Korkeiden potilaskohtaisten sosiaali- ja terveyskustannusten ennustaminen

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201904181691
Title: Korkeiden potilaskohtaisten sosiaali- ja terveyskustannusten ennustaminen
Author: Laamanen, Larissa
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Social Sciences, Department of Social Research
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2019
Language: fin
URI: http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201904181691
http://hdl.handle.net/10138/301037
Thesis level: master's thesis
Discipline: Yhteiskuntapolitiikka
Social and Public Policy
Samhällspolitik
Abstract: Aikaisempien tutkimusten mukaan pieni väestönosa aikaansaa suurimman osan terveydenhuollon kustannuksista. Potilaan kuulumista kalliiseen tai paljon palveluita käyttävien potilaiden ryhmään selittävät korkea ikä, diabetes, keuhkoahtaumatauti, sydämen vajaatoiminta, masennus ja muut mielenterveyden ja käyttäytymisen häiriöt, tuki- ja liikuntaelinsairaudet, verisuonisairaudet sekä vanhuspalveluiden ja lastensuojelun asiakkuus. (Leskelä et al. 2013; Chechulin et al. 2014; Reho et al. 2018; Kapiainen et al. 2010; Reid et al. 2003; Rais et al. 2013; Ash et al. 2001; Calver et al. 2006.) Tässä poikkileikkaustutkielmassa selvitetään, mitkä yksittäiset tekijät selittävät terveydenhuollon potilaan päätymistä kaikista kalleimpaan 10 prosenttiin potilaista. Tämän lisäksi selvitetään, lisääkö sosiaalihuollon asiakkuus potilaan todennäköisyyttä kuulua kalliiden potilaiden ryhmään. Tutkimusaineisto koostuu kolmesta rekisteriaineistosta: perusterveydenhuollon Effica-datasta, sosiaalihuollon ProConsona-datasta ja erikoissairaanhoidon laskudatasta. Kaikki aineistojen tiedot koskevat vuotta 2017, ja ne käsittävät 6000 asukaan kunnan koko julkisen sektorin sosiaali- ja terveydenhuollon käynnit, asiakkuustiedot, diagnoosit ja toimintolajit. Tutkielman otoskoko on 5621 ja puuttuvien tietojen määrä 1,4 prosenttia. Analyysimenetelmänä käytettiin logistista regressioanalyysia. Kalliin potilaan määritelmänä käytettiin kuulumista kalleimpaan 10 prosenttiin potilaista. Analyysiin valittiin 25 erillistä muuttujaa, jotka käsittävät iän ja sukupuolen lisäksi yksittäisiä erikoissairaanhoidon diagnooseja ja sairausryhmiä, perusterveydenhuollon tulosyitä ja toimintolajeja sekä tiedon sosiaalihuollon asiakkuudesta. Tulokset vahvistavat suurelta osin aikaisempien paljon palveluita käyttäviä ja kaikista kalleimpia potilaita selvittäneiden tutkimusten tuloksia. Kallein 10 % potilaista aikaansai tutkittavan kunnan terveydenhuollon menoista vuonna 2017 lähes 90 %. Yksittäisen potilaan kuulumista kalliiden potilaiden ryhmään ennusti vahvasti masennukseen ja muihin mielenterveyden ja käyttäytymisen häiriöihin, tuki- ja liikuntaelinsairauksiin ja eteisvärinään liittyvät perusterveydenhuollon käynnit, aikuistyypin diabetesdiagnoosi sekä sosiaalihuollon ja vanhuspalveluiden asiakkuus. Tuloksissa nousi esille myös eteisvärinään liittyvien perusterveydenhuollon käyntien, kotihoidon ja kehitysvammahuollon tapahtumien sekä perusterveydenhuollon ja erikoissairaanhoidon vuodeosastojaksojen yhteys korkeisiin potilaskohtaisiin kustannuksiin. Sosiaali- ja terveydenhuollon kustannusten ennustaminen ja paljon palveluita käyttävien ja hoitoa tarvitsevien potilaiden tunnistaminen ovat ajankohtaisia aiheita, joilla on suuri yhteiskunnallinen ja kansantaloudellinen merkitys. Paljon palveluita käyttävien potilaiden ja heidän hoidontarpeensa tunnistaminen tarjoaa palveluntuottajille mahdollisuuden luoda näille potilasryhmille yksilöidympiä hoitopolkuja, parantaa hoidon kustannusvaikuttavuutta, keskittyä ongelmien ehkäisyyn sairauksien parantamisen sijaan, ja mahdollisesti myös hidastaa kustannusten kasvua.
Subject: sosiaali- ja terveyspalvelut
paljon palveluita käyttävät potilaat
terveydenhuollon kustannukset
kustannusten ennustaminen


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
Laamanen_Larissa_Pro_gradu_2019.pdf 634.6Kb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record