Kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården?

Transkript

1 Kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården? Nils Janlöv, Anders Anell och Carl Hampus Lyttkens Nils Janlöv är filosofie doktor i nationalekonomi från Lunds universitet och verksam vid Myndigheten för vårdanalys. nils. janlov@vardanalys.se Anders Anell är adjungerad professor och verksam vid bl a Ekonomihögskolan, Lunds universitet. Hans forskning är inriktad på frågor kring organisation och styrning i hälsooch sjukvården. anders.anell@ fek.lu.se Carl Hampus Lyttkens är professor i national ekonomi vid Lunds universitet. Hans forskning är inriktad på frågor inom hälso- och institutionell ekonomi. carlhampus.lyttkens@ nek.lu.se En rad studier har pekat på att en väl utbyggd primärvård har stor betydelse för både folkhälsa och god resursanvändning inom vården. I denna artikel jämför vi de svenska landstingens sjukvårdsproduktion under perioden och hur produktiviteten i vården varierar med landstingens satsningar på primärvård. Den decentraliserade svenska vårdorganisationen erbjuder goda möjligheter till jämförande analyser. Resultaten tyder på att investeringar i primärvård och utnyttjande av privata aktörer bidrar till hög produktivitet. Det förefaller inte heller finnas någon konflikt mellan hög produktivitet och hög kvalitet. Det är en utbredd uppfattning att en väl fungerande primärvård är nödvändig för att hälso- och sjukvårdens övergripande mål ska kunna uppnås (Saltman m fl 2006; WHO 2008). Flera tidigare studier har också visat att länder med en utbyggd primärvård har friskare befolkning (Starfield m fl 2005) och att en utbyggd primärvård främjar en rättvis fördelning av vårdresurserna efter behov (Shi m fl 2002, 1999). Erfarenheter från amerikansk vård har också visat att en högre andel primärvårdsläkare leder till lägre kostnader (Baicker och Chandra 2004; Chernew m fl 2009) med bibehållen medicinsk kvalitet (Bodenheimer och Fernandez 2005). Även resultat från Sverige tyder på att investeringar i primärvård leder till lägre kostnader och bättre folkhälsa (Engström 2004) samt högre produktivitet i hälso- och sjukvården som helhet (Janlöv 2010). För svenskt vidkommande är dessa resultat av stor betydelse då primärvårdens roll i hälso- och sjukvårdssystemet kommit allt mer i fokus på senare tid. Detta har bl a manifesterats i införandet av ett obligatoriskt valfrihetssystem inom primärvården fr o m år 2010 med i princip fri etablering för privata vårdgivare. Syftet med reformen var främst att stärka vårdens tillgänglighet och kvalitet. Svensk hälso- och sjukvård erbjuder goda möjligheter att studera primärvårdsinvesteringar eftersom ansvaret är decentraliserat till 21 landsting med delvis olika sätt att styra och organisera verksamheten. Vårt syfte är att analysera skillnader mellan landstingen för att se vilken inverkan investeringar i primärvården har på hälso- och sjukvårdens samlade produktivitet. I analysen tar vi hänsyn till bl a organisatoriska faktorer och skillnader i självskattad hälsa hos befolkningen. Studien avser perioden och därmed i allt väsentligt förhållanden före introduktionen av valfrihetssystem, men vi kan belysa eventuella omedelbara effekter av vårdval genom att ekonomiskdebatt 50 nils janlöv, anders anell och carl hampus lyttkens

2 nr årgång 41 identifiera de fåtal landsting där vårdval varit i kraft minst ett halvår i slutet av år Det är en uppenbar teoretisk principiell möjlighet att vårdproducenter kan uppnå en större vårdvolym genom att minska på kvaliteten. Men det är också möjligt att vissa producenter är generellt mer effektiva än andra och har såväl högre volym som bättre kvalitet till samma kostnad (Newhouse 1970). Vi undersöker därför även om det finns någon samvariation mellan hög volym och hög kvalitet mellan landstingen i form av åtgärdbar dödlighet. Åtgärdbar dödlighet är en ofta använd indikator vid övergripande jämförelser av kvalitet mellan hälso- och sjukvårdssystem och beskriver förenklat antalet dödsfall per invånare som hade kunnat förhindras vid optimalt utnyttjande av medicinsk teknologi (Nolte och McKee 2008). 1. Att jämföra produktiviteten i olika landsting De flesta moderna analyser av produktivitet i vården baseras på någon form av s k frontanalys. Syftet är att utifrån tillgängliga observationer definiera det mest effektiva produktionssättet (produktivitetsfronten) och mäta avvikelser ifrån denna front uttryckt som ett index. Man struntar alltså i om det i princip skulle ha gått att producera effektivare och nöjer sig med att studera hur produktionen faktiskt går till hos olika producenter. De effektivaste av dessa utgör produktivitetsfronten. Med värdet 1 avses att en producent ligger på den observerade fronten, dvs det finns då inga andra producenter som producerar mer vård till samma kostnad. Producenter som har ett indexvärde mindre än 1 har lägre produktion än andra med samma kostnader. Genom att studera hur långt ifrån fronten olika producenter ligger kan man undersöka vilka egenskaper hos producenterna som förklarar skillnaderna i produktivitet. I vår analys använder vi den parametriska metoden stokastisk front-metodik (SFA) (Hollingsworth 2003). Vi använder SFA eftersom denna kan hantera slumpmässiga utfall, dvs det är möjligt att dela upp avvikelser från produktivitetsfronten i slumpmässiga respektive påverkbara avvikelser. Det är givetvis viktigt att kunna särskilja sådana produktivitetsskillnader i vården som landstingen kan påverka från dem som uppstår rent slumpmässigt. Vid skattningen av landstingens samlade produktivitet ser vi på de totala kostnaderna per invånare som en funktion av de vårdprestationer som genereras av landstingen (respektive konsumeras av dess befolkning). Vi använder två modeller som ser till kostnaderna för att producera primär- och specialiserad vård exklusive respektive inklusive psykiatrisk vård. Avvikelserna från produktivitetsfronten kan sägas bestå av en kombination mellan mätfel och påverkbara kostnadsavvikelser (Jacobs m fl 2006). Feltermen vid SFA-skattningen separeras därför i två variabler där den ena fångar slumpmässiga avvikelser och den andra fångar påverkbara avvikelser. Vi följer en metod från Battese och Coelli (1995) där man samtidigt kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården? 51

3 skattar produktivitetsfronten och avvikelserna från denna, samt dessutom samtidigt en modell för att förklara vilka egenskaper hos landstingen som ger upphov till påverkbara avvikelser. 1 Studien baseras på offentligt publicerad produktions- och kostnadsdata från Sveriges Kommuner och Landsting (SKL 2006) för samtliga 21 landsting åren Uppgifter om åtgärdbar dödlighet hämtas från dödsorsaksregistret hos Socialstyrelsen. Uppgifter om övriga förklaringsvariabler hämtas från SKL, Rådet för främjande av kommunala analyser samt Statistiska centralbyrån. 2. Att mäta den relativa produktiviteten i landstingen För att jämföra produktiviteten mellan landsting behöver vi ställa användningen av insatsfaktorer mot den produktion man presterar. Måttet på insatta produktionsfaktorer är i våra modeller landstingens nettokostnad per invånare för åren (uttryckt i 2005 års fasta priser), inklusive kostnader för köpt vård från andra landsting. Vi korrigerar för strukturella skillnader mellan landsting (bl a glesbygd) enligt statens system för att utjämna resurssituationen mellan landsting, men däremot inte för skillnader i förväntat vårdbehov hos befolkningen (exempelvis via ålder och kön) eftersom detta antas avspeglas i skillnader i den konsumerade volymen vård mellan landsting. Landsting med sjukare befolkning bör producera mer vård och ha höge kostnader, produktiviteten avser relationen mellan vårdproduktion och kostnader. De olika prestationsmått som ingår i produktionsmodellen utgörs av: DRG-poäng i sluten somatisk vård per invånare Resursviktade vårdkontakter i öppen specialiserad somatisk vård 2 per invånare Resursviktade vårdkontakter i primärvård per invånare Resursviktade vårdkontakter i specialiserad psykiatrisk vård per invånare (enbart modell 2) Dessa prestationer används för att spegla produktionen inom såväl primärvård som öppen och sluten specialiserad vård. Antalet konsumerade DRGpoäng 3 avspeglar prestationerna, med hänsyn tagen till vårdtyngd och ekonomiskdebatt 1 Den empiriska skattningen utfördes i programmet FRONTIER Med specialiserad vård avses den hälso- och sjukvårdsverksamhet som kräver mer specialiserade åtgärder än vad som kan ges inom primärvård. Med somatisk specialiserad vård avses den del av den specialiserade vården som omfattar kroppsliga besvär och utgörs av medicinsk och kirurgisk korttidsvård, rehabilitering, geriatrisk vård m m. Verksamheten bedrivs i huvudsak vid sjukhus men även utanför sjukhus på specialistläkarmottagningar eller vårdcentraler. Om du läggs in på ett sjukhus kallas den sjukvård du får för sluten vård medan om du inte är inskriven på sjukhus utan enbart får vård på en sjukvårdsmottagning kallas det öppen vård. 3 Diagnosrelaterade grupper (DRG) används i flertalet länder för att sammanföra patienter med likartade behandlings- och resursbehov i grupper som ges vikter motsvarande den förväntade relativa resursåtgången för en genomsnittlig patient. Genom att summera antalet DRG-poäng erhålls ett prestationsmått som beaktar både skillnader i patientsammansättning och förväntad resursförbrukning (Andren-Sandberg 1994). 52 nils janlöv, anders anell och carl hampus lyttkens

4 Kostnad per inv i primärvård och specialiserad somatiskt och psykiatisk vård, justerad för glesbygd Kostnad per inv i primärvård och specialiserad somatiskt vård, justerad för glesbygd Konsumerade DRG-poäng per inv Viktade vårdkontakter för specialiserad somatisk vård totalt, exkl somatisk hemsjukvård, per inv Viktade vårdkontakter för primärvård totalt exkl primärvårdsansluten hemsjukvård, per inv Viktade vårdkontakter för specialiserad psykarisk vård totalt, exkl somatisk hemsjukvård, per inv nr årgång Medelvärde ,4 4,5 2,36 0, ,2 0,3 0,33 0,11 Minimum ,1 4,1 1,67 0,27 Maximum ,5 5,2 3,06 0, Medelvärde ,8 4,3 2,43 0, ,1 0,3 0,35 0,10 Minimum ,4 3,9 1,60 0,27 Maximum ,4 4,9 3,19 0, Medelvärde ,6 4,7 2,49 0, ,8 0,3 0,30 0,10 Minimum ,0 4,2 1,82 0,28 Maximum ,0 5,4 3,13 0, Medelvärde ,3 4,2 2,55 0, ,5 0,3 0,30 0,10 Minimum ,6 3,8 1,76 0,24 Maximum ,8 4,9 3,06 0, Medelvärde ,8 4,2 2,59 0, ,5 0,3 0,26 0,11 Minimum ,6 3,9 2,12 0,30 Maximum ,9 4,9 3,07 0,78 Källa: Sveriges Kommuner och Landsting, Statistik om hälso- och sjukvård samt regional utveckling resursförbrukning, i den specialiserade vården exklusive psykiatrin och ser till den vård som konsumeras av invånarna i landstingen oberoende av var denna är producerad, dvs vården registreras efter patientens hemvist. Perspektivet överensstämmer därmed med landstingens befolkningsansvar. Måtten över resursviktade vårdkontakter baseras på var vården är producerad. Den primärvård och öppna specialiserade vård som konsumeras inom andra landsting är dock förhållandevis liten. Vi tar hänsyn till skillnader i resursinsats vid olika typer av vårdkontakter genom att använda vikter baserade på uppskattade kostnadsskillnader vid skilda besöksformer. Vi til kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården? Tabell 1 Beskrivande statistik över insats- och prestationsmåtten i de båda produktionsmodellerna 53

5 lämpar den resursviktning som används av SKL. 4 Till följd av att uppgifter över patientens ålder, diagnos eller sjukdomstillstånd saknas på nationell nivå tar de viktade vårdkontaktsmåtten mindre hänsyn till patientmixen i landstingen. Vid SFA-skattningen modelleras slutligen i respektive modell (med respektive utan psykiatri) de totala kostnaderna som en funktion av de olika prestationsmåtten samt just en felterm som fångar både mätfel och påverkbara avvikelser. Beskrivande statistik innehållande genomsnitts- och spridningsmått för insats- och prestationsmåtten bland landstingen i de båda produktionsmodellerna återges för olika år i tabell 2. Från statistiken kan vi exempelvis utläsa att de totala justerade kostnaderna (uttryckt i 2005 års fasta priser) för primär- och specialiserad vård i snitt ökat med ca 4 procent bland landstingen Kostnadsvariationerna mellan landstingen är dock relativt konstanta över tid. Samtidigt har de presterade vårdkontakterna under perioden ökat mest markant inom primärvården och den specialiserade psykiatriska vården. Ökningen uppgår i båda fallen till i snitt ca 10 procent. Utvecklingen för prestationerna inom den specialiserade somatiska vården uppvisar något mindre förändringar, men här har utvecklingen gått åt olika håll för de båda prestationsmåtten. ekonomiskdebatt 3. En modell för varför landsting avviker från produktivitetsfronten För att analysera avvikelser från produktivitetsfronten använder vi tolv förklaringsvariabler. Dessa har valts för att de är relevanta enligt tidigare studier samt ger högsta förklaringsvärdet i vår studie. Variablerna grupperas i fem kategorier: primärvårdens organisation, övrig organisation, kontrollvariabler, medicinska kvalitetsvariabler samt tid. Primärvårdens organisation Andel primärvård av totala nettokostnader i både primär- och specialiserad vård Antal primärvårdsläkare per invånare 5 Andel köpt primärvård av privata vårdgivare i relation till total nettokostnad Vårdvalsreformen har varit i kraft minst ett halvår under Resursfördelningen mellan primär- och specialiserad vård och antal primärvårdsläkare per invånare är mått på såväl relativa som absoluta 4 Viktning har skett utifrån skillnader i resursåtgång hos de tre kontaktformerna mottagningsbesök, telefonkontakt och hembesök. Ett hembesök är lika med två mottagningsbesök och en telefonkontakt är lika med en tredjedel av ett mottagningsbesök. Ett besök hos annan kategori än läkare antas motsvara 40 procent av ett läkarbesök (SKL 2006). 5 Indikatorn baseras på en årlig enkät till landstingen från SKL och omfattar all offentligt finansierad vård. Antalet hyr- eller stafettläkare ingår inte i redovisningen. Uppgifter saknas för 2009 varför 2008 års uppgifter används även för detta år. 54 nils janlöv, anders anell och carl hampus lyttkens

6 nr årgång 41 resurser som investerats i primärvården. Dessa har används i en rad studier (Mackenbach m fl 1998; Douglas och Mao 2002; Gerd Tham m fl 1999). Med tanke på syftet med vår studie är det väsentligt att ha med sådana mått på resursfördelningen mellan vårdområden. Förutom att fånga betydelsen av olika ägandeformer, utgör andelen privat vård inom landstingen ett mått på konkurrensen mellan vårdproducenter, eftersom privata aktörer i viss utsträckning är konkurrenter till offentlig produktion. Tidigare resultat kring betydelsen av denna faktor, både avseende produktivitet och kvalitet, går i olika riktningar (Hollingsworth 2003; Gaynor m fl 2010). Variabeln mäts här som kostnaderna för köpt privat vård inom primärvård i relation till de totala nettokostnaderna inom denna sektor. Övrig organisation Totalt antal vårdplatser per invånare Relationen mellan köp/försäljning till andra landsting/regioner Antalet vårdplatser per invånare är ett resursmått som främst avser den specialiserade vården. Tidigare studier på svenska data har funnit ett visst positivt samband mellan antalet vårdplatser i somatisk specialiserad vård och lägre åtgärdbar dödlighet (Janlöv m fl 2008). Vi inkluderar även en variabel för skillnader i andelen köpt vård av andra landsting i relation till andelen såld vård till andra landsting. Flertalet landsting producerar själva en hög andel av den vård som konsumeras av landstingets invånare och i genomsnitt utgör den vård som både är producerad och konsumerad inom landstinget 92 procent av kostnaderna. Det finns dock stora variationer mellan landstingen på denna punkt och mest utmärkande är att landsting med universitetssjukhus är nettoproducenter medan landsting utan universitets sjukhus är nettokonsumenter. Denna faktor avspeglar därmed även förekomsten av universitetssjukhus. Kontrollvariabler Kostnadsutjämningsindex för landsting Självskattad hälsa andel år med bra eller mycket bra hälsa Det sammantagna kostnadsutjämningsindexet avser att justera för kostnadsskillnader som landstingen inte själva bedöms kunna påverka till följd av skilda geografiska förutsättningar och olikheter i patientsammansättning. Indexet används i våra modeller som en kontrollvariabel då flertalet av de använda prestationsmåtten inte helt tar hänsyn till skillnader i patientmix. I samma syfte används även självskattad hälsa bland individer mellan 18 och 80 år (andelen som uppskattat sin egen hälsostatus till bra eller mycket bra). 6 6 Variabeln har hämtats från öppna jämförelser avseende folkhälsoområdet och avser tidsperioden Detta resultat används sedan för respektive år i modellen. kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården? 55

7 Kvalitet Sjukvårdsrelaterad åtgärdbar dödlighet per invånare, åldersstandardiserade enligt medelbefolkningen år 2000 Hälsopolitisk åtgärdbar dödlighet per invånare, åldersstandardiserade enligt medelbefolkningen år 2000 Åtgärdbar dödlighet i ischemisk hjärtsjukdom (dödlighet i hjärtinfarkt efter 28 dagar) per invånare, åldersstandardiserade enligt medelbefolkningen år 2000 Som mått på den medicinska kvaliteten används måtten över sjukvårdsrelaterad och hälsopolitisk åtgärdbar dödlighet som sedan 2006 återfinns i publikationen Öppna jämförelser (SKL och Socialstyrelsen 2006). Måtten antas avspegla hälso- och sjukvårdens resultat (Nolte och McKee 2008; Socialstyrelsen 2005). I hälsopolitisk åtgärdbar dödlighet ingår sådan dödlighet som kan reduceras genom t ex ändrade alkoholvanor, dvs åtgärder som till viss del ligger utanför hälso- och sjukvårdens ansvarsområde. I litteraturen framhålls att hälften av dödligheten till följd av ischemisk hjärtsjukdom (t ex hjärtinfarkt) kan beskrivas som undvikbar och därmed relateras till hälso- och sjukvårdens resultat på systemnivå (Nolte och McKee 2008). Denna dödlighet ingår dock inte i de diagnoser som ligger till grund för måtten över åtgärdbar dödlighet i Öppna jämförelser varför vi även inkluderar en ny indikator avseende dödlighet efter 28 dagar till följd av hjärtinfarkt. 7 ekonomiskdebatt Tid År Vi inkluderar även en variabel för att studera hur produktiviteten utvecklats över tid. Beskrivande statistik för de tolv variablerna som används vid skattningen av förklaringar till avvikelser från produktivitetsfronten återges för olika år i tabell 2. Analysen av de påverkbara avvikelserna från produktivitetsfronten är i detta avseende densamma för båda modellerna. 4. Ökade investeringar i primärvård och högre andel privat vård samvarierar med högre produktivitet Skattningarna har utförts med maximum likelihood (ML) och baseras på Battese och Coellis (1995) modell för paneldata. På grundval av statistiska test har en log-linjär funktionell form funnits vara mest lämplig att använda. Intressant är att resultaten visar att avvikelserna från produktivitetsfronten huvudsakligen är av slumpmässig karaktär. 8 Resterande avvikelser har dock även ett signifikant samband med flera av våra förklaringsfaktorer, se tabell 3. 7 Uppgifter för de tre olika måtten över åtgärdbar dödlighet har hämtats från dödsorsaksregistret på Socialstyrelsen för respektive år. 8 ML-uppskattning för gamma (γ) är mellan 0,32 och 0,17 för de båda modellerna. 56 nils janlöv, anders anell och carl hampus lyttkens

8 Tabell 2 Beskrivande statistik över variabler i förklaringsmodellen Andel primärvård av tot kostnader (%) Antal primärvårdsläkare per inv Köp av primärvård från privata företag/vårdgivare som andel av nettokostnad (exkl läkemedel) (%) Vårdval Utjämningsindex Andel invånare år, som uppskattade sitt allmänna hälsotillstånd till bra eller mycket bra, (%) Köp/försäljning till andra landsting Vårdplatser per inv Sjukvårdsrelaterad åtgärdbar dödlighet per inv (rikets bef standardpop) Hälsopolitisk åtgärdbar dödlighet per inv (rikets bef standardpop exkl trafikolyckor) Åtgärdbar dödlighet i ischemisk hjärtsjukdom 2005 Medelvärde 20,7 55,2 14,6 0,00 1,01 69,7 3,7 300,9 49,8 39,3 78,2 2,7 6,0 10,0 0,00 0,04 2,1 5,0 34,5 7,6 6,8 9,9 Minimum 16,6 47,3 0,0 0,00 0,93 66,0 0,1 231,9 35,6 30,5 59,3 Maximum 26,8 65,2 38,6 0,00 1,09 74,0 20,4 367,2 61,9 57,0 99, Medelvärde 20,8 54,5 14,6 0,00 1,01 69,7 3,7 298,0 47,8 37,9 74,3 2,6 5,3 10,0 0,00 0,03 2,1 4,7 36,1 7,3 5,1 9,5 Minimum 17,1 45,9 0,0 0,00 0,94 66,0 0,1 230,4 30,1 26,7 54,5 Maximum 26,4 65,3 38,6 0,00 1,08 74,0 19,0 374,6 59,5 47,6 92, Medelvärde 20,5 55,7 16,6 0,05 1,01 69,7 3,1 296,8 44,8 37,1 69,5 2,3 5,3 11,1 0,22 0,03 2,1 3,6 35,6 7,0 5,6 8,1 Minimum 17,3 45,6 0,0 0,00 0,94 66,0 0,1 243,1 34,3 26,1 55,4 Maximum 26,2 64,6 43,5 1,00 1,07 74,0 15,7 380,8 55,6 47,9 82, Medelvärde 20,6 53,9 16,8 0,14 1,00 69,7 3,1 291,4 46,4 37,3 66,7 2,1 6,6 10,8 0,36 0,03 2,1 3,7 35,9 7,7 6,7 8,5 Minimum 18,1 41,6 0,0 0,00 0,94 66,0 0,1 236,7 30,4 26,2 49,3 Maximum 26,2 65,3 43,1 1,00 1,06 74,0 16,7 380,1 59,8 50,8 84, Medelvärde 20,9 53,9 17,9 0,29 1,00 69,7 3,1 285,7 43,7 34,9 63,5 2,2 6,6 12,0 0,46 0,03 2,1 3,4 35,6 8,4 6,3 10,2 Minimum 17,8 41,6 0,0 0,00 0,95 66,0 0,1 223,7 24,3 23,6 45,2 Maximum 26,7 65,3 47,9 1,00 1,06 74,0 14,5 376,7 60,2 47,8 84,0 Källa: Sveriges Kommuner och Landsting, Statistik om hälso- och sjukvård samt regional utveckling , RKA, Kommun- och Landstingsdatabasen KOLADA, Öppna jämförelser hälso- och sjukvård och folkhälsa, Socialstyrelsen, Dödsorsaksregistret, SCB, Kostnadsutjämning för landsting. År

9 koefficient t-ratio koefficient t-ratio Produktionsmodell Konstant 9,804 28,845*** 9,357 30,010*** DRG sluten spec somatisk vård -0,106-1,405* -0,067-0,982 Öppen somatisk spec vård 0,164 2,333** 0,180 2,524*** Psykiatrisk spec vård 0,098 4,698*** Primärvård 0,079 1,850* 0,100 2,699*** År 0,011 2,530*** 0,012 3,443*** Förklaringsmodell Konstant -0,485-1,270-0,647-1,749* År 0,006 0,722 0,005 0,730 And primärvård av tot nettokostnad -0,458-1,342* -0,536-1,572* Ant primärvårdsläkare per inv -0,002-1,859* -0,002-1,515* And köpt primvård av privata vårdgivare -0,003-2,544*** -0,003-3,969*** Vårdval 0,010 0,265 0,029 0,907 Utjämningsindex 1,629 3,817*** 1,331 3,052*** Allmänt hälsotillstånd bra el mycket bra -0,013-3,430*** -0,008-2,281** Köp/försälj till andra landsting 0,002 0,618 0,001 0,451 Antal vårdplatser per inv 0,000-0,439 0,000 0,196 Åtg död sjukvårdsrelaterad 0,001 0,395 0,001 0,658 Åtg död hälsopolitisk 0,002 1,187 0,002 1,505* Åtg död ischemisk hjärtsjukdom 0,000-0,329 0,000-0,369 ekonomiskdebatt Variansparametrar σ 2 s 0,001 3,633*** σ 2 s 0,001 6,804*** γ 0,328 2,113** γ 0,174 2,511*** Log likelihood function 217,0 210,8 Tabell 3 Maximum likelihood skattning av parametrar i logaritmisk stokastisk frontmodell. (Beroende variabel: totala korrigerade kostnader per invånare) Anm: Asymptotiska t-ratios.*** anger att sambandet är signifikant på 1-procentsnivån, ** på 5-procentsnivån och * på 10-procentsnivån. I modell 2 exkluderas både kostnader och prestationsmått avseende specialiserad psykiatrisk vård medan denna information inkluderas i modell 1. Källa: Egna beräkningar. Enligt resultaten från produktionsmodellen så visar alla de ingående prestationsmåtten, utom antalet DRG-poäng per invånare, att ökad volym vård medför signifikant ökade kostnader. Frånvaron av samvariation med DRGpoäng är något förvånande då en övervägande del av kostnadsmassan är knuten till den specialiserade somatiska vården. Koefficienten för År indikerar en förskjutning av produktivitetsfronten över tid motsvarande en försämrad produktivitet på ca 1 procent per år under tidsperioden. För att beräkna den totala utvecklingen av kostnadseffektiviteten måste dock förskjutningen av fronten kombineras med uppgifter om landstingens avvikelser från fronten. Då de genomsnittliga avvikelserna i princip är konstanta över tid blir slutsatsen att produktiviteten försämrats med ca 1 procent per år. Effekten av antalet besök i den öppna specialiserade vården har störst påverkan på kostnaderna. En procents ökning av antalet besök i den öppna 58 nils janlöv, anders anell och carl hampus lyttkens

10 nr årgång 41 specialiserade vården ökar landstingens kostnader i modell 2 med 0,18 procent, medan ökningen är 0,10 procent för motsvarande ökning av antalet besök i primärvården. De mest intressanta resultaten gäller förklaringar till avvikelserna från produktivitetsfronten. Att tillhöra de landsting som haft ett valfrihetssystem inom primärvården i mer än sex månader hade som förväntat ingen signifikant påverkan. Det återstår att se i kommande analyser med data från fler år vilken betydelse valfrihetssystem har på produktiviteten. Däremot tyder resultaten på att ökade resurser inom primärvården dels absolut i form av antalet primärvårdsläkare, dels relativt resursanvändningen visavi den specialiserade vården samvarierar med högre produktivitet. Resultaten visar även att en ökad andel köpt primärvård från privata vårdgivare ökar produktiviteten. Det senare resultatet kan tolkas på flera olika sätt. En tolkning är att variabeln köpt primärvård fångar organisatoriska aspekter som har ett övergripande samband med införandet av marknadslösningar, konkurrens och kontraktsstyrning, som ger positiva effekter på produktiviteten i vården som helhet. En annan tolkning är att resultatet beror på att privata utförare i primärvården helt enkelt haft starkare incitament att registrera den utförda produktionen då deras ekonomiska ersättning historiskt sett i högre grad varit kopplad till volymen vård än vad som varit fallet för offentliga aktörer. De signifikanta resultaten för högre indextal i utjämningssystemet och en sämre uppskattad hälsa i befolkningen tyder på att faktorer utanför landstingens kontroll påverkar produktiviteten. Avvikelserna från fronten är större i landsting med svårare förutsättningar vad gäller strukturella kostnadsskillnader (glesbefolkat och större patienttyngd). Den tolkning som ligger närmast till hands är kanske att utjämningssystemet inte fullt ut kompenserar för dessa kostnader, men det kan givetvis också vara så att landsting som är nettomottagare i utjämningssystemet skiljer sig på något annat sätt från övriga landsting, t ex att man har svagare incitament till kostnadseffektivitet. Notera att resultatet uppstår trots att vi korrigerar kostnaderna för strukturella kostnadsskillnader (glesbefolkat) och trots att prestationsmåtten till viss del korrigerar för ökad patienttyngd. Analysen visar avslutningsvis att det inte tycks finnas någon motsättning mellan en kostnadseffektiv produktion av vårdtjänster och den kliniska kvaliteten mätt som åtgärdbar dödlighet. Det finns således vårdgivare som har både högre kvalitet och lägre kostnader än andra. 5. Behov av fler studier som beaktar skillnader i kvalitet I denna artikel undersöker vi faktorer som är relaterade till hälso- och sjukvårdens övergripande funktionssätt. Speciellt studerar vi vilka faktorer som förklarar landstingens avvikelser från produktivitetsfronten. Även om resultaten ska tolkas med försiktighet tyder de på att investeringar i primär kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården? 59

11 vård och utnyttjande av privata aktörer bidrar till god produktivitet i hälsooch sjukvården som helhet. Det förefaller inte finnas någon konflikt mellan hög produktivitet kvantitativt sett och hög kvalitet definierat som åtgärdbar dödlighet. Liknande resultat, att det inte finns någon självklar konflikt mellan hög kvantitativ produktivitet och hög kvalitativ produktivitet, har framkommit i flera tidigare studier inom primärvården i Stockholm (Rehnberg m fl 2010) respektive Skåne, Halland och Västra Götalandsregionen (Glenngård och Anell 2012). Enligt dessa studier fanns inte heller några signifikanta skillnader i produktivitet mellan privata och offentliga mottagningar. Dessa resultat förstärker intrycket av att den konkurrenssituation som uppstår vid utnyttjande av privata aktörer förbättrar produktiviteten i hälso- och sjukvården som helhet, inklusive verksamhet i offentlig regi. Den viktigaste begränsningen i vår studie är att kvalitetsskillnader över tiden och mellan vårdgivare inte fångas av de enkla produktionsmått som ingår i våra modeller. Nyttan av många vårdkontakter och besök är också osäker. Det främsta syftet med hälso- och sjukvård är att producera hälsa, inte många besök och vårdkontakter. Styrkan och relevansen i analyserna skulle kunna förbättras avsevärt med data från fler år och genom att använda fler av de indikatorer och mått på vårdens kvalitet som tillkommit inom ramen för SKL:s och Socialstyrelsens jämförelse av kvalitetsindikatorer mellan landstingen under senare år (s k Öppna jämförelser). I sådana framtida studier finns också möjlighet att specifikt studera effekten av den obligatoriska vårdvalsreform som introducerades ekonomiskdebatt REFERENSER Andren-Sandberg, Å (1994), Diagnosrelaterade grupper, Liber Utbildning, Stockholm. Baicker, K och A Chandra (2004), Medicare Spending, the Physicians Work-force, and Beneficiaries of Quality Care, Health Affairs, jan-jun, suppl web exclusive, w4, s Battese, G E och T J Coelli (1995), A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data, Empirical Economics, vol 20, s Bodenheimer, T och A Fernandez (2005), High and Rising Health Care Costs. Part 4: Can Costs be Controlled while Reserving Quality?, Annals of Internal Medicine, vol 143, s Chernew, M E, L Sabik, A Chandra och J P Newhouse (2009), Would Having more Primary Care Doctors Cut Health Spending Growth?, Health Affairs, vol 28, s Douglas, G M och Y Mao (2002), Avoidable Mortality in the United States and Canada , American Journal of Public Health, vol 92, s Engström, S (2004), Quality, Costs and the Role of Primary Health Care, doktorsavhandling, Institutionen för medicin och hälsa, Linköpings universitet. Gaynor, M, R Moreno-Serra och C Propper (2010), Death by Market Power, NBER Working Paper Gerdtham, U G, M Löthgren, M Tambour och C Rehnberg (1999), Internal Markets and Health Care Efficiency: A Multipleoutput Stochastic Frontier Analysis, Health Economics, vol 8, s Glenngård, A H och A Anell (2012), Produktivitet och patientnöjdhet i primärvården en studie av Region Halland, Region Skåne och Västra Götalandsregionen, KEFU, Ekonomihögskolan, Lunds universitet. Hollingsworth, B (2003), Non-Parametric and Parametric Applications Measuring Efficiency in Health Care, Health Care Management Science, vol 6, s Jacobs, R, P C Smith och A Street (2006), Measuring Efficiency in Health Care, Cambridge University Press, Cambridge. Janlöv, N (2010), Measuring Efficiency in the Swedish Health Care Sector Levels, Trade-offs 60 nils janlöv, anders anell och carl hampus lyttkens

12 nr årgång 41 and Determinants, doktorsavhandling, Nationalekonomiska institutionen, Lunds universitet. Janlöv, N, B G Emtinger, M Magnusson och C Rehnberg (2008), Att analysera hälso- och sjukvårdens kvalitet och effektivitet en metodstudie baserad på öppna jämförelser, Sveriges Kommuner och Landsting, Stockholm. Mackenbach, J P, A E Kunst och J Charlton (1998), Medical Care and Regional Mortality Differences within the Countries of the European Community, European Journal of Population, vol 4, s Newhouse, J P (1970) Toward a Theory of Non-profit Institutions: An Economic Model of a Hospital, American Economic Review, vol 60, s Nolte, E och M McKee (2008), Measuring The Health of Nations: Updating An Earlier Analysis, Health Affairs, vol 27, s Rehnberg C, N Janlöv, J Khan och J Lundgren (2010), Uppföljning av husläkarsystemet inom Vårdval Stockholm redovisning av de två första årens erfarenheter, Karolinska Institutets Folkhälsoakademi, Stockholm. Rådet för främjande av kommunala analyser (RKA), Kommun- och landstingsdatabasen KOLADA, Öppna jämförelser hälso- och sjukvård och folkhälsa, februari 2013, www. kolada.se ( ). Saltman, R B, A Rico och W Boerma (2006), Primary Care in the Driver s Seat? Organizational Reform in European Primary Care, The European Observatory on Health Systems and Policies, Open University Press, Berkshire. Shi L, B Starfield, B Kennedy och I Kawachi (1999), Income Inequality, Primary Care and Health Indicators, Journal of Family Practice, vol 48, s Shi, L, B Starfield, R Politzer och J Regan (2002), Primary Care, Self-rated Health, and Reductions in Social Disparities in Health, Health Services Research, vol 37, s Socialstyrelsen, Dödsorsaker 2005, Socialstyrelsens föreskrifter och allmänna råd, Socialstyrelsen 2005:7, Stockholm. Starfield B, L Shi, och J Macinko (2005), Contribution of Primary Care to Health Systems and Health, The Milbank Quarterly, vol 83, s Statistiska centralbyrån, Kostnadsutjämning för landsting. År , februari 2013, ( ) Sveriges Kommuner och Landsting (SKL) (2006), Statistik om hälso- och sjukvård samt regional utveckling , Stockholm. Sveriges Kommuner och Landsting (SKL) och Socialstyrelsen (2006). Öppna jämförelser av hälso- och sjukvårdens kvalitet och effektivitet 2006, Bergslagens Grafiska AB, Lindesberg. World Health Organisation (WHO) (2008), The World Health Report 2008: Primary Health Care: Now More Than Ever, World Health Organization, Geneva. kan satsningar på primärvård öka produktiviteten i sjukvården? 61