Intézmények:Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központ Budapest, Egészségbiztosítási Intézet Egészségtudományi Kar Pécsi Tudományegyetem, Országos Egészségbiztosítási Pénztár
Évfolyam: V. évfolyam
Lapszám:2006. / 7
Hónap:szeptember
Oldal:15-22
Terjedelem:8
Rovat:MENEDZSMENT
Alrovat:FINANSZÍROZÁS
Absztrakt:
nztár (OEP) járóbeteg szakellátási kasszájának igénybevételi mutatóit elemezzük kistérségi bontásban. Elemzésünkben a betegek állandó lakhelye szerint csoportosítottuk az egészségügyi igénybevételi és kiadási adatokat. Az elemzésben szereplő adatok az OEP finanszírozási adatbázisából származnak és a 2004. évet ölelik fel. Az elemzésben az alábbi nyers és standardizált mutatószámokat vizsgáltuk: egy lakosra jutó finanszírozási összeg (Ft), 100 lakosra jutó betegszám (TAJ szám), 100 lakosra jutó esetszám, egy betegre (TAJ-ra, igénybevevőre) jutó esetszám, egy betegre (TAJ-ra, igénybevevőre) jutó finanszírozási összeg (Ft), egy esetre jutó finanszírozási összeg (Ft). Mind a nyers mutatókkal, mind a standardizált értékekkel kimutattuk a járóbeteg szakellátás finanszírozásában és igénybevételében mutatkozó területi egyenlőtlenségeket. Kiemelt megállapításunk, hogy az egy lakosra jutó finanszírozásban jelentős kistérségi különbségek vannak, és ha a beteg már bekerült a rendszerbe, akkor az egy betegre illetve egy esetre jutó finanszírozási összeg – eltérően az aktív fekvő kasszától – szintén jelentős különbséget mutat.
[1] Sándor J, Havasi V, Kiss I, Szűcs M, Brázay L, Sebestyén A, Ember I. Emlőrákos halálozás és a mammográfiás ellátás kistérségi egyenlőtlenségei. Magy Onkol. 2002;46(2):139-45.
[2] Sebestyén A., Boncz I., Pál M., Sándor J. Az emlőszűrő vizsgálatok helyzete a dél-dunántúli régióban. Egészségügyi Menedzsment, 2001, 3(5): 86-91.
[3] Sebestyén A., Boncz I., Dózsa Cs., Pál M., Bánóczy J. Fogászati preventív vizsgálatok Magyarországon. Informatika és Menedzsment az Egészségügyben, 2003, 2(3): 15-22.
[4] Sándor J., Szücs M., Kiss I., Boncz I., Sebestyén A., Kiss A., Ember I. Méhnyak- és emlőrákszűrés a magyarországi kistérségekben. Lege Artis Medicinae, 2003, 13(4): 310-316.
[5] Boncz I., Sándor J., Oláh A., Betlehem J., Sebestyén A., Kisbenedekné Gulyás K., Dózsa Cs. Az otthoni szakápolás igénybevételének területi egyenlőtlenségei a dél-dunántúli térségben. Lege Artis Medicinae, 2004, 14(1): 47-52.
[6] B, Fitzpatrick KM. Does class matter? SES and psychosocial health among Hungarian adolescents. Soc Sci Med. 2001 Sep;53(6):817-30.
[7] Szende A, Culyer AJ. The inequity of informal payments for health care: the case of Hungary. Health Policy. 2006 Feb;75(3):262-71.
[8] Belicza É. Egészségügyi ellátórendszer. In: Népegészségügyi Jelentés 2004 – Szakértői változat. Országos Epidemiológiai Központ
[9] Orosz É.The Hungarian country profile: inequalities in health and health care in Hungary. Soc Sci Med. 1990;31(8):847-57.
[10] Belicza É. Egyenlőtlenségek a szolgáltatások igénybevétele során a járóbeteg szakellátásban. Informatika és Menedzsment az Egészségügyben, 2006, 4(10): 9-15.
[11] Boncz I., Takács E., Szaszkó D., Belicza É. Az OEP aktív fekvőbeteg szakellátási kassza igénybevétele. Területi egyenlőtlenségek I. Kórház, 2006, 12(7-8):37-43.
A cikket sikeresen a könyvepolcára helyeztük!
Tisztelt Felhasználónk!
A cikket a könyvespolcára helyeztük. A későbbiekben
bármikor elérheti a cikket a könyvespolcán található listáról.
A cikk megtekintéséhez onine regisztráció szükséges!
Tisztelt Látogató!
Az Ön által megtekinteni kívánt cikk az IMEONLINE cikkadatbázisához tartozik, melynek olvasása online regisztrációhoz kötött.
A regisztrálást követően fogja tudni megtekinteni a cikk tartalmát!
A megadott cikk nem elérhető!
Tisztelt Felhasználónk!
Az Ön által megtekinteni kívánt cikk nem elérhető a rendszerben!
A megadott cikk nem elérhető!
Tisztelt Felhasználónk!
Az Ön által megtekinteni kívánt cikk nem elérhető a rendszerben!
Sikeresen szavazott a cikkre!
Tisztelt Felhasználónk!
Köszönjük a szavazatát!
A szavazás nem sikerült!
Tisztelt Felhasználónk!
Ön már szavazott az adott cikkre!
Cikk megtekintése
Tisztelt Felhasználónk!
A cikk több nyelven is elérhető! Kérjük, adja meg, hogy melyik nyelven kívánja megtekinteni az adott cikket!
Cikk megtekintésének megerősítése!
Tisztelt Felhasználónk!
Az Ön által megtekintetni kívánt cikk tartalma fizetős szolgáltatás.
A megtekinteni kívánt cikket automatikusan hozzáadjuk a könyvespolcához!
A cikket bármikor elérheti a könyvespolcok menüpontról is!
MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS Az OEP járóbeteg szakellátási kassza igénybevételének területi egyenlőtlenségei Takács Erika, Szaszkó Dóra, Dr. Belicza Éva, Dr. Boncz Imre Országos Egészségbiztosítási Pénztár Tanulmányunk célja, hogy az Országos Egészségbiztosítási Pénztár (OEP) járóbeteg szakellátási kasszájának igénybevételi mutatóit elemezzük kistérségi bontásban. Elemzésünkben a betegek állandó lakhelye szerint csoportosítottuk az egészségügyi igénybevételi és kiadási adatokat. Az elemzésben szereplő adatok az OEP finanszírozási adatbázisából származnak és a 2004. évet ölelik fel. Az elemzésben az alábbi nyers és standardizált mutatószámokat vizsgáltuk: egy lakosra jutó finanszírozási összeg (Ft), 100 lakosra jutó betegszám (TAJ szám), 100 lakosra jutó esetszám, egy betegre (TAJ-ra, igénybevevőre) jutó esetszám, egy betegre (TAJ-ra, igénybevevőre) jutó finanszírozási összeg (Ft), egy esetre jutó finanszírozási összeg (Ft). Mind a nyers mutatókkal, mind a standardizált értékekkel kimutattuk a járóbeteg szakellátás finanszírozásában és igénybevételében mutatkozó területi egyenlőtlenségeket. Kiemelt megállapításunk, hogy az egy lakosra jutó finanszírozásban jelentős kistérségi különbségek vannak, és ha a beteg már bekerült a rendszerbe, akkor az egy betegre illetve egy esetre jutó finanszírozási összeg – eltérően az aktív fekvő kasszától – szintén jelentős különbséget mutat. BEVEZETÉS, CÉLKITÛZÉS Az egészségügyi rendszer igénybevételének és az egészségügyi kiadások megoszlásának egyenlőtlenségei számos tekintetben jól ismertek és a szakirodalomban dokumentáltak [1, 2, 3, 4, 5]. A lakosság szocio-ökonómiai helyzete, iskolázottsága, munkaköre, a lakóhely jellege, földrajzi elhelyezkedése egyaránt hatással van az igénybevételre [6]. Még a hálapénz tekintetében is kimutathatók egyenlőtlenségek [7]. Magyarországon számos próbálkozás történt az egészségügyi szolgáltatások igénybevételében, az egészségügyi kiadások területi megoszlásában tapasztalt egyenlőtlenségek meghatározására. Egyes anyagok a döntéselőkészítések szakmai háttéranyagát képezték, mások publikálásra is kerültek [8, 9, 10]. Tanulmányunk célja, hogy az Országos Egészségbiztosítási Pénztár (OEP) járóbeteg szakellátási kasszájának igénybevételi mutatóit elemezzük kistérségi bontásban. Munkánk egyedi jellegzetességét adja, hogy a betegek állandó lakhelye szerint csoportosítjuk az egészségügyi igénybevételi és kiadási adatokat, mivel így kiküszöbölhető a kiemelt feladatokat ellátó, magasabb progresszivi- tási szintet képviselő intézmények földrajzi elhelyezkedése miatti torzítás. (Például egyetemi centrumok.) Korábban már publikáltuk az aktív fekvőbeteg szakellátási kassza hasonló elemzését [11]. ADATOK ÉS MÓDSZEREK Az elemzésben szereplő adatok az Országos Egészségbiztosítási Pénztár finanszírozási adatbázisából származnak, és a 2004. naptári évre vonatkoznak. Az alább felsorolt mutatószámokat kistérségi bontásban ábrázoltuk. A statisztikai feladatokhoz az SPSS 12.0 for Windows szoftvert, míg a grafikus ábrázoláshoz (a térképek elkészítéséhez) a MapInfo Professional 7.5 szoftvert használtuk. Bár elemzésünk a 2004. évre terjed ki, Magyarország kistérségi beosztása az általunk használt grafikus programban a 2003. év szerint volt elérhető, így ezt használtuk. Mindösszesen tehát Magyarországot 150 kistérségre bontva elemeztük, és anyagunkban Budapest egy kistérségként szerepel, nem kerületi bontásban. Járóbeteg kassza alatt a szokásos járóbeteg tevékenységet és a laboratóriumi vizsgálatokat értjük. Ennek megfelelően elemzésünk a kasszába tartozó ellátás általános jellemzőit tárja fel, most nem célunk a részletesebb, finomabb elemzés (pl. szakmánként, betegségenként, stb). Ugyancsak nem célja az elemzésnek a területi különbségek hátterében fennálló oki tényezők vizsgálata. AZ ELEMZÉSBEN HASZNÁLT MUTATÓSZÁMOK A mutatók (1. táblázat) célja a térségi egyenlőtlenségek feltárása a szolgáltatásokhoz való hozzáférésben, illetve az ellátási gyakorlat változékonyságának bemutatása. Az indikátorok értékeit a lakosság demográfiai és egészségi állapot jellemzői mellett a kórházaktól való távolság, illetve az egyes szakellátások felszereltsége, kapacitása befolyásolhatja. A nyers mutatók az egyes kistérségekre vonatkozó abszolút értékeket mutatják. Az 5 legnagyobb és legkisebb értékkel rendelkező kistérséget az egyes mutatószámokat leíró fejezetekben külön táblázatokban feltűntettük. (Eset alatt értjük egy betegnek egy napon belüli megjelenését az adott rendelésen, függetlenül attól, hogy hány szolgáltatást végeztek el nála.) Tekintettel arra, hogy az egyes kistérségek lakosainak korcsoportok és nemek szerinti összetétele eltérő, és ez befolyásolja az igénybevételt, ezen eltérések kiküszöbölésére IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER 15 MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS 1. táblázat Az elemzésünkben alkalmazott nyers mutatószámok valamennyi fenti nyers mutató esetében kiszámoltuk a standardizált hányadosokat, azaz korra, nemre indirekt módon standardizáltuk mindegyik mutatót. Az indirekt standardizálást a következők szerint végeztük. Az országos kor és nem specifikus arányszámokat vettük standardként és ezeket összeszoroztuk a kistérségenkénti kor és nem szerinti megoszlással, majd ezen szorzatokat kistérségenként aggregáltuk, így megkaptuk a várható értéket, amellyel elosztva a tényleges kistérségi érték előállt, az úgynevezett standardizált hányados. A standardizált hányados tehát az országos arányszámok alapján várható szinthez képest adja meg a kistérségi adat eltérését a kor és nemek szerinti megoszlás különbségeit kiküszöbölve. A MapInfo szoftverrel készített ábrák jelmagyarázatában az egyes intervallumok mögötti zárójelben az adott határokon belüli értékkel bíró kistérségek számát tüntettük fel. A nyers mutatóknál az egyes intervallumok közel azonos számú kistérséget tartalmaznak, így például ahol ötfokozatú a színskála, ott kvintilisekre osztottuk a legkisebb és legnagyobb érték közötti intervallumot. A standardizált hányadosokat %-os formában adtuk meg és az intervallumok kialakításánál – nyers mutatók ábrázolásától eltérően – a szélsőértékek kiemelésére törekedtünk, azaz itt az egyes intervallumokban eltérő számú kistérség szerepel. Magyarország kistérségeit a 7. ábra mutatja be. 16 IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER ADATLEKÉRDEZÉS, ADATTISZTÍTÁS, VALIDITÁS ELLENÔRZÉS A járóbeteg szakellátás igénybevételének és finanszírozásának kistérségi egyenlőtlenségeinek elemzéséhez az OEP adattárházából a 2004. naptári évre vonatkozóan a következő adatokat használtuk fel: kistérségek, korévek, nemek szerinti bontásban a finanszírozási összeget, a járóbeteg szakellátási esetszámot és az igénybevevők (TAJ-ok) számát. A kort, a nemet és az állandó lakcím szerinti irányítószámot – amely szerint a kistérségi besorolást végeztük – az OEP TAJ törzs adatbázisából rendeltük aggregálás előtt az egyes TAJ számokhoz. Ezzel a módszerrel kiküszöböltük azt a problémát, hogy az ellátás során a páciens lakhelyének irányítószámát gyakran pontatlanul rögzítik. Másrészt az igénybevevők állandó lakcíme szerinti elemzés az ellátó székhelye szerinti elemzéstől eltérően olyan populációs alapú vizsgálódást tesz lehetővé, amelyben kiküszöbölhető a kiemelt feladatokat ellátó, magasabb progresszivitási szintet képviselő intézmények földrajzi elhelyezkedése miatti torzítás. Ugyanis ezek az intézmények más kistérségek lakosságát is elláthatják, így nem lenne helyes ezen intézményekben jelentkező igénybevételt a székhelyük szerinti kistérség lakosságára vetíteni. Ugyanakkor az állandó lakcím szerinti elemzés magában hordozhatja azt a torzítást, amelyet az állandó lakcím MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS és a tartózkodási hely közötti eltérés okoz, mivel ebben az esetben valószínűsíthető, hogy a lakos a tartózkodási helyéhez közeli járóbeteg szakellátást veszi igénybe, míg ezen elemzés keretében az állandó lakhelynél vettük figyelembe az adott lakost a viszonyítási alapban (nevezőben). Az első három mutató esetében a „lakosság” meghatározásánál az OEP TAJ törzs szerint 2004. január elsején életben lévő, TAJ számmal rendelkező személyeket vettük figyelembe (a standardizáláshoz a TAJ-ok számát szintén kistérségek, nemek és korévek szerinti bontásban). Az adattisztítás során az elemzésből kizártuk azokat a (kor, nem és kistérség szerinti) aggregátumokat, amelyeket nem lehetett besorolni kistérséghez. Ennek két fő oka lehetett: vagy a TAJ-hoz tartozó irányítószám nem volt meghatározható (például külföldi állampolgárok esetében), vagy az irányítószám nem volt kistérséghez besorolható (például azért, mert a 2003-as kistérség-besorolásnál még nem szerepelt, vagy hibás adat miatt). Kizártuk azokat az aggregátumokat is, amelyeknél a nem, vagy a kor nem volt értelmezhető (például negatív érték, vagy 120 év feletti, illetve nem volt adat). Az OEP adattárházában gyűjtött finanszírozási adatok utólagos korrekciója, visszavonások miatti törlése eredményeképpen az adatbázisban korrekciós, negatív tételek is előfordulhatnak. Az adatok elemzése előtt ellenőriztük, hogy a negatív finanszírozású tételek Ft összege és a TAJ-ok száma milyen mértékben torzíthatja az elemzést. A kapott adatok szerint a negatív tételek minden kassza esetében az országos adatnak összesen kevesebb, mint 1%-a, a legtöbb esetben kevesebb, mint 0,1%-a. Végezetül tehát szintén kizártuk a negatív finanszírozási összegű aggregátumokat. A fentiek alapján a járóbeteg szakellátási kassza adatai közül a kistérségekhez nem besorolhatóság miatt kizárt tételekhez a TAJ-ok 1,07%-a tartozott, az ezekhez tartozó Ft összeg pedig az összes finanszírozási összegnek a 0,93%-át jelentette. Az értelmezhetetlen kor vagy nem, illetve negatív finanszírozási összeg miatt kizárt tételek a finanszírozási öszszeg, az esetszám és a betegek száma esetén is az országos értékeknek összesen kevesebb, mint 0,00002%-t jelentették. Az elemzett adatokat más forrásokkal (pl. OEP Statisztikai Évkönyv) is összevetettük, ennek eredményét a 2. táblázatban közöljük. Az adatokat a naptári év szerint kértük, amely eltér a finanszírozási évtől. 3. táblázat A nyers mutatószámok országos értékei, a kistérségek szerinti maximum és minimum értékek és azok eltérése az országos arányszámoktól csonyabb értéket mutató kistérségekhez tartozó adatokat. A kistérségenkénti nyers mutatószámokat és az indirekt standardizálással finomított értékeket (%-os formában) a térképeken ábrázoljuk. • Az egy lakosra jutó finanszírozási összeg (1. ábra) nyers és standardizált mutatója tekintetében is több mint kétszeres különbséget találtunk a kistérségenkénti legmagasabb és legkisebb érték között. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket a nyers és standardizált mutatók esetében egyaránt (4. táblázat). 4. táblázat Az egy lakosra jutó finanszírozási összeg szélső értékei • 2. táblázat A járóbeteg szakellátási kassza adatainak összevetése más forrásokkal EREDMÉNYEK A 3. táblázat mutatja elemzésünk nyers mutatószámainak országos értékeit, illetve a legmagasabb és a legala- Egy lakosra jutó finanszírozási összeg A 100 lakosra jutó betegszám (TAJ szám) A 100 lakosra jutó betegszámnál (TAJ szám) (2. ábra) mind a nyers, mind a standardizált mutatók tekintetében szintén jelentős (másfélszeres) különbségeket találtunk az egyes kistérségek között. Azonban a standardizált hányadosokat ábrázoló 2.B) ábrán jól látható, hogy az értékek jobban koncentrálódnak az országos érték (100%) körül, mint az előző mutatóban, ugyanis a kistérségek 97%-a esik a standardizált hányados 85% és 115% közötti sávjába, azaz csak 4 kiugró kistérség van. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket (5. táblázat). IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER 17 MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS A) Nyers mutatók B) Standardizált mutatók 1. ábra Járóbeteg szakellátási kassza egy lakosra jutó finanszírozási összege kistérségenként 2004-ben [országos arányszám: 9.640,24 Ft / lakos] A) Nyers mutatók B) Standardizált mutatók 2. ábra Járóbeteg szakellátási kassza, 100 lakosra jutó betegszám (TAJ szám) kistérségenként, 2004-ben [országos arányszám: 78,47 beteg / 100 lakos] 5. táblázat A 100 lakosra jutó betegszám (TAJ szám) szélső értékei • A 100 lakosra jutó esetszám A 100 lakosra jutó esetszám (3. ábra) nyers és standardizált mutatója tekintetében is több, mint kétszeres különb- 18 IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER 6. táblázat A 100 lakosra jutó esetszám szélső értékei séget találtunk a kistérségenkénti legmagasabb és legkisebb érték között. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket (6. táblázat). MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS A) Nyers mutatók B) Standardizált mutatók 3. ábra Járóbeteg szakellátási kassza, 100 lakosra jutó esetszám kistérségenként, 2004-ben [országos arányszám: 699,72 eset / 100 lakos] A) Nyers mutatók B) Standardizált mutatók 4. ábra Járóbeteg szakellátási kassza, egy betegre (TAJ-ra) jutó esetszám kistérségenként, 2004-ben [országos arányszám: 8,92 eset / beteg] • Az egy betegre (TAJ számra) jutó esetszám Az egy betegre (TAJ számra) jutó esetszám tekintetében (4. ábra) a nyers mutatószámoknál talált kistérségi különbségek szintén közel kétszeres mértékűek, és ez a kor és nem szerinti indirekt standardizálást követően is megmarad: a 150 vizsgált kistérség közül csupán 40 darab esik az országos kor és nem specifikus arányszámok alapján várható értékhez képest 95-105%-os sávba. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket (7. táblázat). • 7. táblázat Az egy betegre (TAJ számra) jutó esetszám szélső értékei Az egy betegre (TAJ számra) jutó finanszírozási összeg Az egy betegre (TAJ számra) jutó finanszírozási összeg tekintetében (5. ábra) azt találtuk, hogy a nyers mutatószámoknál a legkisebb és a legnagyobb érték közötti kb. 2,3-szeres kistérségi különbség a standardizálást követően is hasonló nagyságú, és a 150 vizsgált kistérség közül csupán 30 esik az országos kor és nem specifikus arányszámok alapján várható értékhez képest 95-105%-os sávba. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket (8. táblázat). IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER 19 MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS 8. táblázat Az egy betegre (TAJ számra) jutó finanszírozási összeg szélső értékei • Az egy esetre jutó finanszírozási összeg Az egy esetre jutó finanszírozási összeg tekintetében (6. ábra) azt találtuk, hogy a nyers és a standardizált mutatószámoknál is a legalacsonyabb és a legmagasabb kistérségi A) Nyers mutatók 9. táblázat Az egy esetre jutó finanszírozási összeg szélső értékei érték között 1,54-szeres a különbség, és a 150 vizsgált kistérség közül 64 esik az országos kor és nem specifikus arányszámok alapján várható értékhez képest 95-105%-os sávba. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket (9. táblázat). B) Standardizált mutatók 5. ábra Járóbeteg szakellátási kassza, egy betegre (TAJ-ra) jutó finanszírozási összeg kistérségenként, 2004-ben [országos arányszám: 12.285,01 Ft / beteg] A) Nyers mutatók B) Standardizált mutatók 6. ábra Járóbeteg szakellátási kassza, egy esetre jutó finanszírozási összeg kistérségenként, 2004-ben [országos arányszám: 1.377,73 Ft / eset] 20 IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS MEGBESZÉLÉS Elemzésünk mind a nyers mutatókkal, mind a standardizált értékekkel visszaigazolta azt a közismert vélekedést, mely szerint a járóbeteg szakellátás finanszírozásában jelentős, kétszeres területi egyenlőtlenségeket találunk az egy lakosra jutó átlagos finanszírozási összeg tekintetében az egyes kistérségek között. Hasonló különbségeket találtunk a 100 lakosra jutó esetszám vonatkozásában. A 100 lakosra jutó betegszám (TAJ szám) esetében másfélszeres a különbség, azonban ezt főként néhány kiugró kistérség okozza (ld. 2.B ábrát). (1-3. ábrák) A másik három mutatószám tekintetében, vagyis az egy betegre (TAJ számra) jutó esetszám, továbbá az egy esetre illetve egy betegre (TAJ számra) jutó finanszírozási összeg elemzése során szintén másfél-kétszeres különbségeket találtunk a kistérségek között. Azaz az aktív fekvő kasszától [11] eltérően itt a jelentős kistérségi különbségek megmaradnak azután is, ha a beteg már bekerült a rendszerbe. Az egyes mutatószámoknál felsoroltuk a legmagasabb, illetve a legalacsonyabb értékekkel rendelkező kistérségeket. Míg az aktív fekvőbeteg szakellátási kassza egyértelműen cáfolta azt a közkeletű egészségpolitikai és egészségügyi finanszírozási hiedelemet, mely szerint a budapesti igénybevétel jelentősen magasabb az országos átlagnál, addig a járóbeteg szakellátási kassza esetében már a budapesti kistérség kiemelkedő fogyasztása néhány mutatószám esetében igazolható. Azaz akár a nyers mutatók, akár a standardizált adatok jelezték a budapesti lakosok átlagosnál nagyobb igénybevételét, kivétel ez alól a 100 lakosra jutó betegszám és az egy esetre jutó finanszírozási összeg mutatója, ahol a budapesti érték az országos szinthez közeli. Elemzésünk gyakorlati jelentőségét a forrásallokációs döntéshozatal szempontjából két ponton hangsúlyozzuk. Az aktuális finanszírozási rendszerben, amikor a járóbeteg szakellátás teljesítmény elvű finanszírozását az ún. teljesítmény volumen korlát (TVK) felső plafonnal korlátozza, ezen TVK egységek kiegyensúlyozott, egyenletesebb elosztását tennék lehetővé a hasonló elemzések. Jól láthatók ugyanis az átlagosnál magasabb és az átlagosnál alacsonyabb igénybevételű területi egységek. Távlati szempontból pedig a finanszírozási rendszer esetleges fejkvóta jellegű átalakítása során alkalmazhatók az eredmények. Elemzésünkből ugyanis látszik, hogy egy országosan egységes fejkvóta esetén hol lesz biztosan megtakarítás, illetve veszteség. Regionális, vagy megyei fejkvóta alkalmazása esetén pedig elemzésünk jó kiindulási pontot tud adni mind módszertani, mind gyakorlati alkalmazás szempontjából. Természetesen 7. ábra Magyarország kistérségei (2003) IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER 21 MENEDZSMENT FINANSZÍROZÁS a finanszírozás igénybevételének területi egyenetlenségeit átfogóan csak a szükségletek elemzésével lehet, illetve lehetne megfelelően értékelni. Elemzésünk és Belicza Éva cikke [10] kiindulópontja lehet a járóbeteg szakellátás részletesebb, szakmánkénti vizsgálatának, amely a hozzáférés dimenzióját is elemezve a szükséges kapacitások meghatározásában is segítségül lehet. Ugyanezen szempontok és módszertan alapján elvégeztük ezen elemzést a többi OEP pénzügyi előirányzat (kassza) esetében is: aktív és krónikus fekvőbeteg szakellátás, CT-MRI, művese, otthoni szakápolás, gyógyszer, gyógyászati segédeszköz, mely eredményeket folyamato- san publikáljuk. Ez a későbbiekben egyrészt lehetővé teszi a megfigyelt tendenciák összehasonlítását az egyes kaszszák között, másrészt lehetőséget nyújt például olyan elemzések készítésére, amelyek a kasszák egymást kiegészítő hatását vizsgálja. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS A szerzők köszönetet mondanak az Országos Egészségbiztosítási Pénztár informatikus munkatársainak (Csiszér Gábor és Szmolicza Ákos) az adatok leválogatása során nyújtott segítségért. IRODALOMJEGYZÉK [1] Sándor J, Havasi V, Kiss I, Szűcs M, Brázay L, Sebestyén A, Ember I. Emlőrákos halálozás és a mammográfiás ellátás kistérségi egyenlőtlenségei. Magy Onkol. 2002;46(2):139-45. [2] Sebestyén A., Boncz I., Pál M., Sándor J. Az emlőszűrő vizsgálatok helyzete a dél-dunántúli régióban. Egészségügyi Menedzsment, 2001, 3(5): 86-91. [3] Sebestyén A., Boncz I., Dózsa Cs., Pál M., Bánóczy J. Fogászati preventív vizsgálatok Magyarországon. Informatika és Menedzsment az Egészségügyben, 2003, 2(3): 15-22. [4] Sándor J., Szücs M., Kiss I., Boncz I., Sebestyén A., Kiss A., Ember I. Méhnyak- és emlőrákszűrés a magyarországi kistérségekben. Lege Artis Medicinae, 2003, 13(4): 310-316. [5] Boncz I., Sándor J., Oláh A., Betlehem J., Sebestyén A., Kisbenedekné Gulyás K., Dózsa Cs. Az otthoni szakápolás igénybevételének területi egyenlőtlenségei a dél-dunántúli térségben. Lege Artis Medicinae, 2004, 14(1): 47-52. [6] B, Fitzpatrick KM. Does class matter? SES and psychosocial health among Hungarian adolescents. Soc Sci Med. 2001 Sep;53(6):817-30. [7] Szende A, Culyer AJ. The inequity of informal payments for health care: the case of Hungary. Health Policy. 2006 Feb;75(3):262-71. [8] Belicza É. Egészségügyi ellátórendszer. In: Népegészségügyi Jelentés 2004 – Szakértői változat. Országos Epidemiológiai Központ [9] Orosz É.The Hungarian country profile: inequalities in health and health care in Hungary. Soc Sci Med. 1990;31(8):847-57. [10] Belicza É. Egyenlőtlenségek a szolgáltatások igénybevétele során a járóbeteg szakellátásban. Informatika és Menedzsment az Egészségügyben, 2006, 4(10): 9-15. [11] Boncz I., Takács E., Szaszkó D., Belicza É. Az OEP aktív fekvőbeteg szakellátási kassza igénybevétele. Területi egyenlőtlenségek I. Kórház, 2006, 12(7-8):37-43. A SZERZÔK BEMUTATÁSA Szaszkó Dóra 1981-ben született Jászberényben. A Kaposvári Munkácsy Mihály Gimnáziumban végezte középiskolai tanulmányait, ahol 2000-ben érettségizett. 2005-ben közgazdászként dip- lomázott a Budapesti Corvinus Egyetem Gazdálkodástudományi Karán, azóta az Országos Egészségbiztosítási Pénztár munkatársa. Jelenleg a Gyógyító-Megelőző Ellátási Főosztályon dolgozik, ahol elsősorban finanszírozási protokollok kidolgozásában vesz részt. Takács Erika bemutatása lapunk V. évfolyamának 4. számában, Dr. Belicza Éva és Dr. Boncz Imre bemutatása lapunk IV. évfolyamának 10. számában olvasható. 22 IME V. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2006. SZEPTEMBER
