Az OEP otthoni szakápolási kassza igénybevételének területi egyenlőtlenségei

Az OEP otthoni szakápolási kassza igénybevételének területi egyenlőtlenségei Tanulmányunk célja, hogy az Országos Egészségbiztosítási Pénztár (OEP) otthoni szakápolási kasszájának igénybevételi mutatóit elemezzük kistérségi bontásban. Elemzésünkben a betegek állandó lakhelye szerint csoportosítjuk az egészségügyi igénybevételi és kiadási adatokat. Dr. Boncz Imre 1, Takács Erika 2, dr. Belicza Éva 2,3, Szaszkó Dóra 3, Vinnai Ágnes 3, Oláh András 4, dr. Sebestyén Andor 5, dr. Betlehem József 4, dr. Kriszbacher Ildikó 4 Az elemzésben szereplő adatok az OEP finanszírozási adatbázisából származnak és a 2004. évet ölelik fel. Az elemzésben az alábbi nyers, korra és nemre standardizált mutatószámokat vizsgáltuk: egy lakosra jutó finanszírozási összeg (Ft), 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám), 10 000 lakosra jutó vizitszám, egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó vizitszám, egy betegre (TAJra, igénybe vevőre) jutó finanszírozási összeg (Ft), egy vizitre jutó finanszírozási összeg (Ft). Mind a nyers mutatókkal, mind a standardizált kel kimutattuk az otthoni szakápolás finanszírozásában és igénybevételében jelentkező területi egyenlőtlenségeket. Kiemelt megállapításunk, hogy az egy lakosra jutó finanszírozásban, a 10 000 lakosra jutó beteg- és vizitszámban óriási kistérségi különbségek vannak, azonban ha a beteg már bekerült a rendszerbe, akkor az egy betegre, illetve egy vizitre jutó finanszírozási összeg ennél jóval kisebb, de szintén jelentős különbséget mutat. A járóbeteg-, illetve az aktív és krónikus fekvőbeteg-szakellátáshoz képest az otthoni szakápolásban jóval nagyobb területi egyenlőtlenségeket találtunk. 1. Bevezetés, célkitűzés Az egészségügyi rendszer igénybevételének és az egészségügyi kiadások megoszlásának egyenlőtlenségei számos tekintetben jól ismertek és a szakirodalomban dokumentáltak. (1, 2, 3, 4, 5) Így 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) 1. táblázat. Az otthoni szakápolási kassza adatainak összevetése más forrásokkal (2004) Adatforrások Forint Vizitszám Beteg (TAJ) szám OEP adattárházból lekérdezett adatok: 2004-es igénybevételek 2,907 millió Ft 1 168 241 51 027 Tisztított (elemzett) adatok 2,885 millió Ft 1 159 745 50 696 OEP statisztikai évkönyv, 2004-es finanszírozott esetek 2,885 millió Ft 1 165 000 49 000 2. táblázat. Az otthoni szakápolási kassza nyers mutatószámainak országos értékei, a kistérségek szerinti elemzések maximum és minimum értékei és azok eltérése az országos arányszámoktól (2004) Mutató neve Országos arányszám Max. érték Max. eltérése Min. érték Min. eltérése az országostól az országostól Egy lakosra jutó finanszírozási összeg (Ft) 281,8 Ft / lakos 752,4 +167,0% 1,4-99,5% 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) 49,5 beteg/10 000 lakos 148,7 +200,4% 0,5-98,9% 10 000 lakosra jutó vizitszám 1133,0 vizit/10 000 lakos 3223,1 +184,5% 5,3-99,5% Egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó vizitszám 22,9 vizit/beteg 39,4 +72,2% 10,0-56,3% Egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó finanszírozási összeg (Ft) 56 906,4 Ft/beteg 97 570,4 +71,5% 25 548,0-55,1% Egy vizitre jutó finanszírozási összeg (Ft) 2487,6 Ft/vizit 3012,3 +21,1% 2.196,7-11,7% EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4. 29

1/a. ábra. Otthoni szakápolási kassza egy lakosra jutó finanszírozási összege (A) és országoshoz viszonyított aránya (B) kistérségenként 2004-ben [országos átlag: 281,83 Ft/lakos]. Nyers mutatók (Ft/lakos). 1/b. ábra. Otthoni szakápolási kassza egy lakosra jutó finanszírozási összege (A) és országoshoz viszonyított aránya (B) kistérségenként 2004-ben [országos átlag: 281,83 Ft/lakos]. Standardizált mutatók (%). 2/a. ábra. Otthoni szakápolási kassza, 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) (A) és országoshoz viszonyított aránya (B) kistérségenként, 2004-ben [országos átlag: 49,53 beteg/10 000 lakos]. Nyers mutatók (vizit/10 000 lakos). 2/b. ábra. Otthoni szakápolási kassza, 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) (A) és országoshoz viszonyított aránya (B) kistérségenként, 2004-ben [országos átlag: 49,53 beteg/10 000 lakos]. Standardizált mutatók (%). Magyarországon számos próbálkozás történt az egészségügyi szolgáltatások igénybevételében, az egészségügyi kiadások területi megoszlásában tapasztalt egyenlőtlenségek meghatározására. Egyes anyagok a döntés-előkészítések szakmai háttéranyagát képezték, mások publikálásra is kerültek. (8, 9, 10) Tanulmányunk célja, hogy az Országos Egészségbiztosítási Pénztár (OEP) otthoni szakápolási kasszájának hozzáférési és igénybevételi mutatóit elemezzük kistérségi bontásban. Munkánk az általános elemzési gyakorlattól eltér abban, hogy nem a szolgáltató földrajzi elhelyezkedése, hanem az ellátott betegek állandó lakhelye szerint vizsgálja az egészségügyi igénybevételi és kiadási adatokat. Korábban már publikáltuk az aktív és krónikus fekvő-, valamint a járóbeteg-szakellátási kasszák hasonló elemzéseit (11, 12, 13, 14), valamint az otthoni szakápolási kassza elemzését a dél-dunántúli régió vonatkozásában (5). 2. Adatok és módszerek Az elemzésben szereplő adatok az Országos Egészségbiztosítási Pénztár finanszírozási adatbázisából származnak és a 2004. évet ölelik fel. A 2.1. pontban vázolt 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. 2.1. Az elemzésben használt mutatószámok Elemzésünkben az alábbi nyers mutatószámokat használtuk: Egy lakosra jutó finanszírozási összeg (Ft). 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám). 10 000 lakosra jutó vizitszám. Egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó vizitszám. Egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó finanszírozási összeg (Ft). Egy vizitre jutó finanszírozási összeg (Ft). A nyers mutatók az egyes kistérségekre vonatkozó abszolút et mutatják. Az 5 legnagyobb és legkisebb értékkel rendelkező kistérséget, az egyes mutatószámokat leíró fejezetekben külön táblázatokban feltüntettük. Tekintettel arra, hogy az egyes kistérségek lakosainak korcsoportok és nemek szerinti összetétele eltérő, és ez befolyásolja az igénybevételt, ezen eltérések kiküszöbölésére 30 EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4.

3. táblázat. Az egy lakosra jutó finanszírozási összeg szélső értékei 752,4 Mórahalomi 241,8 Rétsági 670,4 Rétsági 236,1 Mórahalomi 571,9 Fehérgyarmati 221,1 Tatabányai 566,6 Tatabányai 219,3 Fehérgyarmati 558,7 Szolnoki 205,9 Szolnoki 30,8 Polgári 10,7 Polgári 17,8 Lengyeltóti 6,5 Lengyeltóti 14,6 Kunszentmiklósi 5,4 Tiszavasvári 14,1 Tiszavasvári 5,3 Kunszentmiklósi 1,4 Bácsalmási 0,4 Bácsalmási 4. táblázat. A 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) szélső értékei Nyers mutatók (beteg/10 000 lakos) Standardizált mutatók (%) 148,7 Fehérgyarmati 323,7 Fehérgyarmati 146,0 Szobi 263,5 Szobi 135,1 Letenyei 252,2 Oroszlányi 110,3 Oroszlányi 232,8 Váci 106,3 Váci 232,3 Baktalórántházai 5,3 Őriszentpéteri 8,0 Őriszentpéteri 3,7 Kunszentmiklósi 7,6 Kunszentmiklósi 3,5 Lengyeltóti 7,2 Lengyeltóti 2,0 Tiszavasvári 4,4 Tiszavasvári 0,5 Bácsalmási 1,0 Bácsalmási valamennyi fenti nyers mutató esetében kiszámoltuk a standardizált hányadosokat, azaz korra, nemre indirekt módon standardizáltuk mindegyik mutatót. Az indirekt standardizálást az alábbiak 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. A tényleges kistérségi értékhez százalékos formában viszonyított várható érték az úgynevezett standardizált hányados. A 100% feletti érték azt mutatja, hogy az adott kistérség vizsgált értéke az életkor és nem szerinti összetételtől függetlenül az országos szint felett van. A MapInfo szoftverrel készített ábrák jelmagyarázatában az egyes intervallumok mögötti zárójelben az adott határokon belüli értékkel bíró kistérségek számát tüntettük fel. Ábrázolásunk során törekedtünk arra, hogy a jelentős szélső et mutató kistérségek beazonosíthatóak legyenek. 5. táblázat. A 10 000 lakosra jutó vizitszám szélső értékei otthoni szakápolásban (2004) 3223,1 Mórahalomi 251,8 Mórahalomi 2516,9 Tatabányai 244,1 Tatabányai 2388,3 Rétsági 214,2 Rétsági 2239,6 Szolnoki 205,3 Szolnoki 2144,7 Fehérgyarmati 204,5 Fehérgyarmati 103,5 Polgári 9,0 Polgári 76,7 Lengyeltóti 7,0 Lengyeltóti 56,8 Kunszentmiklósi 5,1 Kunszentmiklósi 51,4 Tiszavasvári 4,9 Tiszavasvári 5,3 Bácsalmási 0,4 Bácsalmási 2.2. Adatlekérdezés, adattisztítás, validitás-ellenőrzés Az otthoni szakápolás igénybevételének és finanszírozásának kistérségi egyenlőtlenségeinek elemzéséhez az OEP adattárházából a 2004. évre vonatkozóan a következő adatokat használtuk fel: kistérségek, korévek, nemek szerinti bontásban a finanszírozási összeget, az aktív ellátási esetszámot és az igénybe vevők (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 kiküszöböltük a szolgáltatók ezen változókra vonatkozó esetlegesen pontatlan adatait. 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 kistérségek állandó lakosságának kor és nem szerinti létszámát ugyancsak ezen állomány alapján számoltuk ki. 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, 6. táblázat. Az egy betegre (TAJ-számra) jutó vizitszám szélső értékei 39,4 Monori 172,5 Monori 36,7 Dunaújvárosi 159,8 Dunaújvárosi 35,8 Szikszói 156,8 Szikszói 34,9 Enyingi 152,7 Őriszentpéteri 34,8 Mórahalomi 152,1 Barcsi 12,4 Szobi 54,3 Szobi 12,0 Nyírbátori 52,8 Nyírbátori 11,9 Polgári 51,4 Polgári 10,4 Csengeri 45,7 Csengeri 10,0 Bácsalmási 43,0 Bácsalmási EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4. 31

3/a. ábra. Otthoni szakápolási kassza, 10 000 lakosra jutó vizitszám kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított aránya (B), 2004-ben [országos átlag: 1132,96 vizit/10000 lakos]. Nyers mutatók (vizit/10 000 lakos). 3/b. ábra. Otthoni szakápolási kassza, 10 000 lakosra jutó vizitszám kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított aránya (B), 2004-ben [országos átlag: 1132,96 vizit/10000 lakos]. Standardizált mutatók (%). 4/a. ábra. Otthoni szakápolási kassza, egy betegre (TAJ-ra) jutó vizitszám kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított arány (B), 2004-ben [országos átlag: 22,88 vizit/beteg]. Nyers mutatók (vizit/beteg). 4/b. ábra. Otthoni szakápolási kassza, egy betegre (TAJ-ra) jutó vizitszám kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított arány (B), 2004-ben [országos átlag: 22,88 vizit/beteg]. Standardizált mutatók (%). 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. Azonban az otthoni szakápolás kassza esetében negatív tételek nem fordultak elő az adatbázisban. A fentiek alapján az otthoni szakápolási kassza adatai közül az irányítószámok nem besorolhatósága miatt kizárt tételekhez a TAJ-ok 0,63%-a, a vizitek 0,72%-a tartozott, az ezekhez tartozó Ft összeg pedig az összes finanszírozási összegnek a 0,75%-át jelentette. Az értelmezhetetlen kor vagy nem miatt kizárt tételek a finanszírozási összeg, a vizitszám és a betegek száma esetén is az országos összesen nek kevesebb, mint 0,01%-át jelentették. Az elemzett adatokat más forrásokkal (pl. OEP Statisztikai Évkönyv) is összevetettük, ennek eredményét a 1. táblázatban közöljük. Saját elemzésünk naptári év szerint készült, amely eltér az OEP statisztikai évkönyvek által alkalmazott finanszírozási évtől, így teljes egyezés nem várható. (1. táblázat) 3. Eredmények Az otthoni szakápolási kassza igénybevételi mutatói Az alábbi táblázat mutatja elemzésünk nyers mutatószámainak országos értékeit, illetve a legmagasabb és a legalacsonyabb értéket mutató kistérségekhez tartozó adatokat. Az országos arányszámhoz képest mind a maximum, mind a minimum óriási eltéréseket mutatnak. (2. táblázat) A kistérségenkénti nyers mutatószámokat és az indirekt standardizálással finomított et (%-os formában) térképeken ábrázoljuk. 3.1. Egy lakosra jutó finanszírozási összeg Az egy lakosra jutó finanszírozási összeg (1. ábra és 3. táblázat) nyers és standardizált mutatója tekintetében is több százszoros különbséget találtunk a kistérségenkénti legmagasabb és legkisebb érték között. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket a nyers és standardizált mutatók esetében egyaránt. 3.2. A 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) A 10 000 lakosra jutó betegszámnál (TAJ-szám) (2. ábra és 4. táblázat) mind a nyers, mind a standardizált mutatók tekin- 32 EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4.

5/a. ábra. Otthoni szakápolási kassza, egy betegre (TAJ-ra) jutó finanszírozási összeg kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított aránya (B), 2004-ben [országos átlag: 56 906,38 Ft/beteg]. Nyers mutatók (Ft/beteg). 5/b. ábra. Otthoni szakápolási kassza, egy betegre (TAJ-ra) jutó finanszírozási összeg kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított aránya (B), 2004-ben [országos átlag: 56 906,38 Ft/beteg]. Standardizált mutatók (%). 6/a. ábra. Otthoni szakápolási kassza, egy vizitre jutó finanszírozási összeg kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított aránya (B), 2004-ben [országos átlag: 2487,55 Ft/vizit]. Nyers mutatók (Ft/vizit). 6/b. ábra. Otthoni szakápolási kassza, egy vizitre jutó finanszírozási összeg kistérségenként (A) és országoshoz viszonyított aránya (B), 2004-ben [országos átlag: 2487,55 Ft/vizit]. Standardizált mutatók (%). tetében szintén óriási (200 300-szoros) különbségeket találtunk az egyes kistérségek között. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket. 3.3. A 10 000 lakosra jutó vizitszám A 10 000 lakosra jutó vizitszám (3. ábra és 5. táblázat) nyers és standardizált mutatója tekintetében is több százszoros különbséget találtunk a kistérségenkénti legmagasabb és legkisebb érték között. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket. 3.4. Az egy betegre (TAJ-számra) jutó vizitszám Az egy betegre (TAJ-számra) jutó vizitszám tekintetében (4. ábra és 6. táblázat) a korábbi mutatószámokhoz képest kisebb, azonban önmagában még mindig jelentős, 4-szeres különbségeket találunk. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket. 3.5. Az egy betegre (TAJ-számra) jutó finanszírozási összeg Az egy betegre (TAJ-számra) jutó finanszírozási összeg tekintetében (5. ábra és 7. táblázat) szintén azt találtuk, hogy a nyers mutatószámoknál a legkisebb és a legnagyobb érték közötti kb. 4-szeres kistérségi különbség a standardizálást követően is hasonló nagyságú. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket (7. táblázat). Az előző kettő mutató esetében megállapítható, hogy ha már a beteg bekerült a rendszerbe, akkor az egy betegre jutó ellátások száma (vizitek száma), illetve finanszírozási összeg már kisebb különbséget mutat, összehasonlítva a lakossághoz viszonyított mutatók esetén tapasztalt több százszoros különbségekkel. 3.6. Az egy vizitre jutó finanszírozási összeg Az egy vizitre jutó finanszírozási összeg tekintetében (6. ábra és 8. táblázat) azt találtuk, hogy a nyers mutatószámoknál talált kistérségi különbség a legalacsonyabb és a legmagasabb érték között kb. 1,4-szeres, amely a standardizálást követően is hasonló marad és a 150 vizsgált kistérség közül 82 esik az országos kor és nem specifikus arányszámok alapján várható értékhez képest 95 105%-os sávba. Az alábbiakban nevesítjük a legmagasabb, illetve legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket (8. táblázat). Az egy vizitre jutó finanszírozási összeg tekintetében (6. ábra) azt találtuk ha már a beteg bekerült a rendszerbe, akkor az egy vizitre jutó finanszírozási összeg nem mutat érdemi különbséget, amely a finanszírozás módszeréből következik EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4. 33

7. ábra. Magyarország kistérségei, 2003 (ugyanis a szolgáltatót vizitdíj alapján finanszírozza az OEP, az ellátás jellegében mutatkozó különbségeket szorzókkal korrigálva). 4. Megbeszélés Elemzésünk mind a nyers mutatókkal, mind a standardizált kel visszaigazolta azt a közismert vélekedést, mely szerint az egészségügyi ellátásban, jelen elemzésünkben az otthoni szakápolás finanszírozásában jelentős területi egyenlőtlenségeket találunk az egy lakosra jutó átlagos finanszírozási összeg tekintetében az egyes kistérségek között. Hasonló különbségeket találtunk az 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) illetve az 10 000 lakosra jutó vizitszám vonatkozásában (1 3. ábrák). Ugyanakkor az egy betegre (TAJ-számra) jutó vizitszám, továbbá az egy betegre (TAJ-számra) és az egy vizitre jutó finanszírozási összeg elemzése során a mutatószámokban mutatkozó kistérségi különbségek kisebbek, ami a standardizálást követően is látható (4 6. ábrák). A fenti eltérés azt jelzi, hogy ugyan az egy lakosra jutó finanszírozásban óriási kistérségi különbségek vannak, azonban ha a beteg már bekerült a rendszerbe, akkor az egy betegre jutó vizitszám, illetve finanszírozási összeg már kisebb, bár önmagában még mindig jelentős különbséget mutat. Korábbi elemzéseinkben azt találtuk, hogy az aktív fekvőbeteg-kasszánál. (11, 12) szintén eltűnnek a különbségek, ha a beteg bekerül a rendszerbe, viszont a járóbeteg-kasszánál és krónikus fekvőbeteg-szakellátási kasszánál (13, 14) a jelentős kistérségi különbségek megmaradnak azután is, ha a beteg már bekerült a rendszerbe. A járó-, illetve az aktív- és krónikus fekvőbeteg-szakellátási kasszához képest az otthoni szakápolásban sokkal nagyobb területi egyenlőtlenségeket találtunk, mind a hozzáférésben, mind az igénybevételben. Ez nyilvánvalóan annak a következménye, 2004-ben az otthoni szakápolást végző szolgáltatók száma kevés volt, és az ország egyes területein még egyáltalán nem indult el ilyen ellátás. Az egyes mutatószámoknál felsoroltuk a legmagasabb, illetve a legalacsonyabb kel rendelkező kistérségeket. Itt arra hívjuk fel a figyelmet, hogy az az egészségpolitikai és egészségügyi finanszírozási hiedelem, mely szerint a budapesti igénybevétel jelentősen magasabb az országos átlagnál, nem igazolódott (9. táblázat). Azaz sem a nyers mutatók, sem a standardizált adatok nem jelezték a budapesti lakosok átlagosnál nagyobb igénybevételét. Elemzésünk gyakorlati jelentőségét a forrásallokációs döntéshozatal szempontjából két ponton hangsúlyozzuk. Az aktuális finanszírozási rendszerben a források 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 eredményeik. 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 a finanszírozás igénybevételének területi egyenetlenségeit átfogóan csak a szükségletek elemzésével lehet, illetve lehetne megfelelően értékelni. Ugyanezen szempontok és módszertan alapján elvégeztük az elemzést a többi OEP pénzügyi előirányzat (kassza) esetében is: aktív és krónikus fekvőbeteg-szakellátás, járóbeteg-szakellátás mely eredményeket már publikáltuk. Az eredmények egyrészt lehetővé teszik a megfigyelt tendenciák össze hasonlítását az egyes kasszák 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. Irodalom 1. Sándor J., Havasi V., Kiss I., Szûcs M., Brázay L., Sebestyén A., Ember I.: Emlôrákos halálozás és a mammográfiás ellátás kistérségi egyenlôtlenségei. Magyar Onkol. 2002;46(2):139 45. 2. Sebestyén A., Boncz I., Pál M., Sándor J.: Az emlôszûrô 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., Szûcs M., Kiss I., Boncz I., Sebestyén A., Kiss A., Ember I.: Méhnyak- és emlôrákszûrés a 34 EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4.

7. táblázat. Az egy betegre (TAJ-számra) jutó finanszírozási összeg szélső értékei 97 570,4 Várpalotai 171,6 Monori 97 415,9 Monori 170,0 Várpalotai 96 075,5 Sellyei 165,9 Mohácsi 94 780,2 Mohácsi 165,6 Sellyei 93 322,9 Enyingi 163,5 Enyingi 33 252,5 Ózdi 58,4 Ózdi 33 198,8 Szobi 58,2 Szobi 30 291,0 Nyírbátori 53,7 Nyírbátori 25 650,0 Bácsalmási 45,1 Csengeri 25 548,0 Csengeri 44,0 Bácsalmási 8. táblázat. Az egy vizitre jutó finanszírozási összeg szélső értékei 3.012,3 Sellyei 120,3 Sellyei 2.978,4 Polgári 119,5 Polgári 2.939,4 Kisteleki 118,1 Kisteleki 2.909,4 Celldömölki 117,0 Celldömölki 2.906,6 Letenyei 116,8 Letenyei 2.255,2 Törökszentmiklósi 90,7 Törökszentmiklósi 2.253,8 Tiszafüredi 90,7 Tiszafüredi 2.251,3 Tatabányai 90,6 Kisvárdai 2.249,1 Kisvárdai 90,5 Tatabányai 2.196,7 Szikszói 88,5 Szikszói 9. táblázat. Az otthoni szakápolási kassza nyers mutatószámainak országos és budapesti értékei, illetve a budapesti standardizált hányadosok [SH, az országos szint ebben az esetben 100%] (2004) Mutató neve Országos arányszám Budapest (nyers) Budapest (SH, %) Egy lakosra jutó finanszírozási összeg (Ft) 281,8 Ft/lakos 265,7 81,6 10 000 lakosra jutó betegszám (TAJ-szám) 49,5 beteg/10000 lakos 49,8 87,4 10 000 lakosra jutó vizitszám 1133,0 vizit/10000 lakos 1.122,9 85,9 Egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó vizitszám 22,9 vizit/beteg 22,5 98,2 Egy betegre (TAJ-ra, igénybe vevőre) jutó finanszírozási összeg (Ft) 56 906,4 Ft/beteg 53.305,9 93,3 Egy vizitre jutó finanszírozási összeg (Ft) 2487,6 Ft/vizit 2.365,8 95,0 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 egyenlôtlenségei a dél-dunántúli térségben. Lege Artis Medicinae. 2004;14(1):47 52. 6. Piko B., Fitzpatrick K.M.: Does class matter? SES and psychosocial health among Hungarian adolescents. Soc Sci Med. 2001;53(6):817 30. 7. Szende A., Culyer A.J.: The inequity of informal payments for health care: the case of Hungary. Health Policy. 2006;75(3):262 71. 8. Belicza É.: Egészségügyi ellátórendszer. In: Népegészségügyi Jelentés 2004 Szakértôi 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.: Egyenlôtlenségek 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 fekvôbeteg-szakellátási kassza igénybevétele. Területi egyenlôtlenségek I. Kórház. 2006;12(7-8):37 43. 12. Boncz I., Takács E., Szaszkó D., Belicza É.: Az OEP aktív fekvôbeteg-szakellátási kassza igénybevétele. Területi egyenlôtlenségek II. Kórház. 2006;12(9):30 32. 13. Takács E., Szaszkó D., Belicza É., Boncz I.: Az OEP járóbeteg-szakellátási kassza igénybevételének területi egyenlôtlenségei. Informatika és Menedzsment az Egészségügyben. 2006;5(7):15 22. 14. Szaszkó D., Belicza É., Vinnai Á., Boncz I., Takács E.: Az OEP krónikus fekvôbeteg-szakellátási kassza igénybevételének területi egyenlôtlenségei. Magyar Epidemiológia. 2006;3(4):323 333. 1. 2. 3. 4. 5. Pécsi Tudományegyetem, Egészség-gazdaságtani, Egészségpolitikai és Egészségügyi Menedzsment Tanszék, Pécs Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Menedzserképző Központ, Budapest Országos Egészségbiztosítási Pénztár, Budapest Pécsi Tudományegyetem, Klinikai és Ápolástudományi Intézet, Pécs Baranya Megyei Egészségbiztosítási Pénztár, Pécs EGÉSZSÉGÜGYI GAZDASÁGI SZEMLE 2007/4. 35