reinhard busse prof dr med mph ffphreinhard …...stimmt der zusammenhang gesundheitssystem...

Ist Geographie wirklich Schicksal?Ist Geographie wirklich Schicksal?

Reinhard Busse Prof Dr med MPH FFPHReinhard Busse, Prof. Dr. med. MPH FFPHFG Management im Gesundheitswesen,

Technische Universität Berlin (WHO Collaborating Centre for HealthTechnische Universität Berlin (WHO Collaborating Centre for Health Systems Research and Management) &

European Observatory on Health Systems and Policies

Wie viel dieser Unterschiede ist auf das Gesundheitssystem bzw. die

Leistungserbringer zurückzuführen undLeistungserbringer zurückzuführen und wie viel ist „Schicksal“?

Nutzung von derartigen Analysen:P f t“ i• „Performance assessment“ im

Gesundheitssystem• „Resource allocation“ an Krankenkassen

oder regionale Gesundheitsbehördenoder regionale Gesundheitsbehörden• Risikoadjustierung von

Qualitätsindikatoren

UmweltUmwelt

Gesamtmortalität/Lebenserwartung

Lifestyle

d idSozio-ökonomischer

Med. vermeid-bare Sterblichkeit

(Avoidable

Status/ Bildung etc.

mortality)Gesundheitsversorgung

Das Konzept der „vermeidbaren“ Sterbefälle (medizinisch beeinflussbare Mortalität)(medizinisch beeinflussbare Mortalität)

• Deaths from certain causes that should not occur in the presence of timely and effective health care

• Introduced by David Rutstein in the 1970s (originally for quality assurance purposes)

• Walter Holland published European Community Atlas of p p y‘Avoidable Deaths’ in 1988; intends to provide warning signals of potential shortcomings in health care delivery

• Mackenbach et al. argue that associations between AVM and health care services are rather weak and inconsistent. Most health care measures only reflect quantity and not quality. Many studies use insufficient set of covariates.

• Nolte and McKee (2002) reviewed list of amenable causes of death

Vermeidbare Todesursachen (mit ICD-10 und Altersgruppe)

Todesursache ICD 10 Alter Todesursache ICD 10 Alter Bösartige Neubildung der weiblichen Brust

C50 0-74 Bösartige Neubildungen des Hodens C62 0-74

Hypertonie und Hochdruckkrankheiten

I10-13 I15

0-74 Morbus Hodgkin C81 0-74

Krankheiten zerebrovaskulaeres System

I60-69 0-74 Leukaemie C91-95 <15

Ischaemische I20-25 0-74 Krankheiten der Schilddrüse E00-07 0-74 Herzkrankheiten*0.5 Bösartige Neubildung der Luftröhre, der Bronchien und der Lunge

C33-34 0-74 Diabetus mellitus E10-14 0-49

Chronische Leberkrankheiten K73-74 0-74 Chronische rheumatische I05-09 0-44 und Zirrhose Herzkrankheiten

Kraftfahrzuegunfälle V01-V99 Alle Krankheiten der Atmungsorgane J00-09, J20-99

Infektiöse Darmkrankheiten A00-09 0-14 Pneumonie und Grippe J10-18 0-74 Magengeschwür K25-27 0-74 Krankheiten der Appendix K35 38 0 74

Typhus Diptherie

A01 A36 A35

0-74 Krankheiten der Appendix K35-38 0-74Eingeweidebrüche K40-46 0-74

Diptherie Tetanus Sepsis Poliomyeltis Osteomyelitis

A35 A40-41 A80 M86 M46,2

Gallensteinleiden K80-81 0-74

Keuchhusten/ Pertussis A37 0-14 Nephritis, Nephrotisches Syndrom und Nephrose

N00-07 N17 19

0-74 und Nephrose N17-19

N25-27 Masern B05 1-14 Prostatahyperplasie N40 0-74 Tuberkulose A15-19

B90 0-74 Schwangerschaft, Geburt und

Wochenbett O00-99 alle

Sonstige bösartige Neubildungen der H t

C44 0-74 Bestimmte Affektionen, die ihren U i d P i t l it h b

P00-96 alle Haut Ursprung in der Perinatalzeit habenBösartige Neubildungen der Zervix uteri C53 0-74 Angeborene Fehlbildungen des

Kreislaufsystems Q20-28 1-14

Stimmt der ZusammenhangGesundheitssystem vermeidbare Todesursachen?

cancer of the breast cancer of the colon etc. cancer of the colon etc. cancer of the mouth etc.women Women men men

women Women men menirr s.e. irr s.e. irr s.e. irr s.e.

Doctors 0.9994 * 0.0003 0.9987 ** 0.0004 0.9986 *** 0.0003 0.9996 0.0005Hospital beds 1 0002 0 0004 1 0005 0 0004 1 0004 0 0004 0 9995 0 0006Hospital beds 1.0002 0.0004 1.0005 0.0004 1.0004 0.0004 0.9995 0.0006Gynaecology hospital beds 0.9993 0.0005 ‐ ‐ ‐Gastroenterology hospital beds ‐ 0.9994 0.0005 0.9998 0.0004 ‐ENT hospital beds ‐ ‐ ‐ 1.0002 0.0010L l f li 0 9983 ** 0 0005 0 9985 * 0 0006 1 0000 0 0005 1 0002 0 0007Level of rurality 0.9983 ** 0.0005 0.9985 * 0.0006 1.0000 0.0005 1.0002 0.0007Particulate matter 0.9984 0.0019 0.9986 0.0024 1.0039 ** 0.0022 0.9960 0.0028Private household income 1.0000 ** 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000Unemployment rate 0.9964 0.0030 1.0084 ** 0.0033 1.0111 *** 0.0029 1.0167 *** 0.0040With t f l d ti 1 0004 *** 0 0001 1 0003 ** 0 0001 1 0001 0 0001 1 0005 *** 0 0001Without formal education 1.0004 *** 0.0001 1.0003 ** 0.0001 1.0001 0.0001 1.0005 *** 0.0001Fertility 0.9425 0.0839 ‐ ‐ ‐Smoking 0.9982 0.0614 0.9727 0.0740 1.0097 0.0664 1.0159 0.0937Year 2001 (vs. 2000) 0.9709 0.0258 1.0499 0.0350 1.0281 0.0281 1.0364 0.0424Year 2002 1 0078 0 0267 1 0291 0 0348 1 0383 0 0286 1 0225 0 0423Year 2002 1.0078 0.0267 1.0291 0.0348 1.0383 0.0286 1.0225 0.0423Year 2003 0.9804 0.0292 1.0077 0.0380 1.0177 0.0317 1.0475 0.0477Year 2004 0.9711 0.0296 0.9945 0.0383 1.0116 0.0322 1.0487 0.0487Log likelihood ‐6236.92 ‐4959.37 ‐5735.75 ‐4304.13Number of observations 2195 2195 2195 2195Number of observations 2195 2195 2195 2195

Negative binomial regression with random intercepts for women and men* Significant at the 10% level, ** Significant at the 5% level, *** Significant at the 1% level

ÜÜ Überdurchschnittlichhoch und zunehmend

Überdurchschnittlichhoch, aber abnehmend

U d h h i li h U d h h i li hUnterdurchschnittlichhoch und abnehmend

Unterdurchschnittlichhoch, aber zunehmend

Analyse vermeidbarer Krankenhausbehandlungen

•Ambulatory Care Sensitive conditions (ACS conditions):•Ambulatory Care Sensitive conditions (ACS-conditions): solche Krankheiten klassifiziert, für welche eine Behandlung im Krankenhaus als vermeidbar gilt, da die K kh it t d ä ti hi d t d ff kti iKrankheit entweder präventiv verhindert oder effektiv im ambulanten Sektor behandelt werden kann

• Konzept entwickelt in den 90er Jahre (Weissman et al.)

• Vermeidbar durch 1) Immunisierung , 2) medizinische Behandlung, und 3) effektiver Behandlung chr. Krankheiten im amb lanten Sektorim ambulanten Sektor

Verteilung der ACS – Behandl. auf Ebene der Regierungsbezirke ACS – Behandl. insgesamt auf Ebene der Kreise und kreisfreien Städte

Ambulante Therapie, vermeidbare Krankenhauseinweisungen und vermeidbare Todesursachen - das Beispiel „Asthma“

Auffälligg

Analyse des Einfluss der VertragsärztedichteNegativbinomiales Modell mit Random-Effects (Panel 05-08)

ACSs infolge

Negativbinomiales Modell mit Random Effects (Panel 05 08)

ACSs infolge von Asthma ACSs infolge von COPDACSs infolge von HNO‐Infektionen

Koeffizient Std. Fehler Koeffizient Std. Fehler Koeffizient Std. FehlerHausärzte ‐0.004 0.001** ‐0.002 0.001* ‐0.002 0.001*Lebenserwartung ‐0.001 0.010 ‐0.010 0.008 ‐0.004 0.008Lebenserwartung 0.001 0.010 0.010 0.008 0.004 0.008Vorzeitige Sterblichkeit/ Asthma 0.057 0.030* x xVorzeitige Sterblichkeit/ COPD x 0.001 0.006 xVermeidbare Sterblichkeit insgesamt x 0.000 0.000Krankenhausbetten 0.001 0.000** 0.000 0.000* 0.001 0.000*

**Raucherquote 0.326 0.110** 0.228 0.113 0.103 0.096Feinstaub ‐0.004 0.003 0.004 0.003*** 0.001 0.002Arbeitslosenquote 0.010 0.004* ‐0.011 0.003*** 0.011 0.003***Haushaltseinkommen 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000*Anteil Studierender 0.000 0.001 ‐0.001 0.001* ‐0.001 0.000*Entfernung Oberzentren 0.002 0.001* 0.002 0.001 0.004 0.001***Anteil der Einwohner unter 25 Jahre ‐0.089 0.025*** 0.027 0.021* 0.024 0.019Anteil der Einwohner von 25 bis 30 Jahre ‐0.005 0.028 0.042 0.024** 0.064 0.022**Anteil der Einwohner von 31 bis 50 Jahre ‐0.069 0.018*** ‐0.058 0.017*** 0.002 0.015A t il Ei h 51 bi 65 J h 0 044 0 012*** 0 044 0 010 0 032 0 010**Anteil Einwohner von 51 bis 65 Jahre ‐0.044 0.012*** 0.044 0.010 0.032 0.010**Anteil Einwohner über 65 Jahre ‐0.026 0.013* 0.016 0.011*** 0.003 0.010Konstante 7.400 1.135*** 5.367 0.993 3.009 0.932***Anzahl der Beobachtungen 1652 1652 1652Anzahl der Kreise und kreisfr. Städte 413 413 413Log Likelihood ‐7621.2858 ‐7,261.916 ‐7260.234Tab. 1 * Signifikant auf dem 10% Niveau ** Signifikant auf dem 5% Niveau *** Signifikant auf dem 1% Niveau

Analyse des Einfluss der VertragsärztedichteNegativbinomiales Modell mit Random-Effects (Panel 05-08)

ACSs infolge

Negativbinomiales Modell mit Random Effects (Panel 05 08)Voraussetzung: Perfekte Kontrolle für Morbidität

ACSs infolge von Asthma ACSs infolge von HNO‐InfektionenACSs infolge von HNO‐Infektionen (urban)

Koeffizient Std. Fehler Koeffizient Std. Fehler Koeffizient Std. FehlerAlle niedergelassenen Ärzte 0.000 0.000 x xHNO‐Ärzte x 0.008 0.007 0.029 0.012**L b t 0 002 0 010 0 002 0 008 0 014 0 015Lebenserwartung 0.002 0.010 ‐0.002 0.008 ‐0.014 0.015Vermeidbare Sterblichkeit/ Asthma 0.058 0.030* x xVermeidbare Sterblichkeit insgesamt x 0.000 0.000 0.000 0.001Krankenhausbetten 0.001 0.001* 0.000 0.000 0.001 0.001Raucherquote 0.350 0.111** 0.111 0.096 ‐0.061 0.157Feinstaub ‐0.003 0.003 0.002 0.002 0.002 0.002Arbeitslosenquote 0.012 0.004** 0.012 0.003*** 0.010 0.005*Haushaltseinkommen 0.000 0.000 0.000 0.000* 0.000 0.000*Anteil Studierender 0.000 0.001 ‐0.001 0.000* ‐0.001 0.001Entfernung Oberzentren 0 002 0 001* 0 004 0 001*** 0 003 0 002*Entfernung Oberzentren 0.002 0.001* 0.004 0.001*** 0.003 0.002*Anteil der Einwohner unter 25 Jahre ‐0.091 0.025*** 0.026 0.019 ‐0.034 0.032Anteil der Einwohner von 25 bis 30 Jahre ‐0.002 0.030 0.057 0.022* 0.032 0.031Anteil der Einwohner von 31 bis 50 Jahre ‐0.072 0.019*** ‐0.001 0.015 ‐0.039 0.027Anteil Einwohner von 51 bis 65 Jahre ‐0.041 0.013** 0.033 0.010** 0.014 0.020Anteil Einwohner über 65 Jahre ‐0.028 0.014* ‐0.001 0.010 ‐0.028 0.019Konstante 7.045 1.138*** 2.904 0.931** 6.308 1.699**Anzahl der Beobachtungen 1652 1652 568Anzahl der Kreise und kreisfr. Städte 413 413 142Log Likelihood ‐6071 614 ‐3916 026 ‐2544 819Log Likelihood 6071.614 3916.026 2544.819Tab. 1 * Signifikant auf dem 10% Niveau ** Signifikant auf dem 5% Niveau *** Signifikant auf dem 1% Niveau

Und jetzt zum „Schicksal“Und jetzt zum „Schicksal

Die Auswahl von Variablen zur Berechnung der risiko-adjustierten Finanzzuweisungen an Regionen j g g

ist groß …Country Risk-adjustersAustralia Age, sex, ethnic group, homelessness, mortality, education level, rurality

Canada Age, sex, socioeconomic status, ethnicity, remoteness

Denmark Age, number of children in single parent families, percentage of rented flats, g g p p gunemployment, education, immigrants, social status, single elderly people

England Age, mortality, morbidity, unemployment, elderly people living alone, ethnic origin, socioeconomic status

Finland Age, disability, morbidity, archipelago, remoteness

Iceland None

Ireland not applicable

Italy Age, sex, mortality, morbidity, utilization

New Zealand Age, sex, welfare status, ethnicity, rurality

Norway Age, sex, mortality, elderly living alone, marital status

Portugal Mainly based on historical precedent; Age, relative burden of illness (diabetes, hypertension, tuberculosis, AIDS)

Spain None

Sweden Age, sex, marital status, employment status, occupation, housing tenure, high utilizer

Sources: Rice and Smith (2002); Mapelli (1999); Järvelin et al. (2002); Vallgårda et al. (2001)

Und was heißt das für uns?Ist der Bedarf in den dunkelrotenIst der Bedarf in den dunkelroten

Kreisen durch nicht im RSA berücksichtigte Faktoren größer

und/ oder gibt es dort (gemessen am Bedarf)

i l L i t b i bzu viele Leistungserbringer bzw. erbringen diese unangemessen

viele Leistungen?viele Leistungen?

Unterdeckung (Ausgaben > Zuweisung)

Überdeckung (Zuweisung > Ausgaben)

RSA-Zuweisung = Ausgaben

Ein deutscher Ansatz um uns dieser Frage zu nähern …

Und was heißt das für die

Qualitätssicherung?Qualitätssicherung?

Ein Modell …Demographie (Alter und Geschlecht)Demographie (Alter und Geschlecht)

+Umwelt Sozioökonomie Erkrankungs‐

risiko/ VerhaltenPrävention & Screening

Krankheiten & Schweregrad

Prozess & intermediäres

Ergebnis

(lang‐fristiges) ErgebnisErgebnis Ergebnis

(populationsbezogen) (populations‐bezogen)

(individuell) (individuell) (individuell & pop.)

(individuell) (individuell) (individuell)

Schadstoffbelastung Mittl. Einkommen Einkommen Erwerbsfähigkeit Impfung/ Impfrate

(Haupt‐) Diagnose

Evidenzbasier‐ te Therapie

Funktions‐fähigkeitImpfrate Diagnose te Therapie fähigkeit

Massentierhaltung Bildungsabschluss (%)

Bildungs‐abschluss

Ernährung Mammo‐graphie etc.

Neben‐diagnosen

Risikokontrolle (RR, HbA1c)

Lebens‐qualität

Industrie‐ & Verkehrs‐ vs.

Migrationshinter‐grund (%)

Migrations‐hintergrund

Bewegung Ausprägung/ Stadium

Mortalität

Grünflächengrund (%) hintergrund Stadium

Verkehr (z.B. Unfälle) Arbeitslosigkeit (%) Arbeitslosigkeit Tabak ZufriedenheitSiedlungsdichte Haus‐/ Wohnungs‐

eigentum (%)Haus‐/ Wohnungs‐

Alkohol Responsive‐ness

eigentumKlima Kriminalitätsrate Illegale Drogen

Singlehaushalte (%)/ alleinerz. Eltern (%)Hartz IV o.ä. (%)Wohnungs‐/ Grundstückspreise Deprivation

Lebenserwartung (populationsbezogen)

Die Gesundheitspolitik i.w.S.Demographie (Alter und Geschlecht)Demographie (Alter und Geschlecht)

Ergebnis

(Haupt‐) Diagnose

Neben‐diagnosen

Lebens‐qualität

Mortalität

Das Gesundheitssystem i.e.S.Demographie (Alter und Geschlecht)Demographie (Alter und Geschlecht)

Ergebnis

(Haupt‐) Diagnose

Evidenzbasier‐te Therapie

Neben‐diagnosen

Lebens‐qualität

Mortalität

Hausärzte (ohne populationsbezogenen Versorgungsauftrag)Demographie (Alter und Geschlecht)Demographie (Alter und Geschlecht)

Ergebnis

(Haupt‐) Diagnose

Neben‐diagnosen

Lebens‐qualität

Mortalität

Fachärzte bzw. KrankenhäuserDemographie (Alter und Geschlecht)Demographie (Alter und Geschlecht)

Ergebnis

(Haupt‐) Diagnose

Neben‐diagnosen

Lebens‐qualität

Mortalität

Präsentation, Literatur zum Thema etc. auf:

www.mig.tu-berlin.deg

Email: mig@tu-berlin.deg@

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