Vitairat
4
2013.
január
31.
M
edical
T
ribune
sük. Azonban az eddig eltelt 13
hónap alatt nem épült ki az a
struktúra és szabályozás, amely
az ellátórendszert végre elindít-
hatná a betegek igényei felé.
3.
Az egészségügy
Bermuda-háromszöge
A vitairat azt is feszegette, hogy
van-e összefüggés az intézmények
területi ellátási kötelezettsége
(
lakosság), szakmai kapacitása
(
ágy, óraszám stb.) és finanszíro-
zása között (8. ábra). Mi akkor
arra a következtetésre jutottunk,
hogy nem lehet kimutatni szoros
összefüggést ezen paraméterek
között. Be kellene ismernünk,
hogy az intézményeket nem egy-
formán finanszírozzák. Attól
még, hogy a HBCS-rendszer azo-
nos díjtételeket garantál, az intéz-
ményeket az OEP-szerzôdéseik
(
melyek az ágyszám- és finanszí-
rozási kapacitásaikat rögzítik)
teljesen eltérô, gyakran érthe-
tetlen és méltánytalan helyzetbe
kényszerítik.
Ideális esetben ezeknek a para-
métereknek egy egyenlô oldalú
háromszöget kellene alkotniuk.
Persze nem ez a helyzet, ezért
arra voltunk kíváncsiak, hogy
hogyan változnak a szakmai egy-
ségek szolgáltatásai, ha ez az ide-
ális állapot torzul. Másképpen
fogalmazva, arra voltunk kíván-
csiak, hogy az eltérô helyzetekre
a kórházak menedzsmentjei és
orvosai hogyan reagálnak.
Amennyiben csak a beteg-
igény lenne a meghatározó,
akkor területi ellátási kötele-
zettségükhöz (TEK) és ágykapa-
citásaikhoz képest több pénzzel
gazdálkodók, azaz magasabb
TVK-val rendelkezôk (Teljesít-
mény Volumen Korlát) nyere-
séget, a kevesebb forrást kapók
pedig egyszerûen veszteséget
produkálnának. Az elsô nekifu-
tásra egyszerûnek tûnô kép per-
sze ennél sokkal összetettebb.
Fontos hangsúlyozni, hogy
a háromszög csúcsait jelentô
paraméterek egymástól függet-
lenül dôltek el, ráadásul min-
den intézménynél más és más
módon.
Talán nem rugaszkodunk el
túlságosan a valóságtól, ha azt
gondoljuk, hogy emelkedett
finanszírozás esetén azt fogjuk
tapasztalni, hogy megjelennek
a területen kívüli betegek is,
illetve ha az ágyszám ezzel pár-
huzamosan nem csökken, akkor
érdekes módon elkezd emel-
kedni a Case Mix Index is. Egy
másik példát is említve, ha a
források az országos átlag alat-
tiak, akkor az intézmény ellátási
területérôl egyre többen válasz-
tanak más intézményt, elkezd
csökkenni az ápolási idô és fur-
csa módon elkezd csökkenni a
Case Mix Index is. Természe-
tesen ez csak két kiragadott
példa volt, hiszen ez a bizonyos
háromszög ennél jóval többféle-
képpen torzulhat.
Megpróbáltuk kideríteni,
hogy a háromszög alakja és egy-
egy szakmai egység munkáját
rázni, hogy az intézmények ter-
mészetesen a betegeiket igye-
keznek ellátni, tehát azokat a
mûtéteket, amelyeket a lakosság
igényel, elvégzik, ugyanakkor
ha van lehetôség a spórolásra,
mert a TVK-helyzet megengedi,
akkor a maradék kapacitást
szinte teljes egészében alacsony
költségigényû, kvázi nyereséges
esetekre kötik le. A „beteg” régi-
ókban szinte mindenhol emelke-
dett az „M”-es HBCS-k aránya
(6.
ábra).
Az egybeesést itt sem lehet
magyarázni a lakosság összetéte-
lével. Sokkal valószínûbb, hogy
a területet ellátó intézmények
finanszírozási helyzete hozza
létre a „különös” egyezést. Még
szemléletesebb, ha az egyes kis-
térségeket területdiagramon
ábrázoljuk úgy, hogy a kistérsé-
geket az összfogyasztás szerinti
növekvô sorrendbe rakjuk a víz-
szintes tengely mentén, és a két
csoportot, az „M”-es és a „P”-s
HBCS-ket egy-egy színhez köt-
jük (7. ábra).
Ha a térségek úgy általában
lennének betegebbek vagy egész-
ségesebbek, akkor a két csoport-
hoz illesztett trendvonalaknak
közel párhuzamosnak kellene len-
niük. A mûtéttel járó és a mûtétet
nem igénylô eseteknek azonos
módon kellene megemelkedniük,
ha az összfogyasztás emelkedik.
A szaggatott vonal jelentené az
ideális állapotot, azaz a mûtétek
enyhe emelkedésével ugyanilyen
enyhén kellene emelkedniük a
mûtétet nem igénylô eseteknek is.
A felette található területet nehéz
indokolni, hogy mi okozza, de ha
ezt a területet OEP-kifizetésekre
fordítjuk le, akkor ez kb. 50 mil-
liárd forintot jelent. Szinte bizo-
nyos, hogy ezeket a forrásokat
másképpen kellene felhasználni.
A kérdés csak az, hogy hibáztat-
ható-e az ellátórendszer, az intéz-
mények és menedzsmentjeik a
kialakult helyzetért.
Összefoglalva: az elsô vitairat-
ban talált fogyasztási anomáliák
tetten érhetôk az intézmények
jelentéseiben. A túlfogyasztás
esetén nem megmagyarázható
különbségeket lehet kimutatni és
ezek a különbségek nemcsak ará-
nyaiban nagyok, hanem volume-
nében is óriásiak. Nyilvánvaló,
hogy az intézmények viselkedését
a jelenlegi szabályozási környe-
zet nem tudja megfelelô keretek
között tartani, amit jól illusztrál
a 25 legtöbbet és legkevesebbet
fogyasztó kistérség mintázatát
mutató táblázat (4. táblázat).
Ezen a helyzeten az intézmé-
nyek államosítása sem tudott vál-
toztatni, csak arra ad lehetôséget,
hogy a tulajdonosi döntéseket a
helyi politikától függetleníthes-
belül (akár P, akár M) külön
elbírálást jelentenek az úgyne-
vezett „Z”-s betegségcsoportok.
Ezek azok az esetek, amelyek
jellemzôen szövôdményeket vagy
súlyos társult kísérôbetegségeket
is jelentenek, és a dolog természe-
ténél fogva ezek azok, amelyeket
az OEP igen magas térítési díjak-
kal honorál. Ha csak ezeket az
eseteket ábrázoljuk Magyaror-
szág térképén, akkor igen furcsa
mintázatot kapunk (5. ábra).
Nagyon durva kontraszt ala-
kult ki a skála két végén, hiszen
az egyik kistérségben 35-ször
több „szövôdmény”, illetve
„
társult betegség” van, mint a
másikban. Ha csak az arányo-
kat nézzük, akkor vannak olyan
kistérségek, ahol az összes fekvô
aktív kifizetés 17%-a ilyen
„
szövôdményes” eseteket fedez.
Az általános túlfogyasztási képbe
helyezve azt mondhatjuk, hogy
a Top25 kistérségben 353%-kal
több „Z”-s, azaz szövôdményes
eset fordul elô lakosságará-
nyosan, mint a 25 „legegészsé-
gesebb” kistérségben (négy és
félszeres szorzó!) (4. táblázat).
Talán joggal merül fel a kétely,
hogy az a kb. 15 milliárd forint,
amelyet az OEP ezen a címen
kifizet, lehet, hogy egészen mást
szolgál. Elképzelhetô-e, hogy a
betegek igénye alakítja ki ezt a
furcsa alakú mintázatot?
2.3.
A spórolás alapjai
Az elôzô két példa nem kizáró-
lagosan, de dominánsan egy-egy
intézettípushoz köthetô. Ugyan-
akkor van egy harmadik, szinte
minden típusnál fellelhetô ano-
mália. Mint már említettem, az
olyan esetek, amelyeknél valami-
lyen beavatkozásra (jellemzôen
mûtétre) kerül sor, a szabályok-
nak megfelelôen „P”-s HBCS-be
kapnak besorolást. A mûtétet,
illetve beavatkozást nem tar-
talmazó HBCS-k „M”-es beso-
rolást kapnak. Azt gondolom,
nem túl merész az a gondolat-
menet, amelyben azt tételezzük
fel, hogy úgy tud egy intézmény
takarékoskodni, ha az ellátási
portfólióját a nem mûtétes, azaz
„
M”-es HBCS-k irányába tolja
el. Így a finanszírozási bevételeit
olyan irányba módosítja, ahol az
ellátás során alacsonyabb költsé-
gekkel számolhat, hiszen ezekben
az esetekben jellemzôen nem lesz
mûtôhasználat, aneszteziológiai
és intenzív ellátás sem. A TVK-
bôség egyik jellemzôje, hogy
paradox módon ahelyett, hogy
az intézmények a mûtétszámok
emelésével a várólistákat csök-
kentenék, a valóságban a nem
mûtétes esetek aránya emelkedik
meg. Ezt csak azzal lehet magya-
a két csoport között a különb-
ség jelentôsen megnô, hiszen a
„
Top25” csoportban 191%-kal
magasabb a vattaesetek aránya
a 25 legkevesebbet fogyasztóval
összevetve, és ez közel háromszo-
ros szorzót jelent (4. táblázat).
2.2.
Szövôdmények
A fejezet fôcíme, a „Mindenki
másképp csinálja” nem véletlen.
Az intézmények egy részének von-
záskörzetében egy másik anomá-
lia figyelhetô meg, amelyet elôzô
példánkhoz hasonlóan, nehéz
lenne a lakosság eltérô összeté-
telével magyarázni. A HBCS-ken
azt, hogy az ezen a kódon jelen-
tett esetek mindegyike felesleges
vagy csalás. De az mindenkép-
pen érdekes, hogy a vattajelen-
ség összefüggésbe hozható a túl-
fogyasztással.
Jól látható a
4.
ábrán, hogy van
olyan alacsony fogyasztást mutató
kistérség, ahol a vatta aránya kb.
3%,
miközben találunk olyan
magas fogyasztást mutató kis-
térséget, ahol az OEP-kifizetések
14%-
a (!) vattára megy el. Eset-
számokra levetítve az adatok még
riasztóbbak: a hévízi kistérségben
az esetek 3,5%-a kerül a vatta-
csoportba, míg a kalocsai kistér-
ségben ez a szám 17,7%.
Ha összehasonlítjuk a top 25
fogyasztót a 25 legkevesebbet
fogyasztóval, akkor azt láthat-
juk, hogy ebben a két csoportban
egyenként mintegy 1-1,2 millió
lakos él. A „Top25” csoportban
43%-
kal gyakrabban kerülnek
kórházba 1000 lakosra vetítve.
Ugyanakkor, ha csak a vatta-
eseteket tekintjük, akkor már
5.
ábra. 1000 lakosra jutó súlyszám Z-s HBCS-k esetén
Átlag: 9,87
1,10–2,86
2,86–4,61
4,61–6,36
6,36–8,12
8,12–9,87
9,87–16,60
16,60–23,33
23,33–30,07
30,07–36,80
36,80–43,53
6.
ábra. 1 lakosra jutó finanszírozás (Ft) M-s vagyis nem mûtétes HBCS-k esetén
Átlag: 19219
9756–11656
11656–13547
13547–15438
15438–17328
17328–19219
19219–21590
21590–23961
23961–26632
26332–28703
28703–31074
4.
táblázat
A 25 leginkább Túlfogyasztó
(
Ft)
Alulfogyasztó
(
Ft)
Eltérés
Túlfogyasztó
(
eset)
Alulfogyasztó
(
eset)
Eltérés
Lakosság
1232078
fô 1073556 fô
HBCS/1000 lakos
40161920 27412252
46,5% 249
174
43,5%
Vatta/1000 lakos
3102937
1054703
194,2% 24
8
191,9%
Z HBCS/1000 lakos
2876174
742965
287,1%
5
1
352,8%
P HBCS/1000 lakos
15227497 12741063
19,5%
72
65
11,5%
M HBCS/1000 lakos
24705545 14558182
69,7% 171
106
61,5%
folytatás az 5. oldalon
7.
ábra. 1 lakosra jutó finanszírozás kistérségenként (Ft)
50000
45000
40000
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
M-s HBCS-k
P-s HBCS-k
Kistérségek egy lakosra jutó aktív fekvô finanszírozás növekvô sorrendjében
folytatás a 3. oldalról
