SOTE -alueiden DEA -mallinnus

Toimivat ja kustannustehokkaat SOTE-palvelut, kas siinäpä on aika mielenkiintoinen yhtälö purtavaksi…mutta ei hätää tähänkin löytyy menetelmiä, joilla suunnitteilla olevia palvelurakenteita voitaisin arvioida jo ennakkoon. Jaa mitenkä sen nyt muotoilisi…että vanhoihin toimintatapoihin jähmettynyt virkakoneistokin sen ymmärtäisi. No, on olemassa numeerinen menetelmä tämän tyyppisten ongelmien ratkaisuun. Kyseiseen lopputulemaan voidaan päästä varmaan useilla eri mentelmillä, mutta… vastaan tulee jälleen kerran kustannustehokkuus…ja aika. Ratkaisu on hyvin yksinkertainen: alistetaan vaihtoehtoiset mallit DEA-malliin.

Avaan tässä samalla omaa asiantuntemustani SOTE-asioista ja lähinnä niihin liittyvistä menetelmistä päästä optimaaliseen tulokseen tässäkin asiassa.

Sote-uudistus

Sote-uudistus on yksi hallituskauden tärkeimmistä rakenteellisista uudistuksista (kts. kärkihanketiedote). Sen tavoitteena on kaventaa hyvinvointi- ja terveyseroja sekä hallita paremmin julkisen talouden kustannuksia. Onnistunut uudistus vähentää merkittävästi kestävyysvajetta.

Määritteiden kautta voittoon:

Mitä tarkoitta, kun kavennetaan hyvinvointi- ja terveyseroja:

No ensinnäkin tämä on hyvin laaja käsite, joten koitan supistaa termin siten, että sen ymmärtää muutkin kuin terveydenhuollon ammattilaiset.

Hyvinvointimittarit

Ensin otetaan käsittelyyn termi hyvinvointi. Hyvinvoinnin mittarit. hmm. tässä voisi olla useita input-muuttujia, mutta minä ottaisin tähän (tässä viitekehyksessä) kuntakohtaisesti esimerkiksi sellaisia muuttujia, jotka suoraan tai epäsuorasti vaikuttavat väestön terveyteen (SOTE-näkökulma). Näitä muuttujia olisivat esim. terveydenhuollon ammattilaisten lukumäärät suhteessa väestöön (1). Mallin toisena muuttujana voisi olla esimerkiksi vastaanotoille hakeutuneet potilaat (2). Kolmantena muuttujana katsoisin tarpeelliseksi ottaa mukaan terveydenhuollon käyttökustannukset (3) ja miksei lisukkeena sitten pelkästään se erä, joka tulee suoraan henkilöstökustannuksista (4). No niin nyt sitten meillä olisi neljä sellaista syötemuuttujaa, joiden saanti terveyskeskuksista lienee kuukausitasolla helpostikin saatavissa.

Hyvinvointiin on varmaan muitakin mittareita (onnellisuus, etc.) mutta niiden käyttöön tai selvittämiseen ei liene nyt tarpeeksi aikaa….

Hyvä näin, koska nyt on kiire saada faktatietoja SOTE-alueiden vertailuun!(kas kun tätä ei tehty jo edellisen hallituksen aikana!! vai tehtiin, mutta ilman konkretiaa…)

Hyvinvointi sinällään on tosiaan varmaan muutakin kuin em muuttujat pystyvät kuvaamaan. Hyvinvoinnin lisäksi malliimme voidaan ottaa pahoinvoinnin mittareita. Tämä muuttujaryhmä voisi olla suoraan tulosmuuttuja (Output). Tähän ei ole tarvetta, koska voimme muuntaa tämän muuttujaryhmän. No, miten tämä sitten on mahdollista? Hyvinvoinnin mittarit voidaan syöttää malliin sellaisenaan, mutta pahoinvoinnin suhteen DEA-mallinnus tarvitsee nämä muuttujat käänteislukuina. Tuhmasti sanottuna puhumme tässä tapauksessa ”haittamuuttujista” vaikka kysymyksessä on vain pieni numeerinen kikkailu (haittamuuttujat käsitellään mallissa käänteislukuina). No älkäämme antako tämän pienen yksityiskohdan haitata lopputulokseen pääsemiseksi, koska haittamuuttujien käsittely on tässä viitekehyksessä aivan samanlaista peruskauraa, kuin muidenkin muuttujien. Sitä paitsi  tunnuslukujen yksiköistä ei tarvitse olla huolissaan, koska malli osaa optimoida ”hyvät ja pahat” yksiköt joka tapauksessa, vaikka käytetyt yksiköt ovat erilaatuisia (eur/lääkäri, käynnit/potilas, alkoholin kulutus/väestö, sairaseläkkeensaajat/väestö, jne…).

Muuttujiksi tähän ryhmään valittakoon näillä oletuksilla esim. kunnan pitkäaikaistyöttömien lukumäärä (5), alkoholin kulutus (6). (totta tosiaan… vaikea kuvitella, että nämä muuttujat olisivat suoraan syötemuuttujia)

Terveyserot

Terveyseromuuttujien käsittelyyn tarvitaankin sitten koko valtakunnan tietoja. Miksi? No sen takia, että voisimme verrata koko maan keskiarvoja kyseisen alueen vastaaviin muuttujiin. Malliin voitaisiin syöttää tiedot siten, että otetaan lukumäärämuuttujina tarkasteluyksikön (alueen) muuttujat erikoisaloittain (diangoosiluokittain ICD-10) ja näiden rinnakkaismuuttujiksi lasketut eroavaisuudet maan keskiarvosta. Näiden yksikkö olisi luonnollisesti potilaiden lukumäärät päädiagnoosin mukaan ja muuttujan luonne syötemuuttuja (input). Pääryhmittäin näitä muuttujia tulisi korkeintaan n. 20 kappaletta (kts lähde).

Itsehallintoalueiden muuttujat

Output-muuttujiksi kelpaavat vain sellaiset muuttujat, joiden katsotaan kuvaavan terveydenhuoltoyksikön tuloksellisuutta. Input -muuttujiksi voidaan määrittää myös ”haittamuuttujia” joita voisivat olla henkilöstöön liittyen esimerkiksi sairaspoissaolopäivät yhteensä. Oletusarvo on, että tämän muuttujan mukaanottaminen ei hetkauta paljonkaan lopputulosta. Tosin sekin kannattaa tutkia, ties vaikka johtaisi tarvittaviin toimenpiteisiin yksikkötasolla.

Tuotosmuuttujista tärkein lienee hoidetut potilaat ja toimenpiteiden lukumäärät yksiköittäin. Toimenpiteiden vaativuus voidaan ottaa myös huomioon mikäli tarvittava tietoaines on käytettävissä. Tämän huomioonottaminen parantaa mallin luotettavuutta, koska eri yksiköissä tehdään eri vaativuusluokan toimenpiteitä ja tällä tavoin voimme vakioida tähän liittyvän muuttujan.

Näiden edelläkuvattujen muuttujien avulla voimme laittaa alueelliset yksiköt ”paremmuusjärjestykseen”. Vertailut eri aluerajausten kesken voidaan tehdä yksinkertaisesti laskemalla alueiden A ja B keskiarvoja tehokkuusindeksin suhteen. Se aluejoukko, jonka keskiarvo on lähimpänä ykköstä voittaa vertailun. Yksinkertaista, eikö totta?

DEA-malli tuottaa tuottavuus/tehokkuusindeksin yksiköittäin (nollan ja ykkösen välillä). Kuten kaikissa malleissa, niin tässäkin ratkaisevaa on, että kaikki lähtötiedot on tuotettu yhdenmukaisella tavalla…tämä  tiedoksi kaikille asian parissa työskenteleville virkamiehille. Mutta, oletusarvohan on, että tämäkin seikka on jo otettu huomioon? DEA-malli on nimittäin siinä mielessä mielenkiintoinen malli, että se paljastaa yllättävän hyvin myös lähtödatassa ilmenevät virheet….