Das Potenzial von geografischen Informationssystemen (GIS) in der Analyse von Versorgungssystemen

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1 Das Potenzial von geografischen Informationssystemen (GIS) in der Analyse von Versorgungssystemen Schweizer Statistiktage Reto Jörg, socialdesign ag Nicolas Lenz, geo7 ag Dienstag, 21. November 2017

2 Einleitung Hintergrund und Ziele Studie von socialdesign und geo7 in Zusammenarbeit mit dem Obsan Zweck: Analyse der Versorgungsstrukturen als Einflussfaktor in Bezug auf geografische Variationen in der Inanspruchnahme medizinischer Leistungen. Methodische Zielsetzungen: Systematisches Verfahren zur Operationalisierung von Versorgungsstrukturen mittels GIS-Methoden als Grundlage für kleinräumige Analysen (Small Area Analysis) Inhaltliche Zielsetzungen: Replikation bestehender Studien zur geografischen Variation in ausgewählten Leistungsbereichen bzw. für ausgewählte Eingriffe unter Mitberücksichtigung der Versorgungsstrukturen als potentiellem Einflussfaktor 2

3 Analyse geografischer Variationen in der Versorgungsforschung Stages of Development Quelle: Wennberg & Gittelsohn (1973) Quelle: Goodman (2017) 3

4 Hintergrund Health Behavior Model (Andersen) Quelle: Kurth et al. (2004) 4

5 Hintergrund Angebotsinduzierte Nachfrage Bei der Angebotsinduzierung wird davon ausgegangen, dass die Ärztinnen und Ärzte bzw. Leistungserbringer aufgrund der beratenden Funktion, die sie durch ihren Informationsvorsprung innehaben, erheblich auf die Art und den Umfang der Inanspruchnahme medizinischer Leistungen einwirken. Quelle: Guggisberg & Spycher (2005) 5

6 Hintergrund Lösungsansatz Berechnung eines Versorgungsdichteindikators mit Hilfe von GIS-Methoden Geoinformationssysteme (GIS) sind Informationssysteme zur Erfassung, Bearbeitung, Organisation, Analyse und Präsentation räumlicher Daten. Geoinformationssysteme umfassen die dazu benötigte Hardware, Software, Daten und Anwendungen. Kommerziell GIS-Software: MicroStation (Bentley Systems), ArcGIS (ESRI), Topobase und Map3D (Autodesk), GeoMedia (Intergraph), etc. Open-Source GIS-Software: GRASS GIS, QGIS, etc. 6

7 Geografische Informationssysteme (GIS) und der Nutzen von GIS-Methoden in der Versorgungsforschung

8 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Ablauf 8

9 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Definition der Population 9

10 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Definition des Angebots 10

11 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Bestimmung des Versorgungsgebietes bevölkerte Hektaren / Personen / 58% der Bevölkerung haben mind. ein Angebot in ihrer unmittelbaren Nähe (10min) 11

12 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Bestimmung des Versorgungsgebietes 12

13 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Bestimmung des Versorgungsgebietes bevölkerte Hektaren Personen / 98% der Bevölkerung erreichen mind. ein Angebot binnen 30min 13

14 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Attribution der Verfügbarkeit auf die Population 14

15 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Attribution der Verfügbarkeit auf die Versorgungsregion 15

16 Berechnung eines Versorgungsdichteindikators Attribution der Verfügbarkeit auf die Population 16

17 Anwendungsbeispiele Kaiserschnittraten

18 Kaiserschnittraten Geografische Variation der Kaiserschnittraten Quelle: Medizinische Statistik der Krankenhäuser (MS) BFS 18

19 Kaiserschnittraten Versorgungsdichteindikator Kaiserschnitt 19

20 Kaiserschnittraten Korrelation Versorgungsdichteindikator (VDI) & Kaiserschnittrate (KR) 20

21 Verknüpfung von Datensätzen mit GIS Beispiel Geo Enrichment Service (ESRI) 21

22 Kaiserschnittraten Kaufkraft 22

23 Kaiserschnittraten Korrelation Kaufkraft (logkk) & Kaiserschnittrate (KR) 23

24 Ausblick

25 Ausblick Leistungsbereich / Eingriff Modell Kaiserschnitt Einflussfaktoren System Zielgrösse Inanspruchnahme Versorgungsdichte Kaiserschnittrate Kaufkraft Individuum Alter Liegeklasse Nebendiagnosen Erstgeburt 25

26 privat Liegeklasse halbprivat allgemein 0% 19% 17% 10% 23% 21% 22% 13% 27% 27% 26% 27% 28% 28% 29% 29% 31% 30% 32% Kaiserschnittrate (KR) 34% 34% 36% 36% 40% 42% 46% 46% 45% 53% 54% 50% 58% 63% 67% 63% 67% 76% 76% 87% 100% 100% 100% Kaiserschnittraten Einflussfaktoren auf Individualebene 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Alter (Mutter) Kaiserschnittrate (KR) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 31% 40% 45% 26

27 Ausblick Leistungsbereich / Eingriff Modell Kaiserschnitt Arthroskopische Meniskektomie am Knie Einflussfaktoren System Versorgungsdichte Kaufkraft Inanspruchnahme Zielgrösse Inanspruchnahme Hospitalisationsrate Individuum Alter Liegeklasse Nebendiagnosen 27

28 Arthroskopische Meniskektomie am Knie Hospitalisationsrate Quelle: Medizinische Statistik der Krankenhäuser (MS) BFS, Statistik der Bevölkerung und der Haushalte (STATPOP) BFS 28

29 Arthroskopische Meniskektomie am Knie Versorgungsdichteindikator Arthroskopische Meniskektomie am Knie 29

30 Ausblick Leistungsbereich / Eingriff Modell Kaiserschnitt Arthroskopische Meniskektomie am Knie Einflussfaktoren System Versorgungsdichte Kaufkraft Inanspruchnahme Zielgrösse Inanspruchnahme Hospitalisationsrate amb. Versorgungsdichte Individuum Alter Liegeklasse Nebendiagnosen 30

31 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. socialdesign ag Telefon

32 Referenzen Literatur und Quellen Goodman, D.C. (2017). Achievements of Health Services Research in the USA. Presentation, 5th Swiss Symposium on Health Services Research, Bern: 1. März Guggisberg, J. & Spycher, S. (2005). Nachfrage, Inanspruchnahme, Bedarf und Angebotsinduzierung in der ambulanten medizinischen Versorgung. Forschungsprotokoll des Obsan Nr. 3. Kurth B.-M.; Thode, N.; Bergmann, E.; Kamtsiuris, P. (2004): Einflussfaktoren auf die Inanspruchnahme des deutschen Gesundheitswesens und mögliche Steuerungsmechanismen. Robert Koch Institut. Berlin. Wennberg, J. & Gittelsohn, A. (1973). Small area variations in health care delivery. Science;182:

33 Anhang Back-up Slides

34 Analyse geografischer Variationen in der Inanspruchnahme Stages of Development Quelle: Wennberg & Gittelsohn (1973) Quelle: (ISPM/Obsan) 34

35 Hintergrund Population-based Health Service Research: Stages of Development (Goodman) Quelle: Goodman (2017) 35

36 Hintergrund Herausforderung Systematische Operationalisierung der Verfügbarkeit von Versorgungsangeboten als Grundlage für kleinräumige Analysen zur Erklärung von Variationen in der Inanspruchnahme von medizinischen Leistungen Modell Einflussfaktoren Zielgrösse? System Individuum Inanspruchnahme BFS - Medizinische Statistik der Krankenhäuser Quelle: GEF Kanton Bern, Versorgungsplanung 2016 gemäss Spitalversorgungsgesetz 36

37 Hintergrund Empirische Studien Health Behavior Model (Andersen) Quelle: Guggisberg & Spycher (2005) 37

38 Geografische Informationssysteme (GIS) Einleitung Geoinformationssysteme (GIS) sind Informationssysteme zur Erfassung, Bearbeitung, Organisation, Analyse und Präsentation räumlicher Daten. Geoinformationssysteme umfassen die dazu benötigte Hardware, Software, Daten und Anwendungen. Raster- vs. Vektor-Daten 38

39 Arthroskopische Meniskektomie am Knie Korrelation Versorgungsdichteindikator (VDI) & Hospitalisationsrate bzgl. arthroskopische Meniskektomie am Knie 39