Unterschiede bei regionaler Aufenthaltshäufigkeit Angebotsinduzierte Nachfrage im ö. Spitalswesen?

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Adrian Bergmann
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1 Unterschiede bei regionaler Aufenthaltshäufigkeit Angebotsinduzierte Nachfrage im ö. Spitalswesen? Florian Habersberger Dissertant: Uni Salzburg

2 Unterschiede bei Aufenthaltshäufigkeit Aufenthalts- bzw. Krankenhaushäufigkeit = Aufenthalte / Einwohner Große Unterschiede bei Aufenthaltshäufigkeit VR-Ebene: VR Graz 284 Auf./1000EW; VR Linz: 390 Auf./1000EW 2

3 Vorgehensweise Regressionsmodell - Log-Level-Modell: einfachste Form von Regressionen - Erklärende Variablen (Fachbereichsebene): Demographie, Akutbetten- u. Ärzte-Angebot (distanzgewichtet), Datengrundlage (öffentlich verfügbare Daten): - ÖSG 2008, ÖSG 2010, ÖSG 2012, LKF-Kataloge, Statistik Austria 3

4 Erwartungen Erwartungen in das Regressionsmodell - Gründe (Variablen) für Unterschiede bei den regionalen Aufenthaltshäufigkeiten sollen gefunden werden - Mit den Ergebnissen sollen Auswirkungen von Strukturveränderungen besser abgeschätzt werden - Mit den Ergebnissen soll Genauigkeit von Prognosen verbessert werden. Rein demographische Fortschreibungen sind sehr ungenau. 4

5 Güte von demographischen Fortschreibungen Demographie-basierte Fortschreibung über tat. Entwicklung der Belagstage Zusammenhang zwischen Angebotsund Belagstage-Entwicklung! Aufenthaltsentwicklung hängt nicht nur von Demographie ab 5

6 Angebotsinduzierte Effekte: Theorie 6

7 Akutstationärer Markt Merkmale des akutstationären Gesundheitsmarktes: - Theoretisch fixer Output => Angebot sollte sich an Bedarf orientieren und nicht umgekehrt Allerdings! Gründe für Angebotsinduzierte Effekte - Asymmetrische Information (Patient kann nicht bewerten, ob Operation beste Lösung ist) - Voll-Versicherung, kaum Selbstbehalte oder Kosten bei Inanspruchnahme - Vergütungssystem mit Leistungsanreiz - Kaum Versorgungskontrolle oder Sanktionen - Überkapazitäten, verglichen zu anderen Ländern 7

8 Über- und Unterversorgung Optimale Versorgung 8

9 Über- und Unterversorgung Nachfrage steigt über den Bedarf hinaus Angebotsind. Effekte Optimale Versorgung 9

10 Spitalsneigung Angebotsinduzierte Effekte 2 Arten Spitalsneigung Nicht-Aufnahmen (ohne Behandlung entlassen) nicht-kh-bedürftige Aufnahmen (bewusste Fehlbelegung => Arztbedingte angebotsinduzierte Nachfrage) nicht-kh-bedürftige Aufnahmen (unbewusste Fehlbelegung) KH-bedürftige Aufnahmen 0 x Distanz Spitalsneigung (blaue Linie) sinkt mit Entfernung zum KH => man legt bereits bei Versorgungsplanung Unterschiede für die Inanspruchnahme fest => Entfernungsbedingte angebotsinduzierte Nachfrage Zu einem gewissen Grad werden Patienten bewusst fehlaufgenommen (dunkelrote Fläche)=> Arztbedingte angebotsinduzierte Nachfrage. Der Grad der bewussten Fehlbelegung hängt stark von (Über-)kapazitäten ab. 10

11 Regressionsmodell 11

12 Regressionsgleichung (Panel-Datensatz) AufHäuf ijk = a 0 + a 1 * BMZ d ijk + a 2 * AmÄrDi d ijk + a 3 ALTER ij + a 4 * * VWD p ijk i Region j Jahr k Fachbereich AufHäuf Aufenthaltshäufigkeit = quellbezogene Aufenthalte / Einwohner BMZ d (erwartetes Vorzeichen: +) räumlich verknüpfte Bettenmessziffer = Spitalsbetten in der Region / Einwohner (dabei wurden distanzgewichtet Betten u. Einwohner der Nachbarregionen berücksichtigt) AmÄrDi d (-) räumlich verknüpfte Ärztedichte im ambulanten Bereich = Arzte im amb. Bereich / Einwohner (dabei wurden distanzgewichtet amb. Ärzte u. Einwohner der Nachbarregionen berücksichtigt) ALTER (+) dabei handelt es sich um den Anteil der Bevölkerung im Alter von 60+ VWD p (-) durchschnittliche quellbezogene Plan-Verweildauer im Spital (errechnet aus LKF-Katalogen) die tatsächliche Verweildauer ist in den ÖSGs nicht enthalten 12

13 Vorgehensweise Ausgangsgleichung: Koeffizienten ( a ) unbekannt: AufHäuf ijk = a 0 + a 1 * BMZ d ijk + a 2 * AmÄrDi d ijk + a 3 * VWD p ijk + a 4 * ALTER ij Koeffizienten (rot) unbekannt Regressionsanalyse: Auflösen des Gleichungssystems : AufHäuf ijk = a 0 + a 1 * BMZ d ijk + a 2 * AmÄrDi d ijk + a 3 * VWD p ijk + a 4 * ALTER ij Koeffizienten nun bekannt Bettenangebot (blau) variabel, um Auswirkungen von Bettenveränderungen auf bundesweite Aufenthaltshäufigkeit zu errechnen 13

14 Modell und Daten Regressionsmodell - Log-Level-Modell: einfachste Form von Regressionen - Panel-Datensatz 3 Jahre: 2007, 2009 u Versorgungsregionen Datengrundlage (öffentlich verfügbare Daten): - ÖSG 2008, ÖSG 2010, ÖSG 2012, LKF-Kataloge, Statistik Austria 14

15 Regressionsergebnisse Log-Level-Modell: Abhängige Variable: LN(Aufenthalte/EW) Variable Gesamt Innere Med. Unfall+Ortho. Urologie Augenheilk. Chirurgie LN( Betten*/EW* ) 1,05 *** 1,72 *** 1,48 *** 1,62 *** 1,00 *** 0,99 *** LN( Amb. ÄVZÄ*/EW* ) -0,46 *** -0,26 *** 0,03-0,41 *** -0,59 *** -0,12 ** EW60+/EW 2,36 *** 3,40 *** 1,99 ** 1,56 * 1,40 5,87 *** LN( VWD ) -0,41 *** -0,65 *** -0,69 *** -0,84 *** -0,75 *** -1,31 *** R 2 62% 72% 69% 66% 43% 57% Beobachtungen *** signifikant bei 1% ** signifikant bei 5% * signifikant bei 15% Die Angebotsinduzierten Nachfrage-Effekte sind hochsignifikant! Stationärer Bereich, gesamt: 1,05 bedeutet: steigt das Bettenangebot um 1%, erhöht sich die Aufenthaltshäufigkeit um 1,05% Größerer ambulanter Bereich wirkt für stationären Bereich entlastend (-0,46) Höherer Anteil Älterer wirkt aufenthaltserhöhend (+2,36) Kürzere Verweildauern wirken aufenthaltserhöhend (-0,41) 15

16 Anwendung des Modells bei Strukturveränderungen: Beispiel: Auswirkungen der OÖ. Spitalsreform auf die bundesweite Aufenthaltshäufigkeit (laut Modell) 16

17 OÖ Spitalsreform Oberösterreichische Spitalreform - Aktuelle Situation (2011): Bundesweit höchste Aufenthaltshäufigkeit (337 Aufenthalte/EW; Bundesschnitt: 302) leichte Überkapazitäten (8836 Betten; 6.3 Betten/EW; Bundesschnitt: 6.0 Betten) OÖ Spitalsreform: Bettenrückbau-Programm in allen 6 oö. Versorgungsregionen 833 Betten (ca. -10%) werden abgebaut 17

18 OÖ Spitalsreform: Bettenveränderungen 18

19 OÖ Spitalsreform: Auswirkungen, grafisch Laut Modell, wirkt sich die OÖ Spitalsreform (natürlich) am stärksten auf die Aufenthaltshäufigkeit in den oö. Versorgungsregionen aus Aber auch bundesweit haben die Bettenveränderungen Auswirkungen 19

20 OÖ Spitalsreform: Auswirkungen (lt. Modell) Laut Modell, gibt es in VR41 Zentralraum Linz die höchsten Rückgänge (-29 Aufenthalte/EW) 20

21 Ausblick 21

22 Ausblick Ausblick, weitere Vorgehensweise - Sozioökonomische Variablen in das Modell aufnehmen - Mit einem größeren Datensatz (ÖBIG) die Zusammenhänge durchrechnen - Komplexere Modell-Spezifikation anwenden - Empirische Untersuchungen zu weiteren Zusammenhängen im akutstationären Bereich 22

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