Rapport om systemeffekter av den reviderade ersättningsmodellen för husläkarverksamheten med basal hemsjukvård

Transkript

1 Hälso- och sjukvårdsförvaltningen TJÄNSTEUTLÅTANDE (2) HSN Handläggare: Erika Budh Hälso- och sjukvårdsnämnden Rapport om systemeffekter av den reviderade ersättningsmodellen för husläkarverksamheten med basal hemsjukvård Ärendebeskrivning I samband med beslutet om revidering av förfrågningsunderlaget för vårdvalsområdet husläkarverksamhet med basal hemsjukvård 2016 (HSN ) beslutade hälso- och sjukvårdsnämnden också att uppdra till hälso- och sjukvårdsdirektören att till hälso- och sjukvårdsnämnden löpande rapportera hur tillgängligheten utvecklas, effekterna av CNI, flödet av patienter mellan husläkarmottagningarna, närakuterna, sjukhusens akutmottagningar och det kommunala omhändertagandet, den ökade fasta listersättningens effekt på mottagningarnas samverkan med andra vårdaktörer och aktörer utanför vården, den ökade fasta listersättningens effekt på förebyggande hälsovård, effekterna av borttagandet av tolkersättningen samt hur det nya ersättningssystemet stimulerar till en långsiktig kompetensförsörjning och till kompetensutveckling hos befintlig personal. Beslutsunderlag Hälso- och sjukvårdsdirektörens tjänsteutlåtande, Sammanfattning: Systemeffekter av den reviderade ersättningsmodellen för husläkarverksamheten med basal hemsjukvård (Bilaga 1) Uppföljning av utvecklingen inom husläkarverksamheten efter förändring av ersättningsmodellen (Bilaga 2) Patientrörlighet mellan vårdformer (Bilaga 3) Behovsviktning av ersättning i primärvården (Bilaga 4) Redovisning av kompletterande systemanalys mått (Bilaga 5) Förslag till beslut Hälso- och sjukvårdsnämnden beslutar att anse uppdraget rapporterat.

2 2 (2) TJÄNSTEUTLÅTANDE HSN Förvaltningens motivering till förslaget Den första januari 2016 infördes en reviderad ersättningsmodell för vårdval husläkarverksamhet med basal hemsjukvård och en systemuppföljning inleddes för visa hur husläkarverksamheten samlat svarat på den förändrade incitamentsstrukturen. En försiktig tolkning av resultaten måste göras eftersom många olika faktorer påverkar husläkarverksamheten, utöver förändringarna i ersättningsmodellen. Resultaten indikerar att arbetssätten förändrats i viss mån. Det finns dock en stor variation mellan olika vårdcentraler. Det krävs en uppföljning över längre tid för att avgöra i vilken mån nya arbetssätt utvecklas och etableras, eftersom förändring tar tid. De förändringar som sammantaget visats i husläkarsystemet under 2016 kan sammanfattas: Antalet läkarbesök minskar, men det finns variationer mellan enskilda vårdcentraler. Flera verksamhetschefer beskriver att sjuksköterskor tar ett större patientansvar. Drygt fyra av fem vårdcentraler har startat äldremottagning och nästan varannan har startat astma/kol-mottagning. Många vårdcentraler har påbörjat en förändring i arbetssätt så att enklare sökorsaker hanteras med exempelvis egenvårdsrådgivning. Andelen patienter som anser väntetiden till besöket rimlig minskade. Ingen övervältring av besök till andra vårdformer kan påvisas. Utförligare redovisningar av vad systemanalysen visat presenteras i bilagor till detta tjänsteutlåtande. Barbro Naroskyin Hälso- och sjukvårdsdirektör Björn Wettermark Avdelningschef

3 Hälso- och sjukvårdsförvaltningen Handläggare: Erika Budh BILAGA (7) HSN Sammanfattning: Systemeffekter av den reviderade ersättningsmodellen för husläkarverksamheten med basal hemsjukvård Den första januari 2016 infördes en reviderad ersättningsmodell för vårdval husläkarverksamhet med basal hemsjukvård. En större del av ersättningen lades på listningsersättning och den rörliga ersättningen för exempelvis läkarbesök sänktes. Dessutom förändrades den målrelaterade ersättningen till att i högre grad stimulera kompetenshöjning och kvalitetsutveckling. Målen med förändringen av ersättningsmodellen var att ge vårdcentralerna bättre förutsättningar att: Utveckla omhändertagandet av kroniskt sjuka och vårdtunga Erbjuda mindre allvarligt sjuka omhändertagandeformer, som exempelvis sjuksköterskebesök, telefonrådgivning och e-hälsa. Undanröja hinder för innovationer samt underlätta för införandet av nya arbetssätt och rutiner. Problemen med den tidigare ersättningsmodellen beskrevs som att den stimulerade till många fysiska besök och hög andel läkarbesök, att lättare sjuka prioriterades framför kroniskt sjuka och vårdtunga patienter samt att den förhindrade innovationer. Den tidigare ersättningsmodellen upplevdes också av vårdcentraler som administrativt tung. Dessutom ledde den tidigare målrelaterade ersättningen delvis till snedstyrningseffekter. Syftet med denna rapport är att visa hur husläkarverksamheten samlat svarat på den förändrade incitamentsstrukturen som revideringen av ersättningsmodellen givit, att bedöma om målen med förändringen av ersättningsmodellen kan uppnås och om problem som ansågs bero på den tidigare modellen minskar. Rapporten baseras på systemuppföljning, dvs effekterna redovisas aggregerat för husläkarverksamheten, med undantag för vårdcentraler som av olika anledningar inte ersätts enligt ersättningsmodellen i förfrågningsunderlaget för Hur enskilda vårdcentraler svarat på förändringen framkommer inte med den använda metoden.

4 2 (7) BILAGA 1 HSN Rapporten bygger på tre olika datakällor: Data från VAL (datalager för uppföljning av vårdhändelser i SLL) från 1 januari 2012 till och med 31 december 2016 Nationell patientenkät från november 2015 och november 2016 En enkät som under hösten 2016 skickades från Utvecklingsavdelningen till ett urval av vårdcentralerna. Syftet med frågorna i enkäten var att få en uppfattning om hur vårdcentralerna själva uppfattar att den reviderade ersättningsmodellen påverkat deras verksamhet. Färre läkarbesök och fler sjuksköterskebesök Antalet läkarbesök minskade och antalet sjuksköterskebesök 1 ökade under 2016, i jämförelse med föregående år. Under 2016 gjordes nästan 3,3 miljoner fysiska läkarbesök på vårdcentralerna, vilket är en nedgång med 6 procent mot föregående år. Sjuksköterskebesöken ökade under 2016 med ca 10 procent till drygt 0,9 miljoner. Besöken inom det psykosociala uppdraget ökar marginellt mellan 2016 och 2015, i jämförelse med de årliga ökningar som tidigare visats. Minskningen av läkarbesöken har i huvudsak skett hos de äldsta invånarna, som också haft den största ökningen av läkarbesök sedan vårdvalet infördes. I åldersgruppen 85 år och äldre ökade dock det totala antalet besök eftersom sjuksköterskebesöken ökade mer än läkarbesöken minskade. För övriga åldersgrupper kompenserar inte ökningen av sjuksköterskebesöken för minskningen av läkarbesöken. Under året 2016 har drygt fyra av fem vårdcentraler startat äldremottagning och nästan varannan startade astma/kol-mottagning. Listningsersättningen justerades från 2016 med vårdcentralens Care Need Index (CNI). Ju högre CNI en vårdcentral har desto högre listningsersättning och tvärt om. I en delanalys indelas vårdcentralerna i fyra kvartiler baserat på CNI. Läkarbesök per listad minskar i alla grupper mellan 2015 och 2016, alltså oavsett mottagningens CNI. De listade individerna vid mottagningarna i kvartilen med högst CNI konsumerar i genomsnitt fler läkarbesök och sköterskebesök än övriga kvartiler både 2015 och Antalet sköterskebesök ökade per listad i samtliga kvartiler, den största relativa ökningen ses för vårdcentraler med högst CNI och gruppen vårdcentraler med lägst CNI. 1 Med sjuksköterska menas här både distriktssköterska och sjuksköterska.

5 3 (7) BILAGA 1 HSN Om nedgången i läkarbesök istället beskrivs uppdelat på diagnoser framgår att läkarbesök för Waranordination minskade mest. Under 2016 gjordes totalt drygt läkarbesök för Waranordination på vårdcentralerna, vilket är en nedgång med 17 procent från Den viktigaste orsaken till nedgången är sannolikt att nya antikoagulantia (NOAK) är förstahandsvalet vid förmaksflimmer enligt läkemedelskommitténs rekommendation. Läkarbesök där patienten diagnostiserats med akut övre luftvägsinfektion, virusinfektion eller hosta minskade näst mest, liksom besök med diagnos för observation och utredning. Läkarbesök där patienten diagnosticerades med smärta, psykisk ohälsa (inklusive utmattning) eller diabetes minskade marginellt. Nya arbetssätt Under hösten 2016 skickades en enkät till ett urval av vårdcentralerna för att få en uppfattning om och hur de uppfattar att den reviderade ersättningsmodellen påverkat verksamheten. I detta avsnitt presenteras resultaten. På många vårdcentraler har nya arbetssätt börjat etableras, som exempelvis att sjuksköterskor tar ett större patientansvar för patienter med kroniska sjukdomar och att arbetsuppgifter delegeras från läkare. Dessutom nämner många att man slussar patienterna direkt till organspecialist (när remiss ej krävs), fysioterapeut eller psykolog. Flera vårdcentraler uppger att de har en större andel längre läkarbesök och en lägre andel kortare besök, vilket vårdgivarna uppfattar som att kvaliteten i besöken ökat. Många uppger att man förändrat prioriteringarna av vilka sökorsaker som ska ges bokade besök till läkare och börjat hantera enklare orsaker, som tidigare styrdes till läkarbesök, med rådgivning av sjuksköterska på telefon eller bokat besök hos sjuksköterska. Många beskriver att det är svårt att göra förändringar snabbt eftersom den tidigare ersättningsmodellen styrde sjuksköterskorna till mindre kvalificerade arbetsuppgifter och att de nu behöver återta sin kompetens och självkänsla. En utmaning som många vårdgivare beskriver är att hantera patienternas förväntningar på att få ett läkarbesök snabbt. Vårdgivarna upplever att kunskaperna hos befolkningen är otillräckliga om att vårdgarantin innebär att patienten har rätt till ett besök på vårdcentralen inom fem dagar om vårdpersonalen bedömer att patienten behöver det.

6 4 (7) BILAGA 1 HSN En verksamhetschef skriver: Tyvärr har det under flera år varit alltför lätt att träffa läkare och alltför många vill fortfarande ha läkarkontakt istället för att avvakta och prova egenvård vid förkylning. Öppet svar från verksamhetschef i enkät hösten 2016 Cirka en tredjedel av vårdcentralerna som besvarade enkäten angav att de arbetar annorlunda med kompetensutveckling hos befintlig personal under Dessa fick utveckla beskrivningarna av hur de arbetar annorlunda. Svaren kan indelas grupperna: Stärka sjuksköterskor och distriktssköterskor som tappade en del av sin självkänsla i det tidigare systemet där läkarna var i fokus. Genomgång av kompetensutvecklingsbehoven utifrån sköterskornas återtagna arbetsuppgifter. Fler sjuksköterskor deltar i utbildning. Det finns också kommentarer i enkätsvaren som indikerar att det numera är svårare att rekrytera erfarna distriktssköterskor än läkare, men omfattningen av dessa svårigheter går inte att bedöma. Förändringen av den målrelaterade ersättningen har också bidragit till förändrade arbetssätt. Som ovan nämndes har mer än fyra av fem vårdcentraler startat äldremottagning och nästan varannan har startat astma/kol-mottagning. Nästan fyra av fem har också redovisat ett kvalitetsarbete till HSF. Dessutom har 97 procent av vårdcentralerna under 2016 tagit emot informationsapotekare/-läkare eller Strama från HSF för fortbildning på vårdcentralen minst två gånger under året, att jämföra med ca 80 procent av vårdcentralerna tidigare år.

7 5 (7) BILAGA 1 HSN Andra faktorer än ersättningsmodellen styr vårdcentralernas verksamhet I enkäten som gick ut under hösten 2016 lämnade en verksamhetschef synpunkter på hur andra faktorer påverkar verksamheten. Flera andra respondenter lyfter också fram dessa faktorer på olika sätt. trots att ersättningsmodellen möjliggör nya arbetssätt ser jag tre svårigheter: 1. Läkare har svårt att släppa ifrån sig en del som skulle kunna hanteras av distriktssköterska, dels pga rädsla att minska behovet av läkartjänster dels för att man behöver mixen av lätta och tunga ärenden för att orka vardagen. 2. Sjuksköterskor och distriktssköterskor har i många år hamnat i bakgrunden när allt har kretsat kring tillgänglighet till just läkarbesök. De känner nu osäkerhet kring sin kompetens och förmåga att ta hand om vissa patienter och åkommor. 3. Patienterna förväntar sig att alltid få komma till läkare. Budskapet till befolkningen har i många år handlat om patientens "rätt" till extremt hög tillgänglighet till läkartider. Detta budskap skulle nu behöva ersättas av att vi " tar hand om alla våra patienter gemensamt på vårdcentralen och använder den kompetens som är bäst lämpad för varje enskilt fall". Andelen patienter som anser väntetiden till besöket rimlig minskade I november 2015 infördes en ny nationell patientenkät. Nedan jämförs resultaten av enkäterna från november 2015 och november I november 2016 var 82 procent av de svarande positiva till husläkarverksamhetens tillgänglighet 2, vilket är en nedgång med 2 procentenheter i förhållande till samma tidpunkt Stockholms län ligger dock fortfarande på en något högre nivå än resten av landet, där motsvarande nedgång också ses. Andelen patienter som uppgav att väntetiden till besök var rimlig minskade i Stockholms län med 4 procentenheter mellan 2015 och 2016, från 82 procent till 78 procent. Samtliga vårdcentraler har fått en något lägre andel positiva svar och ingen hade 100 procent positiva svar Spridningen mellan andelen positiva patienter för olika vårdcentraler har också ökat. Andelen patienter som upplevde besöket som helhet positivt var i princip oförändrad mellan 2015 och 2016, men spridningen mellan vårdcentralerna 2 Dimensionen tillgänglighet avser att belysa patientens upplevelse av vårdens tillgänglighet avseende både närhet, kontaktvägar samt personalens tillgänglighet för patienten och anhöriga.

8 6 (7) BILAGA 1 HSN har ökat. Bland det tiotal vårdcentraler som hade lägst andel positiva var andelen positiva avsevärt lägre 2016 än Dock har frågan i den nationella patientenkäten omformulerats något mellan 2015 och 2016, varför en försiktig tolkning rekommenderas. Metoder att mäta olika aspekter av tillgänglighet saknas delvis idag. Det är viktigt att mäta faktiska väntetider till besök på vårdcentralerna och ett intensivt arbete pågår för att alla vårdcentraler ska redovisa väntetider till läkarbesök via automatiserade överföringar månadsvis. Ett sextiotal husläkarmottagningar har redan infört automatiserad väntetidsmätning. Ingen övervältring av besök till andra vårdformer kan påvisas under 2016 Det lägre antalet läkarbesök på vårdcentralerna verkar inte ha medfört någon övervältring till andra vårdformer. Antalet besök på närakuter och husläkarnas jourverksamhet var oförändrat mellan 2015 och 2016 (räknat per tusen listade) samtidigt som förskrivningen av antibiotika var i nivå med föregående år för såväl vårdcentralerna som närakuter. Vårdcentralerna förskrev en likvärdig andel av de listades basläkemedel åren 2013 till Dessutom har antalet läkarbesök per invånare och år på akutmottagning varit 0,3 sedan Vårdcentralerna uppger att förutsättningarna för samverkan har inte förändrats. De vanligaste enkätsvaren handlar om att inget har förändrats i samverkan, varken med andra vårdaktörer eller med aktörer utanför vården som exempelvis kommuner. Det som fungerade tidigare fungerar i många fall fortfarande. Men vanligare är att respondenterna i enkäten beskriver att det som inte fungerade tidigare, inte fungerar nu heller. Det verkar alltså inte finnas något samband mellan ersättningsmodellen och samverkan, det är andra faktorer som styr hur samverkan mellan olika aktörer fungerar. Antibiotikaförskrivning Antibiotikaförskrivningen i länet är i fokus sedan länge och bevakas mot bakgrund av farhågor om att förskrivningen skulle kunna öka av olika skäl. Antalet antibiotikarecept beror framför allt av infektionsläget. Både överoch underförskrivning bör undvikas. Vårdcentralernas förskrivning av antibiotika var 2016 liksom tidigare parallell med förskrivningen i SLL som helhet. Antibiotika för barn upp till 18 år har ökat generellt då fria läkemedel infördes för denna åldersgrupp 2016, men fördelningen mellan vårdcentralerna och övriga vårdgivare har inte förändrats avsevärt.

9 7 (7) BILAGA 1 HSN Care Need Index (CNI) I avsaknad av andra mått är Care Need Index (CNI) förmodligen det bästa tillgängliga måttet på socialt relaterade resursbehov. I måttet ingår variablerna ålder över 65 år och ensamstående, utlandsfödd (Östeuropa, Asien, Afrika och Sydamerika), arbetslös eller i åtgärd år, ensamstående förälder med barn 17 år eller yngre, person ett år eller äldre som flyttat in i området, lågutbildad år och ålder yngre än fem år. Det finns osäkerheter kring CNI, som exempelvis viktningen mellan variablerna och precisionen i beräkningen av dessa. Trots detta kan ett samband mellan CNI och omfattning av ohälsa och vårdbehov visas. CNI bör användas som ett komplement till andra metoder att justera för exempelvis ålder och vårdtyngd. Det kan vara problematiskt att kombinera CNI med ålderskapitering och målrelaterad ersättning som syftar till att utveckla omhändertagandet av specifika åldersgrupper. Därför kan det diskuteras om åldersfaktorer bör exkluderas från CNI, om inte avsikten är att kompensera extra för dessa åldersgrupper. På sikt kan en utveckling av CNI övervägas för att bättre belägga vilka sociodemografiska faktorer som har starkast samband med socialt relaterade vårdbehov. Övriga delar av uppdraget Vårdcentralernas arbete med förebyggande hälsovård genom rådgivande samtal har intensifierats. Antalet samtal har ökat varje år sedan 2013 och har mer än fördubblats mellan 2013 och Nationella riktlinjer för sjukdomsförebyggande metoder kom 2012 och utbildning av sjuksköterskor pågår fortfarande. Arbetssättet börjar bli inarbetat och det kan inte uteslutas att en väsentlig del av ökningen därför är resultatet av ett långsiktigt arbete. Eventuella effekter av borttagandet av tolkersättningen är det inte möjliga att följa upp eftersom det faktum att det ersättningen inte ges kan påverka benägenheten att registrera användning av tolk. Dessutom innebär en ny upphandling av tolktjänster och ökad efterfrågan på tolktjänster att det blivit svårare att få tag på tolkar. Det är alltså inte möjligt att identifiera och isolera eventuella effekter av tolkersättningen har tagits bort.

10 Uppföljning av utvecklingen inom husläkarverksamheten efter förändring av ersättningsmodellen Cecilia Dahlgren, Matilda Hagman och Clas Rehnberg Health Economics and Policy Research Group Medical Management Centre Dept. of Learning, Informatics, Management and Ethics Karolinska Institutet 1

11 Sammanfattning Generellt följer utvecklingen de incitament som följer av de ändrade ersättningarna. Minskningen av ersättningen för läkarbesök har inneburit att antalet läkarbesök har minskat samtidigt som sköterskebesöken har ökat. Läkarbesöken är år 2016 nere på nivån som vid de första åren med vårdvalet Minskningen av läkarbesök mellan 2015 och 2016 är störst för den näst äldsta åldersgruppen. Över hela perioden med vårdvalet har dock de äldre haft den största ökningen. Den äldsta åldersgruppen visar störst ökning under sista året för sköterskebesök. För hembesöken där ersättningen ändrats marginellt är förändringarna mindre. Mottagningar inom försöket med Kroninnovation visar samma utveckling som genomsnittet i landstinget. Minskningen av läkarbesök är dock något mindre inom Kroninnovation. Mottagningar som fortsatt med den tidigare ersättningen visar upp fortsatt ökning av såväl läkar- som sköterskebesök Privata aktörer tycks inte svara snabbare eller kraftigare på de förändrade ekonomiska incitamenten än offentligt drivna vårdenheter. Minskningen av läkarbesök gäller samtliga socioekonomiska områden. Minskningen är något mindre i områden med högre genomsnittsinkomst. Minskningen av läkarbesök sker i liknande utsträckning hos mottagningar med olika nivåer på skattat vårdbehov, mätt med CNI. Sköterskebesöken ökar dock mest hos mottagningar med högst och lägst nivåer på CNI. Det finns inga tecken på att antalet omlistningar skulle ha ökat särskilt markant år 2016, däremot pekar trenden för de tre senaste årens på att en större och större andel av befolkningen byter listningsmottagning varje år. 2

12 Innehållsförteckning 1. BAKGRUND OCH SYFTE METOD OCH MATERIAL FÖRÄNDRINGAR AV ERSÄTTNINGSMODELLEN UTVECKLINGEN AV ANTALET BESÖK UTVECKLING UPPDELAT PÅ OLIKA ÅLDERSGRUPPER OLIKA UTVECKLING INOM OLIKA ERSÄTTNINGSMODELLER PRIVATA MOTTAGNINGAR TYCKS INTE REAGERA KRAFTIGARE ÄN OFFENTLIGA PÅ DE FÖRÄNDRADE EKONOMISKA INCITAMENTEN SOCIOEKONOMISKA FÖRÄNDRINGAR AV VÅRDUTNYTTJANDET LISTNING

13 1. Bakgrund och syfte När vårdvalet infördes inom husläkarverksamheten i Stockholms läns landsting valdes en ersättningsmodell med en relativt hög andel prestationsbaserad ersättning i jämförelse med andra landsting i Sverige. Cirka 60 procent av den totala ersättningen till husläkarmottagningarna baserades på antal producerade besök. En av målsättningarna med vårdvalsreformen var att öka tillgängligheten inom husläkarverksamheten och de tydliga prestationsincitamenten ökade också antalet årliga besök från 4,8 miljoner besök 2007 till 5,8 miljoner besök fem år senare 1. Ökningen av antalet besök stod nästan uteslutande läkarbesöken för och en tydlig förskjutning av resurser från sköterskebesök till läkarbesök har kunnat konstateras. År 2007 gick det 2,86 läkarbesök på ett sköterskebesök och år 2013 hade denna siffra ökat till 4,21. Mot bakgrund av bland annat de många fysiska besöken och den höga andelen läkarbesök infördes en ny ersättningsmodell den 1 januari I den nya ersättningsmodellen är den prestationsbaserade andelen av ersättningen sänkt och listningsersättningen har ökat. Ersättningen har främst minskats för läkarbesök medan sköterskebesöken erhåller en i princip oförändrad ersättning med undantag av hembesök som getts en ökad tilldelning. Den hälsoekonomiska forskargruppen vid KI och SLL har sedan vårdvalets införande medverkat i flera uppföljningar av vårdvalets effekter. I detta PM är syftet att följa upp effekterna av det nya ersättningssystemet på antalet besök och listningsmönster hos befolkningen. I detta PM behandlas ett antal delfrågeställningar: Fördelningen av vårdutnyttjande per åldersgrupp Jämförelse med mottagningar med alternativ ersättning (Kroninnovation samt mottagningar med äldre avtal) Skillnader mellan offentliga och privata mottagningar Skillnader mellan socioekonomiska områden 1 Dahlgren C, Brorsson H, Sveréus S, Rehnberg C. Fem år med husläkarsystemet inom Vårdval Stockholm, Karolinska institutet;

14 2. Metod och material Rapporten använder sig av registerdata hämtad från Stockholms läns landstings databas VAL. I VAL-databasen finns information om vårdutnyttjande, listning och befolkningsstatistik. Befolkningsstatistiken som redovisas består av alla personer som var folkbokförda i Stockholms län (exklusive Norrtälje) den 31 december respektive år. Stockholms läns landstings avtalslistor har varit den huvudsakliga källan för information om mottagningarnas egenskaper så som exempelvis privat eller offentlig mottagning. Redovisningarna och analyserna fokuserar framför allt på förändringarna mellan 2015 och 2016, i en del avsnitt redovisas dock data för längre tidsperioder. Metoderna som används för att redovisa utvecklingen av vårdutnyttjande och listningsmönster är deskriptiva. I redovisningen av besöksutvecklingen delas besöken in i grupperna läkarbesök och sköterskebesök. I kategorin sköterskebesök inkluderas besök hos alla sjuksköterskor och besök hos undersköterska. Besöken redovisas också i många fall uppdelat på de äger rum på mottagning eller i hemmet. I avsnittet Olika utveckling inom olika ersättningsmodeller och i avsnittet Privata mottagningar tycks inte reagera kraftigare än offentliga på de förändrade ekonomiska incitamenten redovisas besök per listad. Där består antalet listade av summan av mottagningarnas genomsnittliga antal listade per år med hänsyn till antalet månader som mottagningen haft öppet det aktuella året. I avsnittet om Socioekonomiska förändringar av vårdutnyttjandet analyseras förändringar både utifrån områdesgrupper indelade efter medelinkomst och utifrån mottagningsgrupper indelade efter Care Need Index (CNI) hos mottagningarnas listningspopulation. I områdesanalysen följer vi förändringar i vårdutnyttjande för boende i områden med olika medelinkomst. Områdesgrupperna är indelade för att varje grupp ska motsvara 25 procent av befolkningen varje år. Områdena, som är på kommun- och stadsdelsnivå, rankas utifrån medelinkomst 2014 och delas in i fyra grupper. För att grupperna ska bli lika stora har vissa områden delats upp på två grupper. I dessa fall har besöken för boende i dessa områden också delats upp i proportion till hur många individer som har tillfallit respektive grupp. I indelningen av mottagningar utifrån CNI ingår endast mottagningar som var i drift hela 2015 och Mottagningarna rankas utifrån CNI-värdet för respektive mottagning under det sista kvartalet 2016 och delas upp i fyra grupper. Indelningen har som utgångspunkt att grupperna ska motsvara ett lika stort antal listade individer, men mottagningarna har i sin helhet tillfallit den ena eller andra kvartilen och har inte brutits upp. För beskrivningen av listningsmönster har listningsdata för varje månad mellan åren använts. I sammanställningarna redovisas hur stor andel av invånarna som har bytt listningsmottagning sedan föregående månad. Individer listade vid en husläkarmottagning den sista dagen i månaden följs en månad bakåt i tiden. För de individer som var listade vid en mottagning den aktuella månaden samt även föregående månad undersöker vi om mottagningen är densamma vid båda tillfällena. Under tidsperioden finns det två fall där två mottagningar har slagits samman. I dessa fall är vissa av individerna vid tidpunkten för sammanslagningen listade vid den ena mottagningen månaden innan och den 5

15 andra mottagningen månaden efter och på grund av sammanslagning så räknas dessa inte som byten. Personer som inte var listade vid en husläkarmottagning i Stockholm månaden innan betraktas som nylistade patienter. I rapporten redovisas även hur stor andel som inte har flyttat och som har bytt mottagning sedan föregående månad. Om individen bytt mottagning undersöks på samma sätt som ovan. Om individen flyttat avgörs genom att jämföra vart individen var folkbokförd månaden då bytet av listningsmottagning genomfördes, med samma månad året innan. Detta görs utifrån variabeln basområde. Större delen av datahanteringen samt analyser har utförts i statistikverktyget SAS Enterprise guide. 6

16 Kr per listad Kr per besök 3. Förändringar av ersättningsmodellen I ersättningsmodellen som infördes 2016 sänktes grundersättningen för ett läkarbesök till 250 kronor per besök från 484 kr år Grundersättningen för ett sjuksköterskebesök är 200 kr i den nya modellen vilket kan jämföras med 210 kr för åren Samtidigt som besöksersättningen har minskat har den fasta kaptieringsersättningen ökat med cirka en fjärdedel för alla åldersgrupper. Figur 1 a och b visar utveckningen av nivåerna på besöksersättningen och kapiteringsersättningen för åren Mottagningsbesök Läkare Mottagningsbesök Sjuksköterska Mottagningsbesök Undersköterska Hembesök Läkare Hembesök Sjuksköterska Hembesök Undersköterska Figur 1a Ersättning i kr per besök, , löpande priser, Källa: Förfrågningsunderlag år år w år² Figur 1b Kapiteringsersättning i kr per listad, , uppdelat på åldersgrupper, löpande priser, Källa: Förfrågningsunderlag 2 Utöver denna ersättning ges också en kapiteringsersättning baserad på husläkarmottagningarnas relativa CNI. 2 För åldergruppen 75-w uppgick kapiteringsersättningen år 2008 till kr, påföljande år uppgick ersättningen till samma belopp som för gruppen 65-w år. 7

17 Antal besök 4. Utvecklingen av antalet besök När det gäller utvecklingen av antalet besök är de förväntade effekterna av den nya modellen att 1) antalet totala besök kommer att minska och att 2) kvoten mellan antal läkarbesök och antal sköterskebesök kommer att minska. Alla husläkarmottagningar ingår inte i den nya modellen. Det finns tre mottagningar som har valt att stanna i den tidigare modellen. Det finns dessutom fyra mottagningar som ersätts i alternativ modell inom projektet Kroninnovation. Ersättningsmodellen inom Kroninnovation syftar till att ge mottagningarna större frihet att utveckla sin verksamhet mot en mer värdebaserad vård. Projektet fokuserar på kroniskt sjuka och vårdtunga patienter. I följande sammanställningar redovisas antalet besök dels totalt för hela befolkningen och dels uppdelat på följande grupper: o Privata mottagningar i det nya systemet o Offentliga mottagningar i det nya systemet o Mottagningar som har valt att stanna i det gamla ersättningssystemet o Mottagningar inom Kroninnovation med ett alternativt ersättningssystem Som Figur 2 och 3 och Tabell 1 visar har antalet besök, totalt sett, minskat under 2016 i jämförelse med tidigare år. Minskningen beror på en minskning av antalet läkarbesök på mottagning. Antalet sköterskebesök på mottagning ökade 2016 från att ha legat på en stabil nivå under perioden ,80 1,60 1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 1,48 1,55 1,56 1,16 1,15 1,13 1,16 1,16 1,61 1,64 1,63 1,63 1,62 1,50 1,02 1,01 1,03 1,07 0, Läkare Sköterska Figur 2. Antal läkarbesök och sköterskebesök inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare i Stockholms län exklusive Norrtälje 3 Minskningen i sköterskebesök mellan åren förklaras av förändringar i uppdragsavtalet. Från och med 2013 överfördes hemsjukvården på dagtid på helger till de vårdgivare som har ansvar för hemsjukvården på kvällar och nätter 8

18 Antal besök Tabell 1. Antal läkarbesök och sköterskebesök inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare i Stockholms län exklusive Norrtälje Mottagnings- Besök Hembesök Läkare Sköterska Läkare Sköterska Befolkning ,80 1,60 1,40 1,61 1,60 1,48 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,38 0,39 0,42 0,63 0,64 0,65 0,20 0,00 0,02 0,02 0,02 Mottagningsbesök Hembesök Mottagningsbesök Hembesök Läkare Sköterska Figur 3. Antal hembesök och mottagningsbesök per invånare uppdelat på läkare respektive sköterska inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård i Stockholms län exklusive Norrtälje Minskningen av antalet läkarbesök och ökningen av antalet sköterskebesök leder sammantaget till att kvoten mellan antal läkarbesök och antal sköterskebesök minskar tydligt 2016 i jämförelse med tidigare år (Figur 4). 9

19 Antal läkarbesök per sköterskebesök 4,5 4,0 3,5 3,2 3,6 3,9 4,0 4,2 4,2 4,2 4,1 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,3 1,3 1,4 1,4 1,4 1,6 1,6 1,6 1,4 1,0 0,5 0, Totalt antal besök Mottagningsbesök Figur 4. Antal läkarbesök per sköterskebesök, totalt och på mottagning, När det gäller hur stor andel av befolkningen som har varit i kontakt med husläkarverksamheten så har den minskat för andelen som har träffat läkare på mottagning. Detsamma gäller andelen av befolkningen som har fått ett hembesök av sköterska. I motsats till detta har andelen av befolkningen som har träffat en sköterska på mottagning ökat och även andelen som har fått ett hembesök av läkare har ökat. Tabell 2 visar andelen som har gjort minst ett besök och antal besök per invånare samt per person som har gjort minst ett besök. Tabell 2. Andel som har gjort minst ett besök samt antal besök per invånare och per person som har gjort minst ett besök 2015 och 2016 Andel av befolkningen som gjort minst ett besök Antal besök per invånare Antal besök per individ som har gjort minst ett besök Mottagningsbesök Utv Utv Utv. Läkare 54,3% 52,7% -2,9% 1,60 1,48-8% 2,96 2,80-5% Sköterska 14,1% 15,8% 12,2% 0,39 0,42 8% 2,76 2,66-4% Hembesök Läkare 0,8% 1,0% 21,0% 0,02 0,02 23% 2,36 2,39 2% Sköterska 1,8% 1,6% -8,7% 0,64 0,65 2% 35,35 39,50 12% Sammanfattningsvis är det tydligt att de förändrade ekonomiska incitamenten har påverkat vårdgivarnas utbud. Effekterna ligger i linje med de förväntade resultaten med en tydlig minskning av antalet läkarbesök och en utjämning av förhållandet mellan läkarbesök och sköterskebesök. 10

20 Antal besök 4.1 Utveckling uppdelat på olika åldersgrupper Förändringen av vårdkonsumtionen ser något olika ut för olika åldersgrupper. När det gäller läkarbesök har den största procentuella minskningen skett för åldersgruppen år där antalet läkarbesök per person har minskat med 10 procent. Därefter följer de allra yngsta, gruppen 0-5 år, där antalet besök per person har minskat med 9 procent. För den yngsta gruppen ser vi, i motsats till de äldre, att minskningen har skett gradvis från år ,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0, Figur 5. Antal läkarbesök inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare , uppdelat på åldersgrupper Tabell 3. Antal läkarbesök inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare , uppdelat på åldersgrupper Antal läkarbesök per invånare ,50 1,43 1,49 1,42 1,44 1,32 1,30 1,18 1, ,84 0,89 0,89 0,91 0,90 0,85 0,84 0,81 0, ,95 1,00 1,00 1,03 1,05 1,03 1,04 1,06 0, ,47 1,54 1,56 1,61 1,62 1,63 1,63 1,66 1, ,66 2,74 2,76 2,89 2,93 2,97 2,93 2,85 2, ,21 4,43 4,49 4,67 4,76 4,85 4,78 4,63 4, ,69 3,88 4,03 4,27 4,59 4,78 4,94 4,97 4,80 När det gäller förändringen av sköterskebesök ser vi en ökning för alla åldersgrupper med undantag för gruppen år. Den största ökningen sker emellertid hos de allra äldsta. 11

21 Antal besök 18,00 16,00 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0, Figur 6. Antal sköterskebesök inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare , uppdelat på åldersgrupper Tabell 4. Antal sköterskebesök inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare , uppdelat på åldersgrupper Antal sköterskebesök per invånare ,17 0,14 0,13 0,11 0,11 0,10 0,09 0,09 0, ,16 0,15 0,13 0,12 0,12 0,10 0,10 0,10 0, ,17 0,17 0,17 0,16 0,16 0,15 0,14 0,14 0, ,67 0,67 0,65 0,66 0,65 0,59 0,57 0,56 0, ,44 2,34 2,29 2,34 2,30 2,03 2,04 2,10 2, ,57 7,55 7,41 7,70 7,52 6,36 6,25 6,29 6, ,75 15,00 15,25 16,14 17,04 15,03 15,29 15,64 16,91 Att sköterskebesöken har ökat för många åldersgrupper kompenserar inte nedgången av antalet läkarbesök. Tabell 5 visar totalt antal besök både läkarbesök och sköterskebesök uppdelat på åldersgrupper för perioden Som tabellen visar har samtliga åldersgrupper i genomsnitt konsumerat färre besök totalt sett år 2016 i jämförelse med Det enda undantaget är de allra äldsta personer 85 år och äldre som har ökat antalet besök från 20,6 till 21,7 besök i genomsnitt. 12

22 Förändring mellan 2015 och 2016 Tabell 5. Totalt antal besök (sköterskebesök och läkarbesök) inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård per invånare , uppdelat på åldersgrupper Totalt antal besök per invånare (läkarbesök och sköterskebesök) ,67 1,57 1,61 1,54 1,55 1,41 1,39 1,27 1, ,00 1,04 1,02 1,03 1,02 0,95 0,94 0,91 0, ,12 1,18 1,17 1,19 1,21 1,17 1,19 1,20 1, ,15 2,21 2,21 2,27 2,27 2,21 2,20 2,22 2, ,10 5,08 5,05 5,23 5,23 5,00 4,97 4,95 4, ,78 11,98 11,91 12,37 12,27 11,21 11,03 10,92 10, ,44 18,88 19,28 20,42 21,63 19,81 20,23 20,61 21,72 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% Läkare Sköter ska Läkare Sköter ska Läkare Sköter ska Läkare Sköter ska Läkare Sköter ska Läkare Sköter ska Läkare Sköter ska Förändring -9% 43% -7% 20% -7% 3% -7% -2% -8% 3% -10% 3% -3% 8% Figur 7. Procentuell förändring i antal läkarbesök och sköterskebesök per invånare, mellan 2015 och 2016, inom husläkarverksamheten inklusive basal hemsjukvård, uppdelat på åldersgrupper 13

23 Antal besök 4.2 Olika utveckling inom olika ersättningsmodeller I följande figurer jämförs besöksutvecklingen för de mottagningar som ingår i det nya ersättningssystemet med utvecklingen för de fyra mottagningarna inom Kroninnovation och med de mottagningar som fortfarande ersätts enligt den tidigare modellen. Det finns en tydlig skillnad i utvecklingen mellan de mottagningar som har fått en förändrad ersättningsmodell och de mottagningar som ligger kvar i den gamla modellen. För mottagningarna inom både det nya ersättningssystemet och Kroninnovation har antalet läkarbesök per listad minskat mellan 2015 och 2016 medan läkarbesöken hos mottagningarna i det gamla ersättningssystemet har ökat med 12 procent. I alla grupper har sköterskebesöken ökat, men ökningen är särskilt kraftig vid mottagningarna med gamla avtal. 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Nytt ersättningssystem Kroninnovation Gamla avtal Figur 8. Antal läkarbesök och sköterskebesök per listad 2015 och 2016 vid mottagningar i det nya ersättningssystemet, vid mottagningar inom projektet Kroninnovation samt vid mottagningar som ersätts enligt gamla avtal. 14

24 Förändring mellab 2015 och % 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Nytt ersättningssystem Kroninnovation Gamla avtal Förändring -8% 5% -3% 2% 13% 25% Figur 9. Procentuell förändring av antal läkarbesök och sköterskebesök per listad mellan 2015 och 2016 vid mottagningar i det nya ersättningssystemet, vid mottagningar inom projektet Kroninnovation samt vid mottagningar som ersätts enligt gamla avtal. 4.3 Privata mottagningar tycks inte reagera kraftigare än offentliga på de förändrade ekonomiska incitamenten De första uppföljningarna av vårdvalsreformen i Stockholm visade att privata aktörer ökade sin produktivitet i högre utsträckning än offentliga aktörer. Detta skedde dock från en initialt klart lägre nivå än de offentliga. I detta avsnitt undersöker vi om det föreligger någon skillnad mellan privata och offentliga aktörer när det gäller anpassning till de förändrade ekonomiska incitamenten i den nya ersättningsmodellen I sammanställningen ingår inte mottagningar inom Kroninnovation eller mottagningarna som ersätts enligt den tidigare ersättningsmodellen. Gruppen med privata aktörer delar vi upp i grupperna enskilda privata, Praktikertjänst och privata koncerner. I gruppen privata koncerner sorteras Aleris, Capio, Curera, Helsa och Legevisitten in. Dessa tre grupper jämförs med SLSO:s offentliga mottagningar. Tabell 6 visar andelen av antalet listade och andelen av det totala antalet besök för dessa fyra grupper under perioden

25 Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Läkarbesök Sköterskebesök Antal besök Tabell 6. Fördelningen av antalet listade och antalet besök per ägargrupp Andel listade Andel besök Ägargrupp Enskilda Privata 27,9% 28,8% 29,4% Praktikertjänst 11,4% 11,4% 11,4% Privata koncerner 19,7% 19,4% 19,1% SLSO 41,0% 40,4% 40,0% Enskilda Privata 28,8% 29,2% 28,8% Praktikertjänst 10,5% 10,5% 10,7% Privata koncerner 20,3% 20,0% 19,6% SLSO 40,5% 40,4% 40,8% Figur 10 och 11 visar utvecklingen i antal besök per listad uppdelad på aktörer inom olika driftsformer. Det finns ingen tydlig skillnad mellan privata och offentliga aktörer istället är det inom gruppen privata aktörer som skillnaderna framträder. Förändringen mellan år 2015 och 2016 när det gäller antalet läkarbesök var störst för gruppen enskilda privata och inom privata koncerner. Antalet läkarbesök per listad minskade med 9 procent mellan 2015 och 2016 i dessa grupper. SLSO:s mottagningar minskade läkarbesöken i nästan lika hög utsträckning medan förändringen var något mindre för Praktikertjänsts mottagningar. För sköterskebesöken ökade antalet besök per listad för mottagningar inom SLSO, privata koncerner och Praktikertjänst medan enskilda privata minskade även antalet sköterskebesök per listad. 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Enskilda Privata Praktikertjänst Privata koncerner SLSO Figur 10. Antal läkarbesök och sköterskebesök per listad 2015 och 2016 vid mottagningar i det nya ersättningssystemet, uppdelat på driftsform 16

26 Förändring mellan 2015 och % 8% 6% 4% 2% 0% -2% -4% -6% -8% -10% -12% Läkarbesök Sköterskebe sök Läkarbesök Sköterskebe sök Läkarbesök Sköterskebe sök Läkarbesök Enskilda Privata Praktikertjänst Privata koncerner SLSO Sköterskebe sök Förändring -9% -1% -4% 4% -9% 6% -7% 8% Figur 11. Antal läkarbesök och sköterskebesök per listad 2015 och 2016 vid mottagningar i det nya ersättningssystemet, uppdelat på driftsform 4.4 Socioekonomiska förändringar av vårdutnyttjandet Eftersom fördelningen av inkomst och ohälsa är ojämn inom länet, där socioekonomiskt utsatta områden har högre nivåer av ohälsa, följer vi i detta avsnitt upp vårdutnyttjandet utifrån socioekonomiska aspekter. Analysen är uppdelad i två delar. I den första delen undersöker vi förändringar i vårdutnyttjande för invånare i områden med olika medelinkomst. I den andra delen följer vi utvecklingen av antal besök per listad vid mottagningar med skilda vårdbehov hos den listade befolkningen mätt med Care Need Index (CNI). I den nya ersättningsmodellen för 2016 ingår CNI som en parameter vilket gör det intressant att följa om mottagningar med högre CNI (och därmed en högre ersättning) har en annan utveckling av vårdutnyttjandet än mottagningar med lägre CNI. Besöksutvecklingen i områden med olika medelinkomst I tabell 7 och tabell 8 redogör vi för förändringar i vårdutnyttjande av läkarbesök och sköterskebesök i områden med olika medelinkomst för åren Områdena är rangordnade efter lägst till högst medelinkomst och fördelade i fyra kvartiler med lika många invånare i varje, varje år. 17

27 Tabell 7. Antal läkarbesök per invånare i områdesgrupper rangordnade efter medelinkomst i kommunen/stadsdelen (kvartil 1=lägst inkomst, kvartil 4=högst inkomst) Kvartil Kvartil Kvartil Kvartil Under de första åren med vårdval ökade det genomsnittliga antalet läkarbesök per person i störst utsträckning i kvartilen med lägst medelinkomst (kvartil 1). Det är särskilt tydligt mellan åren 2008 och Mellan 2015 och 2016 har invånare i samtliga kvartiler minskat antalet läkarbesök, men den relativa minskningen är något högre för kvartil 1 och 2 (minskning med 8%) än för kvartil 3 och kvartil 4 (7 respektive 6 % minskning). För sköterskebesöken ser utvecklingen annorlunda ut. I kvartil 1 ökade sköterskebesöken per person kraftigt mellan 2015 och Särskilt tydlig är ökningen i Haninge där antalet konsumerade sköterskebesök ökade med en tredjedel mellan 2015 och 2016 (från besök 2015 till besök 2016). Även i kvartil 4 ökade antalet sköterskebesök per invånare, medan nivån var oförändrad mellan 2015 och 2016 för kvartil 2 och 3. Tabell 8. Antal sköterskebesök per invånare i områdesgrupper rangordnade efter medelinkomst i kommunen/stadsdelen (kvartil 1=lägst inkomst, kvartil 4=högst inkomst) Kvartil Kvartil Kvartil Kvartil Förändringarna av vårdkonsumtionen i de olika områdesgrupperna har sammantaget lett till att kvoten mellan antal läkarbesök per sköterskebesök har minskat i samtliga kvartiler. Kvartil 4 (kvartilen med högst medelinkomst), är den områdesgrupp där kvoten mellan läkarbesök och sköterskebesök är högst. Det framgår av resultaten både för år 2015 och 2016, se figur 12. Skillnaderna mellan kvartil 1 och kvartil 4 när det gäller kvoten läkarbesök per sköterskebesök har ökat mellan 2015 och 2016, vilket tycks drivas framförallt av ökningen av sköterskebesök i kvartil 1. 18

28 1,80 1,60 1,40 1,20 1,53 1,51 1,60 1,71 1,25 1,38 1,48 1,55 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0, Kvartil 1 Kvartil 2 Kvartil 3 Kvartil 4 Figur 12. Antal läkarbesök per sköterskebesök (både mottagningsbesök och hembesök) per invånare i olika områdesgrupper indelade efter medelinkomst (kvartil 1=lägst inkomst, kvartil 4=högst inkomst). Vårdutnyttjande vid mottagningar med olika CNI För att undersöka hur vårdutnyttjandet har utvecklats vid mottagningar med olika vårdbehov, mätt med CNI, har vi följt de mottagningar som var verksamma under hela 2015 och Dessa mottagningar har fördelats i fyra grupper utifrån vilket CNI den listade befolkningen i genomsnitt hade under det sista kvartalet I kvartil 1 grupperas de mottagningar med högst CNI och därmed högst skattat vårdbehov, och i kvartil 4 grupperas de mottagningar med lägst CNI. Figur 13 visar CNI per mottagning och fördelningen av mottagningar i de fyra kvartilerna. 19

29 CNI 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Kvartil 1 Kvartil 2 Kvartil 3 Kvartil 4 Figur 13 Gruppering av mottagningar utifrån CNI sista kvartalet 2016 De listade individerna vid mottagningarna i kvartil 1 konsumerar i genomsnitt fler läkarbesök och sköterskebesök än övriga kvartiler både 2015 och Antalet läkarbesök per listad minskar i alla grupper mellan 2015 och 2016, oavsett mottagningens CNI. För sköterskebesöken ökar antalet besök per listad i samtliga kvartiler. Den relativa ökningen är störst i kvartil 1 och i kvartil 4. Tabell 9 Läkarbesök och sköterskebesök per listad i mottagningsgrupper indelade efter vårdbehov mätt med CNI (kvartil 1=högst vårdbehov) 2015 och 2016 Läkarbesök per listad Sköterskebesök per listad Faktisk förändring Procentuell förändring Faktisk förändring Procentuell förändring Kvartil 1 1,88 1,75-0,14-7% 1,29 1,39 0,09 7% Kvartil 2 1,79 1,64-0,15-8% 1,23 1,26 0,03 3% Kvartil 3 1,70 1,59-0,11-6% 1,03 1,05 0,02 2% Kvartil 4 1,79 1,67-0,12-7% 0,98 1,04 0,07 7% 20

30 Andel 5. Listning Vid sidan om en minskad besöksersättning innebar den nya ersättningsmodellen också en ökad kapiteringsersättning, eller listningsersättning. Detta innebär att incitamenten till att öka antalet listade individer har stärkts. Det finns flera sätt som en mottagning potentiellt sett skulle kunna påverka antalet listade individer. Ett sätt skulle kunna vara genom marknadsföringsinsatser. I de fall där en mottagning tidigare har haft listningsstopp skulle det vara möjligt att öppna möjligheten till listning igen genom att öka kapaciteten med hjälp av till exempel nyrekryteringar eller andra investeringar. Att producera färre besök per listad kan också ge en möjlighet till att kunna öka antalet listade individer. De stärkta incitamenten till att öka antalet listade individer på mottagningarna skulle kunna förväntas leda till en ökad rörlighet när det gäller antalet personer som byter mottagning. Figur 14 visar andel av den totala listade befolkningen som har bytt mottagning sedan föregående månad. Som trendlinjen visar är trenden svagt ökande, men det går inte att se något tydligt trendbrott år 2016 i jämförelse med 2014 och ,012 0,01 0,008 0,006 0,004 0,002 0 Feb Apr Jun Aug Okt Dec Feb Apr Jun Aug Okt Dec Feb Apr Jun Aug Okt Dec Figur 14. Andel som har bytt mottagning sedan föregående månad I figur 15 tittar vi på de som har bytt mottagning, men som inte har flyttat. Om individen har flyttat avgörs genom att jämföra vart individen var folkbokförd månaden då bytet av listningsmottagning genomfördes, med samma månad året innan. Detta görs utifrån variabeln basområde. Utvecklingen av för denna grupp liknar den för hela gruppen som har bytt mottagning utvecklingen mellan åren 2014 är svagt ökande, men det finns ingen särskilt markant ökning mellan 2015 och

31 Andel Andel 0,008 0,007 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 0 Feb Apr Jun Aug Okt Dec Feb Apr Jun Aug Okt Dec Feb Apr Jun Aug Okt Dec Figur 15. Andel som inte har flyttat och som har bytt mottagning sedan föregående månad Andelen olistade varje månad har minskat under perioden , men det finns inte heller där någon tydlig indikation på att 2016 skulle särskilja sig från de tidigare åren. 0,095 0,094 0,093 0,092 0,091 0,09 0,089 0,088 0,087 0,086 0,085 Feb Apr Jun Aug Okt Dec Feb Apr Jun Aug Okt Dec Feb Apr Jun Aug Okt Dec Figur 16. Andel olistade per månad

32 6. Slutsatser och avslutande synpunkter De förändrade ekonomiska incitamenten har haft effekt på vårdutbudet inom primärvården. Antalet läkarbesök har minskat samtidigt som sköterskebesöken har ökat. Minskningen av antalet läkarbesök vid mottagningar i det nya systemet är tydlig och förekommer inte vid de mottagningar som ersätts enligt den tidigare ersättningsmodellen. Minskningen av antalet läkarbesök kan både förklaras av att en mindre andel av befolkningen gör minst ett läkarbesök ett givet år och att de som gör besök gör färre besök per person i genomsnitt. Minskningen har skett i huvudsak hos de äldsta invånarna som tidigare också har stått för störst del av ökningen av läkarbesök. De allra äldsta invånarna har dock ökat sköterskebesöken mer än vad läkarbesöken har minskat och sett till det totala antalet besök ökar vårdutnyttjandet för gruppen 85+. För övriga åldersgrupper har ökningen av antalet sköterskebesök har inte kompenserat minskningen av läkarbesök och det totala antalet besök har minskat under 2016 i jämförelse med Privata aktörer tycks inte svara snabbare eller kraftigare på de förändrade ekonomiska incitamenten än offentligt drivna vårdenheter. Inom gruppen privata aktörer finns det däremot skillnader i vilken utsträckning vårdutbudet har påverkats. Mottagningar med högt CNI har inte minskat antalet läkarbesök per listad invånare i lägre utsträckning än övriga mottagningar. Trots att mottagningarna har fått stärkta incitament för att öka antalet listade individer finns det finns inga tecken på att antalet omlistningar skulle ha ökat särskilt markant år Däremot pekar trenden för de tre senaste årens på att en större och större andel av befolkningen byter listningsmottagning varje år. Mottagningar inom försöket med Kroninnovation visar samma utveckling som genomsnittet i landstinget. Minskningen av läkarbesök är dock något mindre i Kroninnovation Mottagningar som fortsatt med den tidigare ersättningen visar upp fortsatt ökning av såväl läkar- som sköterskebesök Resultaten bygger endast på ett års erfarenhet och ska tolkas försiktigt 23

33 Patientrörlighet mellan vårdformer Cecilia Dahlgren, Matilda Hagman och Clas Rehnberg Health Economics and Policy Research Group Medical Management Centre Dept. of Learning, Informatics, Management and Ethics Karolinska Institutet 1

34 Sammanfattning I detta PM presenteras resultat för patientflöden mellan vårdformer. Syftet är att beskriva hur vårdutnyttjandet ser ut för olika indelningar av patientgrupper och vårdformer. Bakgrunden till studien är dels tidigare resultat från uppföljning av husläkarverksamheten som visat att den tidigare förbättrade tillgängligheten i primärvården inte avlastat övrig öppenvård, dels att studera hur den ändrade ersättningen inom husläkarverksamheten påverkar angränsade vårdformer. Vårdutnyttjandet mellan olika vårdformer visar små förändringar över tid åren Andelen av befolkningen som har haft minst en vårdkontakt under ett år är stabil för flertalet vårdformer. Övrig primärvård och besök vid akutmottagning uppvisar en ökad andel. Slutenvårdsutnyttjandet har minskat över tid, vilket främst förklaras av kortare vårdtider med färre antal vårddagar. Antalet vårdtillfällen är stabilt. Inom den öppna vården minskar det totala antalet läkarbesök, medan det totala antalet besök är oförändrat. Läkarbesöken minskar i samtliga vårdformer, men mest inom husläkarverksamheten. För husläkarverksamheten har förändringen ägt rum mellan 2015 och 2016, det vill säga då ersättningssystemet ändrades. Den vårdform som uppvisar en ökning för det totala antalet besök är övrig primärvård. I studien har ett urval av patienter med kroniska sjukdomar studerats: Astma/Demens/Diabetes typ II/Fetma/Förmaksflimmer/Hjärtsvikt/Hypertoni/ Ischemisk hjärtsjukdom/kol/osteoporos/tia. Mer än 90 procent av personerna med kroniska sjukdomar har haft minst en kontakt med sjukvården under ett år. Detta mönster är stabilt över tiden. För de flesta grupper är husläkarverksamheten den vårdform som flest besöker. Undantag är personer med demens där övrig primärvård dominerar, personer med hjärtsvikt som har ungefär en lika stor andel minst ett besök inom husläkarverksamheten som i den specialiserade öppenvården och personer med osteoporos där specialiserad öppenvård är den vårdform som störst andel besöker under ett år. Fördelningen mellan vårdformer visar att patienter med kroniska sjukdomar erhåller en minskad andel av sin vård från husläkarverksamheten, vilket gäller för såväl läkarbesök som för det totala antalet besök. Vårdformen övrig primärvård har ökat sin andel. Knappt en femtedel av befolkningen gör minst ett besök vid en akutmottagning under ett år. Andelen ökar något över tid, men antalet besök per invånare ligger på en stabil nivå. Mer än hälften av akutmottagningsbesöken föregås av en vårdkontakt 30 dagar innan. Det föreligger viss variation i antal akutmottagningsbesök per listad vid olika husläkarmottagningar. 2

35 Innehållsförteckning 1. INLEDNING OCH SYFTE METOD OCH MATERIAL VÅRDUTNYTTJANDE I OLIKA VÅRDFORMER SMÅ FÖRÄNDRINGAR ÖVER TID AV HUR STOR ANDEL AV BEFOLKNINGEN SOM ÄR I KONTAKT MED VÅRDEN MINSKAD SLUTENVÅRDSKONSUMTION ÖVER TID FÄRRE BESÖK INOM HUSLÄKARVERKSAMHETEN FÖRDELNING AV BESÖK INOM ÖPPENVÅRDEN VÅRDKONSUMTION FÖR PERSONER MED KRONISKA SJUKDOMAR URVAL AV PATIENTER DE ALLRA FLESTA MED EN KRONISK SJUKDOM HAR HAFT MINST EN VÅRDKONTAKT UNDER ETT ÅR FÄRRE BESÖK INOM HUSLÄKARVERKSAMHETEN FÖR PERSONER MED KRONISKA SJUKDOMAR OCH FÄRRE VÅRDDAGAR INOM SLUTENVÅRDEN FÖRDELNING AV BESÖK INOM OLIKA VÅRDFORMER FÖRDELNING AV BESÖK INOM OLIKA VÅRDGIVARKATEGORIER AKUTMOTTAGNINGSBESÖK KNAPPT EN FEMTEDEL AV BEFOLKNINGEN GÖR MINST ETT AKUTMOTTAGNINGSBESÖK UNDER ETT ÅR MER ÄN HÄLFTEN AV AKUTMOTTAGNINGSBESÖKEN FÖREGÅS AV NÅGON VÅRDKONTAKT 30 DAGAR INNAN BESÖKET VISS SPRIDNING I ANTAL AKUTMOTTAGNINGSBESÖK PER LISTAD VID OLIKA HUSLÄKARMOTTAGNINGAR REFERENSER APPENDIX 1 INDELNING I VÅRDFORMER UTIFRÅN UPPDRAGSTYPER APPENDIX 2 VÅRDUTNYTTJANDE INOM OLIKA VÅRDFORMER UPPDELAT PÅ ÅLDERSGRUPPER APPENDIX 3. VÅRDUTNYTTJANDE INOM OLIKA VÅRDFORMER FÖR PERSONER MED KRONISKA SJUKDOMAR APPENDIX 4. AKUTMOTTAGNINGSBESÖK PER LISTAD VID HUSLÄKARMOTTAGNINGAR INOM OLIKA ÄGARGRUPPER

36 1. Inledning och syfte I tidigare analyser av husläkarverksamheten har vårdutnyttjandet endast beskrivits för husläkarverksamheten. I den mån besöksfrekvensen i övriga delar av vården har beskrivits har det i regel gjorts på en aggregerad nivå. Resultatet av dessa samanställningar har visat att det ökade vårdutnyttjandet inom husläkarverksamheten inte avlastat den övriga öppna vården i någon större utsträckning (Rehnberg 2010, Dahlgren 2013). Kunskap om patientflöden mellan vårdformer saknas ofta. Sammanställningar av det totala antalet vårdkontakter per vårdform är inte tillräckligt underlag för att förbättra samordning och resursutnyttjande. Samtidigt förväntas stora förändringar i patientflöden genom fortsatt minskning av slutenvård, ökade krav på primärvården som första linjens vård och nya typer av vårdkontakter som e-hälsa. Syftet med detta PM är att beskriva patientflödet och vårdutnyttjandet för olika indelningar av patientgrupper mellan olika vårdformer. Avsikten är att ge en mer detaljerad bild av patientflödet för olika åldersgrupper och för patienter med kroniska sjukdomar. Indelningen i vårdformer är utformad för att framförallt följa de vårdformer som ligger nära husläkarverksamheten. Eftersom ersättningsmodellen inom husläkarverksamheten förändrades mellan 2015 och 2016 är det angeläget att följa vilka eventuella förändringar av vårdutnyttjandet det har fört med sig på angränsande områden. I ett separat avsnitt fokuserar vi på akutmottagningsbesök och följer utvecklingen över tid, spridningen i antal akutmottagningsbesök per listad vid olika husläkarmottagningar och kartlägger vårdkonsumtionen 30 dagar före och efter ett besök på en akutmottagning. PM:et ska ses som ett inledande beskrivning på en mer detaljerad nivå för att senare vara underlag för beslut om fortsatta studier och analys. 4

37 2. Metod och material Rapporten baseras på registerdata hämtat från Stockholms läns landstings databas VAL. I VAL-databasen finns information om vårdutnyttjande, listning och befolkningsstatistik. Befolkningsstatistiken som redovisas i detta PM består av alla personer som var folkbokförda i Stockholms län den 31 december respektive år. Genomgående för hela rapporten är att besök och befolkningsstatistik inkluderar besök och individer folkbokförda i Norrtälje. Dessa individer har uteslutits ur redovisningarna i PM:et Uppföljning av utvecklingen inom husläkarverksamheten efter förändring av ersättningsmodellen och siffror gällande husläkarverksamheten är därmed inte jämförbara. Resultaten avser all öppenvård inom Stockholms läns landsting. Rapporten använder även data från slutenvården. Sammanställningarna bygger på följande indelning av den öppna vården: Husläkarverksamhet Övrig primärvård (bl.a. Primärvård hos privata specialiser, MVC och BVC) Specialiserad öppenvård (vid sjukhus och andra enheter som privata specialister) Akutmottagning Jourverksamheter/ lätt- och närakuter Ovanstående vårdformer är skapade utifrån uppdragstyper, där primärvård delats upp i tre separata grupper bestående av husläkarverksamhet, övrig primärvård samt jourverksamheter/ lätt- och närakuter. Uppdelningen görs för att kunna iaktta hur angränsande vårdenheter till husläkarmottagningar utvecklas när det sker förändringar inom ersättningssystemet för husläkarverskamheten. Besök som inte går att gruppera in i vårdformer på grund av saknad uppdragstyp har exkluderats. Dessa besök utgör en mycket liten andel av det totala antalet besök som görs inom öppenvården, under 2016 var andelen mindre än 0,2 %. I appendix 1 redovisas uppdelningen utifrån uppdragstyper mer i detalj. Inledningsvis redovisas hur vårdutnyttjandet utvecklas inom olika vårdformer för hela befolkningen. De mått på vårdutnyttjande som används är sannolikheten för minst ett besök per vårdform, fördelningen av det totala antalet besök mellan vårdformer samt antalet besök per person. Resultaten redovisas separat för det totala antalet besök och läkarbesök. I en separat del beskrivs vårdutnyttjandet för patienter med kroniska sjukdomar. Avsnittet beskriver vårdutnyttjandet för patienter inom 11 olika sjukdomsgrupper. Här används samma mått på vårdutnyttjande som i föregående avsnitt. Nedanstående tabell redovisar hur dessa sjukdomsgrupper har definierats. 5

38 Tabell 1. ICD-10 koder som inkluderats i respektive sjukdomsgrupp Diagnosgrupp Hypertoni Förmaksflimmer ICD-10 koder I10 I11 I12 I13 I14 I15 I48 Tia/Ischemisk Stroke I63 I64 I693 I694 I698 I694 I69- Z866 Z867C G450 G451 G452 G453 G458 G459 G45- Diabetes typ 2 Ischemisk hjärtsjukdom Hjärtsvikt KOL Astma Demens Osteoporos Fetma E11 E14 I20 I21 I22 I24 I25 I50 I130 J43 J44 J45 J46 F00 F01 F02 F03 F107A G30 M80 M81 M82 E66 För att definiera och identifiera vilka individer som har någon av ovanstående diagnoser har VAL-databasen använts. Rapporten beskriver dessa personers vårdkonsumtion inom olika vårdformer för perioden Identifiering av vilka personer som ingår i respektive sjukdomsgrupp för respektive år har gjorts genom att söka efter vårdkontakter, innehållande någon av dessa ICD-10 diagnoser, 5 år tillbaka i tiden. För beskrivning av individernas vårdkonsumtion 2013 har patienter som har haft någon av dessa diagnoser mellan inkluderats, detta förskjuts sedan ett år framåt för varje år. Individer som avlidit innan eller under det året som studeras har exkluderats ur analysen. Personer som flyttat in eller ut under året har även dem exkluderats. För närmare beskrivning se tabell 2. Tabell 2. Urval av patienter med kroniska sjukdomar Period Kohort Antal patienter Patienter med registrerad diagnos Patienter uteslutna på grund av avliden eller in- eller utflytt ut länet Patienter som återstår i analysen En separat del avhandlar variationer i utnyttjandet av akutmottagningar vid akutsjukhus per husläkarmottagning. I detta avsnitt kartläggs antalet besök vid akutmottagning per listad för samtliga husläkarmottagningar. Akutmottagningsbesök har kopplats till husläkarmottagningar genom att lokalisera vart patienterna var listade vid tiden för akutmottagningsbesöket. Antalet akutmottagningsbesök per listad är inte justerat för områdeskaraktäristiska bakgrundsvariabler, vilket bör göras i fortsatta analyser. Vidare används deskriptiva analyser för att beskriva vårdkonsumtionen 30 dagar före och efter ett akutmottagningsbesök. 6

39 3. Vårdutnyttjande i olika vårdformer 3.1 Små förändringar över tid av hur stor andel av befolkningen som är i kontakt med vården I detta första avsnitt undersöker vi hur konsumtionen av vård inom olika vårdformer ser ut för hela befolkningen. I appendix 2 redovisas siffrorna uppdelat på åldersgrupper. För hela befolkningen var husläkarverksamheten den vårdform som störst andel, drygt hälften, var i kontakt med under ett givet år under tidsperioden Den vårdform som näst flest besökte var specialiserad öppenvård och därefter följde övrig primärvård. Inom övrig primärvård ingår till exempel barn- och ungdomsmedicinsk mottagning, MVC och BVC. Se appendix 1 för en fullständig förteckning över vilka uppdragstyper som ingår i respektive vårdform. När det gäller akutmottagningsbesöken var det knappt en femtedel av befolkningen som gjorde minst ett akutbesök under ett år, för jour/lätt- och närakut var siffran drygt 10 procent och för slutenvården knappt 10 procent. Tabell 3 visar hur stor andel av befolkningen i procent som har haft minst en vårdkontakt, oavsett vårdgivarkategori, inom olika delar av öppenvården och i slutenvården under perioden 2013 till Tabell 3. Andel av befolkningen som har haft minst en vårdkontakt, uppdelat på vårdform samt totalt, Andel av befolkningen som har haft minst en vårdkontakt (i procent) Vårdform Husläkarverksamhet 55,90 56,08 56,32 55,39 Övrig primärvård 35,10 35,71 36,41 36,81 Specialiserad öppenvård 49,31 49,34 49,59 48,92 Akutmottagning 17,46 17,80 17,98 18,15 Jour/lätt- och närakut 10,98 11,31 11,36 10,94 Slutenvård 8,84 8,69 8,53 8,23 Totalt 78,49 78,43 78,92 78,36 Förändringarna över tid är små när det gäller hur stor andel av befolkningen som har varit i kontakt med vården. Inom två vårdformer, övrig primärvård och för akutmottagningsbesök, ökade andelen. Det gällde både för tidsperioden och för ettårsperioden mellan 2015 och För övriga vårdformer minskade andelen som hade haft minst en kontakt för båda uppföljningsperioderna. 7

40 3.2 Minskad slutenvårdskonsumtion över tid På samma sätt som andelen av befolkningen som har varit i kontakt med slutenvården under ett år minskar, så minskar också antalet vårdtillfällen och vårddagar per invånare över tid, se tabell 4 och 5. Tabell 4. Antal vårdtillfällen per invånare i Stockholms län uppdelat på åldersgrupp samt totalt, Antal vårdtillfällen per invånare ,09 0,09 0,09 0, ,03 0,03 0,03 0, ,11 0,11 0,11 0, ,13 0,12 0,12 0, ,28 0,27 0,27 0, ,53 0,52 0,52 0, ,97 0,98 0,99 0,97 Totalt 0,15 0,15 0,15 0,14 Tabell 5. Antal vårddagar per invånare i Stockholms län uppdelat på åldersgrupp samt totalt, Antal vårddagar per invånare ,53 0,52 0,52 0, ,14 0,14 0,14 0, ,52 0,53 0,51 0, ,73 0,69 0,67 0, ,77 1,71 1,70 1, ,67 3,63 3,68 3, ,42 7,61 7,78 7,29 Totalt 0,93 0,92 0,91 0, Färre besök inom husläkarverksamheten När det gäller öppenvården, så ser vi även där en liten minskning mellan 2015 och 2016 när det gäller antal besök totalt per invånare, mellan 2013 och 2016 har antalet besök per invånare däremot ökat. Antalet läkarbesök per invånare har minskat successivt sedan Inom öppenvården ägde flest besök rum inom den specialiserade öppenvården under perioden Därefter följde övrig primärvård, följt av husläkarverksamheten. I tabell 6 redovisas antal besök totalt, oavsett vårdgivarkategori, och antal läkarbesök, som konsumerades av invånarna i Stockholms län under perioden

41 Störst skillnad mellan antal läkarbesök per person och antal besök totalt var inom övrig primärvård, medan skillnaden var minst inom jour/lätt- och närakut. Tabell 6. Antal besök totalt (oavsett vårdgivarkategori) och antal läkarbesök, för invånare i Stockholms län inom olika vårdformer. Antal besök per invånare (varav läkarbesök) Vårdform Husläkarverksamhet 2,65 (1,63) 2,64 (1,64) 2,65 (1,63) 2,57 (1,51) Övrig primärvård 2,50 (0,26) 2,61 (0,25) 2,70 (0,24) 2,75 (0,24) Specialiserad öppenvård 3,21 (1,58) 3,23 (1,56) 3,24 (1,55) 3,13 (1,52) Akutmottagning 0,29 (0,28) 0,30 (0,28) 0,30 (0,28) 0,30 (0,28) Jour/lätt- och närakut 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) 0,15 (0,14) Totalt 8,80 (3,90) 8,93 (3,88) 9,04 (3,85) 8,89 (3,69) För det totala antalet besök ökade antalet besök per invånare mellan 2013 och 2016 inom övrig primärvård och för akutmottagningsbesök. För den kortare uppföljningsperioden var det bara inom övrig primärvård som antalet besök per invånare ökade. 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% -2% -4% -6% Husläkarverk samhet Övrig primärvård Specialiserad öppenvård Akutmottagni ng Jour/lätt- och närakut % 10% -2% 2% 0% 1% Totalt % 2% -3% 0% -4% -2% Figur 1. Förändring av antal besök, oavsett vårdgivarkategori, per invånare under perioderna respektive

42 0% -1% -2% -3% -4% -5% -6% -7% -8% -9% Husläkarverks amhet Övrig primärvård Specialiserad öppenvård Akutmottagni ng Jour/lätt- och närakut Totalt % -7% -4% -2% -1% -6% % -2% -2% -1% -4% -4% Figur 2. Förändring av antal läkarbesök per invånare under perioderna respektive Om vi enbart tittar på läkarbesöken ser vi en minskning av antalet läkarbesök per invånare inom samtliga vårdformer inom öppenvården för både uppföljningsperioden och för perioden Kraftigast var minskningen inom husläkarverksamheten. I appendix 2, tabell 2.3 redovisas antal besök per person inom olika vårdformer i öppenvården uppdelat på åldersgrupper. För husläkarverksamheten ser vi en minskning för alla åldersgrupper när det gäller läkarbesök. För det totala antalet besök per invånare inom husläkarverksamheten minskar alla grupper med undantag för åldersgruppen 85+ år. För specialiserad öppenvård ser förändringen mellan 2015 och 2016 ut på ett liknande sätt antalet besök per invånare minskar både för läkarbesök och för antalet besök totalt. Undantaget är 85+ som ökar antalet besök per invånare i båda kategorierna. Förändringen mellan 2015 och 2016 när det gäller antal akutmottagningsbesök är begränsad för de flesta åldersgrupper. Det går att se en liten ökning i antal besök (både läkarbesök och totalt) för de yngsta (0-5 år) och en liten minskning för de äldsta åldersgrupperna (75-84 år och 85+ år). För de yngsta ökade antalet akutmottagningsbesök från 0,37 till 0,40 besök per invånare för det totala antalet besök och från 0,30 till 0,32 besök per invånare för läkarbesöken. För de äldsta minskade det totala antalet akutmottagningsbesök från 0,62 respektive 1,02 besök per invånare 2015 till 0,60 respektive 1,01 besök För läkarbesöken minskade besöken från 0,61 respektive 1,01 till 0,59 respektive 1,00 besök per invånare. För ytterligare detaljer, se tabell 2.3 i appendix 2. 10

43 3.4 Fördelning av besök inom öppenvården Förändringarna av vårdutnyttjandet har sammantaget lett till att husläkarverksamhetens andel av den totala besöksmängden inom öppenvården har minskat, se tabell 7 och 8. För besök inom samtliga besökskategorier skedde minskningen succesivt från 2013 till För läkarbesöken ökade istället andelen av det totala antalet besök inom husläkarverksamheten fram till 2015 och därefter skedde en tydlig minskning av andelen mellan 2015 och Vårdformer som istället har fått en större andel av det totala antalet besök är övrig primärvård när det gäller alla besök och specialiserad öppenvård när det gäller läkarbesök. Tabell 7. Fördelning av antal besök, oavsett vårdgivarkategori, inom olika vårdformer Fördelning av besök (procent) Husläkarverksamhet (30,07) (29,61) (29,31) (28,94) Övrig primärvård (28,48) (29,23) (29,87) (30,89) Specialiserad öppenvård (36,46) (36,14) (35,86) (35,18) Akutmottagning (3,33) (3,33) (3,30) (3,35) Jour/lätt- och närakut (1,66) (1,69) (1,67) (1,63) Tabell 8. Fördelning av antal läkarbesök inom olika vårdformer Föredelning av läkarbesök (i procent) Vårdform Husläkarverksamhet (41,83) (42,23) (42,28) (40,91) Övrig primärvård (6,60) (6,38) (6,36) (6,52) Specialiserad öppenvård (40,59) (40,29) (40,23) (41,17) Akutmottagning (7,26) (7,25) (7,26) (7,51) Jour/lätt- och närakut (3,71) (3,85) (3,87) (3,89) 11

44 4. Vårdkonsumtion för personer med kroniska sjukdomar 4.1 Urval av patienter En grupp som i stor utsträckning omhändertas inom primärvården är personer med kroniska sjukdomar och därför är det särskilt intressant att följa denna grupps rörlighet mellan olika vårdformer efter förändringarna i ersättningsmodellen för husläkarverksamheten. För att följa gruppen har vi utgått ifrån de 11 sjukdomsgrupper som i tidigare uppföljningar har följts upp utifrån detektionsgrad. I metodavsnittet redovisas vilka ICD 10-koder som ingår i respektive sjukdomsgrupp. Patienter som har haft minst en registrerad diagnos inom någon av de 11 sjukdomsgrupperna under en 5-årsperiod bakåt i tiden från kohort-året har inkluderats i analysen. Patienter som har avlidit eller som har flyttat in eller ut ur länet under det aktuella analysåret har exkluderats. I tabell 9 presenteras urvalet av patienter med kroniska sjukdomar. Tabell 9. Urval av patienter Patienter med registrerad diagnos Patienter uteslutna på grund av avliden eller in- eller utflytt ut länet Patienter som årterstår i analysen Period Kohort Antal patienter I tabell 10 redovisas antalet patienter som ingår i respektive sjukdomsgrupp per år. Patienterna kan ingå i flera sjukdomsgrupper och summan av antalet patienter i tabell 10 blir därför inte samma som i tabellen ovan. 12

45 Tabell 10. Antal patienter i respektive sjukdomsgrupp Antal patienter Astma Demens Diabetes typ Fetma Förmaksflimmer Hjärtsvikt Hypertoni Ischemisk hjärtsjukdom KOL Osteoporos Tia De allra flesta med en kronisk sjukdom har haft minst en vårdkontakt under ett år Över 90 procent av patienterna i samtliga grupper av kroniska sjukdomar har varit i kontakt med någon del av hälso- och sjukvården under ett år. I tabell 11 redovisas andelen av patienterna i respektive sjukdomsgrupp som har varit i kontakt med någon del av vården för perioden För hela gruppen låg andelen på drygt 94 procent och var stabil över hela perioden. Tabell 11. Andel av patienterna som har haft kontakt med vården minst en gång uppdelat på sjukdomsgrupp, Andel med minst en vårdkontakt Astma 91,6% 92,0% 91,7% 91,5% Demens 97,0% 97,5% 97,3% 96,7% Diabetes typ 2 97,7% 97,7% 97,8% 97,7% Fetma 94,0% 94,0% 94,0% 93,9% Förmaksflimmer 98,3% 98,3% 98,3% 98,1% Hjärtsvikt 98,5% 98,5% 98,6% 98,4% Hypertoni 96,1% 96,0% 96,2% 95,9% Ischemisk hjärtsjukdom 97,4% 97,4% 97,6% 97,5% KOL 96,8% 96,9% 97,1% 97,2% Osteoporos 97,9% 97,6% 97,9% 97,5% Tia 97,5% 97,6% 97,6% 97,5% Totalt 94,3% 94,4% 94,4% 94,2% I figur 3 visas andelen av patienterna i gruppen med någon kronisk sjukdom som var i kontakt med olika vårdformer. Precis som för befolkningen i stort var husläkarverksamheten den

46 Procent vårdform som flest var i kontakt med, även om nivån ligger högre; cirka 80 procent av gruppen med kroniska sjukdomar hade haft minst en vårdkontakt inom husläkarverksamheten under ett år vilket kan jämföras med cirka 55 procent för befolkningen i stort Figur 3. Andel (i procent) av patienterna i gruppen personer med kroniska sjukdomar som har haft minst en vårdkontakt inom respektive vårdform, I appendix 3, tabell 3.1, redovisas andelen som har varit i kontakt med respektive vårdform uppdelat på de olika sjukdomsgrupperna. För de flesta grupper är husläkarverksamheten den vårdform som flest besöker, men det finns undantag. För personer med demens är övrig primärvård den vårdform som flest är i kontakt med under ett år. För personer med hjärtsvikt gör en ungefär lika stor andel minst ett besök inom husläkarverksamheten som i den specialiserade öppenvården och för gruppen personer med osteoporos gör störst andel minst ett besök inom den specialiserade öppenvården. Förändringarna över tid är, precis som för befolkningen i stort, små och följer ett liknande mönster. Andelen som besöker husläkarverksamheten och specialiserad slutenvård minskar något mellan 2015 och 2016 och andelen som har haft minst en vårdkontakt inom kategorin övrig primärvård ökar. För akutmottagningsbesöken är andelen av gruppen som gör minst ett besök i princip oförändrad och ligger på knappt 30 procent. 4.3 Färre besök inom husläkarverksamheten för personer med kroniska sjukdomar och färre vårddagar inom slutenvården Det finns en relativt stor spridning i antalet vårdkontakter per patient mellan vårdformer och detsamma gäller mellan de olika sjukdomsgrupperna (se appendix 3, tabell 3.3). I tabell 12 redovisas hur det genomsnittliga antalet besök och läkarbesök per patient fördelar sig inom olika vårdformer för patienter med någon av de 11 kroniska sjukdomarna och i tabell 13 redovisas det genomsnittliga antalet vårdtillfällen och vårddagar. 14

47 Tabell 12. Antal besök och antal läkarbesök per patient inom respektive vårdform, för gruppen personer med kroniska sjukdomar, Antal besök per patient (varav läkarbesök) Husläkarverksamhet 7,14 (3,52) 7,07 (3,50) 7,01 (3,41) 6,85 (3,13) Övrig primärvård 4,85 (0,42) 5,06 (0,39) 5,18 (0,37) 5,31 (0,35) Specialiserad öppenvård 6,02 (2,97) 6,09 (2,94) 6,09 (2,91) 5,86 (2,83) Akutmottagning 0,55 (0,53) 0,54 (0,53) 0,54 (0,52) 0,53 (0,51) Jour/lätt- och närakut 0,15 (0,15) 0,16 (0,16) 0,16 (0,16) 0,16 (0,15) Totalt 18,70 (7,60) 18,92 (7,51) 18,98 (7,36) 18,71 (6,98) Tabell 13. Antal vårddagar och vårdtillfällen per patient inom respektive vårdform, för gruppen personer med kroniska sjukdomar, Antal vårddagar och vårdtillfällen per patient Vårddagar 2,50 2,44 2,44 2,30 Vårdtillfällen 0,39 0,38 0,37 0,36 För slutenvården minskar både det genomsnittliga antalet vårdtillfällen per person i gruppen med kroniska sjukdomar och det genomsnittliga antalet vårdagar över tid. När det gäller öppenvården redovisas den relativa förändringen av antalet besök i olika vårdformer i figur 4 (totalt antal besök) och figur 5 (läkarbesök). 10% 8% 6% 4% 2% 0% -2% -4% -6% Husläkarverk samhet Övrig primärvård Specialisera d öppenvård Akutmottag ning Jour/lättoch närakut % 9% -3% -3% 4% 0% Totalt % 2% -4% -1% -2% -1% Figur 4. Förändring av antal besök, oavsett vårdgivarkategori, per patient i gruppen personer med kroniska sjukdomar för perioderna respektive

48 5% 0% -5% -10% -15% -20% Husläkarver ksamhet Övrig primärvård Specialisera d öppenvård Akutmottag ning Jour/lättoch närakut Totalt % -18% -5% -4% 3% -8% % -6% -3% -2% -2% -5% Figur 5. Förändring av antal läkarbesök per patient i gruppen personer med kroniska sjukdomar för perioderna respektive Förändringarna när det gäller det totala antalet besök per person följer i stort samma mönster för gruppen med kroniska sjukdomar som för befolkningen. En skillnad är att akutmottagningsbesöken minskar något för gruppen med kroniska sjukdomar. För hela befolkningen ökade antalet akutmottagningsbesök per person med 2 procent mellan 2013 och Även när det gäller förändringarna av antalet läkarbesök per person följer utvecklingen för personer med kroniska sjukdomar samma mönster som för befolkningen i stort. Den relativa minskningen i antal läkarbesök per invånare är något kraftigare inom i synnerhet övrig primärvård och husläkarverksamheten för gruppen med kroniska sjukdomar. 4.4 Fördelning av besök inom olika vårdformer Fördelningen av besöken i olika vårdformer presenteras i tabell 14 och i tabell 15. För hela befolkningen var specialiserad öppenvård den vårdform där en störst andel av det totala antalet besök ägde rum. För personer med kroniska sjukdomar är den största kategorin istället husläkarverksamheten. Tabell 14. Fördelning (i procent) av besök, oavsett vårdgivarkategori, i olika vårdformer, för gruppen personer med kroniska sjukdomar, Fördelning av besök (procent) Husläkarverksamhet (38,15) (37,36) (36,92) (36,60) Övrig primärvård (25,96) (26,75) (27,30) (28,37) Specialiserad öppenvård (32,16) (32,16) (32,10) (31,35) Akutmottagning (2,91) (2,87) (2,83) (2,84) Jour/lätt- och närakut (0,82) (0,86) (0,85) (0,84) 16

49 Även när det gäller läkarbesök är husläkarverksamheten den vårdform där störst andel av besöken äger rum för personer med kroniska sjukdomar. Precis som för befolkningen i stort minskar dock andelen av läkarbesöken som tillfaller kategorin husläkarverksamheten mellan 2015 och Tabell 15. Fördelning (i procent) av läkarbesök i olika vårdformer, för gruppen personer med kroniska sjukdomar, Fördelning av läkarbesök (procent) Husläkarverksamhet (46,36) (46,56) (46,34) (44,92) Övrig primärvård (5,53) (5,21) (5,00) (4,96) Specialiserad öppenvård (39,10) (39,11) (39,48) (40,59) Akutmottagning (7,03) (7,00) (7,04) (7,32) Jour/lätt- och närakut (1,98) (2,12) (2,15) (2,22) För att se hur besöken fördelar sig inom respektive vårdform uppdelat på sjukdomsgrupp se appendix 3 tabell 3.6 och Fördelning av besök inom olika vårdgivarkategorier I tabell 16 presenteras hur besöken som görs av personer med kroniska sjukdomar fördelar sig inom olika vårdgivarkategorier. Vårdgivarkategorierna är delvis grupperade i grupper. Inom gruppen Övriga sjuksköterskor ingår sjuksköterska, diabetesköterska, hypertonisköterska, kontaktsjuksköterska, samt infarktsköterska. Inom gruppen psykoterapi/kurator ingår psykoterapeut, kurator, case manager och psykolog. Kategorin paramedicinsk vårdgivare består av naprapat, arbetsterapeut, sjukgymnast/fysioterapeut samt kiropraktor. Övriga består av resterande som inte nämnts ovan, exempelvis logoped, dietist och barnmorska. Som tabellen visar görs den största andelen av besöken hos läkare. Andelen läkarbesök minskar dock över tid. Vidare görs en stor andel av besöken hos de olika sköterskekategorierna, där besök hos undersköterskor och övriga sjuksköterskor har ökat under perioden. En annan grupp som har ökat andelen av besöken är paramedicinska vårdgivare. Tabell 16. Fördelning av besök för personer med kroniska sjukdomar hos olika vårdgivarkategorier Andel av besök (i procent) Läkare 40,62 39,68 38,79 37,30 Distriktssköterska 11,77 11,11 10,73 10,22 Övriga Sjuksköterskor 11,84 11,85 11,93 12,65 Undersköterska 11,13 12,16 12,82 14,20 Paramedicinsk vårdgivare 13,14 13,37 13,49 13,63 Psykoterapi/Kurator 9,15 9,31 9,50 9,32 Övriga 2,34 2,52 2,73 2,69 I appendix 3, tabell 3.8, redovisas fördelningen av besök hos olika vårdgivarkategorier uppdelat på vårdform.

50 5. Akutmottagningsbesök Utnyttjande av akutmottagningar är en viktig del av patientflöden och dessa kan påverkas av faktorer som tillgänglighet och kontinuitet vid husläkarmottagningarna. I detta avsnitt följer vi utvecklingen över tid för akutmottagningsbesök och kartlägger vårdkonsumtionen före och efter ett besök på akutmottagning. Vi redovisar också hur vårdutnyttjandet av akutmottagningar varierar för listade individer vid olika husläkarmottagningar. 5.1 Knappt en femtedel av befolkningen gör minst ett akutmottagningsbesök under ett år År 2016 gjorde drygt 18 procent av befolkningen minst ett besök på en akutmottagning. Totalt sett har andelen av befolkningen som gör minst ett akutmottagningsbesök under ett år ökat mellan , se tabell 18. Ökningen förklaras av att en större andel av befolkningen gör ett eller två besök under ett år. Andelen av befolkningen som gör fler än tre besök minskar däremot svagt. Tabell 18. Andel av befolkningen som gör besök på en akutmottagning Andel av befolkningen (i procent) Antal akutmottagningsbesök Inget besök 82,54 82,20 82,01 81,85 Ett besök 11,54 11,77 11,98 12,16 Två besök 3,42 3,51 3,51 3,54 Tre besök 1,28 1,28 1,29 1,28 Fyra besök 0,55 0,57 0,56 0,54 Fem eller fler besök 0,66 0,67 0,65 0,63 Minst ett besök 17,46 17,80 17,99 18,15 Även om andelen som har gjort minst ett besök har ökat något under perioden så har nivån varit relativt stabil när det gäller antal besök per invånare och år under perioden (tabell 19). Tabell 19. Akutmottagningsbesök per invånare i Stockholms län Antal akutmottagningsbesök per invånare ,29 0,30 0,30 0,30 Tabell 20 redovisar medelvärden och spridningsmått för antal akutmottagningsbesök för de personer som har gjort minst ett akutmottagningsbesök. Tabellen visar att det finns några extremvärden då maximumvärdet är stort. 18

51 Andel i procent Tabell 20. Medelvärden och spridningsmått för antal akutmottagningsbesök för patienter som har gjort minst ett akutmottagningsbesök Antal akutmottagningsbesök för patienter som har gjort minst ett akutmottagningsbesök År Medelvärde Median Standardavvikelse Min ,68 1 1, ,67 1 1, ,66 1 1, ,64 1 1, Max 5.1 Mer än hälften av akutmottagningsbesöken föregås av någon vårdkontakt 30 dagar innan besöket I följande figurer redovisas vårdkonsumtionen 30 dagar före ett akutmottagningsbesök, under samma dag som besöket och 30 dagar efter akutmottagningsbesöket. För 30-dagarsperioden som föregår ett akutmottagningsbesök har patienten i över 60 procent av fallen varit i kontakt med vården i någon form. Vanligast föregås akutmottagningsbesöket av vårdkonsumtion inom husläkarverksamheten eller inom den specialiserade öppenvården. Förändringen över tid är liten mellan 2013 och 2015, men mellan 2015 och 2016 minskar andelen av akutmottagningsbesök som föregåtts av vårdkonsumtion inom dessa vårdformer något Figur 6. Andel av akutmottagningsbesöken som föregås av en kontakt i respektive vårdform 30 dagar innan besöket på akutmottagningen 19

52 Andel i procent Andel i procnet Figur 7. Andel av akutmottagningsbesöken där patienten har varit i kontakt med respektive vårdform (inom öppenvården) samma dag som besöket på akutmottagningen I ungefär en tredjedel av fallen har patienten haft minst en vårdkontakt under samma dag som akutmottagningsbesöket 1. Vårdkontakterna äger i störst utsträckning rum inom den specialiserade öppenvården. Förändringarna över tid för vårdkonsumtionen under samma dag som akutmottagningsbesöket är små Figur 8. Andel av akutmottagningsbesöken som följs av en kontakt i respektive vårdform 30 dagar efter besöket på akutmottagningen Nästan 80 procent av alla akutmottagningsbesök följs av minst en vårdkontakt 30 dagar efter besöket. Störst andel av besöken följs av vårdkonsumtion inom den specialiserade 1 Gäller endast öppenvård, slutenvård som inleds samma dag som akutmottagningsbesöket räknas till 30- dagarsperioden efter besöket. 20

53 Antal besök öppenvården, därefter följer husläkarverksamheten. Cirka 30 procent av akutmottagningsbesöken följs av en inskrivning i slutenvården inom 30 dagar. 5.2 Viss spridning i antal akutmottagningsbesök per listad vid olika husläkarmottagningar I detta avsnitt beskrivs hur vårdutnyttjandet av akutmottagningar varierar mellan olika husläkarmottagningar. Skillnaden mellan den mottagning som har lägst antal akutmottagningsbesök per listad och den mottagning som har flest är stor (tabell 21) och låg mellan 0,06 och 0,58 år Det genomsnittliga värdet, för de flesta husläkarmottagningar, ligger emellertid i spannet mellan 0,2 besök och 0,35 besök per listad (figur 9). Tabell 21. Medelvärden och spridningsmått för antal akutmottagningsbesök per listad, Medelvärde 0,30 0,30 0,30 0,30 Median 0,29 0,29 0,29 0,30 Standardavvikelse 0,07 0,07 0,06 0,06 Minimum 0,03 0,12 0,08 0,06 Maximum 0,48 0,65 0,52 0,58 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Husläkarmottagningar Figur 9. Genomsnittligt antal akutmottagningsbesök per listad vid husläkarmottagningarna i Stockholms län (inklusive Norrtälje) 2016 I figur 10 redovisas antal akutmottagningsbesök per listad 2016 vid husläkarmottagningar indelade i fem grupper utifrån mottagningarnas ägarform. Störst spridning förekommer i gruppen Enskilda privata och minst spridning inom gruppen TioHundra. Medelvärdet för grupperna Enskilda privata, Praktikertjänst, Privata koncerner och SLSO ligger på ungefär samma nivå, medan TioHundra med ett högre medelvärde. Resultaten bör tolkas med försiktighet eftersom de inte är justerade för egenskaper hos de listade som kan påverka 21

54 vårdbehovet. För att se akutmottagningsbesök per listad i motsvarande grupper för , se appendix 4. Box plot Antal besök Enskilda Privata Praktikertjänst Privata Koncerner SLSO TioHundra Figur 10. Spridning av antalet akutmottagningsbesök per listad uppdelat på ägargrupp

55 6. Slutsatser och avslutande synpunkter Inskrivningar i slutenvården minskar för befolkningen i stort och för gruppen av personer med kroniska sjukdomar. Befolkningen i stort och gruppen med kroniska sjukdomar uppvisar en minskning av antal besök per person i husläkarverksamheten och inom specialiserad slutenvård. Tydligast är minskningen när det gäller läkarbesök. Andelen av befolkningen som besöker en akutmottagning minst en gång under ett år uppvisar en liten ökning över tiden, men antal besök per invånare är i stort oförändrad mellan 2013 och Mer än hälften av akutmottagningsbesöken föregås av minst en vårdkontakt inom någon vårdform 30 dagar innan besöket. För 30-dagarsperioden efter akutmottagningsbesöket följs nästan 80 procent av besöken av minst en vårdkontakt inom någon vårdform. Det finns viss variation mellan husläkarmottagningarna när det gäller i vilken utsträckning deras listade patienter utnyttjar sjukhusens akutmottagningar. Dessa siffror måste dock analyseras vidare och standardiseras för ålder och andra behovsfaktorer. 23

56 7. Referenser Dahlgren C, Brorsson H, Sveréus S, Rehnberg C. Fem år med husläkarsystemet inom Vårdval Stockholm, Karolinska institutet; 2013 Rehnberg C., Janlöv, N., Khan, J., Lundgren, J. Uppföljning av husläkarsystemet inom vårdval Stockholm redovisning av de första två årens erfarenheter. Karolinska Institutets Folkhälsoakademi, rapport 2010:12 24

57 Appendix 1 Indelning i vårdformer utifrån uppdragstyper Husläkarverksamhet Specialiserad öppenvård forts. 300 Husläkarverksamhet 182 Sjukhusvård/Akutsjukhus 302 Basalhemsjukvård vid husläkarverksamhet 185 Cityakuten Övrig Primärvård (+ BVC och MVC) 186 Närsjukhus ARV (ekvardgren=primärvård) 196 Ortopedi (dagkir+slv+mott) 110 Barn-och ungdomsmedicinsk mottagning 203 Specialiserad rehabilitering 137 Basal hemsjukvård kvällar, nätter och helger 208 Invärtesmedicin - Priv spec läk 158 Ungdomsmottagning 211 Vissa op spec - Reumatologi - Priv spec läk 204 Övrig öppenvårdsrehab 215 Gynekologi - Priv spec läk 219 Rehabilitering i Primärvård 224 Bröstmottagning - Priv spec läk 246 STI-mottagning 230 Allmänkirurgi - Priv spec läk 248 Hälsomottagningar 232 Ortopedi - Priv spec läk 301 Psykosociala insatser vid husläkarverksamhet 233 Urologi - Priv spec läk 303 Barnavårdscentral 234 Vårdgaranti - akutsomatik 304 Fotsjukvård 237 Abortverksamhet 305 Barnmorskemottagning - mödravård 239 Barnakut 306 Logopedi 242 IVF-behandlingar 307 Läkarins särs boende - Auktoriserad 244 Övrig Geriatrik 309 Obstetriska ultraljud 318 Avancerad sjukvård i hemmet, ASiH 310 Primär hörselrehabilitering 400 Psykiatrisk specialistvård för vuxna 311 Primärvårdsrehabilitering 405 LG klinikvård BUP 312 Vårdval Neuroteam 406 LG öppenvård BUP 313 Fysioterapi, specialiserad 408 Barn-o ungdomspsykiatri, lokal 314 Barnmorskemottagning - familjeplanering 412 Lokal integrerad beroendevård 317 Vårdval Specialiserad sjukgymnastik med övergångsr 600 Höft- och knäledsplastik 320 Psykisk ohälsa hos barn och unga 602 Ögonsjukvård, kataraktoperationer 321 Barn- och ungdomsmedicinsk mottagning 603 Förlossningsvård 322 Barn- och ungdomsmedicinsk mottagning, barnfetma 604 Ögonsjukvård, specialiserad 323 Barn- och ungdomsmedicinsk mottagning, ADHD 605 Öron, Näsa, Hals, specialiserad 325 Multimodal rehab vid långvarig smärta/utmattning 606 Hudsjukvård, specialiserad jour/lätt- och närakut 607 Gynekologi, specialiserad 134 Jourläkarbil 608 Gynekologiskt ultraljud 146 Närakut 609 Uroterapeutisk utredning och behandling 190 Lättakut 610 Särskild uppdrag, Aukt. Hudmottagning 308 Närakut husläkarmottagning 611 Allergologi, specialiserad Akutmottagning 612 Ortopedi, specialiserad Avdtyp Fotkirurgi Specialiserad öppenvård 614 Handkirurgi ARV (exklusive ARV primärvård) 615 Ryggkirurgi 000 Inget uppdrag 616 Neurologi, specialiserad öppenvård 104 Allmänpsykiatri 617 Vårdval Urologi 108 Barn- och ungdomspsykiatri 800 Specialiserad rehabilitering, Vårdval 111 Beroendevård barn och ungdom 801 Klinisk neurofysiologi 112 Beroendevård vuxna 802 Planerad specialiserad neurologisk rehablitering 124 Geriatrisk specialistvård 804 Specialiserad lymfödemrehabilitering 127 Habilitering 808 Gastrointestinal endoskopi 128 Hemsjukvård, avancerad 809 Klinisk neurofysiologi 141 Medicinsk service 811 Medicinsk radiologi 148 Ortopedi 813 Klinisk fysiologi 150 Reumatologi 816 Centrum cancerrehab 151 Rättspsykiatrisk vård Ej Klassificerbar 157 Tortyrskadevård Uppdragstyp saknas (ca händelser per år) 160 Ätstörningsvård 102 Allmän Internmedicin 161 Ögonsjukvård 109 Barnkirurgi 165 Övrig sjukvård 139 Läkarinsatser i sjukhem och SÄBO 177 Specialisttandvård, Vuxen 153 Sjukgymnastik 25

58 Appendix 2 Vårdutnyttjande inom olika vårdformer uppdelat på åldersgrupper Tabell 2.1. Andel av befolkningen som har gjort minst ett besök (oavsett vårdgivarkategori) i olika vårdformer, uppdelat på åldersgrupper och totalt, Andel av befolkningen som har haft minst en vårdkontakt (i procent) Vårdform Husläkarverksamhet 54,33 54,05 51,62 49,76 Övrig primärvård 90,05 90,25 91,19 92,00 Specialiserad öppenvård 32,07 32,52 31,29 29,32 Akutmottagning 21,01 24,23 23,78 25,17 Jour/lätt- och närakut 25,91 26,12 25,18 24,70 Slutenvård 6,34 6,21 5,96 5,47 Husläkarverksamhet 47,86 47,66 46,64 45,33 Övrig primärvård 21,68 23,00 24,58 26,36 Specialiserad öppenvård 32,22 32,78 32,58 32,58 Akutmottagning 10,37 11,64 11,65 12,08 Jour/lätt- och närakut 17,45 17,67 17,69 17,05 Slutenvård 2,30 2,11 2,12 1,93 Husläkarverksamhet 47,02 47,21 47,75 46,60 Övrig primärvård 32,24 32,67 33,10 32,88 Specialiserad öppenvård 42,74 42,82 43,53 43,01 Akutmottagning 15,92 15,90 16,21 16,15 Jour/lätt- och närakut 9,66 9,98 9,97 9,57 Slutenvård 7,76 7,72 7,62 7,28 Husläkarverksamhet 56,66 56,96 57,82 57,07 Övrig primärvård 24,36 25,11 25,65 25,79 Specialiserad öppenvård 54,00 53,39 53,54 52,76 Akutmottagning 15,82 15,67 15,92 16,08 Jour/lätt- och närakut 8,28 8,47 8,67 8,25 Slutenvård 7,28 7,06 6,81 6,60 Husläkarverksamhet 76,18 76,29 77,05 76,85 Övrig primärvård 35,42 35,59 36,69 37,65 Specialiserad öppenvård 74,03 74,15 74,70 73,84 Akutmottagning 21,26 20,89 21,39 21,57 Jour/lätt- och närakut 6,08 6,66 7,01 6,74 Slutenvård 14,49 14,21 14,13 13,89 Husläkarverksamhet 86,71 87,01 87,27 86,78 Övrig primärvård 52,56 53,24 54,22 55,58 Specialiserad öppenvård 81,47 81,99 82,18 82,02 Akutmottagning 32,08 31,97 32,02 31,50 Jour/lätt- och närakut 5,83 6,71 7,09 6,91 Slutenvård 24,84 24,66 24,19 23,75 26

59 85+ Totalt Husläkarverksamhet 83,67 83,81 84,16 85,24 Övrig primärvård 76,37 79,40 80,35 82,61 Specialiserad öppenvård 79,20 79,86 80,02 78,77 Akutmottagning 50,11 50,53 50,78 50,21 Jour/lätt- och närakut 4,61 6,10 6,82 6,88 Slutenvård 41,95 42,45 42,38 41,39 Husläkarverksamhet 55,90 56,08 56,32 55,39 Övrig primärvård 35,10 35,71 36,41 36,81 Specialiserad öppenvård 49,31 49,34 49,59 48,92 Akutmottagning 17,46 17,80 17,98 18,15 Jour/lätt- och närakut 10,98 11,31 11,36 10,94 Slutenvård 8,84 8,69 8,53 8,23 27

60 Tabell 2.2 Andel av befolkningen som har gjort minst ett läkarbesök i olika vårdformer, uppdelat på åldersgrupper och totalt, Andel av befolkningen som har gjort minst ett läkarbesök (i procent) Totalt Vårdform Husläkarverksamhet 52,65 52,45 50,00 47,29 Övrig primärvård 38,28 39,64 41,74 43,68 Specialiserad öppenvård 27,04 27,09 25,86 24,28 Akutmottagning 20,33 21,26 19,67 20,80 Jour/lätt- och närakut 25,87 26,08 25,15 24,64 Husläkarverksamhet 46,07 45,93 44,92 42,95 Övrig primärvård 9,70 10,25 11,38 12,93 Specialiserad öppenvård 26,54 27,09 26,77 26,43 Akutmottagning 10,01 9,93 9,47 9,82 Jour/lätt- och närakut 17,42 17,63 17,65 17,00 Husläkarverksamhet 45,81 46,08 46,58 44,94 Övrig primärvård 6,92 6,50 6,31 6,02 Specialiserad öppenvård 36,19 36,27 36,85 36,76 Akutmottagning 15,55 15,45 15,72 15,54 Jour/lätt- och närakut 9,62 9,92 9,92 9,50 Husläkarverksamhet 55,03 55,39 56,23 55,09 Övrig primärvård 5,15 4,77 4,36 3,94 Specialiserad öppenvård 46,66 45,99 45,96 45,59 Akutmottagning 15,51 15,31 15,55 15,64 Jour/lätt- och närakut 8,24 8,39 8,60 8,17 Husläkarverksamhet 73,55 73,75 74,62 73,87 Övrig primärvård 6,43 6,26 5,49 4,77 Specialiserad öppenvård 65,27 65,57 65,54 65,35 Akutmottagning 21,06 20,64 21,13 21,26 Jour/lätt- och närakut 6,03 6,55 6,89 6,62 Husläkarverksamhet 83,29 83,68 84,14 83,57 Övrig primärvård 10,57 10,92 9,75 8,54 Specialiserad öppenvård 73,49 74,03 74,33 74,39 Akutmottagning 31,90 31,77 31,82 31,26 Jour/lätt- och närakut 5,77 6,55 6,95 6,75 Husläkarverksamhet 78,83 79,00 79,39 80,39 Övrig primärvård 31,06 32,50 31,30 29,46 Specialiserad öppenvård 68,49 69,24 69,54 70,48 Akutmottagning 50,01 50,40 50,67 50,03 Jour/lätt- och närakut 4,56 5,94 6,67 6,74 Husläkarverksamhet 54,14 54,39 54,63 53,21 Övrig primärvård 9,88 9,82 9,78 9,74 Specialiserad öppenvård 42,40 42,39 42,48 42,17 Akutmottagning 17,11 17,04 17,06 17,12 Jour/lätt- och närakut 10,94 11,24 11,29 10,87 28

61 Tabell 2.3. Antal besök per invånare, totalt oavsett vårdgivarkategori och enbart läkarbesök, i olika vårdformer uppdelat på åldersgrupper och totalt Totalt Antal besök per invånare (varav läkarbesök) Vårdform Husläkarverksamhet 1,31 (1,22) 1,30 (1,21) 1,17 (1,09) 1,11 (0,99) Övrig primärvård 4,44 (0,74) 4,58 (0,79) 4,65 (0,87) 4,68 (0,96) Specialiserad öppenvård 1,17 (0,67) 1,16 (0,66) 1,12 (0,61) 1,04 (0,56) Akutmottagning 0,33 (0,31) 0,39 (0,33) 0,37 (0,30) 0,40 (0,32) Jour/lätt- och närakut 0,40 (0,40) 0,41 (0,41) 0,39 (0,39) 0,38 (0,38) Husläkarverksamhet 0,95 (0,85) 0,95 (0,85) 0,91 (0,81) 0,87 (0,75) Övrig primärvård 0,80 (0,15) 0,90 (0,16) 0,96 (0,18) 1,03 (0,22) Specialiserad öppenvård 1,52 (0,66) 1,54 (0,66) 1,55 (0,65) 1,50 (0,63) Akutmottagning 0,15 (0,14) 0,16 (0,14) 0,16 (0,13) 0,16 (0,13) Jour/lätt- och närakut 0,23 (0,23) 0,24 (0,24) 0,24 (0,23) 0,23 (0,23) Husläkarverksamhet 1,16 (1,02) 1,18 (1,03) 1,19 (1,05) 1,13 (0,98) Övrig primärvård 1,65 (0,14) 1,71 (0,13) 1,79 (0,13) 1,80 (0,13) Specialiserad öppenvård 2,44 (1,14) 2,43 (1,13) 2,46 (1,13) 2,39 (1,13) Akutmottagning 0,26 (0,25) 0,26 (0,25) 0,26 (0,25) 0,26 (0,24) Jour/lätt- och närakut 0,12 (0,12) 0,13 (0,12) 0,13 (0,12) 0,12 (0,12) Husläkarverksamhet 2,20 (1,62) 2,19 (1,63) 2,20 (1,65) 2,08 (1,54) Övrig primärvård 1,98 (0,16) 2,05 (0,15) 2,15 (0,14) 2,17 (0,13) Specialiserad öppenvård 3,81 (1,80) 3,75 (1,73) 3,73 (1,70) 3,55 (1,65) Akutmottagning 0,26 (0,25) 0,26 (0,25) 0,26 (0,25) 0,26 (0,25) Jour/lätt- och närakut 0,10 (0,10) 0,11 (0,11) 0,11 (0,11) 0,10 (0,10) Husläkarverksamhet 4,92 (2,96) 4,88 (2,91) 4,88 (2,84) 4,69 (2,61) Övrig primärvård 3,68 (0,27) 3,82 (0,25) 3,91 (0,21) 3,93 (0,18) Specialiserad öppenvård 5,78 (3,14) 5,91 (3,13) 5,99 (3,10) 5,74 (3,01) Akutmottagning 0,38 (0,37) 0,37 (0,36) 0,38 (0,37) 0,38 (0,37) Jour/lätt- och närakut 0,08 (0,07) 0,08 (0,08) 0,09 (0,08) 0,09 (0,08) Husläkarverksamhet 10,92 (4,88) 10,79 (4,83) 10,65 (4,67) 10,44 (4,25) Övrig primärvård 7,08 (0,55) 7,37 (0,49) 7,41 (0,40) 7,61 (0,33) Specialiserad öppenvård 6,94 (3,88) 7,20 (3,89) 7,16 (3,88) 7,08 (3,84) Akutmottagning 0,62 (0,61) 0,62 (0,61) 0,62 (0,61) 0,60 (0,59) Jour/lätt- och närakut 0,07 (0,07) 0,09 (0,08) 0,09 (0,09) 0,09 (0,08) Husläkarverksamhet 20,51 (5,14) 20,84 (5,30) 21,19 (5,33) 22,31 (5,14) Övrig primärvård 12,00 (1,65) 12,94 (1,51) 13,16 (1,37) 14,28 (1,16) Specialiserad öppenvård 5,47 (2,95) 5,93 (3,05) 6,00 (3,02) 6,24 (3,11) Akutmottagning 1,02 (1,01) 1,02 (1,02) 1,02 (1,01) 1,01 (1,00) Jour/lätt- och närakut 0,06 (0,06) 0,08 (0,07) 0,09 (0,08) 0,09 (0,08) Husläkarverksamhet 2,65 (1,63) 2,64 (1,64) 2,65 (1,63) 2,57 (1,51) Övrig primärvård 2,50 (0,26) 2,61 (0,25) 2,70 (0,24) 2,75 (0,24) Specialiserad öppenvård 3,21 (1,58) 3,23 (1,56) 3,24 (1,55) 3,13 (1,52) Akutmottagning 0,29 (0,28) 0,30 (0,28) 0,30 (0,28) 0,30 (0,28) Jour/lätt- och närakut 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) 0,15 (0,14) 29

62 Tabell 2.4 Fördelning av besök, oavsett vårdgivarkategori, i olika vårdformer uppdelat på åldersgrupper och totalt Andel av besök (i procent) Totalt Vårdform Husläkarverksamhet 17,14 16,56 15,23 14,53 Övrig primärvård 58,02 58,46 60,38 61,59 Specialiserad öppenvård 15,27 14,77 14,51 13,67 Akutmottagning 4,29 4,98 4,86 5,21 Jour/lätt- och närakut 5,28 5,22 5,02 4,99 Husläkarverksamhet 26,12 24,96 23,84 22,97 Övrig primärvård 21,97 23,79 25,21 27,19 Specialiserad öppenvård 41,54 40,72 40,57 39,54 Akutmottagning 4,00 4,27 4,21 4,34 Jour/lätt- och närakut 6,37 6,26 6,17 5,96 Husläkarverksamhet 20,66 20,63 20,41 19,76 Övrig primärvård 29,36 29,98 30,69 31,59 Specialiserad öppenvård 43,22 42,63 42,21 41,95 Akutmottagning 4,61 4,55 4,52 4,57 Jour/lätt- och närakut 2,15 2,21 2,16 2,13 Husläkarverksamhet 26,29 26,18 26,08 25,46 Övrig primärvård 23,68 24,52 25,48 26,57 Specialiserad öppenvård 45,66 44,95 44,09 43,53 Akutmottagning 3,12 3,06 3,05 3,16 Jour/lätt- och närakut 1,25 1,29 1,30 1,28 Husläkarverksamhet 33,16 32,42 32,01 31,67 Övrig primärvård 24,85 25,33 25,66 26,51 Specialiserad öppenvård 38,95 39,23 39,28 38,70 Akutmottagning 2,54 2,46 2,47 2,54 Jour/lätt- och närakut 0,51 0,56 0,58 0,57 Husläkarverksamhet 42,59 41,40 41,07 40,43 Övrig primärvård 27,63 28,28 28,57 29,47 Specialiserad öppenvård 27,07 27,62 27,62 27,44 Akutmottagning 2,42 2,36 2,38 2,32 Jour/lätt- och närakut 0,29 0,33 0,36 0,34 Husläkarverksamhet 52,51 51,07 51,11 50,79 Övrig primärvård 30,73 31,71 31,74 32,51 Specialiserad öppenvård 14,00 14,52 14,48 14,21 Akutmottagning 2,61 2,51 2,46 2,29 Jour/lätt- och närakut 0,15 0,19 0,21 0,20 Husläkarverksamhet 30,07 29,61 29,31 28,94 Övrig primärvård 28,48 29,23 29,87 30,89 Specialiserad öppenvård 36,46 36,14 35,86 35,18 Akutmottagning 3,33 3,33 3,30 3,35 Jour/lätt- och närakut 1,66 1,69 1,67 1,63 30

63 Tabell 2.5 Fördelning av läkarbesök i olika vårdformer uppdelat på åldersgrupper och totalt, Andel av läkarbesök (i procent) Totalt Vårdform Husläkarverksamhet 36,52 35,62 33,62 31,00 Övrig primärvård 22,07 23,25 26,68 29,97 Specialiserad öppenvård 19,94 19,28 18,59 17,36 Akutmottagning 9,40 9,85 9,28 9,87 Jour/lätt- och närakut 12,07 12,00 11,84 11,81 Husläkarverksamhet 41,92 41,56 40,55 38,53 Övrig primärvård 7,25 7,71 8,96 11,12 Specialiserad öppenvård 32,55 32,40 32,29 32,13 Akutmottagning 6,86 6,72 6,48 6,70 Jour/lätt- och närakut 11,41 11,61 11,73 11,52 Husläkarverksamhet 38,22 38,82 38,97 37,63 Övrig primärvård 5,20 4,89 4,92 4,94 Specialiserad öppenvård 42,72 42,32 42,17 43,39 Akutmottagning 9,35 9,29 9,31 9,42 Jour/lätt- och närakut 4,52 4,68 4,63 4,61 Husläkarverksamhet 41,13 42,18 42,93 41,88 Övrig primärvård 4,14 3,85 3,70 3,53 Specialiserad öppenvård 45,72 44,88 44,15 45,08 Akutmottagning 6,40 6,37 6,43 6,71 Jour/lätt- och närakut 2,61 2,72 2,79 2,79 Husläkarverksamhet 43,36 43,21 43,01 41,74 Övrig primärvård 4,03 3,70 3,15 2,85 Specialiserad öppenvård 46,09 46,50 46,98 48,25 Akutmottagning 5,43 5,38 5,57 5,85 Jour/lätt- och närakut 1,09 1,20 1,29 1,31 Husläkarverksamhet 48,87 48,81 48,42 46,73 Övrig primärvård 5,48 4,92 4,19 3,62 Specialiserad öppenvård 38,81 39,31 40,20 42,25 Akutmottagning 6,12 6,13 6,28 6,47 Jour/lätt- och närakut 0,72 0,83 0,91 0,93 Husläkarverksamhet 47,53 48,37 49,24 48,97 Övrig primärvård 15,28 13,80 12,67 11,05 Specialiserad öppenvård 27,29 27,89 27,96 29,68 Akutmottagning 9,39 9,27 9,37 9,49 Jour/lätt- och närakut 0,52 0,68 0,77 0,81 Husläkarverksamhet 41,83 42,23 42,28 40,91 Övrig primärvård 6,60 6,38 6,36 6,52 Specialiserad öppenvård 40,59 40,29 40,23 41,17 Akutmottagning 7,26 7,25 7,26 7,51 Jour/lätt- och närakut 3,71 3,85 3,87 3,89 31

64 Appendix 3. Vårdutnyttjande inom olika vårdformer för personer med kroniska sjukdomar Tabell 3.1. Andel patienter (i procent) som har haft minst en vårdkontakt i respektive vårdform, uppdelat på sjukdomsgrupp Astma Demens Diabetes typ 2 Fetma Förmaksflimmer Hjärtsvikt Hypertoni Vårdform Husläkarverksamhet 74,16 74,76 73,56 72,71 Övrig primärvård 47,81 48,24 49,16 49,93 Specialiserad öppenvård 61,28 61,71 61,70 60,80 Akutmottagning 25,64 26,77 25,92 26,68 Jour/lätt- och närakut 19,87 20,49 20,01 19,49 Slutenvård 12,24 11,87 11,46 10,94 Husläkarverksamhet 58,65 58,88 58,56 56,89 Övrig primärvård 76,68 78,22 78,95 79,09 Specialiserad öppenvård 64,76 64,30 63,43 61,47 Akutmottagning 46,77 45,99 45,93 45,31 Jour/lätt- och närakut 3,28 4,40 5,05 5,02 Slutenvård 39,52 39,26 38,52 37,57 Husläkarverksamhet 88,62 88,97 89,75 89,73 Övrig primärvård 54,97 55,92 56,64 56,82 Specialiserad öppenvård 83,72 83,97 84,10 83,34 Akutmottagning 31,93 31,62 31,89 31,53 Jour/lätt- och närakut 7,32 7,98 8,37 8,26 Slutenvård 24,19 23,52 23,46 22,63 Husläkarverksamhet 80,95 80,18 79,52 79,16 Övrig primärvård 48,99 51,79 52,62 53,76 Specialiserad öppenvård 73,58 73,71 73,74 73,32 Akutmottagning 28,03 27,94 28,31 28,16 Jour/lätt- och närakut 13,29 13,67 14,02 13,87 Slutenvård 20,38 20,07 20,11 19,89 Husläkarverksamhet 85,62 85,26 85,35 84,69 Övrig primärvård 54,24 55,03 56,00 57,16 Specialiserad öppenvård 84,15 84,42 84,41 83,62 Akutmottagning 49,53 48,83 49,00 48,01 Jour/lätt- och närakut 6,65 7,76 8,08 7,80 Slutenvård 42,04 41,07 40,43 39,19 Husläkarverksamhet 82,57 82,11 82,29 81,29 Övrig primärvård 61,62 62,29 62,99 64,05 Specialiserad öppenvård 83,01 83,33 84,13 83,37 Akutmottagning 56,16 56,57 57,00 56,24 Jour/lätt- och närakut 6,11 7,65 8,16 8,09 Slutenvård 52,07 52,40 52,35 51,35 Husläkarverksamhet 86,74 86,97 87,14 86,73 Övrig primärvård 42,19 43,15 44,21 45,23 Specialiserad öppenvård 75,81 76,01 76,11 75,37

65 Ischemisk hjärtsjukdom KOL Osteoporos Tia Totalt Akutmottagning 29,70 29,36 29,63 29,47 Jour/lätt- och närakut 7,27 7,91 8,22 7,97 Slutenvård 21,77 21,41 21,02 20,58 Husläkarverksamhet 84,49 84,46 84,73 84,83 Övrig primärvård 50,34 51,17 51,95 53,60 Specialiserad öppenvård 82,94 83,25 83,43 83,10 Akutmottagning 44,54 44,45 44,85 44,54 Jour/lätt- och närakut 7,10 8,19 8,40 8,30 Slutenvård 37,91 37,84 37,58 36,91 Husläkarverksamhet 86,28 85,96 86,38 86,40 Övrig primärvård 50,22 51,42 52,69 54,11 Specialiserad öppenvård 81,50 81,59 82,07 81,80 Akutmottagning 42,63 42,48 42,52 41,99 Jour/lätt- och närakut 9,18 10,09 10,92 10,61 Slutenvård 34,85 34,54 34,35 33,03 Husläkarverksamhet 83,87 83,22 83,20 83,40 Övrig primärvård 57,54 57,94 59,33 60,90 Specialiserad öppenvård 86,67 86,68 86,58 85,77 Akutmottagning 39,19 38,79 38,76 38,73 Jour/lätt- och närakut 8,86 9,91 10,06 9,97 Slutenvård 30,92 30,46 29,74 29,22 Husläkarverksamhet 81,32 81,58 81,72 81,23 Övrig primärvård 62,34 63,52 64,49 65,10 Specialiserad öppenvård 79,16 79,40 79,74 79,11 Akutmottagning 50,79 50,33 50,84 50,09 Jour/lätt- och närakut 6,47 7,42 7,99 7,78 Slutenvård 44,23 43,67 43,69 42,39 Husläkarverksamhet 80,54 80,79 80,65 80,12 Övrig primärvård 44,40 45,33 46,23 47,11 Specialiserad öppenvård 71,41 71,60 71,71 70,79 Akutmottagning 28,42 28,48 28,39 28,41 Jour/lätt- och närakut 10,92 11,59 11,66 11,38 Slutenvård 19,09 18,67 18,31 17,76 33

66 Tabell 3.2. Andel patienter i gruppen personer med kroniska sjukdomar som har gjort minst ett läkarbesök i respektive vårdform uppdelat på sjukdomsgrupp, Astma Demens Diabetes typ 2 Fetma Förmaksflimmer Hjärtsvikt Hypertoni Ischemisk hjärtsjukdom Andel som har gjort minst ett läkarbesök (i procent) Vårdform Husläkarverksamhet 72,68 73,31 72,02 70,68 Övrig primärvård 15,86 16,01 16,19 16,99 Specialiserad öppenvård 54,01 54,32 54,25 53,61 Akutmottagning 25,20 25,53 24,49 25,11 Jour/lätt- och närakut 19,82 20,40 19,94 19,39 Husläkarverksamhet 54,22 54,23 53,75 52,21 Övrig primärvård 47,90 48,93 49,32 48,04 Specialiserad öppenvård 54,81 54,18 53,19 53,03 Akutmottagning 46,68 45,85 45,77 45,15 Jour/lätt- och närakut 3,23 4,32 5,00 4,92 Husläkarverksamhet 85,26 85,84 86,50 86,23 Övrig primärvård 8,38 8,43 7,83 7,08 Specialiserad öppenvård 69,25 69,21 69,16 69,03 Akutmottagning 31,65 31,33 31,61 31,18 Jour/lätt- och närakut 7,24 7,79 8,17 8,11 Husläkarverksamhet 79,02 78,30 77,70 76,97 Övrig primärvård 12,05 12,85 13,54 14,02 Specialiserad öppenvård 63,04 63,26 63,31 63,43 Akutmottagning 27,56 27,31 27,63 27,30 Jour/lätt- och närakut 13,20 13,50 13,87 13,72 Husläkarverksamhet 83,27 83,04 83,16 82,45 Övrig primärvård 13,74 14,25 13,37 12,30 Specialiserad öppenvård 76,40 76,40 76,27 76,28 Akutmottagning 49,34 48,62 48,79 47,78 Jour/lätt- och närakut 6,58 7,55 7,86 7,59 Husläkarverksamhet 79,07 78,82 78,87 77,96 Övrig primärvård 18,25 18,40 17,65 16,74 Specialiserad öppenvård 74,69 74,88 75,95 76,15 Akutmottagning 56,03 56,43 56,81 56,09 Jour/lätt- och närakut 6,02 7,47 7,95 7,88 Husläkarverksamhet 84,28 84,64 84,78 84,04 Övrig primärvård 7,61 7,90 7,38 6,74 Specialiserad öppenvård 66,20 66,40 66,29 66,24 Akutmottagning 29,47 29,10 29,38 29,14 Jour/lätt- och närakut 7,20 7,76 8,07 7,83 Husläkarverksamhet 81,83 81,78 82,12 82,16 Övrig primärvård 11,13 11,51 10,63 9,78 Specialiserad öppenvård 74,27 74,89 75,16 75,25 Akutmottagning 44,34 44,22 44,65 44,27 Jour/lätt- och närakut 7,04 8,02 8,21 8,12

67 KOL Osteoporos Tia Totalt Husläkarverksamhet 83,58 83,43 83,93 83,60 Övrig primärvård 10,18 10,35 9,68 9,03 Specialiserad öppenvård 71,75 71,57 71,99 72,50 Akutmottagning 42,44 42,18 42,26 41,63 Jour/lätt- och närakut 9,11 9,93 10,80 10,40 Husläkarverksamhet 80,43 79,90 80,05 79,90 Övrig primärvård 11,96 12,30 11,68 11,00 Specialiserad öppenvård 79,53 79,58 79,57 78,96 Akutmottagning 38,93 38,45 38,45 38,38 Jour/lätt- och närakut 8,80 9,77 9,89 9,80 Husläkarverksamhet 78,17 78,58 78,71 78,20 Övrig primärvård 18,34 18,69 17,74 16,87 Specialiserad öppenvård 70,13 70,21 70,58 70,53 Akutmottagning 50,65 50,13 50,63 49,85 Jour/lätt- och närakut 6,40 7,27 7,86 7,61 Husläkarverksamhet 78,21 78,55 78,41 77,50 Övrig primärvård 11,23 11,49 11,16 10,99 Specialiserad öppenvård 62,36 62,52 62,46 62,05 Akutmottagning 28,12 27,90 27,77 27,70 Jour/lätt- och närakut 10,86 11,47 11,54 11,26 35

68 Tabell 3.3 Antal besök, oavsett vårdgivarkategori, och antal läkarbesök per patient inom respektive vårdform uppdelat på sjukdomsgrupp Astma Demens Diabetes typ 2 Fetma Förmaksflimmer Hjärtsvikt Hypertoni Ischemisk hjärtsjukdom Besök per patient (varav läkarbesök) Vårdform Husläkarverksamhet 4,05 (2,65) 4,02 (2,65) 3,95 (2,58) 3,80 (2,39) Övrig primärvård 3,48 (0,38) 3,59 (0,38) 3,70 (0,40) 3,81 (0,44) Specialiserad öppenvård 4,70 (2,34) 4,68 (2,30) 4,70 (2,29) 4,49 (2,23) Akutmottagning 0,49 (0,48) 0,51 (0,48) 0,49 (0,45) 0,49 (0,46) Jour/lätt- och närakut 0,30 (0,30) 0,31 (0,31) 0,30 (0,30) 0,29 (0,29) Husläkarverksamhet 20,45 (2,82) 21,14 (2,86) 21,52 (2,89) 22,27 (2,75) Övrig primärvård 16,07 (2,52) 17,72 (2,19) 17,66 (2,00) 18,56 (1,70) Specialiserad öppenvård 4,29 (2,19) 4,44 (2,14) 4,32 (2,06) 4,19 (2,04) Akutmottagning 0,99 (0,98) 0,97 (0,96) 0,97 (0,96) 0,95 (0,94) Jour/lätt- och närakut 0,04 (0,04) 0,06 (0,05) 0,06 (0,06) 0,06 (0,06) Husläkarverksamhet 12,52 (4,48) 12,49 (4,49) 12,47 (4,42) 12,18 (4,07) Övrig primärvård 9,11 (0,44) 9,39 (0,39) 9,42 (0,34) 9,32 (0,29) Specialiserad öppenvård 8,16 (3,77) 8,36 (3,76) 8,33 (3,70) 8,06 (3,61) Akutmottagning 0,67 (0,65) 0,66 (0,64) 0,66 (0,64) 0,63 (0,62) Jour/lätt- och närakut 0,10 (0,09) 0,11 (0,10) 0,11 (0,11) 0,11 (0,10) Husläkarverksamhet 5,93 (3,50) 5,87 (3,44) 5,85 (3,40) 5,61 (3,11) Övrig primärvård 5,20 (0,32) 5,57 (0,33) 5,87 (0,35) 6,09 (0,36) Specialiserad öppenvård 6,79 (2,97) 6,83 (2,93) 6,88 (2,94) 6,73 (2,92) Akutmottagning 0,56 (0,55) 0,56 (0,54) 0,57 (0,55) 0,56 (0,54) Jour/lätt- och närakut 0,18 (0,18) 0,19 (0,19) 0,19 (0,19) 0,20 (0,19) Husläkarverksamhet 20,79 (10,51) 20,49 (10,28) 20,05 (9,65) 19,33 (8,53) Övrig primärvård 8,82 (0,80) 9,25 (0,71) 9,46 (0,63) 9,97 (0,53) Specialiserad öppenvård 8,92 (4,43) 9,33 (4,41) 9,39 (4,32) 9,20 (4,26) Akutmottagning 1,13 (1,11) 1,09 (1,08) 1,09 (1,07) 1,06 (1,05) Jour/lätt- och närakut 0,09 (0,08) 0,10 (0,10) 0,11 (0,10) 0,10 (0,10) Husläkarverksamhet 22,77 (7,92) 23,02 (7,97) 22,94 (7,75) 22,79 (7,11) Övrig primärvård 11,85 (1,09) 12,44 (0,94) 12,82 (0,85) 13,30 (0,73) Specialiserad öppenvård 10,52 (4,56) 11,61 (4,77) 12,04 (4,79) 12,16 (4,80) Akutmottagning 1,39 (1,37) 1,38 (1,37) 1,39 (1,38) 1,37 (1,35) Jour/lätt- och närakut 0,08 (0,08) 0,10 (0,09) 0,11 (0,10) 0,11 (0,10) Husläkarverksamhet 9,05 (4,16) 9,00 (4,13) 8,95 (4,03) 8,82 (3,71) Övrig primärvård 5,51 (0,38) 5,76 (0,35) 5,88 (0,31) 6,07 (0,27) Specialiserad öppenvård 6,41 (3,31) 6,55 (3,28) 6,58 (3,25) 6,40 (3,19) Akutmottagning 0,58 (0,57) 0,57 (0,56) 0,57 (0,56) 0,56 (0,55) Jour/lätt- och närakut 0,09 (0,09) 0,10 (0,10) 0,11 (0,10) 0,10 (0,10) Husläkarverksamhet 13,00 (5,25) 12,85 (5,23) 13,06 (5,12) 12,96 (4,74) Övrig primärvård 7,79 (0,62) 8,16 (0,56) 8,47 (0,48) 8,59 (0,41) Specialiserad öppenvård 8,64 (4,22) 8,96 (4,21) 9,11 (4,17) 9,14 (4,18) Akutmottagning 1,00 (0,99) 0,99 (0,98) 1,00 (0,99) 0,99 (0,97) Jour/lätt- och närakut 0,09 (0,09) 0,11 (0,10) 0,11 (0,11) 0,11 (0,10) 36

69 KOL Osteoporos Tia Totalt Husläkarverksamhet 12,37 (5,16) 12,34 (5,15) 12,31 (5,07) 12,39 (4,68) Övrig primärvård 7,46 (0,58) 7,86 (0,50) 7,96 (0,44) 8,17 (0,39) Specialiserad öppenvård 9,82 (4,04) 10,41 (4,04) 10,44 (4,06) 10,21 (3,96) Akutmottagning 1,04 (1,03) 1,02 (1,01) 1,01 (0,99) 0,98 (0,96) Jour/lätt- och närakut 0,13 (0,12) 0,14 (0,14) 0,15 (0,15) 0,15 (0,14) Husläkarverksamhet 12,05 (4,39) 12,00 (4,33) 11,92 (4,25) 11,95 (4,02) Övrig primärvård 8,62 (0,63) 9,27 (0,58) 9,31 (0,53) 9,51 (0,45) Specialiserad öppenvård 9,99 (5,21) 10,41 (5,23) 10,45 (5,20) 9,88 (4,98) Akutmottagning 0,83 (0,82) 0,82 (0,81) 0,82 (0,81) 0,81 (0,80) Jour/lätt- och närakut 0,12 (0,12) 0,13 (0,13) 0,13 (0,13) 0,13 (0,13) Husläkarverksamhet 16,04 (5,46) 16,06 (5,41) 16,07 (5,20) 16,02 (4,74) Övrig primärvård 12,02 (1,01) 12,65 (0,90) 12,88 (0,79) 13,38 (0,68) Specialiserad öppenvård 8,38 (3,85) 8,96 (3,87) 8,82 (3,89) 8,60 (3,79) Akutmottagning 1,14 (1,13) 1,11 (1,09) 1,13 (1,11) 1,11 (1,09) Jour/lätt- och närakut 0,08 (0,08) 0,10 (0,09) 0,10 (0,10) 0,10 (0,10) Husläkarverksamhet 7,14 (3,52) 7,07 (3,50) 7,01 (3,41) 6,85 (3,13) Övrig primärvård 4,85 (0,42) 5,06 (0,39) 5,18 (0,37) 5,31 (0,35) Specialiserad öppenvård 6,02 (2,97) 6,09 (2,94) 6,09 (2,91) 5,86 (2,83) Akutmottagning 0,55 (0,53) 0,54 (0,53) 0,54 (0,52) 0,53 (0,51) Jour/lätt- och närakut 0,15 (0,15) 0,16 (0,16) 0,16 (0,16) 0,16 (0,15) 37

70 Tabell 3.4 Antal vårdtillfällen per patient i gruppen personer med kroniska sjukdomar, Antal vårdtillfällen per patient Astma 0,23 0,22 0,21 0,21 Demens 0,87 0,86 0,87 0,85 Diabetes typ 2 0,54 0,53 0,53 0,51 Fetma 0,37 0,36 0,36 0,36 Förmaksflimmer 1,04 1,02 1,00 0,97 Hjärtsvikt 1,44 1,44 1,47 1,45 Hypertoni 0,46 0,45 0,44 0,44 Ischemisk hjärtsjukdom 0,90 0,89 0,90 0,89 KOL 0,92 0,92 0,89 0,87 Osteoporos 0,74 0,72 0,72 0,69 Tia 1,06 1,04 1,06 1,03 Totalt 0,39 0,38 0,37 0,36 Tabell 3.5 Antal vårddagar per patient i gruppen personer med kroniska sjukdomar, Antal vårddagar per patient Astma 1,30 1,27 1,18 1,13 Demens 6,76 6,67 6,74 6,47 Diabetes typ 2 3,72 3,66 3,79 3,44 Fetma 2,01 1,99 2,01 1,96 Förmaksflimmer 7,15 7,03 7,19 6,66 Hjärtsvikt 10,54 10,65 11,14 10,48 Hypertoni 3,03 3,00 3,01 2,88 Ischemisk hjärtsjukdom 5,77 5,73 5,87 5,60 KOL 6,38 6,47 6,29 6,14 Osteoporos 5,62 5,43 5,52 5,18 Tia 7,94 7,76 7,83 7,43 Totalt 2,50 2,44 2,44 2,30 38

71 Tabell 3.6 Fördelning (i procent) av besök, oavsett vårdgivarkategori, i vårdformer uppdelat på sjukdomsgrupp, Astma Demens Diabetes typ 2 Fetma Förmaksflimmer Hjärtsvikt Hypertoni Ischemisk hjärtsjukdom Andel av besök (i procent) Vårdform Husläkarverksamhet 31,12 30,64 30,09 29,53 Övrig primärvård 26,71 27,39 28,16 29,57 Specialiserad öppenvård 36,10 35,71 35,77 34,84 Akutmottagning 3,75 3,90 3,71 3,82 Jour/lätt- och närakut 2,31 2,36 2,28 2,25 Husläkarverksamhet 48,87 47,69 48,32 48,39 Övrig primärvård 38,42 39,98 39,65 40,31 Specialiserad öppenvård 10,24 10,02 9,71 9,09 Akutmottagning 2,37 2,19 2,18 2,06 Jour/lätt- och närakut 0,10 0,13 0,14 0,14 Husläkarverksamhet 40,98 40,29 40,23 40,20 Övrig primärvård 29,83 30,28 30,40 30,74 Specialiserad öppenvård 26,70 26,97 26,89 26,60 Akutmottagning 2,18 2,11 2,12 2,09 Jour/lätt- och närakut 0,32 0,35 0,36 0,37 Husläkarverksamhet 31,77 30,86 30,21 29,24 Övrig primärvård 27,85 29,27 30,31 31,75 Specialiserad öppenvård 36,37 35,90 35,53 35,06 Akutmottagning 3,02 2,96 2,95 2,93 Jour/lätt- och närakut 0,98 1,01 1,00 1,02 Husläkarverksamhet 52,31 50,88 50,01 48,73 Övrig primärvård 22,19 22,98 23,60 25,14 Specialiserad öppenvård 22,45 23,17 23,42 23,19 Akutmottagning 2,83 2,72 2,71 2,68 Jour/lätt- och närakut 0,22 0,26 0,26 0,26 Husläkarverksamhet 48,86 47,42 46,54 45,83 Övrig primärvård 25,42 25,62 26,00 26,74 Specialiserad öppenvård 22,57 23,91 24,42 24,46 Akutmottagning 2,98 2,85 2,82 2,75 Jour/lätt- och närakut 0,17 0,21 0,22 0,22 Husläkarverksamhet 41,82 40,94 40,52 40,18 Övrig primärvård 25,45 26,20 26,62 27,64 Specialiserad öppenvård 29,62 29,79 29,80 29,15 Akutmottagning 2,68 2,59 2,58 2,56 Jour/lätt- och närakut 0,43 0,47 0,48 0,47 Husläkarverksamhet 42,59 41,37 41,12 40,76 Övrig primärvård 25,54 26,26 26,67 27,03 Specialiserad öppenvård 28,30 28,83 28,70 28,76 Akutmottagning 3,28 3,19 3,16 3,10 Jour/lätt- och närakut 0,30 0,35 0,35 0,35 39

72 KOL Osteoporos Tia Totalt Husläkarverksamhet 40,13 38,83 38,62 38,84 Övrig primärvård 24,21 24,73 24,97 25,61 Specialiserad öppenvård 31,86 32,76 32,75 32,00 Akutmottagning 3,38 3,22 3,18 3,09 Jour/lätt- och närakut 0,42 0,45 0,48 0,47 Husläkarverksamhet 38,12 36,77 36,51 37,02 Övrig primärvård 27,28 28,41 28,54 29,44 Specialiserad öppenvård 31,60 31,90 32,02 30,61 Akutmottagning 2,64 2,52 2,52 2,52 Jour/lätt- och närakut 0,37 0,41 0,41 0,42 Husläkarverksamhet 42,59 41,31 41,20 40,86 Övrig primärvård 31,91 32,53 33,03 34,12 Specialiserad öppenvård 22,25 23,05 22,62 21,95 Akutmottagning 3,03 2,86 2,89 2,83 Jour/lätt- och närakut 0,22 0,25 0,26 0,26 Husläkarverksamhet 38,15 37,36 36,92 36,60 Övrig primärvård 25,96 26,75 27,30 28,37 Specialiserad öppenvård 32,16 32,16 32,10 31,35 Akutmottagning 2,91 2,87 2,83 2,84 Jour/lätt- och närakut 0,82 0,86 0,85 0,84 40

73 Tabell 3.7 Fördelning(i procent) av läkarbesök i olika vårdformer uppdelat på sjukdomsgrupp Andel av läkarbesök (i procent) 41 Astma Demens Diabetes typ 2 Fetma Förmaksflimmer Hjärtsvikt Hypertoni Ischemisk hjärtsjukdom Vårdform Husläkarverksamhet 43,12 43,28 42,89 41,24 Övrig primärvård 6,18 6,20 6,62 7,54 Specialiserad öppenvård 38,10 37,64 38,03 38,40 Akutmottagning 7,73 7,86 7,56 7,86 Jour/lätt- och närakut 4,87 5,02 4,91 4,96 Husläkarverksamhet 32,91 34,88 36,28 36,69 Övrig primärvård 29,50 26,72 25,05 22,75 Specialiserad öppenvård 25,63 26,03 25,85 27,22 Akutmottagning 11,50 11,72 12,05 12,53 Jour/lätt- och närakut 0,46 0,65 0,77 0,81 Husläkarverksamhet 47,51 47,86 48,02 46,88 Övrig primärvård 4,69 4,20 3,66 3,29 Specialiserad öppenvård 39,90 40,03 40,20 41,50 Akutmottagning 6,92 6,84 6,97 7,12 Jour/lätt- och närakut 0,98 1,07 1,14 1,21 Husläkarverksamhet 46,54 46,31 45,78 43,75 Övrig primärvård 4,28 4,41 4,67 5,00 Specialiserad öppenvård 39,50 39,47 39,59 41,04 Akutmottagning 7,28 7,29 7,40 7,54 Jour/lätt- och närakut 2,41 2,52 2,56 2,68 Husläkarverksamhet 62,05 62,02 61,19 59,00 Övrig primärvård 4,74 4,30 4,00 3,66 Specialiserad öppenvård 26,14 26,59 27,37 29,44 Akutmottagning 6,58 6,51 6,81 7,24 Jour/lätt- och närakut 0,50 0,58 0,63 0,66 Husläkarverksamhet 52,74 52,65 52,10 50,41 Övrig primärvård 7,24 6,21 5,74 5,20 Specialiserad öppenvård 30,35 31,49 32,21 34,08 Akutmottagning 9,15 9,03 9,26 9,58 Jour/lätt- och närakut 0,52 0,62 0,69 0,72 Husläkarverksamhet 48,89 49,09 48,83 47,43 Övrig primärvård 4,50 4,17 3,78 3,44 Specialiserad öppenvård 38,85 38,94 39,38 40,83 Akutmottagning 6,69 6,63 6,76 7,03 Jour/lätt- och närakut 1,07 1,18 1,24 1,28 Husläkarverksamhet 46,99 47,21 47,11 45,56 Övrig primärvård 5,56 5,03 4,44 3,92 Specialiserad öppenvård 37,79 38,03 38,39 40,22 Akutmottagning 8,85 8,81 9,08 9,31 Jour/lätt- och närakut 0,81 0,92 0,98 1,00

74 KOL Osteoporos Tia Totalt Husläkarverksamhet 47,20 47,49 47,36 46,13 Övrig primärvård 5,30 4,64 4,11 3,84 Specialiserad öppenvård 36,97 37,31 37,87 39,12 Akutmottagning 9,40 9,29 9,27 9,50 Jour/lätt- och närakut 1,13 1,27 1,39 1,40 Husläkarverksamhet 39,30 39,10 38,95 38,77 Övrig primärvård 5,66 5,22 4,82 4,32 Specialiserad öppenvård 46,64 47,22 47,65 47,99 Akutmottagning 7,37 7,29 7,40 7,67 Jour/lätt- och närakut 1,04 1,16 1,18 1,26 Husläkarverksamhet 47,34 47,59 46,91 45,63 Övrig primärvård 8,76 7,88 7,11 6,55 Specialiserad öppenvård 33,38 34,08 35,09 36,42 Akutmottagning 9,80 9,62 10,01 10,48 Jour/lätt- och närakut 0,71 0,82 0,89 0,93 Husläkarverksamhet 46,36 46,56 46,34 44,92 Övrig primärvård 5,53 5,21 5,00 4,96 Specialiserad öppenvård 39,10 39,11 39,48 40,59 Akutmottagning 7,03 7,00 7,04 7,32 Jour/lätt- och närakut 1,98 2,12 2,15 2,22 42

75 Tabell 3.8 Fördelning av besök för personer med kroniska sjukdomar inom olika vårdgivarkategorier uppdelat på vårdform Andel av besök (i procent) Husläkarverksamhet Övrig primärvård Specialiserad öppenvård Akutmottagning Jour/lätt- och närakut Vårdgivarkategori Läkare 49,36 49,46 48,69 45,78 Distriktssköterska 30,60 29,25 28,44 27,32 Övriga Sjuksköterskor 9,14 9,73 10,56 11,84 Undersköterska 10,88 11,55 12,29 15,04 Paramedicinsk vårdgivare 0,00 0,00 0,00 0,00 Psykoterapi/kurator 0,01 0,01 0,01 0,01 Övriga 0,01 0,00 0,01 0,01 Läkare 8,66 7,73 7,10 6,52 Distriktssköterska 0,35 0,61 0,66 0,66 Övriga Sjuksköterskor 5,88 3,89 2,93 2,92 Undersköterska 24,78 26,66 27,56 28,57 Paramedicinsk vårdgivare 43,33 43,18 42,81 42,00 Psykoterapi/kurator 2,69 3,05 3,74 3,99 Övriga 14,30 14,88 15,20 15,34 Läkare 49,38 48,25 47,71 48,29 Distriktssköterska 0,00 0,03 0,14 0,07 Övriga Sjuksköterskor 21,04 22,01 22,21 23,51 Undersköterska 1,71 2,22 2,35 1,90 Paramedicinsk vårdgivare 5,89 5,66 5,62 5,46 Psykoterapi/kurator 5,08 5,28 5,31 4,95 Övriga 16,90 16,55 16,66 15,82 Läkare 97,94 96,81 96,61 96,11 Distriktssköterska 0,00 0,00 0,00 - Övriga Sjuksköterskor 1,97 3,08 3,29 3,78 Undersköterska 0,02 0,02 0,01 0,01 Paramedicinsk vårdgivare 0, Psykoterapi/kurator 0,04 0,05 0,03 0,03 Övriga 0,03 0,05 0,06 0,07 Läkare 98,80 97,62 97,65 97,84 Distriktssköterska 0,90 1,27 1,18 0,87 Övriga Sjuksköterskor 0,27 1,06 1,13 1,22 Undersköterska 0,03 0,05 0,03 0,06 Paramedicinsk vårdgivare Psykoterapi/kurator 0,00-0,00 - Övriga 0,00 0,01 0,02 0,01 43

76 Appendix 4. Akutmottagningsbesök per listad vid husläkarmottagningar inom olika ägargrupper 0.7 Box plot Antal besök Enskilda Privata Praktikertjänst Privata Koncerner SLSO TioHundra Figur 4.1 Spridning av antalet akutmottagningsbesök per listad uppdelat på ägargrupp

77 Box plot Antal besök Enskilda Privata Praktikertjänst Privata Koncerner SLSO TioHundra Figur 4.2 Spridning av antalet akutmottagningsbesök per listad uppdelat på ägargrupp

78 Box plot Antal besök Enskilda Privata Praktikertjänst Privata Koncerner SLSO TioHundra Figur 4.3 Spridning av antalet akutmottagningsbesök per listad uppdelat på ägargrupp

79 Behovsviktning av ersättning i primärvården Arbetsrapport till HSF RAPPORT XXX

80 Citera gärna Centrum för epidemiologi och samhällsmedicins rapporter, men glöm inte att uppge källan. Bilder, fotografier och illustrationer är skyddade av upphovsrätten. Det innebär att du måste ha upphovsmannens tillstånd för att använda dem. Referera till rapporten enligt: Walander A, Corman D, Agerholm J, Ponce de Leon A, Nylén L, Burström B Behovsviktning av ersättning i primärvården. Arbetsrapport till HSF Centrum för epidemiologi och samhällsmedicin Box 1497, Solna ces.slso@sll.se Författare: Rapport 2017: xxxisbn Klicka här för att ange text.författare: Walander A, Corman D, Agerholm J, Ponce de Leon A, Nylén L, Burström B. Layout: Elisabeth Johansson Stockholm maj

81 Innehåll 1 Bakgrund, inledning... 4 Vilka skillnader finns i behov av vård?... 4 Vilka faktorer bör tas i beaktande för att beskriva behov av vård?... 5 Andra modeller för fördelning av resurser... 6 Referenser Vårdbehov Indikatorer på vårdbehov bestämningsfaktorer eller sjuklighet Justering efter demografiska och sociala bestämningsfaktorer Behovsjustering efter diagnoser Behovsjustering efter diagnos eller bestämningsfaktorer? Vårdbehov som inte kommer till vårdens kännedom Sammanfattning Referenser Care Need Index, bakgrund, konstruktion, validitetsaspekter Inledning Om behov och vårdbehovsmått Ursprung, bakgrund och konstruktion av CNI En kritisk genomgång av validitetsaspekter för CNI Diskussion och slutsatser Sammanfattning Referenser Analys av CNI i relation till vårdbehov och befolkningsfaktorer Stockholms läns befolkningssammansättning Beskrivning av CNI CNI-faktorernas betydelse för utfallet CNI i förhållande till andra behovsmått Social vikt i behovsindex för primärvård SMR (standardiserade dödstal) Husläkarmottagningar SLL Betjäningsområden SLL Behovsmått och specifika bakgrundsfaktorer Diskussion, slutsatser

82 1 Bakgrund, inledning Ersättningsmodellen i primärvården i SLL baserades fram t.o.m. 31/ till 60 procent på besöksersättning och till 40 procent på en åldersviktad listningsersättning. Fr.o.m 1/ baseras modellen till 60 procent på en fast listningsersättning som till 20 procent viktas med CNI (Care Need Index). Besöksersättningen har sänkts och differentierats. Avsikten med förändringen är att styra vården till att i större utsträckning fokusera patienter med kroniska sjukdomar, och att patienter med lättare sjukdomstillstånd i större utsträckning ska söka andra alternativ än läkarbesök. En viktig aspekt av förändringen är vilken effekt den kommer att ha med avseende på vård på lika villkor i primärvården, och hur förändringen påverkar vårdcentraler i olika typer av områden. Centrum för epidemiologi och samhällsmedicin (CES) har av Hälso- och sjukvårdsförvaltningen fått i uppdrag att belysa jämlikhetsaspekter av förändrat ersättningssystem i primärvården i SLL med avseende på: 1. Care Need Index (CNI), bakgrund, konstruktion, validitetsaspekter 2. Hur väl CNI speglar befolkningens behov av vård i relation till andra behovsmått 3. Analys av CNI Uppdraget inkluderar en genomgång av vetenskapliga artiklar om CNI och andra typer av behovsindex, för- och nackdelar, samt simulering av konsekvenser av viktningen med CNI för vårdcentraler och i områden med olika typer av befolkningssammansättning bland de listade. En jämförelse görs med andra mått som speglar befolkningens behov av vård, inklusive den modell (primärvårdsindex) som tidigare användes i SLL, innan införande av Vårdval Stockholm. Uppdraget avrapporteras genom denna rapport och kapitel som belyser indikatorer på vårdbehov, bakgrund, konstruktion och validitet för CNI; analys av vilka komponenter av måttet som väger tyngst i CNI samt en jämförelse av CNI mot andra mått för att matcha resurser mot invånarnas behov av primärvård. Vilka skillnader finns i behov av vård? Det finns stora skillnader i livsvillkor, levnadsvanor och hälsa i befolkningen i olika områden i Stockholms län (1), med avsevärda skillnader i förväntad livslängd. Vidare finns påtagliga skillnader i sjuklighet i stora folksjukdomar som diabetes mellitus, kronisk obstruktiv lungsjukdom, hjärtinfarkt, stroke och psykiska sjukdomar som depression och psykossjukdom. Dessa diagnoser uppträder vid tidigare ålder och har högre prevalens i socialt och ekonomiskt utsatta områden än i övriga länet (2). Andelen personer som vårdats på sjukhus för tillstånd som med en optimalt fungerande primärvård och öppenvård inte skulle behöva läggas in på sjukhus är högre i områden i SLL med lägre medianinkomst, vilket kan spegla att primärvården inte fungerar optimalt i låginkomstområden (3). Studier i missgynnade områden i Skottland och Storbritannien hävdar att den sämre hälsan och högre förekomsten av multisjuklighet bland personer i dessa områden måste erkännas och resultera i en mer behovsbaserad resursfördelning till förmån för de missgynnade områdena (4-6). Man har konstaterat att patienters konsultationstider med läkare i dessa områden är kortare och doktorns stressnivå högre än i andra områden (7). Ett skotskt initiativ (GPs at the Deep End) 4

83 har föreslagit åtgärder för att förbättra primärvårdens möjligheter att förebygga och minska sociala skillnader i hälsa (8). Vilka faktorer bör tas i beaktande för att beskriva behov av vård? Flera aspekter måste beaktas när det gäller befolkningens behov av vård. En viktig utgångspunkt är att det är befolkningens hälsotillstånd som skapar behov av vård. En annan gäller hur behov ska mätas, och i vilken mån efterfrågan på vård eller konsumtion av vård ska ingå i ett mått, se Figur 1.1 (9). Figur 1.1 Bestämningsfaktorer för hälsa, hälsotillstånd, behov, efterfrågan, vårdkonsumtion och hälsoutfall (från (9)). De faktorer som ingår i CNI-måttet är demografiska och sociala bestämningsfaktorer för hälsa som påverkar individens hälsotillstånd, och därmed behov och konsumtion av vård (10). Högt värde på CNI har i flera studier visat sig samvariera med högre sjuklighet i området t ex i hjärtkärlsjukdom, psykiatrisk sjuklighet och dödlighet (11-15). Äldre personer har mer sjuklighet och därmed större behov av vård än yngre personer. Som grupp betraktat har lågutbildade personer sämre hälsa än högutbildade. En annan viktig aspekt är att debutåldern för sjukdom är lägre bland lågutbildade personer än bland högutbildade. Ett område med hög andel lågutbildade kommer att ha sämre hälsa än ett område med lägre andel lågutbildade personer. Det är dock inte lika klart att den sämre hälsan i området med stor andel lågutbildade till fullo avspeglas i uttryckt behov av vård, efterfrågan och konsumtion av vård. I hur stor grad ett visst hälsotillstånd översätts i ett upplevt behov av vård skiljer sig mellan män och kvinnor och mellan olika grupper bland annat beroende på nivån av hälsolitteracitet, dvs. förmågan att förstå, förvärva och använda hälsoinformation (16,17). I vilken mån det upplevda behovet av vård sedan översätts i efterfrågan på vård är i sin tur beroende av tillgång till vård, den egna ekonomin och tidigare erfarenheter av vården. När individen kommer till vården och efterfrågar hjälp krävs också en förmåga att presentera sina symptom till vårdgivaren, som i sin tur ska förstå och föreslå adekvat vård för tillståndet. I den 5

84 ideala situationen kommer denna vårdkonsumtion att äga rum, patientens hälsotillstånd och hälsoutfallet förbättras (9). Ska ett mått på befolkningens behov av vård inkludera efterfrågan och vårdkonsumtion? Det kan vara ett pragmatiskt sätt att mäta behov, men detta underskattar det behov som inte översatts i efterfrågan. Efterfrågad vård kan i sin tur vara betingad av större och mindre behov (18,19). Ett idealt mått på behov borde ta hänsyn också till skillnader i hur hälsotillstånd översätts i vårdkonsumtion. En mera proaktiv ansats vore att avsätta resurser till hälsofrämjande och förebyggande åtgärder som riktas längre till vänster i Figur 1, dvs. mot att påverka hälsans bestämningsfaktorer till att inte försämra hälsotillståndet samt att tidigare detektera försämrat hälsotillstånd. Detta kan ske bl.a. genom utåtriktade, uppsökande verksamheter och screeningåtgärder. Andra modeller för fördelning av resurser I en översiktsartikel visas hur olika länder använder olika typer av mått för geografisk fördelning av resurser till hälso- och sjukvården (20). De flesta modeller inkluderar demografiska faktorer (ålder, andel födda utomlands) och socioekonomiska faktorer (socioekonomisk position, sysselsättning, utbildningsnivå, inkomstnivå, typ av boende, mottagande av sjukersättning eller liknande). Vissa inkluderar också mått på sjuklighet eller dödlighet (standardiserat dödstal, prevalens av långvarig begränsande sjukdom. diagnosgrupper). I artikeln beskrivs den tidigare modellen för resursfördelning inom den sjukhusbaserade vården i SLL, som grundades på genomsnittlig vårdkostnad per befolkningsgrupp, i en matris av ålder, civilstånd, utbildningsnivå, sysselsättning och boendetyp (20,21). Den modellen har rönt stort internationellt intresse (22). Många landsting i Sverige använder sig av Adjusted Clinical Groups (ACG) i ersättningen till primärvården. Detta mått bygger på en sammanställning av diagnoser som patienter söker för (23) och mäter snarast vårdtyngd, till skillnad från vårdbehov. I Östergötland gjordes en studie kostnader för primärvård på individ- och vårdcentralsnivå samt av sambandet mellan kostnader, sjuklighet, socioekonomi och läkemedelsanvändning (24). Slutsatserna var att både socioekonomi och sjukdomsbörda har samband med primärvårdskostnader. Socioekonomi mättes med inkomst, invånarna indelades i fem socioekonomiska nivåer (man hade konstaterat att inkomst samvarierade med flera andra variabler som andel invandrare, andel lågutbildade samt andel äldre). Sjukdomsbördan uttrycktes med hjälp av ACG case-mix system som grupperade individer i fem kategorier. Variationen mellan individers kostnader kan till stor del förklaras av sjukdomsbörda, medan kostnadsvariation mellan vårdcentraler till betydande del förklaras av socioekonomi. Små skillnader i sjukdomsbörda mellan vårdcentraler kan bidra till att förklara att sjukdomsbörda inte förklarade variation i kostnader mellan vårdcentraler. Variationer i diagnostik gör det också svårare att använda diagnosbaserad sjukdomsbörda vid jämförelse mellan vårdcentraler. Den genomsnittliga kostnaden per patient och per ACG-kategori varierade, med stegvis högre kostnad i alla ACG-kategorier (utom den lägsta) för individer med lägre socioekonomisk status jämfört med individer med högre socioekonomisk status. (24) I en utvärdering av effekter av ett förändrat ersättningssystem i primärvården kan flera aspekter vara relevanta. Donabedians modell (25) kan illustrera detta (Figur 1.2). I struktur ingår organisation och infrastruktur, men även resursfördelning och ersättningssystem. Process är vad som sker i vården och samspelet mellan patient och vårdgivare, vilket inte specifikt omfattas i detta uppdrag. 6

85 Primärvårdens uppdrag och utformningen av ersättningssystem i primärvård har påtaglig effekt på hur vården bedrivs och prioriteras, vilket inte minst diskuterats i samband med Vårdvalsreformen (26). Med tanke på styreffekterna av val av ersättningssystem är det märkligt att forskningen på området är ganska begränsad, vilket nyligen belystes i en översiktsartikel (27). Om målet är att åstadkomma vård på lika villkor förefaller emellertid grundläggande att ha en behovsbaserad resursfördelning som möjliggör en strävan mot det målet. Figur 1.2 Struktur, process, resultat (modifierad från Donabedian 1988 (25)). Referenser 1. Burström B, Burström K, Corman D. Områdesskillnader i livsvillkor, levnadsvanor och hälsa öppna jämförelser Stockholm: Centrum för epidemiologi och samhällsmedicin, Rapport 2014: Tao W, Bruce D, Burström B. Områdesskillnader i sjukdomsförekomst i Stockholms län. Stockholm: Centrum för epidemiologi och samhällsmedicin, Rapport 2015: Löfqvist T, Burström B, Walander A, Ljung R. Inequalities in avoidable hospitalisation by area income and the role of individual characteristics: a population-based register study in Stockholm County, Sweden. BMJ Qual Saf Sep 30. doi: /bmjqs Barnett K, Mercer SW, Norbury M, Watt G, Wyke S, Guthrie B. Epidemiology of multimorbidity and implications for health care, research, and medical education: a crosssectional study. Lancet 2012;380:

86 5. Charlton J, Rudisill C, Bhattarai N, Gulliford M. Impact of deprivation on occurrence, outcomes and health care costs of people with multiple morbidity. J Health Services Research Policy 2013;18: Lawson KD, Mercer SW, Wyke S, Grieve E, Guthrie B, Watt GCM. Double trouble: the impact of multimorbidity and deprivation on preference-weighted health related quality of life. A cross sectional analysis of the Scottish Health Survey. Int J Equity in Health 2013;12:67 7. Mercer SW, Watt GCM. The inverse care law: clinical primary care encounters in deprived and affluent areas of Scotland. Ann Fam Med 2007;5: General practitioners at the deep end. What can NHS Scotland do to prevent and reduce health inequalities? Proposals from General Practitioners at the Deep End, March Burström B. Market-oriented, demand-driven health care reforms and equity in health and health care utilization in Sweden. Int J Health Services 2009;39: Sundquist K, Malmström M, Johansson SE, Sundquist J. Care Need Index, a useful tool for the distribution of primary health care resources. J Epidemiol Community Health 2003;57: Sundquist K. Individual health, neighborhood characteristics, and allocation of primary health care resources. Stockholm: Karolinska institutet, (Akademisk avhandling) 12. Malmström M. Care Need Index. Social deprivation and health. Epidemiological studies in Swedish health care. Lund: Lund University, (Akademisk avhandling) 13. Malmström M, Sundquist J, Bajekal M, Johansson SE. Indices of need and social deprivation for primary care. Scand J Soc Med 1998;26: Malmström M, Sundquist J, Bajekal M, Johansson SE, Johansson LM. The influence of social deprivation as measured by the CNI on psychiatric admissions. Scand J Publ Health 1999;27: Malmström M, Sundquist J, Bajekal M, Johansson SE. Ten-year trends in all-cause mortality and coronary heart disease mortality in socioeconomically diverse neighborhoods. Public Health 1999;113: Mårtensson L, Hensing G. Hälsolitteracitet: en grundbult i patient-läkarmötet. Läkartidningen 2011;108: Zarcadoolas CPA, Greer D. Understanding health literacy: An expanded model. Health Promotion International 2005;20: Morgan M. Patients help-seeking and access to health care. I: Gulliford M, Morgan M (red). Access to health care. London: Routledge, 2003, pp Rice N, Smith P. Ethics and geographical equity in health care. J Med Ethics 2001;7: Penno E, Gauld R, Audas R. How are population-based funding formulae for healthcare composed? A comparative analysis of seven models. BMC Health Services Research 2013;13: Andersson PÅ, Bruce D, Walander A, Viberg I. Time for a new budget allocation model for hospital care in Stockholm county? Health Care Manag Sci 2010;14: Rice N, Smith P. Approaches to Capitation and Risk Adjustment in Health Care: An international Survey. The University of York. Centre for Health Economics

87 23. Carlsson L, Börjesson U, Edgren L. Patient based burden-of-illness in Swedish primary health care. Applying the Johns Hopkins ACG case-mix system in a retrospective study of electronic patient records. Int J Health Planning and Management 2002;17: Borgquist L, Andersson D, Engström S, Magnusson H. Primärvårdsersättning efter socioekonomi eller sjukdomsbörda. Läkartidningen 2010;107: Donabedian A. The quality of care how can it be assessed? JAMA 1988;260: Burström B, Burström K, Nilsson G, Tomson G, Whitehead M, Winblad U. Equity aspects of the Primary Health Care Choice Reform in Sweden - a scoping review.int J Equity Health Jan 28;16(1):29. doi: /s z. 27. Tao W, Agerholm J, Burström B. The impact of reimbursement systems on equity in access and quality of primary care: A systematic literature review. BMC Health Serv Res Oct 4;16(1):542. 9

88 2 Vårdbehov För att svara på vilka faktorer som har samband med vårdbehov behöver vårdbehov definieras. Ofta definierar man ett vårdbehov som föreliggande när en individ skulle kunna dra nytta av vård för att förbättra sitt hälsotillstånd alternativt kunna upprätthålla sitt hälsotillstånd (capacity to benefit) (1). Detta är rent teoretiskt en bra definition, men är ofta ganska svårt att mäta, varför vårdbehov i praktiken ofta likställs med hälsobehov eller dåligt hälsotillstånd. Nackdelen här är dock att också hälsoproblem som vården inte har någon realistisk möjlighet att behandla inkluderas. Det är viktigt att skilja mellan behov och efterfrågan av vård. Även om de två begreppen är väldigt nära kopplade är det inte alltid att samma faktorer driver behov och efterfrågan i samma riktning. Ett bra exempel på detta är utbildning. En hög utbildning är i de flesta sammanhang relaterat till ett relativt gott hälsotillstånd, men en hög utbildning kan samtidigt påverka efterfrågan av vård positivt. Mera kunskap om vilka behandlingsformer som finns leder till större förväntningar på vad vården ska kunna erbjuda och vilka hälsotillstånd som ska kunna behandlas (2). Att likställa behov med efterfrågan skulle därför kunna leda till en ojämlik fördelning av vårdens resurser. Indikatorer på vårdbehov bestämningsfaktorer eller sjuklighet Eftersom det inte går att mäta vårdbehovet i en befolkning måste olika proxy-variabler användas. Man tar då utgångspunkt i hälsans bestämningsfaktorer, dvs. faktorer som har ett nära samband med hälsa eller sjuklighet (se Figur 1 i föregående kapitel). Detta innebär dock samtidigt att det inte finns något riktmärke mot vilket dessa proxy-variabler kan valideras och argumentet för att använda en proxy framför en annan baseras oftast på analyser av dessa variablers korrelation med andra icke validerade indikatorer för behov (3) till exempel olika mått på vårdkonsumtion, sjuklighet eller dödlighet (3, 4). När det gäller primärvården finns också exemplen på att olika behovsindex valideras mot den faktiska arbetsbelastningen (5) i linje med det svenska Care-Need- Index (CNI). Fördelning av resurser i förhållande till behov är ett viktigt politiskt mål i de flesta offentligt finansierade sjukvårdssystem, men eftersom det inte finns någon golden standard för vilka indikatorer som bäst predicerar vårdbehov ser de fördelningsmodeller som används väldigt olika ut (4). Gemensamt är att ålder och kön ofta ingår som behovsindikatorer, men därutöver kan olika områdes- och individuella variabler ingå beroende på tillgänglig data. Ibland ingår socioekonomiska variabler som inkomst, utbildning och sysselsättning eller materiell fattigdom som i det brittiska Townsend Index och ibland ingår den relativa sjukligheten i befolkningen till exempel mätt som förtidig död eller som ett case-mix mått som det amerikanska Ambulatory Care Groups (ACG) (6). Förkortningen ACG har senare kommit att uttydas Adjusted Clinical Groups. I vissa modeller ingår även själv-rapporterade hälsomått från enkäter, även om låga svarsfrekvenser ifrågasätter validiteten av denna typ av behovsmått (4). Ofta används de olika modellerna till att fördela resurser mellan olika områden och regioner (särskilt de som används i Europa), men det finns exempel på att behovsindikatorer och behovsindex används som del av ett behovsbaserat kapiteringssystem för kliniker eller mottagningar (särskilt de som används i USA). 10

89 Justering efter demografiska och sociala bestämningsfaktorer Det finns många olika varianter på justering efter demografiska och sociala bestämningsfaktorer. Många modeller benämns som Deprivation index och har olika kombinationer av socioekonomiska och demografiska komponenter. De flesta index som har framkommit under sökningen inför denna sammanställning kommer från England, men det finns också exemplen från andra länder (för en översikt över deprivationsindex i europeiska länder se Fairburn et al. (7)). I Tabell 1 visas en jämförelse och översikt över ett urval av olika deprivationsindex och de variabler som ingår. Ett index som har tagits fram för att fördela extra resurser till primärvårdsläkare (general practitioners) som arbetar i utsatta områden är det engelska Jarman index (8), för vilket det också har tagits fram en svensk variant (9). Det har dock visat sig att Jarman index jämförelse med andra deprivation index är sämre på att predicera arbetsbelastning i primärvården (5) och sjuklighet i befolkningen (10). En variabel i Jarman index som dock verkar ha stort förklaringsvärde när det gäller användning av slutenvård är variabeln Äldre som bor ensamma, som har den största vikten i Jarman index (10). För jämförelse visas det primärvårdsindex som tidigare och fram till år 2007 användes i Stockholms läns landsting. Fördelarna med att justera efter demografiska och socioekonomiska bestämningsfaktorer är främst att de, till skillnad från case-mix justering, inte är påverkbara av läkarens diagnossättning. Det är en bra korrelation mellan dessa bestämningsfaktorer och hälsotillstånd och vårdkostnader (11) och de förklarar en ganska stor del av variationen i kostnader mellan områden/vårdcentraler (12). Nackdelarna är att de inte direkt är relaterade till vårdbehov och förklarar en mindre del av variationen i kostnader mellan individer i förhållande till exempelvis ACG (12). 11

90 Tabell 1. Jämförelse av olika deprivationsindex Jarman (8) Townsend Carstairs (13) Multiple Deprivation 2000 (14) DANDEX (15) CNI Primärvårdsindex SLL Age <5 år <5 år Viktad Education, skills, training 6 indicators X X X Unemployment X X X X X X Income 11 indicators (E.g. Children in income support households, Allowance household etc.) X X Social position Unskilled, Social class V Low social class Manual profession Lone parent X X X Lone pensioner X X Home ownership X X Ethnic minority X X X Geographic mobility Changed address within one year X Geographic access to 4 indicators services Housing Overcrowding Overcrowding X 3 indicators (e.g overcrowding and homelessness) No Car X X X Health deprivation and 6 Indicators disability Others Criminal record 12

91 Behovsjustering efter diagnoser En kritik av ersättningsmodeller som tar utgångspunkt i någon form av deprivationsindex har varit att det inte är möjligt att väga in skillnader i case-mix (16). I USA, där man har gått från ett system baserat på fee-for-service till i större utsträckning att basera ersättningen på kapitering, har man upplevt att patienter med komplexa hälsoproblem har haft svårt att registrera sig när prevalens och allvarlighetsgrad av olika sjukdomar inte har vägts in i ersättningen (16, 17). Det har därför tagits fram olika modeller som justerar för behov utifrån diagnoser för bättre att kunna justera för skillnader i sjuklighet. Den mest använda och den som har använts här i Sverige är Johns Hopkins Adjusted Clinical Group (ACG) system (6, 18). Det finns dock många andra. En systematisk översiktsartikel från 2012 (19) fann 17 olika modeller för klassificering av patienter i diagnosgrupper som har validerats i vetenskapliga studier varav ACG och Charlsons index har varit bland de mest studerade. De har dock inte alla skapats med resursfördelning i åtanke. I Tabell 2 ges exempel på olika diagnossystem med referenser som har tagits fram med det syfte att predicera resursanvändning inom vården, dock inte specifikt för primärvården. Tabell 2. Diagnossystem för att predicera resursanvändning Diagnossystem Institution Referens Adjusted Clinical Groups John Hopkins (6, 18) Diagnostic Cost Group Boston University (17, 20) Disability Payment System University of California San Diego (21) Clinical Risk Group 3M Health information systems (22) Fördelarna med en modell baserad på diagnossättning är att det inte finns samma risk för att patienter, av ekonomiska skäl, inte erbjudas den vård de skulle behöva och att vårdcentraler med patienter med mer komplexa hälsoproblem ersätts enligt den ökade arbetsbelastning det ger (23). En sidoeffekt kan också vara att diagnosregistreringen förbättras vilket ökar möjligheterna till att planera och följa upp vården. En uppenbar svaghet med ett ersättningssystem baserad på diagnossättning är att det finns en risk för up-coding (23), vilket betyder att läkare har ett incitament till att diagnosticera patienterna så de framstår med en mer komplex sjukdomsbild. Ett annat problem är att dessa modeller verkar vara bra på retrospektivt att förklara variationer i vårdkonsumtion och kostnader, men kan vara mindre bra på att förklara variationen när de används prospektivt, eftersom ersättningen ofta bygger på tidigare års diagnossättning (23). ACG som har validerats och studerats i en svensk kontext har dock visat sig i ganska stor utsträckning kunnat förklara en väsentlig del av skillnader i kostnader inom primärvården (24, 25). 13

92 Behovsjustering efter diagnos eller bestämningsfaktorer? Det finns studier som jämför olika deprivationsindex mot varandra och det finns studier som jämför olika diagnosbaserade modeller mot varandra, men det finns väldigt få som jämför dessa två typer av behovsviktad ersättning mot varandra och särskilt inom primärvården. De flesta studier som utvärderar olika ersättningsmodeller har utgångspunkt i amerikanska data. De få studier som har hittats jämför diagnos-modeller mot standardkapitering där ålder, kön och någon form av socioekonomisk indikator (ofta huruvida en person är berättigad till MedicAid) ingår. Eftersom det amerikanska vårdsystemet skiljer sig så pass mycket från det svenska har det varit svårt att hitta studier som skulle kunna ge underlag för att uttala sig om vilket kapiteringssystem som skulle prestera bäst i det svenska primärvårdssystemet. I de studier som har hittats för denna sammanställning har diagnosmodellerna dessutom använts som komplement till någon form av enkelt viktad kapiteringsmodell, där det inte oväntat visar sig att kombinationen av att behovsjustera efter både diagnosklassificering och sociodemografiska variabler bättre predicerar vårdkostnader än enbart socio-demografi (17). En studie från Sverige har dock jämfört just en resursfördelningsmodell för primärvården baserat på socioekonomi med en baserat på ACG. Denna studie visade att medan ACG -ansatsen bäst förklarade variation mellan individer, förklarade CNI bäst variationen mellan vårdcentraler (12). Här konkluderade författarna att det finns fördelar och nackdelar med både alternativen och att en kombination kanske skulle kunna vara att föredra (12). Vårdbehov som inte kommer till vårdens kännedom Enligt enkätstudier är det omkring 24 procent som rapporterar att de ibland avstår från att söka vård trots ett upplevt behov (26). Detta är oftare förekommande i grupper med låg socioekonomisk position och skälen kan variera från avstånd till läkare, dålig personlig ekonomi eller att man inte upplever att en läkare skulle kunna hjälpa (26). Frågan är om och i vilken grad primärvården har ansvar för att fånga upp detta upplevda men icke-efterfrågade vårdbehov och hur det i så fall skulle kunna ersättas. Sammanfattning Det finns många olika variabler och modeller för att fördela resurser med ett kapiteringssystem inom primärvården. Vilka modeller eller variabler som bäst predicerar vårdbehov går inte att uttala sig om i nuläget, men generellt bidrar de på olika sätt till att förklara skillnaderna i vårdkonsumtion och kostnader och ökar förklaringsvärdet jämfört med modeller baserat enbart på kön och ålder. En kombination av diagnosbaserade och sociodemografiska modeller kan vara det bästa alternativet om man vill säkra en jämlik fördelning av resurser inom primärvården. Det är viktigt att väga in problemen med de mer komplexa modellerna mot det eventuella ökade förklaringsvärdet. Ibland kan en enklare modell vara nästan lika bra på att predicera kostnader och vårdkonsumtion som en mer komplex. Det finns studier som 14

93 visar att ett enkelt mått som att räkna antalet kroniska sjukdomar i vissa tillfällen bättre predicerar primärvårdskostnader än till exempel ACG (27). Eftersom det inte finns något självskrivet bästa val är det viktigt att man i framtiden följer upp och testar hur olika ersättningsmodeller påverkar resursallokeringen i förhållande till vårdbehov i befolkningen. Beroende på hur man ser på primärvårdens ansvar i förhållande till att fånga upp individer med vårdbehov som inte kommer till vårdens kännedom kan detta försvåra resursfördelningen inom primärvården, eftersom det inte finns validerade mått som kan användas när det gäller viktningen av detta i förhållande till resurstilldelning. Extra ersättning specifikt avsatt för detta ändamål kan eventuellt vara en lösning. Referenser 1. Culyer AJ, Wagstaff A. Equity and equality in health and health care. J Health Econ Dec;12(4): Hoffmeyer UK, McCarthy TR. Financing health care. Dordrecht ; London: Kluwer; Plant P, McEwen J, Prescott K. Use of the Nottingham Health Profile to test the validity of Census variables to proxy the need for health care. J Public Health Med Sep;18(3): Kephart G, Asada Y. Need-based resource allocation: different need indicators, different results? BMC Health Services Research Jul 21;9. 5. Ben Shlomo Y, White I, Mckeigue PM. Prediction of General-Practice Workload from Census Based Social Deprivation Scores. J Epidemiol Commun Health Oct;46(5): Starfield B, Weiner J, Mumford L, Steinwachs D. Ambulatory care groups: a categorization of diagnoses for research and management. Health Serv Res Apr;26(1): Fairburn J, Maier W, Braubach M. Incorporating Environmental Justice into Second Generation Indices of Multiple Deprivation: Lessons from the UK and Progress Internationally. International Journal of Environmental Research and Public Health Jul 26;13(8). 8. Jarman B. Underprivileged areas: validation and distribution of scores. Br Med J (Clin Res Ed) Dec 08;289(6458): Bajekal M, Sundquist J, Jarman B. The Swedish UPA score: an administrative tool for identification of underprivileged areas. Scandinavian Journal of Social Medicine Sep;24(3): Morris R, Carstairs V. Which deprivation? A comparison of selected deprivation indexes. J Public Health Med Nov;13(4): Charlton J, Rudisill C, Bhattarai N, Gulliford M. Impact of deprivation on occurrence, outcomes and health care costs of people with multiple morbidity. J Health Serv Res Policy Oct;18(4): Borgquist L, Andersson D, Engstrom S, Magnusson H. [Primary health care reimbursement based on socio-economics or disease burden. Registry study from 15

94 Ostergotland shows different results depending on analysis level]. Lakartidningen Sep 15-21;107(37): Carstairs V, Morris R. Deprivation: explaining differences in mortality between Scotland and England and Wales. BMJ 1989 Oct 07;299(6704): Jordan H, Roderick P, Martin D. The Index of Multiple Deprivation 2000 and accessibility effects on health. J Epidemiol Community Health Mar;58(3): Meijer M, Engholm G, Grittner U, Bloomfield K. A socioeconomic deprivation index for small areas in Denmark. Scandinavian Journal of Public Health Aug;41(6): Majeed A, Bindman AB, Weiner JP. Use of risk adjustment in setting budgets and measuring performance in primary care I: how it works. BMJ 2001 Sep 15;323(7313): Ellis RP, Pope GC, Iezzoni L, Ayanian JZ, Bates DW, Burstin H, et al. Diagnosisbased risk adjustment for Medicare capitation payments. Health Care Financing Review Spring;17(3): Weiner JP, Starfield BH, Steinwachs DM, Mumford LM. Development and application of a population-oriented measure of ambulatory care case-mix. Medical Care May;29(5): Huntley AL, Johnson R, Purdy S, Valderas JM, Salisbury C. Measures of multimorbidity and morbidity burden for use in primary care and community settings: a systematic review and guide. Annals of Family Medicine Mar-Apr;10(2): Ellis RP, Ash A. Refinements to the Diagnostic Cost Group (DCG) model. Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing Winter;32(4): Kronick R, Dreyfus T, Lee L, Zhou Z. Diagnostic risk adjustment for Medicaid: the disability payment system. Health Care Financing Review Spring;17(3): Averill R, Goldfield N, Eisenhandler J, Hughes J, Shafir B, Gannon D, et al. Development and evaluation of clinical risk groups (CRGs). Wallingford, CT: 3M Health Information Systems; 1999 [cited ]; Available from: ssetid= &assettype=mmm_image&blobattribute=imagefile. 23. Majeed A, Bindman AB, Weiner JP. Use of risk adjustment in setting budgets and measuring performance in primary care II: advantages, disadvantages, and practicalities. BMJ 2001 Sep 15;323(7313): Engstrom SG, Carlsson L, Ostgren CJ, Nilsson GH, Borgquist LA. The importance of comorbidity in analysing patient costs in Swedish primary care. BMC Public Health Feb 16;6: Zielinski A, Kronogard M, Lenhoff H, Halling A. Validation of ACG Case-mix for equitable resource allocation in Swedish primary health care. BMC Public Health Sep 18;9: Westin M, Ahs A, Brand Persson K, Westerling R. A large proportion of Swedish citizens refrain from seeking medical care--lack of confidence in the medical services a plausible explanation? Health Policy Jun;68(3):

95 27. Brilleman SL, Gravelle H, Hollinghurst S, Purdy S, Salisbury C, Windmeijer F. Keep it simple? Predicting primary health care costs with clinical morbidity measures. Journal of Health Economics May;35:

96 3 Care Need Index, bakgrund, konstruktion, validitetsaspekter Inledning Care Need Index (CNI) är ett mått som används i alla landsting för skattning av vårdbehov inom primärvård. Måttet ingår också i en ny ersättningsmodell för husläkarverksamheter i Stockholms läns landsting. Samtidigt finns en del frågetecken om vad CNI mer exakt mäter och hur väl måttet fångar in behoven av sjukvårdsresurser inom husläkarverksamheter idag. Det finns därför skäl att försöka göra en mer inträngande beskrivning och analys av bakgrunden till, liksom konstruktionen av och validiteten i måttet CNI. Såväl vårdbehovsbegreppet som olika behovsmått är komplexa, och relaterade till olika typer av behov och företeelser. Samtidigt finns inget behovsmått som entydigt mäter (resurs)behoven i husläkarverksamheter, vilket gör det svårt att direkt svara på frågan om i vilken omfattning måttet fångar in vårdbehov och vilka former av vårdbehov, i vilka kontexter. Det som går att göra, är en mer ingående kartläggning och analys av CNImåttets bakgrund och konstruktion, samt se på effekter och samband vid en tillämpning av måttet, i jämförelse med andra behovsmått. Detta kapitel redovisar ett första steg i en analys av CNI och innefattar en beskrivning av CNI-måttets bakgrund och konstruktion, samt en teoretisk bedömning av starka och svaga sidor och icke-empiriska validitetsaspekter. Kartläggningen, som innefattar en beskrivning av CNI-måttets bakgrund och konstruktion, samt en teoretisk bedömning av starka och svaga sidor och vissa ickeempiriska validitetsaspekter, har utgått från följande frågeställningar: - Hur ser bakgrunden till CNI ut? Varifrån härstammar det? Med vilket syfte? - Hur är måttet konstruerat? Vilka grundanalyser har gjorts i konstruktionen av måttet? - Hur har de ingående faktorerna bestämts? Vilka företeelser är faktorerna primärt associerade med (vårdtyngd, arbetsbelastning, resursbehov, social vikt, deprivation, patientgrupper, befolkning etc)? - Hur bör måttet användas? Som mått på vad? I vilka kontexter? Om behov och vårdbehovsmått Som framgått av tidigare kan vi ge begreppet vårdbehov olika innehåll, kopplat till olika former av mått och mätmetoder. Ofta handlar det om olika grad av precisering av begreppet och måtten. Översiktligt förekommer ofta följande tolkningar av vårdbehov: - Generellt vårdbehov, som förekomsten av generisk ohälsa, och därmed ett generellt behov av sjukvård. Mäts ofta som andel med generisk ohälsa i en population, med mått på självskattad hälsa etc. 18

97 - Sjukdomsspecifika vårdbehov är kanske den vanligaste tillämpningen, där vårdbehov ofta mäts som diagnosincidens-/prevalens, eller med sjukdomsspecifika enkätfrågor. - Vårdbehov som behov av sjukvårdsresurser för att tillgodose vårdbehoven i en population. Innefattar i regel mer komplexa mått, som ofta kombinerar sociodemografiska prediktorer för ohälsa och sjukvårdskostnader med diagnosförekomst, mortalitet etc. Teoretiskt handlar vårdbehov om ett objektivt behov av insatser för att åtgärda ohälsotillstånd och variationer i resursbehov. Ibland görs en distinktion för om ohälsotillstånden är åtgärdbara inom dagens sjukvård eller inte. Ett vårdbehov kan därmed finnas oavsett om individerna efterfrågar vård eller inte, exempelvis p.g.a. kostnadsnivå, tillgänglighet, hälsoattityder med mera. Vårdbehov kommer in som aspekter i ersättningssystem på olika sätt. Det finns en rad olika delaspekter i vårdbehov som gör att omfattningen i ersättningen bör vara olika till vårdgivare: - Varierande grad av generisk ohälsa i populationen, vilket i regel kompenseras genom besöksrelaterade ersättningar, alternativt högre budgetanslag. - Mer komplexa sjukdomstillstånd relaterat till ålder, som i regel kompenseras med ålderkapitering, alternativt diagnos- eller åtgärdsbaserade ersättningar. - Ohälsa relaterat till levnadsförhållanden och levnadsvanor, och därmed ett större behov av förebyggande åtgärder. - Mer komplexa sjukdomstillstånd tidigare i livet, bland en del populationsgrupper. Kompenseras i regel genom vårdbehovsmått baserade på sociala prediktorer/indikatorer, alternativt diagnos- eller åtgärdsbaserade ersättningar. Förebyggande hälsoarbete behövs också ofta. - Större tidsåtgång per besök, p.g.a. komplexitet i sjukdomsbilden, kommunikationssvårigheter, etc. Kompenseras i regel med specifika vårdbehovsmått eller socialt relaterade vårdbehovsmått. Sammanfattningsvis finns i regel följande behovsaspekter med i ersättningssystem: - Generisk ohälsa - Åldersrelaterade vårdbehov - Socialt relaterade vårdbehov - Tidsåtgång/komplexitet i besök - Förebyggande insatser 19

98 I nuvarande ersättningssystem för husläkarmottagningar inom SLL förefaller CNI främst kopplat till de tre sista aspekterna. Ursprung, bakgrund och konstruktion av CNI Konstruktionen av CNI består i att en behovsvikt räknas fram genom en summering av sju sociodemografiska faktorer, där poängen för de enskilda faktorerna ges av andelen i populationen som ingår i respektive faktor, multiplicerat med en specifik faktorvikt. Enligt Statistiska centralbyrån, som gör beräkningarna åt flertalet landsting, så beskriver måttet den förväntade risken för ohälsa inom en population (SCB 2015). Måttet redovisas som ett relativt CNI, som utgörs av den genomsnittliga behovsvikten per listad för en mottagning, i förhållande till det genomsnittliga behovet för alla mottagningar sammantaget (vikt=1). CNI har sitt ursprung i måttet Underprivileged Area Scores (UPA), som utvecklades i början av 1980-talet av Brian Jarman vid Imperial College i London. Bakgrunden till måttet var en dåtida uppmärksamhet på en bristfällig primärvård i utsatta innerstadsområden framförallt i London, genom Acheson committee bl.a. Syftet med måttet var ursprungligen att identifiera särskilt utsatta områden där det fanns ett behov av extra resurser för primärvården (general practitioners). De faktorer som initialt valdes ut var härledda ur arbetet i Acheson committee, och karaktäriserade utsatta innerstadsområden i London, såsom hög andel ensamstående äldre, hög andel ensamföräldrar, trångboddhet och utländsk bakgrund. Med syfte att konstruera ett mått för extra resurstilldelning till de mest utsatta områdena, utvecklade Brian Jarman måttet Underprivileged Area Score (UPA), där faktorerna från Acheson kom att ingå. För att identifiera faktorernas betydelse för primärvårdsläkarnas arbetsbelastning mer generellt, genomförde Brian Jarman en enkätundersökning 1981 riktad till tio procent av primärvårdsläkarna i England, där man bad dem ta ställning till faktorernas betydelse och lägga till andra betydelsefulla faktorer, samt ange dess vikt på en skala 0-9. De faktorer som föreslogs i den öppna frågan var för disparata för att komma med i det slutliga urvalet. Enkätfrågan var formulerad som: Below is a list of factors which evidence suggests contribute to the pressure of work on general practitioners. Based on experience in your own practice, could you please score each factor on a scale from 0 (no problem) to 9 (very problematic) according to the degree to which it increases workload or contributes to the pressure of work when it is present. Those factors which you do not mark will not be included in our final calculation. De faktorer som listades i enkätfrågan bestod av två huvudområden sociala faktorer respektive service faktorer, där som nämnts, de sociala faktorerna bestod av faktorer hämtade från det tidigare arbetet med utsatta innerstadsområden i London i Acheson committee. Servicefaktorerna innefattade faktorer relaterade till arbetsförhållanden och förutsättningar för läkarmottagningen, som väntetider, personalsammansättning, läkartäthet mm. 20

99 I det fortsatta arbetet valdes servicefaktorerna bort, med hänvisning till dess påverkbarhet, databrist och ömsesidiga beroenden. Även bland de sociala faktorerna utgick några mått, med hänvisning till avsaknad av data. Baserat på enkätsvaren beräknades genomsnittliga vikter för de kvarstående faktorerna {och de med högst vikt valdes ut till att ingå i måttet}, som gav följande vikter: Ensamstående äldre 6,62 Barn yngre än fem år 4,64 Ej facklärd arbetare 3,74 Arbetslös 3,34 Ensamförälder 3,01 Trångboddhet 2,88 Flyttat senaste året 2,68 Född utomlands 2,50 Beräkningen av UPA-score för ett område gjordes sedan genom att befolkningsandelarna för varje faktor transformerades och standardiserades, vilket sedan summerades viktat med varje faktorvikt. En svensk version av UPA-score med namnet Care Need Index utvecklades sedan av Jan Sundqvist med medarbetare vid Allmänmedicin Stockholm, initialt tillsammans med Imperial College. En motsvarande enkät till ett urval svenska primärvårdsläkare genomfördes 1996 och 2000, med skillnaden att de endast ombads vikta de faktorer som redan ingick i UPA-score. På grund av att Folk- och bostadsräkningarna upphörde under 1990-talet, och att underlaget för några av faktorerna därmed försvann, ersattes uppgiften om socioekonomisk tillhörighet med uppgift om utbildningsnivå, medan faktorn om trångboddhet helt utgick. Variablerna och vikterna från 2000 är de som fortfarande används i CNI: Ålder över 65 år och ensamboende 6,15 Utlandsfödd 5,72 Arbetslös eller i åtgärd år 5,13 Ensamstående förälder med barn 17 år eller yngre 4,19 Person 1 år eller äldre som flyttat in i området 4,19 Lågutbildad år 3,97 Ålder yngre än 5 år 3,23 21

100 CNI-poäng beräknades på samma sätt som för UPA, d.v.s. som en viktad summering av transformerade och standardiserade befolkningsandelar för resp. faktor. Modellen avsågs utgöra en grund för resursfördelning inom primärvården. Beräkningssättet som SCB använder sig av idag skiljer sig något från det tidigare beräkningssättet, genom att transformeringen och standardiseringen av befolkningsandelarna inte ingår i beräkningen. Istället beräknas en genomsnittlig viktad summa per individ direkt i förhållande till länsgenomsnittet. Beräkningssättet framstår snarast som en fördel, genom att det förmodligen ger ett mer korrekt genomslag för absoluta skillnader i populationssammansättningar. En kritisk genomgång av validitetsaspekter för CNI Bakgrunden till CNI-måttet och dess konstruktion väcker en del frågor kring dess validitet och funktion som mått på socialt relaterade resursbehov inom primärvården idag. Det är svårt att endast utifrån en teoretisk genomgång få svar på dessa frågor, utan det kräver en kompletterande empirisk analys. Här görs emellertid en första teoretisk genomgång av vissa validitetsaspekter för måttet. En första iakttagelse är att faktorerna primärt inte förefaller ha valts utifrån samband med vårdbehov generellt, utan som tillgängliga mått/kännetecken på utsatta innerstadsområden i England på 1970-/80-talet. Det innebär att det finns en rad faktorer som inte prövats, och som möjligen kan vara mer optimala indikatorer i sammanhanget. Exempel på sådana faktorer är inkomst, boendeform, ekonomiskt bistånd, sjuk-/aktivitetsersättningar mm. Flera av dessa har uppvisat starka samband med hälsa liksom omfattning av hälso- och sjukvård i andra studier. Det gäller även för de faktorer som faktiskt ingår i CNI, men poängen är här att det vore intressant att få prövat vilka som totalt sett är mest optimala förklaringsfaktorer. En andra aspekt, och den som kanske är allvarligast vid tillämpningen av CNI i Sverige idag tillsammans med ålderskapiteringar, är att måttet innehåller en renodlad åldersfaktor (barn yngre än fem år), och en blandad åldersfaktor (ensamstående äldre än 65 år), vilket åtminstone delvis ger en dubbelkompensering för dessa åldersgrupper. Ålder är ju den faktor som generellt har starkast samband med omfattningen av ohälsa och vårdbehov, samtidigt som CNI innefattar få och förhållandevis grova åldersfaktorer. Det framstår därför som mindre lämpligt att använda CNI som ett totalt behovsmått för husläkarmottagningar, utan snarare som en behovskomponent för socialt relaterade behov, tillsammans med andra behovskomponenter som ålderskapitering etc. Det finns en rad frågetecken kring den ursprungliga mätmetoden, mätinstrumentet och viktberäkningarna. Det väcker också en rad frågor om hur pass generaliserbart det ursprungliga måttet är, dvs. hur användbart är det i andra kontexter och olika husläkarsystem? Hur inaktuellt är måttet, mot bakgrund av att vikterna beräknades för länge sedan? Har husläkarverksamheterna och inverkan av olika faktorer på husläkararbetet förändrats så att faktorerna och vikterna är inaktuella? En första reflektion gäller mätmetoden, där man kan fråga sig med vilken precision husläkare kan ange vikter för de olika sociala faktorernas betydelse för deras arbetsbelastning. En annan aspekt gäller hanteringen och tolkningen av utelämnade svar för enstaka faktorer. Innebar ett utelämnat svar att respondenten ansåg att faktorn var betydelselös, eller att man inte kunde bedöma faktorns betydelse? I samband med 22

101 viktberäkningen verkar inte heller samvariationen mellan olika faktorer ha beaktats, vilket kan ge en över- eller underviktning av vissa faktorer. Samvariationer kan exempelvis gälla att andelen lågutbildade kan vara högre bland arbetssökande. Sammantaget ger dessa frågetecken en viss osäkerhet kring precisionen och validiteten hos vikterna idag. Sammantaget finns därmed en hel del frågetecken kring validiteten: Vad CNI mer exakt mäter? Hur optimala och aktuella faktorerna är för mätning av socialt relaterade resursbehov inom primärvården idag? Hur valida är vikterna idag? Mot bakgrund av måttets ursprung finns frågetecken kring i vilka kontexter som CNI passar att användas. En sådan är t.ex. om CNI-måttet därmed ger en över- respektive underskattning av behoven för vissa typer av områden. Diskussion och slutsatser Bakgrunden till CNI-måttet och dess konstruktion väcker en del frågor kring dess validitet och funktion som mått på socialt relaterade resursbehov inom primärvården idag, och om hur pass generaliserbart det ursprungliga måttet är, dvs. hur användbart det är i andra kontexter och olika husläkarsystem. Frågan är också hur inaktuellt måttet är, mot bakgrund av att vikterna beräknades för länge sedan, och om husläkarverksamheterna och inverkan av olika faktorer på husläkararbetet förändrats så pass att faktorerna och vikterna är inaktuella. Risken för korrelation mellan faktorerna ger också en osäkerhet i måttet. Trots det, så finns ändå ett uppenbart samband mellan CNI och omfattning av ohälsa och vårdbehov (om än med vissa frågetecken för hur korrekt det speglar socialt relaterade resursbehov hos husläkarmottagningar idag). Sammantaget finns en rad osäkerheter kring CNI, mot bakgrund av måttets ursprung och ålder. Faktorerna i måttet är till stor del härledda ur förhållanden i England på 1980-talet. Vikternas aktualitet kan också ifrågasättas, liksom precisionen i skattningen och beräkningen av dessa. Korrelationen mellan de olika faktorerna har inte heller beaktats i viktberäkningen. Samtidigt är de ingående faktorerna så pass allmängiltiga, att måttet ändå bör ge en tillfredsställande skattning av vårdbehov. Frågan är emellertid vilken typ vårdbehov och resursåtgång som måttet främst fångar in. Mot bakgrund av att det ändå finns frågetecken för hur optimalt måttet fångar in vårdbehov kan det finnas en viss risk för under- eller överkompensering. Detta är emellertid till stor del beroende på vilka behovsaspekter som måttet avses kompensera för. Ett uppenbart problem finns också i att använda måttet tillsammans med ålderskapitering, utan att exkludera åtminstone den rena åldersfaktor som ingår i CNI, om inte avsikten är att kompensera extra för dessa åldersgrupper. Sammanfattningsvis, i avsaknad av aktuella analyser och andra mått, framstår ändå CNI som det bästa tillgängliga måttet på socialt relaterade resursbehov för husläkarmottagningar idag. 23

102 Sett till att CNI används nationellt, i alla landsting, verkar det angeläget med en fördjupad utvärdering av måttets fördelningseffekter och med en fördjupad analys av vilka sociodemografiska faktorer som generellt har starkast samband med (socialt relaterade) vårdbehov inom primärvården, för att vidareutveckla måttet eller konstruera nya och förhoppningsvis mer valida mått. Sammanfattning I avsaknad av andra mått är CNI förmodligen det bästa tillgängliga måttet på socialt relaterade resursbehov hos husläkarmottagningar idag. Måttet används förmodligen bäst som mått på socialt relaterade behov, och därmed som en kompletterande social vikt till andra ersättningsindikatorer (ålderskapitering, ACG etc.) Det är något problematiskt att kombinera måttet med ålderskapitering eftersom CNImåttet också innehåller åldersfaktorer (Barn yngre än fem år, och till viss del Ensamstående äldre). Förslagsvis kan en eller båda av dessa faktorer exkluderas ur modellen vid beräkningar av vikter. Faktorerna i CNI har sitt ursprung i studier av utsatta innerstadsområden i London på 1970-talet. Faktorerna viktades genom en enkät till ett urval primärvårdsläkare (GP s) i England 1981, där de ombads uppskatta faktorernas betydelse för arbetsbelastningen. Ett urval av faktorerna ingick sedan i måttet Underprivileged area score. Måttet överfördes till Sverige av Jan Sundquist vid Allmänmedicin Stockholm, med en motsvarande viktning av faktorerna genom en enkät till svenska husläkare 1996 och På grund av förändringar i de svenska dataregistren ersattes faktorn om socioekonomisk position med uppgift om utbildning, medan faktorn om trångboddhet utgick helt. Den svenska versionen av UPA fick namnet Care Ned index. Vissa frågetecken finns kring validiteten hos CNI: - Vad CNI mer exakt mäter. - Hur valida vikterna är idag. - Hur optimala och aktuella faktorerna är för mätning av socialt relaterade resursbehov inom primärvården idag. - Mot bakgrund av måttets ursprung finns frågetecken kring i vilka kontexter som CNI passar att användas. - Om CNI-måttet därmed ger en över- respektive underskattning av behoven för vissa typer av områden. Frågetecknen är så pass stora att det kan finnas ett behov av att försöka utveckla ett mer hållbart mått, baserat på en mer kvalificerad och direkt empirisk analys av optimala faktorer som mått på socialt relaterat resursbehov för husläkarverksamheter. 24

103 Slutsatser och förslag till åtgärder innefattar: - Åldersfaktorer bör exkluderas ur modellen, om CNI samtidigt kombineras med åldersbaserad kapitering. Det gäller främst den rena åldersfaktorn Individer yngre än fem år, men även faktorn Äldre ensamstående över 65 år kan övervägas. - Mot bakgrund av frågetecknen kring måttet och att flertalet landsting använder CNI som behovsmått, borde det finnas anledning till och intresse av att se över måttet, inklusive alternativa, mer uppdaterade mått. Referenser Allmänmedicin Stockholm. (2001). Vårdbehov, hälsa och resursfördelning för sjukvårdsområden. Allmänmedicin Stockholm, Stockholm. Allmänmedicin Stockholm. (2003). CNI och resursfördelning. Allmänmedicin Stockholm, Stockholm. Bajekal M, Sundquist J, Jarman B. The Swedish UPA score: an administrative tool for identification of underprivileged areas. Scand J Soc Med1996;24: Carr-Hill R A, Sheldon T. Designing a deprivation payment for general practitioners: the UPA wonderland. BMJ 1991;302: Charlton J, Lakhani A. Is the Jarman underprivileged area score valid? BMJ 1985;290: Gravelle H, Sutton M, Morris S, et al. Modelling supply and demand influences on the use of health care: implications for deriving a needs-based capitation formula. Health Econ 2003;12: Imperial College, Faculty of medicine. Underprivileged Area Scores. (utgången hemsida) Jarman B. Identification of underprivileged areas. BMJ 1983;286: Jarman B. Underprivileged areas: validation and distribution of scores. BMJ1984;289: Jarman B. Underprivileged areas. The Medical Annual. Bristol: John Wright, 1985 : Leavey R, Wood J. Does the underprivileged area index work? BMJ 1985;291: Lindgren P. Ersättning i sjukvården. Modeller, effekter, rekommendationer SNS förlag, Stockholm. Malmström M, Sundquist J, Bajekal M, et al. Indices of need and social deprivation for primary health care. Scand J Soc Med 1998;26: Malmstrom M, Sundquist J, Ekedahl A, et al. Prescribing patterns for analgesics in relation to underprivileged area (UPA) score, mortality and suicide in 33 municipalities 25

104 in the province of Skane, southern Sweden. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 1999;34: Malmstrom M, Sundquist J, Johansson SE, et al. The influence of social deprivation as measured by the CNI on psychiatric admissions. Scand J Public Health 1999;27: Malmstrom M, Sundquist J, Johansson SE. Neighborhood environment and selfreported health status: a multilevel analysis. Am J Public Health1999;89: Malmstrom M, Sundquist J, Bajekal M, et al. Ten-year trends in all-cause mortality and coronary heart disease mortality in socio-economically diverse neighbourhoods. Public Health 1999;113: Malmström M, Sundquist J, Johansson SE. A hierarchical analysis of long term illness and mortality in socially deprived areas. Soc Sci Med2001;53: SCB. Bilaga 1 Definitioner och variabler CNI ( %20bilaga%201.pdf) Socialstyrelsen. (2004), Om primärvårdens domän och strategier. Socialstyrelsen, Stockholm. Sundquist J, Bajekal M, Jarman B, et al. Underprivileged area score, ethnicity, social factors and general mortality in district health authorities in England and Wales. Scand J Prim Health Care 1996;14: Sundquist J, Ekedahl A, Johansson SE. Sales of tranquillizers, hypnotics/sedatives and antidepressants and their relationship with underprivileged area score and mortality and suicide rates. Eur J Clin Pharmacol1996;51: Sundquist J, Bajekal M, Johansson SE. The UPA (underprivileged area) score and mortality in Swedish municipalities. Scand J Prim Health Care1997;15: Sundquist J, Malmstrom M, Johansson SE. Cardiovascular risk factors and the neighbourhood environment: a multilevel analysis. Int J Epidemiol1999;28: Sundquist K, Malmstrom M, Johansson SE, et al. Care need index, a useful tool for the distribution of primary health care resources. J Epidemiol Community Health 2003;57: Sundquist K, Malmstrom M, Johansson SE. Neighbourhood deprivation and incidence of coronary heart disease: a multilevel study of 2.6 million women and men in Sweden. J Epidemiol Community Health2004;58:71 7. Sundquist K. Individual health, neighborhood characteristics and allocation of primary health care resources. Karolinska university press, Stockholm Talbot R J, Underprivileged areas and health care planning: implications of use of Jarman indicators of urban deprivation. BMJ 1991;302: Vårdanalys- Myndigheten för vård- och omsorgsanalys. En primär angelägenhet. Kunskapsunderlag för en stärkt primärvård med patienten i centrum. Rapport 2017:3. Stockholm: Vårdanalys. 26

105 4 Analys av CNI i relation till vårdbehov och befolkningsfaktorer Stockholms läns befolkningssammansättning Hälsan varierar geografiskt i Stockholms län, detta beror till största del på skillnader i befolkningssammansättning med avseende på utbildningsnivå, sysselsättning, inkomstnivå och liknande faktorer. Skillnaderna i befolkningssammansättning i Stockholms län beskrivs i detta kapitel med stöd av geografiska representationer. I varje karta finns även en förstoring av de mest centrala delar av länet. I följande kartor används betjäningsområden (som aggregeras från de ca basområden), en geografisk indelning som används i landstingets planeringsarbete och som ursprungligen var ett upptagningsområde för husläkarmottagningar (och kallades primärvårdsområden). Länet är indelat i 166 betjäningsområden, som har mellan och invånare (medianvärde invånare per betjäningsområde). Andra geografiska aggregat som kan beräknas från basområden är stadsdelar respektive kommuner. Spelar det någon roll vilken socioekonomisk variabel man använder i modellerna? Vi observerar att viss överlappning finns mellan andelen högutbildade och andelen män som är höginkomsttagare. Båda kategorierna finns framförallt i länets mest centrala delar. Det finns betjäningsområden i mer perifera delar av länet med höga andelar män som är höginkomsttagare vilket förklaras av familjernas val att bosätta sig mer perifert. De två figurer som representerar andelen manliga höginkomsttagare och andelen befolkning med ekonomiskt bistånd visar en stark kontrast. Som förväntat är områden med hög andel manliga höginkomsttagare till stor del också områden med låga andelar med ekonomiskt bistånd. Den yrkesaktiva befolkningen är mer jämnt fördelad över hela länet. Det finns en överrepresentation av ensamstående personer 45 till 64 år i norra delar av länet. Personer som är födda utanför Norden finns överrepresenterade i centrala delar och vissa betjäningsområden i södra delarna av länet. Det som är slående är att när man visuellt betraktar de sex kartorna, är överlappningen mellan de olika socioekonomiska indikatorerna ganska liten. Detta bör beaktas när man använder och tolkar ett indexmått, som är en indikator sammansatt av olika dimensioner. 27

106 Figur 4.1 Andelar högutbildade, sysselsatta, höginkomsttagare och med ekonomiskt bistånd 28

107 Figur 4.2 Andelen födda utanför Norden (16-64 år) och andel ensamstående invånare år Beskrivning av CNI CNI är ett mått på vårdbehov hos husläkarmottagningar och baseras på patientsammansättningen, med avseende på sju sociodemografiska faktorer. Faktorerna har viktats genom enkäter till husläkare, där de fått uppge faktorernas betydelse för arbetsbelastningen. För varje husläkarmottagning räknas först ut en totalvikt utifrån sammansättningen på listade patienter, varefter en genomsnittlig vikt per listade beräknas. Det CNI-mått som används för ersättningssystemet inom SLL är relativt CNI per listad, dvs. den totala CNI-summan för en husläkarmottagning dividerat med antal listade patienter, i förhållande till CNI per listade för hela länet. CNI per listad kan beräknas genom att patientandelen för en CNI-faktor multipliceras med faktorvikten, varefter det summeras för alla faktorer enligt formeln: CNI per listad=vikt1 x Andel1 + Vikt2 x Andel2 + + Vikt7 x Andel7. En mer ingående beskrivning och genomgång av CNI ges i tidigare kapitel. Det ingår sju faktorer i beräkningen av CNI, där vikterna varierar mellan 3,23 (barn yngre än fem år) och 6,15 (ensamstående äldre). 29

108 Tabell 4.1 CNI-faktorer med vikter CNI Faktorer Vikt Ålder över 65 år och ensamboende 6,15 Utlandsfödd 5,72 Arbetslös eller i åtgärd år 5,13 Ensamstående förälder med barn 17 år eller yngre 4,19 Person 1 år eller äldre som flyttat in i området 4,19 Lågutbildad år 3,97 Ålder yngre än 5 år 3,23 I det följande kommer beteckningen CNI stå för relativt CNI per listade, om inte annat anges. CNI-faktorernas betydelse för utfallet Varje faktors betydelse för utfallet av CNI påverkas givetvis av faktorvikten, men mer betydelsefullt är hur stor andel av de listade som finns inom varje faktor och hur stor skillnaden är mellan husläkarmottagningarna i dessa andelar, eftersom det rör sig om ett relativt mått. Om en faktor har en hög vikt men andelen av de listade för denna faktor är ungefär samma för alla mottagningar, blir skillnaderna i CNI mellan mottagningarna väldigt liten. Utfallet av CNI kommer därmed till största del att påverkas av de faktorer där variationen i populationsandelar är som störst, och i andra hand av de vikter faktorerna har. Nedan visas därför variationerna mellan husläkarmottagningarna i andelar av patienterna som ingår under de olika CNI-faktorerna. Det görs i form av histogram, som visar procentandelen av husläkarmottagningarna med patientandelar inom vissa intervall. Av diagrammen framgår att variationerna är störst när det gäller andelar listade patienter med utländsk bakgrund, som varierar mellan ett fåtal procent upp till drygt 60 procent, samtidigt som spridningen är relativt stor mellan dessa yttrevärden. Variationen i andelar är däremot förhållandevis liten framförallt för faktorn Ensamstående föräldrar. För en beskrivning av faktorernas betydelse för utfallet visas sambanden mellan de genomsnittliga faktorvikterna per listad och CNI-värdet per mottagning, där den genomsnittliga faktorvikten beräknats som andelen av de listade som ingår i faktorn gånger faktorvikten. 30

109 Figur 4.3 Procentuell fördelning av populationsandelar per husläkar-mottagning, för populationsfaktorer i CNI. Resultaten nedan visar populationsfaktorernas betydelse för utfallet av CNI för 2016, det vill säga hur mycket av variationen i CNI mellan husläkarmottagningarna som kan hänföras till varje faktor för sig. Det redovisas som spridningsdiagram, där varje mottagning placerats in efter sin kombination av relativt CNI och den genomsnittliga faktorvikten per listad, för varje faktor. I diagrammet visas också en skattad sambandslinje samt ett värde på hur mycket faktorn i sig bidrar till skillnaderna i CNI mellan mottagningarna. 31

110 Sammantaget kan mycket lite av skillnaderna i CNI hänföras till de tre faktorerna äldre ensamstående, barn yngre än fem år och inflyttade. Faktorn ensamstående förälder visar ett högre förklaringsvärde, medan de tre faktorerna låg utbildning, arbetslöshet och utländsk bakgrund har ett högt förklaringsvärde, varav de två senare ett mycket högt värde, och är därmed de faktorer som påverkar skillnaderna i CNI mellan mottagningarna mest. Faktorn Äldre ensamstående visar ett i det närmaste obefintligt samband med utfallet av CNI. Huvuddelen av mottagningarna har en genomsnittlig faktorvikt mellan 0,1 och 0,8, men utan något egentligt samband med CNI-värdet. En mottagning avviker, med mycket hög andel ensamstående äldre och hög genomsnittsvikt. 3,5 3 2,5 CNI 2 1,5 1 0,5 R² = 0, ,000 1,000 2,000 3,000 Äldre ensamstående, vikt per listad Figur 4.4 Vikt per listad för faktorn ensamstående äldre, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL Även för faktorn Barn yngre än fem år är sambandet mycket svagt och variationen i den genomsnittliga faktorvikten per mottagning relativt liten, samtidigt som vikterna är relativt låga. 32

111 3,5 3 2,5 CNI 2 1,5 1 R² = 0,0466 0,5 0 0,000 0,200 0,400 0,600 Yngre än fem år, vikt per listad Figur 4.5 Vikt per listad för faktorn Barn yngre än fem år, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL Sambandet för faktorn Inflyttade är också mycket svagt, men med en något större variation i den genomsnittliga faktorvikten. 3,5 3 2,5 CNI 2 1,5 1 R² = 0,0329 0,5 0 0,000 0,500 1,000 1,500 Inflyttad, vikt per listad Figur 4.6 Vikt per listad för faktorn Inflyttad, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL Däremot är sambandet något starkare för faktorn Ensamstående förälder, men med förhållandevis liten viktvariation. Den genomsnittliga vikten per listad är samtidigt 33

112 väldigt låg för samtliga mottagningar, med en variation mellan 0,03 och 0,38. Det orsakas av att patientandelarna genomgående är små för denna faktor, med låg variation mellan mottagningarna. Sammantaget har faktorn därmed liten inverkan på utfallet för CNI. Det innebär däremot inte att faktorn ur teoretisk synpunkt är betydelselös. Vid en annan patientsammansättning skulle faktorn kunna få betydligt större betydelse för utfallet. 3,5 3 R² = 0,424 2,5 CNI 2 1,5 1 0,5 0 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 Ensamstående förälder, vikt per listad Figur 4.7 Vikt per listad för faktorn Ensamstående förälder, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL Faktorn Låg utbildning visar på ett relativt starkt samband med CNI-värdet och en något större spridning i faktorvikterna, med maxvärden runt 0,8 och minimivärden runt 0,1. Det finns en tydlig tendens generellt till att högre faktorvikt för en mottagning resulterar i högre CNI-värden. 34

113 3,5 3 2,5 R² = 0,7532 CNI 2 1,5 1 0,5 0 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 Låg utbildning, vikt per listad Figur 4.8 Vikt per listad för faktorn Låg utbildning, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL Faktorn Arbetslöshet har ett mycket starkt samband med CNI och en större spridning i de genomsnittliga faktorvikterna, med maxvärden runt 1,7 och minimivärden runt 0,1. Med viss variation tenderar högre faktorvikter att resultera i högre CNI. 3,5 3 R² = 0,9301 2,5 CNI 2 1,5 1 0,5 0 0,000 0,500 1,000 1,500 2,000 Arbetslös, vikt per listad Figur 4.9 Vikt per listad för faktorn Arbetslös, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL Samma gäller för faktorn Utländsk bakgrund, som är den faktor som visar det starkaste sambandet och den största variationen i genomsnittliga faktorvikter, med mycket höga 35

114 faktorvärden för en del mottagningar. Det är därmed också den faktor som har störst betydelse för utfallet av CNI inom SLL ,5 3 R² = 0,9486 2,5 CNI 2 1,5 1 0,5 0 0,000 1,000 2,000 3,000 4,000 Utländsk bakgrund, vikt per listad Figur 4.10 Vikt per listad för faktorn Utländsk bakgrund, i förhållande till CNI per listad, husläkarmottagningar SLL I en granskning av konstruktionen av CNI konstaterades att de åldersfaktorer som ingår i CNI är problematiska om CNI samtidigt kombineras med ålderskapitering, då en dubbel kompensation kommer att ges för dessa åldersgrupper (kapitel 3). Samtidigt framgick ovan att dessa faktorer har liten betydelse för utfallet av CNI inom SLL. Som en följd av detta borde det därför kunna övervägas att exkludera en eller båda åldersfaktorerna i den fortsatta beräkningen av CNI. Den faktor som ligger närmast till att exkludera är den rena åldersfaktorn Barn yngre än fem år. Även faktorn Äldre ensamstående har en ålderskomponent och en exkludering av även den faktorn skulle kunna övervägas. För att visa på effekterna av detta har därför en beräkning gjorts med en eller båda dessa faktorer exkluderade. För varje mottagning anges det ursprungliga CNI-värdet och värdet efter exkludering av åldersfaktorerna. I det första exemplet har endast åldersfaktorn Barn yngre än fem år exkluderats. Den blå diagonallinjen i diagrammet är en referenslinje för oförändrat CNI. 36

115 Figur 4.11 CNI per husläkarmottagning för SLL 2016, med och utan faktorn Barn yngre än fem år medtagen i CNI-beräkningen Sammantaget är den tydligaste förändringen vid exkluderingen av faktorn Barn yngre än fem år, att mottagningar med höga CNI ursprungligen får ytterligare något högre CNI. Förändringarna är ändå förhållandevis marginella. När även faktorn Ensamstående äldre exkluderas ur CNI-beräkningen blir förändringen mer påtaglig. Figur 4.12 CNI per husläkarmottagning för SLL 2016, med och utan faktorerna Barn yngre än fem år och Ensamstående äldre medtagna i CNI-beräkningen. Effekten blir även här att mottagningar med höga CNI ursprungligen får ytterligare högre CNI, men även att mottagningar med låga CNI ursprungligen tenderar att få lägre CNI. Effekterna är också betydligt större till sitt omfång än i det föregående fallet. 37

116 CNI i förhållande till andra behovsmått Ett sätt att värdera som CNI som behovsmått och testa dess validitet, är att jämföra med och analysera måttet i förhållande till andra behovsmått. En förutsättning för detta är samtidigt att de använda måtten i stort fångar in samma behovsaspekter- mer om detta senare. I analysen har två behovsmått använts i relation till CNI: Standardiserade dödstal (SMR) och Social vikt i behovsindex för primärvård (tidigare använt för fördelning av resurser till primärvård i SLL). Analysen av CNI i förhållande till de andra behovsmåtten har först gjorts för husläkarmottagningar. Eftersom datatillgången varit begränsad för patienter listade på husläkarmottagning och SMR dessutom inte varit möjligt att beräkna för dessa, har en mer fullständig analys gjorts baserad på geografiska betjäningsområden inom SLL. Betjäningsområde är ett omgivande geografiskt område till en husläkarmottagning inom SLL, ursprungligen ett upptagningsområde, men som idag i några fall kan innehålla flera husläkarmottagningar. För 2016 fanns 166 betjäningsområden. Social vikt i behovsindex för primärvård Behovsmåttet Social vikt i behovsindex för primärvård är en komponent i det tidigare använda behovsmåttet inom SLL Behovsindex för primärvård. Behovsindex för primärvård består av två huvudkomponenter, en social vikt och en ålderskomponent: Behovsindex för primärvård (husläkarmottagningar) = Åldersvikt * Social vikt Den sociala vikten avses spegla behov kopplat till socialt relaterad ohälsa och beräknas som ett förväntat (predicerat) ohälsotal för de aktuella populationerna (listade på husläkarmottagningar eller boende i geografiska områden). Beräkningen görs för yrkesverksamma åldrar år, med antagandet att sambandet med den sociala vikten även gäller för andra åldrar. I slutändan beräknas den sociala vikten som kvoten mellan områdets/mottagningens sociala vikt och den sociala vikten för länet som helhet. Inför rapporten gjordes en ny grundanalys och beräkning av den sociala vikten. Grundanalysen består i att identifiera de sociodemografiska faktorer som mest optimalt förutsäger skillnader i ohälsotal mellan basområden i SLL. Analysen gjordes som en flernivå regressionsanalys, med tre års data Flernivåanalysen innebar att resultaten justerades för skillnader mellan åren samt för externa områdeseffekter på kommun/stadsdelnivå och basområdesnivå. En justering gjordes också för andelen personer i åldern år p.g.a. dess direkta inverkan på ohälsotalet. I analysen provades ett stort antal alternativa variabler för utbildning, inkomst, ekonomiskt bistånd, sysselsättning, utländsk bakgrund, civilstånd och ålder*kön, vilket resulterade en slutmodell med följande sociodemografiska faktorer: Ekonomiskt bistånd år, Född i Sverige, utlandsfödda föräldrar, år Höginkomsttagare, män år 38

117 Ensamstående år Låg utbildning, år Ekonomiskt bistånd har tidigare studier visat sig ha ett mycket starkt samband med vårdbehov, ohälsa och vårdkonsumtion, och därmed en faktor som var viktig att få med i analysen. Dessvärre saknas uppgifter om ekonomiskt bistånd från tre kommuner, Botkyrka, Nynäshamn och Solna. En separat regressionsanalys gjordes därför för att beräkna förväntade värden (imputeringar) för ekonomiskt bistånd för basområden inom dessa kommuner, som sedan användes i grundanalysen och beräkningen av sociala vikter. Den här beräkningen gick endast att göra för geografiska områden (basområden och betjäningsområden) och inte för listade patienter hos husläkarmottagningar. I den fortsatta analysen av behovsmått med avseende på husläkarmottagningar har därför mottagningar inom Botkyrka, Nynäshamn och Solna kommun exkluderats. En jämförelse av de faktorer som ingår i CNI respektive Social vikt, visar på vissa likheter i faktorerna, som utbildning, civilstånd och utländsk bakgrund. Skillnaderna utgörs av att CNI innehåller en ren åldersfaktor samt faktorerna arbetslöshet och inflyttade, medan Social vikt innehåller ekonomiskt bistånd och inkomst. Faktorvikterna varierar också betydligt mer sinsemellan för Social vikt än för CNI. Tabell 4.2 Faktorer och vikter för Social vikt i behovsindex för primärvård samt CNI Social vikt Std vikt (i relation Faktorer Vikt till maxvärde) Ekonomiskt bistånd, år 31,41 0,48 Född i Sverige, utlandsfödda föräldrar, år 20,25 0,31 Höginkomsttagare, män år -17,84-0,27 Ensamstående år 7,53 0,11 Låg utbildning, år 6,74 0,10 CNI Std vikt (i relation Faktorer Vikt till maxvärde) Ålder över 65 år och ensamboende 6,15 0,19 Utlandsfödd 5,72 0,18 Arbetslös eller i åtgärd år 5,13 0,16 Ensamstående förälder med barn 17 år eller 4,19 0,13 Person 1 år eller äldre som flyttat in i området 4,19 0,13 Lågutbildad år 3,97 0,12 Ålder yngre än 5 år 3,23 0,10 39

118 SMR (standardiserade dödstal) För att kunna jämföra skillnader i dödlighet mellan olika geografiska områden (t.ex. betjäningsområden) används måttet SMR- standardiserade dödstal. SMR uppfattas som mer robust än andra sammanfattande hälsomått som medellivslängd (SCB 2011, Livslängden i Sverige ). I områden med litet befolkningsunderlag har enstaka dödsfall stor effekt på hälsoutfallet, vilket resulterar i stora slumpmässiga variationer i nivåerna på medellivslängden. SMR definieras som kvoten mellan antalet döda i en särskild befolkningsgrupp och förväntat antal döda i gruppen enligt dödligheten ur en vald standardbefolkning (här använder vi länets dödstal) under samma tidsperiod. SMR för betjäningsområden är beräknade på 2015-års data (dvs. ett års befolkningsdata) och jämför dödstalen i ett visst betjäningsområde med länets genomsnitt. Måttet mäter allmänna dödstal för befolkningen i alla åldrar. Stockholms läns dödstal definieras som 1. Nivåer för SMR över 1 definieras som överdödlighet jämfört med länets genomsnitt; nivåer under 1 definieras som lägre dödlighet jämfört med länet. SMR värden varierar för de olika betjäningsområden mellan 0,38 och 1,67. I det följande görs jämförelser av CNI mot andra behovsmått, på nivån husläkarmottagning, respektive betjäningsområde. Husläkarmottagningar SLL Jämförelsen av utfall för CNI mot Social vikt analyseras för listade patienter på husläkarmottagningar i SLL Det har inte gått att använda beräknade förväntade andelar för ekonomiskt bistånd, för de tre kommunerna där uppgifterna saknas. Mottagningar inom Botkyrka, Nynäshamn, Solna ingår därför inte, och jämförelsen är inte helt optimal. En mer korrekt och fullständig jämförelse ges nedan för geografiska områden. En jämförelse med avseende på husläkarmottagningar kan ändå ge en indikation på graden av överensstämmelse mellan måtten, varför utfallen för CNI och Social vikt visas per husläkarmottagning. 40

119 Figur 4.13 Samband mellan CNI och social vikt primärvårdsindex. Husläkarmottagningar Resultatet visar att det finns ett tydligt samband mellan måtten, men med viss spridning, framförallt bland mottagningar med höga värden på CNI. Skillnaderna i utfall mellan måtten kan tyda på att de delvis fångar olika behovsaspekter, där den sociala vikten kan vara mer kopplad till socialt relaterad ohälsa och CNI mer till resursåtgång vid besök. CNI har också en större variation i värden och högre maxvärden än den sociala vikten. Betjäningsområden SLL I det följande görs jämförelser mellan behovsmåtten för geografiska betjäningsområden. Dataunderlaget för dessa jämförelser är betydligt bättre än för husläkarmottagningar och ger därmed en säkrare jämförelse. Den första jämförelsen visar sambandet mellan CNI och Social vikt i primärvårdsindex. 41

120 Figur 4.14 Samband mellan CNI och social vikt primärvårdsindex. Betjäningsområden CNI och social vikt i primärvårdsindex är starkt korrelerade med varandra. Observera att det är mycket få betjäningsområden som avviker stort i det ena av de två behovsmåtten, vilket tyder på att båda måtten i stort fångar in samma behovsaspekter. Variationen i CNI är också lägre för betjäningsområden än för husläkarmottagningar, vilket kan tyda på att populationsskillnaderna förstärks genom patientlistningen. Den andra jämförelsen avser sambandet mellan CNI och SMR. Sambandet mellan måtten är förhållandevis svagt, vilket tyder på att SMR fångar in andra typer av behovsaspekter. 42

121 Figur 4.15 Samband mellan CNI och SMR. Betjäningsområden För befolkningen i betjäningsområden med låg CNI nivå finns en stor spridning i dödlighetsnivåer. Ju mer behov för extra vårdresurser desto större sannolikhet att dödlighetsmåtten är hög jämfört med länets genomsnitt. En tredje jämförelse visar sambandet mellan Social vikt och SMR. Sambandet är något starkare än mellan CNI och SMR. Social vikt intar därmed något av en mellanposition bland behovsmåtten. 43

122 Figur 4.16 Samband mellan social vikt i primärvårdsindex och SMR. Betjäningsområden Som framgår av figuren finns därmed ett något starkare samband mellan SMR och Social vikt i primärvårdsindex, med värden koncentrerade kring linjen som representerar den linjära regressionen mellan de två måtten. Samtidigt är sambandet svagare än mellan CNI och Social vikt. Resultaten för de olika behovsmåtten kan också visas som kartor, med behovsvikterna för geografiska områden, i det här fallet 166 betjäningsområden. 44

123 Figur 4.17 Geografisk analys av tre behovsmått per betjäningsområde 45

124 När vi jämför den geografiska spridningen i länet för behovsmåtten förväntar vi oss samma spridning ifall måtten är nära varandra och mäter samma sak. Viss överlappning finns i södra länsdelarna och även i centrala länsdelar. En skillnad är att perifera delar i syd och norr har högre värde för Social vikt i primärvårdsindex än för CNI. Norra länsdelar, som t.ex. Norrtälje, Sigtuna, Upplands-Bro, Österåker och Vallentuna uppvisar höga dödlighetsnivåer. Även i södra delarna finns högre värden än länet (Nykvarn, Södertälje och Nynäshamn). En studie av SMR för alla kommuner i landet visar att det framförallt är män i Södertälje som avviker signifikant från rikets dödlighet (SCB SMR i kommuner). För kvinnor visar framförallt Norrtälje och Haninge signifikant högre dödlighet (i åldrarna 20 till 64 år), respektive Haninge, Huddinge och Nykvarn (i åldrarna 65 till 90 år). Ett annat sätt att jämföra CNI och social vikt i primärvårdsindex är att beräkna skillnaden mellan dessa för ett visst område. Om måtten överensstämmer bör differensen vara noll. Vid högre CNI nivåer tenderar skillnaden vara större. Figur 4.18 Skillnad mellan CNI och social vikt i primärvårdsindex Positiva värden på Y-axeln visar för vilka betjäningsområden CNI ger ett högre värde än Social vikt, och tvärtom, de betjäningsområden som ligger under värdet noll på Y-axeln representerar de betjäningsområden där Social vikt i primärvårdsindex ger ett högre värde än CNI. Det finns en tendens till ett positivt samband, så att för höga CNI är CNI i regel högre än Social vikt och omvänt. Det hänger i huvudsak samman med att CNI totalt sett ger en större spridning i behovsvärden, med framförallt högre maxvärden. Vi konkretiserar i följande figurer med två exempel hur olika kategorier av betjäningsområden blir tilldelade resurser enligt två behovsmått, CNI och primärvårdsindex. 46

125 I exempel 1 har vi valt att visa fördelningen av vårdresurser för ett mindre och mer homogent urval av ekonomiskt resurssvaga områden. Dessa geografiska områden förväntas få höga värden eftersom de har en befolkningssammansättning med ett högre vårdbehov än andra områden. Med undantag av Rinkeby får dessa områden ungefär samma Sociala vikt. Skärholmen får 1,5 i social vikt primärvårdsindex och drygt 1,9 i CNI. Höga värden jämfört med liknande områden får Rinkeby 1,9 och respektive 2,1 för social vikt primärvårdsindex och CNI. För CNI motsvarar Rinkeby maxvärdet i landstinget för år 2015 (2,12). Skillnaden i utfall för CNI respektive Social vikt beror förmodligen till stor del på att faktorn Utländsk bakgrund får ett större genomslag i CNI än i Social vikt. Även bland områden som får CNI värden under 1, dvs. områden med låga vårdbehov, finns en ganska stor spridning i vårdbehov. I exempel 2 observeras ett mer linjärt samband och en högre grad av överensstämmelse mellan måtten för sådana områden. 47

126 Figur 4.19 Exempel 1 av betjäningsområden och deras värden för CNI och social vikt primärvårdsindex Figur 4.20 Exempel 2 av betjäningsområden och deras värden för CNI och social vikt primärvårdsindex Behovsmått och specifika bakgrundsfaktorer I följande avsnitt redovisas en serie figurer som beskriver förhållanden mellan behovsmåtten och olika bakgrundsfaktorer på befolkningsnivå som ingick i modellen för 48

127 Social vikt. I de följande figurerna (Figur 4.21 till 4.25) visas samband för de olika behovsmåtten och specifika bakgrundsfaktorer. Sambandet är tydligt mellan låg utbildning och social vikt i primärvårdsindex, som vi förväntar oss. Men sambanden är starka även när vi jämför låg utbildning mot CNI. Trenden är inte lika linjär vad gäller andelen befolkning med låg utbildning och dödlighet. Betjäningsområden med låga andelar med låg utbildning visar också låga nivåer på dödlighet. Å andra sidan, områden som har en stor andel av befolkningen med låg utbildning har inte nödvändigtvis höga nivåer av dödlighet (Figur 4.21). CNI och social vikt i primärvårdsindex visar likadana trender, med högre värde vid högre andel befolkning med invandrade föräldrar. Eftersom det är fler faktorer som bestämmer värdet på indexet förekommer också att man kan få höga indexvärde av andra skäl än just hög andel befolkning med invandrade föräldrar (Figur 4.22). Vi vet från regressionsmodellerna att variabeln befolkning med ekonomiskt bistånd har ett starkt predicerande värde för behovsmåttet social vikt i primärvårdsindex. Fördelningen av måtten visar att sambanden är starka för primärvårdsindex och CNI men svagare för SMR (Figur 4.23). Observera i Figur 4.23 en koncentration av betjäningsområden med låg CNI och låg andel befolkning med ekonomiskt bistånd. När befolkningsandelen med ekonomiskt bistånd når över 2,5 procent ökar spridningen i CNI värden. För att tolka sambandet mellan vårdbehov och ekonomiskt bistånd bör utvecklingen över tid i gruppens sammansättning beaktas. Tidigare var sjukskrivna personer en stor andel av personer som fick ekonomiskt bistånd. På senare år kan gruppen till större del utgöras av nyanlända invandrare än förut. På liknande sätt, finns ett starkt omvänt samband mellan andel män med hög inkomst och social vikt i primärvårdsindex (Figur 4.24). Men även för SMR observeras en minskande värden ju högre andelar män i befolkningen som tillhör den högsta inkomstkvintilen i länet. Observera att intervallet för andel män med hög inkomst är mycket brett (mellan 1,5 procent och 66 procent). I beräkningen av befolkningen som är arbetssökande ingår personer i åldrarna 18 till 64 år (Figur 4.25). Även här finns ett samband mellan andel arbetssökande och CNI samt med social vikt i primärvårdsindex. 49

128 Figur 4.21 Andel befolkning med låg utbildning och de tre behovsmåtten 50

129 Figur 4.22 Andel befolkning född i Sverige med utrikesfödda föräldrar och de tre behovsmåtten 51

130 Figur 4.23 Andelen befolkning med ekonomiskt bistånd och de tre behovsmåtten 52

131 Figur 4.24 Andelen män med hög inkomst och de tre behovsmåtten 53

132 Figur 4.25 Andelen befolkning som är arbetssökande och de tre behovsmåtten 54

133 5 Diskussion, slutsatser Rapporten har belyst olika typer av behovsviktning av ersättning i primärvården, med tyngdpunkt på måttet CNI. En viktig utgångspunkt är utifrån vilket/vilka mål behovsviktningen görs: vad vill man åstadkomma? Vill man kompensera för skillnader i ohälsa och sjukdomsrisk, sjuklighet eller vårdtyngd vid vårdcentralen, vill man ta hänsyn till behov som inte översätts i efterfrågan på vård, eller vill man mera proaktivt på områdesnivå arbeta för bättre hälsa i befolkningen genom förebyggande och hälsofrämjande åtgärder? Ofta är ett mål att ta hänsyn till och kompensera för den sociala gradienten i hälsa, som ger en högre sjukdomsbörda vid vårdcentraler med större andel personer i lägre socioekonomiska grupper. Vidare vill man ta hänsyn till skillnader i ålderssammansättning bland de listade: äldre personer gör ofta fler besök än yngre. Det finns påtagliga geografiska skillnader i hälsa, sjuklighet och dödlighet i Stockholms län, skillnader som medför olika sjukdomsbörda att hantera för primärvården i olika områden, men som också har konsekvenser för den sjukhusbaserade hälso- och sjukvården. Med utgångspunkt i Hälso- och sjukvårdslagens portalparagraf om vård på lika villkor förefaller det rimligt att i resursfördelningen på något sätt ta hänsyn till skillnader i hälsa, sjuklighet och dödlighet för att åstadkomma vård på lika villkor. Olika mått för behovsviktning kan ha olika för- och nackdelar. CNI och den sociala vikten i det uppdaterade primärvårdsindex som tidigare användes i SLL för fördelning av resurser till primärvården grundas på bestämningsfaktorer för hälsa och sjuklighet, till skillnad från måttet ACG (Adjusted Clinical Groups) som baseras på registrering av diagnoser i primärvården. Som förväntat kan ACG bättre predicera skillnader i kostnader mellan individer, medan CNI och liknande mått bättre predicerar skillnader i kostnader mellan områden och vårdcentraler. En nackdel med ACG är att det grundas på diagnosregistrering och därmed kan påverkas av skillnader i vårdgivarnas registrering. CNI speglar delvis socioekonomiska skillnader i hälsa och vårdbehov, men viktat av allmänläkare vad gäller deras uppfattning om faktorer som påverkar vårdtyngd och arbetsbelastning vid en vårdcentral. Måttets ursprung är Storbritannien, det har modifierats för svenska förhållanden (och datatillgång) men viktningen av faktorer gjordes för år sedan. CNI innehåller ålderskomponenter som man kan överväga att ta bort, om åldersviktning av kapiteringsersättning ändå görs. Jämförelser har gjorts med andra behovsmått den sociala vikt som ingår i ett uppdaterat primärvårdsindex som tidigare användes i SLL för fördelning av resurser till primärvården samt SMR (standardiserat dödstal) på betjäningsområdesnivå. Den sociala vikten i primärvårdsindex har stora likheter med CNI (förutom ålderskomponenterna), men CNI har större spridning och resulterar i högre värden för områden som bl.a. har högre andel utrikes födda. SMR i sin tur speglar sannolikt i större utsträckning sjuklighet som kräver sjukhusbaserad vård, än primärvård. De studerade måtten har analyserats i förhållande till specifika socioekonomiska faktorer (utbildningsnivå, inkomstnivå, andel med ekonomiskt bistånd, andel arbetssökande, andel utrikes födda), vilket ger något varierande resultat. Den geografiska fördelningen av de olika socioekonomiska faktorerna är inte helt överlappande. I avsaknad av andra mått är CNI förmodligen det bästa tillgängliga måttet på socialt relaterade resursbehov hos husläkarmottagningar idag. Måttet används förmodligen 55

134 bäst som mått på socialt relaterade behov, och därmed som en kompletterande social vikt till andra ersättningsindikatorer (ålderskapitering, ACG etc.) Det är något problematiskt att kombinera måttet med ålderskapitering eftersom CNImåttet också innehåller åldersfaktorer (Barn yngre än fem år, och till viss del Ensamstående äldre). Förslagsvis kan en eller båda av dessa faktorer exkluderas ur modellen vid beräkningar av vikter. Vissa kvarstående frågetecken finns kring validiteten hos CNI: - Vad CNI mer exakt mäter - Hur valida vikterna är idag - Hur optimala och aktuella faktorerna är för mätning av socialt relaterade resursbehov inom primärvården idag - Mot bakgrund av måttets ursprung finns frågetecken kring i vilka kontexter som CNI passar att användas - Om CNI-måttet därmed ger en över- respektive underskattning av behoven för vissa typer av områden. Mot bakgrund av frågetecknen kring måttet och att flertalet landsting använder CNI som behovsmått, så borde det finnas anledning till och intresse av att se över måttet, inklusive alternativa, mer uppdaterade mått på socialt relaterat resursbehov för husläkarverksamheter. De stora geografiska (till stor del socialt betingade) skillnaderna i hälsa, sjuklighet och vårdbehov i Stockholms län motiverar att använda någon typ av behovsbaserad resursfördelning. En viktig aspekt är också hur stor del av kapiteringsersättning som viktas med CNI eller annat mått. I den nuvarande modellen i SLL blir det effektiva genomslaget endast 12 procent av totala ersättningen (CNI viktas med 20% av kapiteringsersättningen som är cirka 60%). Om målet är resursfördelning efter behov bör hela eller en större del av kapiteringsersättningen viktas med CNI, för att ge ett större genomslag. 56

135

136 Fel! Hittar inte referenskälla.