rir · H2B522 · 2014-11-11 00:00:00 — Resultaten visar även att denna sannolikhet minskar i områden med hög befolkningstäthet, det vill säga att detta framför allt berör vårdcentraler i glesbygden. Vidare kontrolleras för antal listade personer på vårdcentralen, vilket ger ett mått på hur stor vårdcentralen är. Om en vårdcentral har många listade personer, det vill säga är stora vårdcentraler, är sannolikheten högre att de använder sig av hyrläkare. Sannolikheten att privata vårdcentraler ska använda sig av hyrläkare är lägre än för offentliga, vilket återigen kan förklaras av att privata vårdcentraler är etablerade i mindre vårdkrävande områden. Sannolikhet för att ha hyrläkare är därtill lägre för vårdcentraler i landsting som erbjuder socioekonomisk ersättning. PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Listningsprincip vid vårdcentraler i En vårdcentral med stabil läkarbemanning uppges av i högre utsträckning lista sina patienter på namngivna läkare medan vårdcentraler med hög personalomsättning eller många hyrläkare listar sina patienter på vårdcentralen som sådan. har studerat sambanden mellan områdets förväntade vårdbehov (CNI) och uppgivna indikator för kontinuitet. Tabell 7 Resultat linjär regression, marginaleffekter på andelen patienter listade på namngiven läkare i 1,72*** (0,000) –0,08* (0,048) –0,093** (0,046) Antal observationer: 206 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 10, Analysen visar att vårdcentraler i vårdkrävande områden (högt CNI) i större utsträckning listar sina patienter på vårdcentralen som sådan, jämfört med vårdcentraler i mindre vårdkrävande områden (lågt CNI). Sambandet är betydligt starkare för de offentligt drivna vårdcentralerna. En regression på endast offentliga vårdcentraler ger en starkt signifikant (P=0,003) effektskattning på listningsmönstret, med en förklaringsgrad på . Resultatet drar åt samma håll för de privata vårdcentralerna men socioekonomins skattade effekt är här betydligt svagare och inte statistiskt signifikant. har gjort beräkningar för att undersöka huruvida en fast vårdkontakt utgör ett komplement som bidrar till att stärka kontinuiteten. Statistiken bygger på enkätundersökning om fast vårdkontakt, vilken publicerades 2012.269 Enkäten skickades ut till 300 vårdcentraler (180 offentliga och 120 privata). Svarsfrekvensen var (för offentliga och för privata); det finns ett internt bortfall på sex vårdcentraler i utfallsvariabeln. Totalt ingår 96 vårdcentraler i undersökningen. Av dessa har 77 kunnat matchas mot socioekonomiska data. Den statistik som bygger på matchning bygger således på 77 vårdcentraler (49 offentliga och 28 privata). På grund av den låga svarsfrekvensen bör resultatet tolkas med försiktighet. 269 (2012). Uppföljning av ändring av i hälso- och sjukvårdslagen gällande fast vårdkontakt m.m. GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Utfallsvariabeln i analysen utgår från enkätfråga 5 i enkäten: Har er vårdcentral (motsv.) haft några patienter som tilldelats en fast vårdkontakt sedan lagändringen? Svarsalternativen var ja eller nej. Tabell 8 Genomsnittlig disponibel inkomst och CNI i SAMS-områden, fördelat på ägandeform samt vårdcentraler som har patienter med fast vårdkontakt respektive vårdcentraler som inte har patienter med fast vårdkontakt Av tabell 8 framgår att privata vårdcentraler som erbjuder fast vårdkontakt tenderar att finnas i svagare områden; för offentliga drivna vårdcentraler finns ingen sådan tendens. Tabell 9 Patienter med respektive utan fast vårdkontakt Patienter fått vårdkontakt? Patienter begärt vårdkontakt? En linjär regressionsanalys visar att socioekonomin är av underordnad betydelse som förklaringsfaktor. Det som avgör hur stor andel av patienterna som får en fast vårdkontakt eller inte är i stället huruvida patienten har begärt att få en sådan eller inte. PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Tabell 10 Resultat linjär regression, marginaleffekter, fast vårdkontakt –8,165E-007 Förväntat vårdbehov, CNI 0,732*** Antal observationer: 77 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 40, GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Bilaga 3 – Analys av vårdutnyttjande har anlitat , docent i allmänmedicin vid , för att beskriva och analysera effekterna av vårdval i primärvården avseende läkarbesök i (RS) och (VGR). Beskrivningen omfattar inte effekter på sjukvårdskonsumtion hos andra yrkeskategorier än läkare. Respektive regions egna administrativa data har använts för analyserna. Analysdata omfattat läkarbesök , 2008, 2010 och 2011; eftersom vårdvalen i respektive region infördes har data från det året inte använts i analyserna. Samtliga offentligt finansierade läkarbesök i de två regionerna ingår i analyserna, oavsett driftform (offentlig eller privat). Individuella läkarbesök från respektive landsting har sammanförts med individuppgifter från (). har en fil skapats som innehåller individuppgifter och variabeluppgifter kategoriserade, summerade och dikotomiserade enligt nedan. Analyserna har skett med hjälp av två materialbearbetningar. Vid den deskriptiva analysen har huvudsakligen mantalsskrivna individers läkarbesök i respektive region använts, där respektive års befolkning och besök har analyserats var för sig. I och med att hela befolkningen använts som underlag påverkas resultatet av befolkningsförändringar (in- och utflyttning, födelse och död). I en stabil vårdstruktur är den påverkan troligen inte speciellt stor men när strukturella förändringar införs (här vårdval), vet vi inte vilken den sammantagna effekten blir. För detaljerade analyser med statistiska beräkningar av påverkan av olika faktorer har därför kohorter skapats, det vill säga definierade population som inte förändras i sammansättning och som går att följa de aktuella åren. Kohorterna består av den del av befolkningen som var mantalsskriven såväl 2007 som 2011 i respektive region. För del bestod kohorten av 1 069 062 individer och för bestod den av 1 404 405 individer. För dessa har läkarbesök för åren 2007 + 2008 samt 2010 + 2011 summerats och använts i analyserna. Processen att skapa kohorter minimerar effekterna av befolkningsförändringar. Därmed blir analysen av konsumtionsmönster i förhållande till organisationsförändringen mer PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Nackdelen med förfarandet är att ålders- och sjukdomseffekterna i kohorten kan påverka resultaten. Därför finns till exempel per definition inga barn med i materialet . Befolkningsuppgifterna från SCB innehåller uppgifter om kön, födelseår och mantalsskrivningsort. För de flesta individer finns också en familjetillhörighet där den disponibla inkomsten finns med. Uppgifterna från respektive regions vårddata innehåller kodad individidentitet, besöksdatum, diagnos (ej ) och vårdgivaridentifikation. Samtliga individer har ett unikt kodat löpnummer. Man respektive kvinna. Födelseår har använts för att beräkna ålder. Individerna har sedan indelats i åldersgrupperna 0–6, 7–17, 18–44, 45–64, 65–79, 80–89 samt . För kohortberäkningar (se ovan) har ålder 2011 använts och åldersgruppen 0–uteslutits. Från SCB finns en gruppering av individer på familjenivå, som bland annat utnyttjats för indelning utifrån inkomst. På familjenivå finns uppgifter om disponibel inkomst i form av summan av alla skattepliktiga och skattefria inkomster minus skatt och övriga negativa transfereringar. Utifrån den disponibla inkomsten har en rangordning gjorts från lägsta till högsta inkomst och medianvärdet har beräknats. Därefter har familjerna dikotomiserats till två grupper: disponibel familjeinkomst under median respektive disponibel familjeinkomst över median. För användes inkomstuppgifter och för användes inkomstuppgifter . Economy (WBE) För varje individ finns uppgifter om födelseland kategoriserat enligt indelning i fyra grupper (0–3=low-income economies, lower-middle-income economies, upper-middle-income economies, high-income economies). Dessa fyra grupper har sedan dikotomiserats till två grupper – låg respektive hög inkomst. GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN För analyser har individuella läkarbesök för sjukvård inom offentligt finansierad vård använts. Uppgifterna har kategoriserats dels utifrån specialitet (allmänmedicin respektive organspecialister), dels utifrån driftform (offentlig respektive privat). Läkarbesöken har summerats totalt och uppdelat utifrån de olika kategoriseringarna. Slutligen har en dikotomisering skett av läkarbesök så att en variabel erhållits för varje kategori, vilken anger om individen gjort något läkarbesök eller inte. Följande redovisning baseras på hela den mantalsskrivna befolkningen i respektive region och de läkarbesök dessa individer gjort inom regionen. Tabell 8 Totala antalet läkarbesök och antalet besökare i 2007–2011 Tabell 9 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök och antalet besökare i 2007–2011 PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Tabell 10 Totala antalet läkarbesök och antalet besökare i –2011 Tabell 11 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök och antalet besökare i Västra GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Tabell 12 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök, åldersstratifierat, 2007–2011 PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Tabell 13 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök, åldersstratifierat, –2011 Tabell 14 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök utifrån driftform, 2007–2011 Tabell 15 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök utifrån driftform, –2011 GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN till de definierade kohortgrupperna har antalet besökare ökat till allmänläkare och minskat något till organspecialister. Eftersom samma individ kan göra besök till såväl allmänläkare som till organspecialist (dubbelbesökare) är totala antalet besökare väsentligen oförändrat i kohortgruppen för , medan den stigit lite i , se tabell 16 och 17. Tabell 16 Antal besökare i kohort före respektive efter vårdval i antal och (%) (3,3) (–0,6) (0,2) Besöksökningen inom allmänmedicin i kan till stora delar förklaras med överflyttning/dubbelbesök av personer som även gjort besök hos organspecialister (före och/eller efter vårdval) (19 157 individer, av ökningen besökare). För ses också en besöksökning till allmänläkare och minskning till organspecialister men det är aningen mer accentuerat än i . Tabell 17 Antal besökare i kohort före respektive efter vårdval i antal och (%) (5,2) (–0,1) (1,8) I kan besöksökningen inom allmänmedicin inte till lika stor del förklaras med överflyttning/dubbelbesök av personer som även gjort besök hos organspecialister men den är inte oväsentlig (30 970, av ökningen av besökare). PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Diagnoser, ACG och För varje läkarbesök kan en eller flera diagnoser vara registrerade. Tillgången på data om diagnoser på individ- och organisationsnivå varierar dock mellan landsting och år. Diagnossättning ska vidare följa klassificeringssystemen ICD-10 eller KHS-97 men i varierande omfattning sker registrering utifrån ett antal varianter av dessa. Detta innebär att frekvensberäkningar på enskilda diagnoser kan bli missvisande. Av analysmässiga skäl har därför i huvudsak gruppering utifrån diagnosgrupper använts (1–21); på grund av tillgänglighet på individnivå har enbart uppgifter från offentligt driven primärvård utnyttjats. Eftersom besöksökningen inom offentlig primärvård är liten kan diagnosförändringar tolkas utifrån vårdvalets införande och dess effekter på efterfrågan och diagnossättning. () är en del i ersättningsberäkningen i både och och ersättningen grundas på diagnoser i relation till ålder och kön (grovt förenklat). ACG-beräkning sker utifrån föregående 18 månaders diagnoser. I båda landstingen är ACG framräknat med hjälp av diagnoser från såväl primärvård, organspecialister som slutenvård i både offentlig som privat driven vård. ACG kan i sin tur aggregeras i s.k. Resource Utilization Bands () i sex klasser (0–5) där den högsta klassen anger (förväntat) maximalt resursutnyttjande. Förväntat resursanvändning appliceras på hela sjukvården, inte bara på besök hos allmänläkare. klass 0 är definitionsmässigt ekvivalent med avsaknad av sjukdom men förutsätter att diagnossättning sker till och är exakt. Så är inte fallet i det material som lämnats från respektive landsting utan diagnoser kan saknas och/eller inte följa klassificeringssystemet exakt. Således finns alltså läkarbesök i det här materialet även i grupp = 0. RUB-gruppering i de högre klasserna grundar sig på en sammanvägning av flera diagnoser, inte bara en diagnos, och med hänsyn tagen till ålder och kön. För analyserna har RUB-beräkningar grundat sig på diagnoser i samtliga offentligt finansierade verksamheter i båda regionerna under (). Inom primärvården i dominerar antal diagnoser inom diagnosgrupperna hjärta–kärl, andningsvägar, led–muskel samt rena symtomdiagnoser. De största relativa förändringarna jämfört med före vårdvalet ses dock inom andra diagnosgrupper (bland annat tumör, blod, nerver och medfödda missbildningar). GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Tabell 18 Diagnospanorama i offentligt driven primärvård, 2007 och 2011, antal A00-B99 Vissa infektions- och parasitsjukdomar D50-D89 Sjukdomar i blod och blodbildande organ samt vissa rubbningar i immunsystemet E00-E90 Endokrina sjukdomar, nutritionsrubbningar F00-F99 Psykiska sjukdomar och syndrom samt G00-G99 Sjukdomar i nervsystemet H00-H59 Sjukdomar i ögat och närliggande organ H60-H95 Sjukdomar i örat och mastoidutskottet L00-L99 Hudens och underhudens sjukdomar M00-M99 Sjukdomar i muskuloskeletala systemet och N00-N99 Sjukdomar i urin- och könsorganen O00–O99P Graviditet, förlossning och barnsängstid P01P–P96P Vissa perinatala tillstånd Q00-Q99 Medfödda missbildningar, deformiteter och R00-R99 Symtom, sjukdomstecken och onormala fynd som ej klassificeras annorstädes S00-T98 Skador, förgiftningar och vissa andra följder PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Tabell 19 Diagnospanorama i offentligt driven primärvård, och 2011, antal A00–B99 Vissa infektions- och parasitsjukdomar C00–D48 Tumörer D50–D89 Sjukdomar i blod och blodbildande organ samt vissa rubbningar i immunsystemet E00–E90 Endokrina sjukdomar, nutritionsrubbningar F00–F99 Psykiska sjukdomar och syndrom samt G00–G99 Sjukdomar i nervsystemet H00–H59 Sjukdomar i ögat och närliggande organ H60–H95 Sjukdomar i örat och mastoidutskottet I00–I99 Cirkulationsorganens sjukdomar J00–J99 Andningsorganens sjukdomar K00–K93 Matsmältningsorganens sjukdomar L00–L99 Hudens och underhudens sjukdomar M00–M99 Sjukdomar i muskuloskeletala systemet och N00–N99 Sjukdomar i urin- och könsorganen O00–O99–P Graviditet, förlossning och barnsängstid P01–P–P96–P Vissa perinatala tillstånd Q00–Q99 Medfödda missbildningar, deformiteter och R00–R99 Symtom, sjukdomstecken och onormala fynd som ej klassificeras annorstädes S00–T98 Skador, förgiftningar och vissa andra följder V01–Z99 Yttre orsaker till sjukdom och död; faktorer av betydelse för kontakter med hälso- och sjukvården Utifrån RUB-klassificering 2008 har de enskilda RUB-gruppernas läkarbesök och diagnosfördelning undersökts i . Fördelning på de olika RUB-grupperna är ojämn. Detta stämmer med syftet för indelningen, det vill säga att de högsta grupperna ska innehålla dem med störst förväntat resursutnyttjande och därmed GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN innehålla färre personer. Andelen män är också större i den lägsta gruppen och lägre i grupp 3–4; i övrigt är könsfördelning jämn. Tabell 20 Absolut och relativ fördelning i RUB-grupper 2008 i grupp, antal och (%) Varav män (%) 271 940 (25,4) 149 732 (14,0) 260 583 (24,4) 307 230 (28,7) 60 317 (5,6) 12 756 (1,2) 6 504 (0,6) 106 906 2 (100) Åldersfördelningen i de olika grupperna följer att förväntad sjuklighet (resursutnyttjande) ökar med stigande ålder. Tabell 21 Åldersfördelning inom RUB-grupper 2008 i , procent gruppering av länder baserad på ekonomi i fyra klasser (WBE 0–3) kan användas för att gruppera individer utifrån födelseland i förhållande till . Använder man denna är fördelningen relativt jämn för alla individer i kohorten. Gruppering utifrån disponibel familjeinkomst visar att fler med familjeinkomst under median finns i de högre RUB-grupperna jämfört med antalet som har familjeinkomst PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Medelvärde för är 2,0 respektive 1,7 för individer med inkomst under respektive över median. Besöks- och besökarförändring i förhållande till Totalt har det skett en besöksökning mellan de två åren före vårdvalets införande (2007– 2008) och de två åren efter (2010–2011) med i . Fördelat på de olika RUB-grupperna är dock förändringarna ojämna, där de lägsta grupperna (0–2) har ökat antalet besök, medan de högre grupperna (3–5) har minskat antalet besök. Tabell 22 Förändring i totalt antal läkarbesök i före och efter vårdvalet, fördelat på RUB-grupper grupp, antal och (%) antal och (%) 271 940 (25,4) 366 877 (87,7) 149 732 (14,0) 99 056 (20,8) 260 583 (24,4) 32 880 (2,7) 307 230 (28,7) –71 755 (–2,6) 60 317 (5,6) –88 304 (–11,2) 12 756 (1,2) –26 762 (–10,0) 6 504 (0,6) 6 086 (30,3) 1 069 062 (100) 318 078 (5,3) Antalet personer som gjort läkarbesök har också förändrats men här syns minskningen i alla RUB-klasser utom den lägsta. GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Tabell 23 Förändring i antal besökare i före och efter vårdval, fördelat på RUB-grupper antal och (%) 47 215 (34,5) –10 659 (–8,1) –22 562 (–9,1) –10 615 (–3,5) –1 501 (–2,5) –222 (–1,7) 541 (13,4) 1 656 (0,2) En separat analys har skett för RUB-grupperna 4 och 5, eftersom de största relativa besöksminskningarna skett i dessa grupper. Dessutom finns en absolut undanträngning på över 100 000 besök och 1 700 besökare. RUB-grupp 4 har relativt sett många individer i åldersgruppen 18–och huvuddelen är kvinnor (av åldersgruppen). Diagnosgruppsfördelningen är sådan att av primärvårdsdiagnoserna för kvinnor i RUB-grupp 4 är graviditetsrelaterade, vilket motsvarar av antalet unika besökare av alla kvinnor i RUB-grupp 4. Om gruppen med graviditetsdiagnoser undantas är fördelningen mellan diagnosgrupperna relativt jämn mellan män och kvinnor, med en viss övervikt för män i diagnosgrupperna 2, 3, 9 och 16 och för kvinnor i diagnosgrupp 14. Totalt sett är diagnosfördelningen lik helheten, med några procentenheter fler i diagnosgrupp 21. RUB-grupp 5 är mindre till antalet men per definition mest resurskrävande. Här är könsfördelningen jämn och fler än hälften är (tabell 21 och 23). I den här gruppen är det framför allt diagnosgrupperna 9 och 21 som dominerar och är något högre än för hela befolkningen. Det finns däremot inga större skillnader mellan män och kvinnor. Drygt 200 personer i RUB-grupp 5 har inte gjort något besök de två åren efter vårdvalets införande. Å andra sidan är det de som förmodas ha störst resursbehov, vilket i de flesta sammanhang är ekvivalent med persisterande och ej övergående sjuklighet. PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Regressionsanalysen avser att försöka fånga faktorer som kan ha betydelse för huruvida man har gjort något läkarbesök eller inte efter vårdvalet. Därför har huvudsakligen metoden logistisk regression använts på materialet. I de här analyserna har vårdval införts som oberoende variabel. Resultaten av de logistiska regressionerna redovisas som oddskvoter (OR) med 95-procentiga konfidensintervall (CI), så kallade p-värden (sannolikhet att slumpen gett resultatet) och sannolikheter för besök. Oddskvot innebär att man jämför odds för olika oberoende variabler, till exempel att män jämförs med kvinnor, och resultatet tolkas utifrån storleken på OR. En kvot på 1 betyder att det inte finns någon skillnad mellan grupperna. En kvot < 1 ett anger att den ena gruppen har mindre benägenhet för resultatet. En kvot > 1 anger att den ena gruppen har större benägenhet för resultatet. Oddskvoter kan räknas om till sannolikheter (i procent). Konfidensintervallet för av värdena belyser osäkerhet/säkerhet i resultatet av beräkningarna. Konfidensintervallet redovisas som två värden: ett värde högre än det framräknade OR-värdet och ett värde lägre än OR. Ett konfidensintervall som innefattar 1 anger att det inte finns någon skillnad mellan de jämförda grupperna. Bredden på konfidensintervallet anger säkerheten i resultatet, där en smal bredd är likvärdigt med hög säkerhet och ett brett värde anger större osäkerhet. Det senare kan bero på för lite data och/eller att den oberoende variabeln saknar betydelse i den modell som ställts upp. Eftersom vårdkonsumtion är avhängigt ålder och kön har de logistiska regressionsberäkningarna skett dels för totala kohortmaterialet, dels (när betydelsefulla skillnader föreligger) uppdelat på åldersgrupper och kön. Vid uppdelning på åldersgrupper har analyserna skett i åldersspannet 18–av numerära skäl (är en liten grupp) samt kohortorsaker (yngsta individen är ). GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Tabell 24 Oddskvoter (OR) för benägenhet att göra läkarbesök hos allmänläkare, hela kohorter Kön (män/kvinnor) (hög/låg) 7–(referens) 18–44 år 45–64 år 65–79 år 80–89 år Totalt sett har ålder, kön och sjuklighet i form av störst betydelse för benägenheten att göra läkarbesök men också födelseland och disponibel familjeinkomst. För benägenheten totalt har vårdvalet liten betydelse i men större i med en så kallad marginaleffekt motsvarande . Påverkan på sannolikheten för läkarbesök kan uttryckas som marginaleffekt, det vill säga antal procentenheters skillnad mellan förekomst och icke förekomst av enskild variabel, allt annat lika. Tabell 25 Marginaleffekt av enskilda dikotomiserade variabler för läkarbesök (män vs kvinnor) –11,3 –7,2 –8,3 –10,2 –7,8 –7,1 (hög vs låg) –0,8 –1,3 –2,6 PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? För att undersöka om det finns en samverkan mellan vårdval och de andra oberoende variablerna det vill säga om vårdvalet modifierar effekten av en variabels inverkan, har beräkningar gjorts med så kallad interaktion. Tabell 26 Oddskvoter (OR) för benägenheten att göra läkarbesök hos allmänläkare, interaktioner. (hög vs låg) – födelseland (WBE) – sjuklighet () Det finns en påtaglig samverkan/interaktion mellan vårdval och framför allt sjuklighet, där sjuklighet får mindre betydelse för läkarbesök med sannolikhet under enprocentsnivån. Den minskade betydelsen av sjuklighet efter vårdval belyses med marginaleffekterna i tabell 27. Tabell 27 Marginaleffekt av interaktion mellan vårdval och sjuklighet i form av 2008 för läkarbesök totalt och till allmänläkare, –1,7 –7,1 –0,4 –5,7 –4,1 –3,6 –4,9 –2,0 –4,3 GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Diagram 1 Sannolikhet för läkarbesök i primärvård före och efter vårdvalet, Sannolikheten för besök (%) För kommentar om diagram 1, se avsnitt 6.2 i rapporttexten. Förändringen ses dels som besöksförändring (tabell 28), dels som besökarförändring (tabell 29). Tabell 28 Förändring i besök till allmänläkare utifrån RUB-grupp, Skillnad (%) –8,5 –8,8 –5,0 –2,4 –8,9 PRIMÄRVÅRDENS STYRNING – EFTER BEHOV ELLER EFTERFRÅGAN? Tabell 29 Förändring i antal besökare till allmänläkare utifrån RUB-grupp, –8,1 –9,1 –3,5 –2,5 –1,7 Samverkanseffekten i liknar till stora delar vad gäller sjuklighetens minskade betydelse, marginaleffekt (se tabell 30). Tabell 30 Marginaleffekt av interaktion mellan vårdval och sjuklighet i form av 2008 för läkarbesök totalt och till allmänläkare, –12,8 –9,6 –3,7 –5,4 –6,3 –3,0 –5,6 –1,6 –4,0 GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Diagram 2 Sannolikhet för läkarbesök i primärvård före och efter vårdvalet, Västra Sannolikheten för besök (%) För kommentar av diagram 2, se avsnitt 6.2 i rapporttexten. Från kohortmaterialet har 7 121 personer med diagnosen diabetes mellitus (sockersjuka) identifierats i kommun. För dessa har kontinuitet i form av besök till samma allmänläkare före och efter införande av vårdval studerats. Kontinuitet har definierats som personer med minst tre besök hos allmänläkare, där av besöken skett hos samma läkare. Beräkningar har gjorts för de två åren före och de två åren efter införandet av vårdval.