovsindeks basert på nok en regresjonsanalyse, men denne gangen er det behovsdrivere på kommunenivå som forklarer variasjon i antallet ambulanseoppdrag per år for kommunene. En rekke sosioøkonomiske forklaringsvariabler slik som utdanningsnivå, arbeidsledighet, mottakere av sosialhjelp og innvandring ble utprøvd, men det var primært den demografiske fordelingen i kommunen som bestemte behovet for ambulanseoppdrag. Spesielt aldersgruppen over 60 år var bestemmende for variasjonen ambulanseoppdrag på kommunenivå, som betød at vi kunne klare oss med en enkel modell som forklarte variasjonen i oppdrag som en funksjon av antallet i denne aldersgruppen. Vi velger å kalle dette vår oppdragsindeks. I siste steg ble den endelige behovsindeksen for ambulansetjenesten til ved å ta produktet av kriterieindeksen og oppdragsindeksen. 3.5 Ressursfordeling Tabell 5 Indekser og behovsandel ambulanse (endre fra ressursindeks til behovsindeks i tabell også) Foretak Oppdragsindeks Kriterieindeks Ressursindeks Andel behov (justert) Helse Møre og Romsdal HF Helse Nord- Trøndelag HF St. Olavs hospital HF 1,030 0,981 1,011 0,372 1,078 1,358 1,464 0,278 0,940 0,860 0,808 0,350 Tabell 5 viser indeksene vi har kalkulert. I tillegg vises en foreløpig utregning av behovsandelene til foretakene før eventuelle justeringer for kostnadsulemper. Indeksene vil ha en verdi over én hvis 24 av 61

det estimerte ressursbehovet er høyere enn befolkningsandelen tilsier, mens indeksverdien vil ha en verdi under én hvis det estimerte ressursbehovet ligger under det befolkningsandelen tilsier. For Helse Møre og Romsdal HF ligger både oppdragsindeksen og kriterieindeksen nært verdien én, noe som resulterer i en ressursindeks som også ligger nært opp til én. Noe som igjen gir en beregnet behovsandel tilnærmet lik foretakets befolkningsandel. Ser vi derimot på Nord-Trøndelag så ligger spesielt kriterieindeksen her vesentlig over verdien én, og når også oppdragsindeksen trekker i samme retning så får vi en ressursindeks som ligger omtrent 46 % over hva befolkningsandelen tilsier. At det er kriterieindeksen som i all hovedsak trekker dette opp er fordi Helse Nord-Trøndelag (HNT) har relativt høye kriterieandeler for både hastighet og avstand. For St. Olavs hospital er situasjonen motsatt; her ligger både oppdragsindeksen og kriterieindeksen under én. Her er det altså færre oppdrag enn befolkningsgrunnlaget tilsier, samt at kriterieandelene i sum også ligger under befolkningsandelen. Dette resulterer i en estimert behovsandel på 0.35 som er vesentlig lavere enn befolkningsandelen som er på 0.44. 3.6 Kostnader ambulansetjenesten i Helse Midt-Norge Ambulansetjenesten i Helse Midt-Norge har i dag om lag 800 ansatte, og det er 63 ambulansestasjoner i regionen. Stasjonene er fordelt med 15 i Nord-Trøndelag, 19 i Sør-Trøndelag og 29 i Møre og Romsdal. Til sammen er det stasjonert ca. 120 biler ved disse stasjonene (inkl. reservebiler). I 2015 ble det totalt i regionen brukt om lag 686 millioner kroner på ambulansetjenesten. Det er en reduksjon på 4,1 prosent i forhold til 2014. Tabell 6 Kostnader ambulansetjenesten i Helse Midt-Norge 2013-2015 i 1000 kr 2 013 2 014 2 015 Kostnad ambulansetjenesten i HMN 682 836 714 778 685 646 I Helse Møre og Romsdal er det i tillegg til ambulansebilene fem ambulansebåter som leies og har tilhørende bemanning. St. Olavs Hospital leier også en båt som utfører om lag 30 ambulanseoppdrag i året. Tabell 7 viser hvordan kostnadene for ambulansetjenesten er fordelt mellom bemanning og øvrige kostnadskomponenter på foretaksnivå og for regionen totalt. 25 av 61

Tabell 7 Kostnadskomponenter ambulansetjenesten 2015 pr foretak i 1000 kr Netto kostnad båter Kostnad regional funksjon Kostnad bemanning Kostnad lokaler Kostnad biler Kostnad drivstoff Andre driftskostnader Sum kostnader Helse Møre og Romsdal 248 427 15 360 17 056 3 390 28 908 7 268 320 409 Helse Nord-Trøndelag 119 249 9 957 11 207 2 799-6 890 150 102 St Olavs Hospital 160 582 13 882 13 580 2 806 3 062 7 778 13 445 215 135 Sum 528 258 39 199 41 843 8 995 31 970 21 936 13 445 685 646 Andel av totale kostnader 77,0 % 5,7 % 6,1 % 1,3 % 4,7 % 3,2 % 2,0 % 100 % Det er bemanningskostnaden som er klart størst. Dersom en holder kostnader til båter i Helse Møre og Romsdal (HMR) og fellesfunksjonen ved St. Olavs hospital utenfor har HMR en andel bemannings-kostnader på 85 prosent mot 79 og 80 prosent ved HNT og St. Olav. HMR har samtidig en lavere andel andre driftskostnader enn HNT og St. Olav. HNT har en andel drivstoffkostnader på 2 prosent mot om lag 1 prosent ved to øvrige foretakene. Både aktivitet og kostnader innenfor ambulansetjenesten er knyttet opp mot ambulansestasjonene. For å sammenligne aktivitet og kostnader mellom foretak er dette beregnet per stasjon og deretter aggregert til foretak. Kostnader til avdelingsledelsen i de tre helseforetakene er fordelt på stasjonsnivå etter felles nøkkel - total driftskostnad per stasjon. Kostnader til leie av ambulansebåter og bemanning av disse er i sammenligningen trukket ut. Dette gjelder også finansiering av fellesfunksjon ambulanse ved St. Olavs Hospital. Tabell 8 Kostnad ambulansetjeneste biler, båter og regional funksjon 2015 i 1000 kr Kostnad Kostnad stasjoner biler regional Kostnad Sum inkl. ledelse fellesfunksjon båter kostnader Helse Møre og Romsdal 276 754-43 655 320 409 Helse Nord-Trøndelag 150 102 - - 150 102 St Olavs Hospital 198 628 13 445 3 062 215 135 Sum 625 484 13 445 46 717 685 646 Tabell 9 viser total kostnad for ambulansetjenesten pr helseforetak målt i forhold til befolkningen. Det er stor forskjell i kostnad pr innbygger for ambulansetjenesten mellom St. Olav og de øvrige foretakene. 26 av 61

Tabell 9 Kostnad ambulansetjeneste biler 2015 i kroner per innbygger Kostnad ambulansetjeneste biler Kostnad pr (1000 kr) Befolkning innbygger Helse Møre og Romsdal *) 276 754 263 719 1 049 Helse Nord-Trøndelag 150 102 135 738 1 106 St Olavs Hospital *) 198 628 310 047 641 Sum 625 484 709 504 882 *) Fratrukket kostnad ambulansebåter HMR 43,5 mill og St. Olavs 3 mill, Fellesfunksjon 13,5 mill. Selv om demografiske forskjeller bidrar til forskjeller i etterspørsel etter tjenester, er det i første rekke forhold knyttet til geografi og bosettingsmønster som forventes å være de viktigste forklaringsfaktorene for kostnadsforskjeller innen ambulansetjenesten. Det er forskjeller i geografi og bosettingstetthet og dermed forskjeller i reiseavstand både til pasient og til sykehus. Ambulansetjenesten utgjør en del av den akuttmedisinske kjeden og det er derfor knyttet betydelige beredskapskostnader til tjenestene. Beredskapskostnader per innbygger vil være knyttet til befolkningsunderlaget i de geografiske områdene tjenestene dekker, samt andre uten permanent bostedsadresse som oppholder seg i kommunen. Spredt bosetting og lange reiseavstander øker beredskapskostnadene. Beredskapskostnadene vil videre være bestemt av krav til responstider og kvalitet som settes for bemanning av transportmidlene. I vår analyse av kostnadsforskjeller mellom foretakene vil vi benytte de samme grunnlagsdataene som ble brukt ved beregning av behov for ambulansetjenesten. Vi skal beregne og sammenligne kostnad pr oppdragsminutt for de tre foretakene. I tabell 10 er total kostnad 2015 for ambulansetjeneste biler pr helseforetak fordelt på sum oppdragstid 2015 som gir en kostnad per oppdragsminutt. Tabellen viser også beregnet kostnadsindeks per foretak ut fra at gjennomsnittskostnaden i regionen er på 63,5 kroner per oppdragsminutt. I vedlegg 1-3 vises kostnad per oppdragsminutt med tilhørende indeks for alle ambulansestasjonene i regionen. Målt ut fra oppdragstid er gjennomsnittlig kostnad til bil-/ ambulansetjenesten i Helse Møre og Romsdal 12 prosent høyere enn gjennomsnittet for regionen. I Helse Nord-Trøndelag og St. Olavs Hospital er kostnadene i gjennomsnitt 4 og 10 prosent under gjennomsnittet for regionen. 27 av 61

Tabell 10 Kostnad og oppdragstid Kostnad ambulansetjeneste biler (1000 kr) Sum oppdragstid i minutter Kostnad pr oppdragsminutt i kroner Helse Møre og Romsdal 276 754 3 904 499 70,9 1,12 Helse Nord-Trøndelag 150 102 2 462 603 61,0 0,96 St Olavs Hospital 198 628 3 487 607 57,0 0,90 Sum 625 484 9 854 709 63,5 1,00 Faktisk beregnede kostnadsforskjeller mellom helseforetakene som presentert i tabell 10 vil kunne inneholde både forhold som helseforetakene ikke kan forventes å påvirke og forhold som ligger innenfor forventet handlingsrom. I en inntektsfordelingsmodell er det ønskelig å bare kompensere for kostnadsforskjeller som foretakene ikke kan forventes å påvirke. Kostnadsforskjeller som det enkelte foretak selv kan gjøre noe med ønsker en ikke å kompensere for gjennom inntektsmodellen. Ambulansebåt tjenesten i Helse Møre og Romsdal er holdt utenfor kriteriemodell til ambulansetjenesten. Særskilt finansiering av ambulansebåt tjenesten utenfor ny kriteriemodell innebærer en form for kompensasjon for kostnadsulemper knyttet til geografi og bosettingsmønster i Møre og Romsdal. I tabell 11 under er det presentert kostnadsindeks for helseforetakene basert på ulike grader av kompensasjon av kostnadsforskjeller; 100, 75, 50 og 25 prosent. Tabell 11 Kostnadsindeks pr HF ved 100, 75, 50 og 25 prosent kompensasjon kostnadsforskjeller Gjennomsnitlig kostnad pr oppdragsminutt Kostnadsindeks Kostnadsindeks 100 % kompensasjon Kostnadsindeks 75 % kompensasjon Kostnads-indeks 50 % kompensasjon Kostnads-indeks 25 % kompensasjon Helse Møre og Romsdal 70,88 1,12 1,09 1,06 1,03 Helse Nord-Trøndelag 60,95 0,96 0,97 0,98 0,99 St Olavs Hospital 56,95 0,90 0,92 0,95 0,97 Sum HMN 63,47 1,00 1,00 1,00 1,00 Grad av kompensasjon for kostnadsforskjeller bestemmer kostnadsindeksene som skal korrigere (multipliseres med) beregnede behovsandeler for ambulansetjenester. I tabell 12 under vises befolkningsandel og estimert behovsandel for ambulansetjenester per helseforetak. 28 av 61

Tabell 12 Andel befolkning og beregnet behov for ambulansetjeneste per helseforetak Andel Andel behov Befolkning befolkning ambulanse Helse Møre og Romsdal 263 719 0,3717 0,3724 Helse Nord-Trøndelag 135 738 0,1913 0,2776 St Olavs Hospital 310 047 0,4370 0,3501 Sum HMN 709 504 1,0000 1,0000 I tabell 13 vises hvordan ressursbehovsandel for helseforetakene påvirkes av grad av kompensasjon for de beregnede kostnadsforskjellene. Andel ressursbehov til ambulansetjenesten i Helse Møre og Romsdal øker med graden av kompensasjon for beregnede kostnadsforskjeller. For Helse Nord-Trøndelag og St. Olavs Hospital er forholdet motsatt. Deres andel ressursbehov reduseres med økende grad av kompensasjon av kostnadsforskjeller. Helt til høyre i tabell 13 vises fordelingsnøkkelen som brukes i dagens særfinansiering. For å sammenligne fordelingsnøkkel i dagens særfinansiering med ressursbehovsandeler i ny modell er kostnader til ambulansebåter og fellesfunksjon holdt utenfor. Tabellen viser at selv 100 % kompensasjon for kostnadsforskjeller gir et ressursbehov i Helse Møre og Romsdal som er lavere enn deres andel av særfinansieringen i dag. For Helse Nord-Trøndelag og St. Olavs Hospital er forholdet motsatt. Tabell 13 Ressursbehovsandel pr HF ved ulik kompensasjon av kostnadsforskjeller Ressursbehovandel uten kompensasjon kostnadsforskjeller Ressursbehovandel ved komp. 25 % kostnadsforskjeller Ressursbehovandel ved komp. 50 % kostnadsforskjeller Ressursbehovandel ved komp. 75 % kostnadsforskjeller Ressursbehovandel ved komp. 100 % kostnadsforskjeller Fordelings-nøkkel 2016, ekslusiv kostnad ambulansebåter og reg. funksjon Helse Møre og Romsdal 0,3724 0,3836 0,3948 0,4060 0,4173 0,4369 Helse Nord-Trøndelag 0,2776 0,2751 0,2725 0,2700 0,2675 0,2627 St Olavs Hospital 0,3501 0,3414 0,3327 0,3240 0,3152 0,3004 Sum HMN 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 3.7 Beredskap og responstider ambulansetjenesten Spredt bosetting og lange reiseavstander øker beredskapskostnadene. Beredskapskostnadene vil videre være bestemt av krav til responstider og kvalitet som settes for bemanning av transportmidlene. Krav til kvalitet som settes for bemanning er likt for de tre foretakene. Tiden det tar fra en potensielt alvorlig hendelse inntreffer til en pasient har fått nødvendig helsehjelp er ofte av avgjørende betydning for å unngå død, tap av leveår og funksjonsnivå eller lidelse. Kjennskap til hvor lang tid det tar før en ambulanse er framme kan brukes til å planlegge ressurs- og kapasitetsplanlegging, og for å identifisere tiltak som kan bidra til å redusere responstiden. Geografiske forskjeller og bosettingsmønsteret er med på å forklare forskjeller i 29 av 61