prop · H20372 · 2015-03-10 00:00:00 — Materialet är rensat från områden med färre än 30 individer samt extremvärden vad gäller kontrollvariablerna för att få ett så robust datamaterial som möjligt. Tabell 3a Resultat av linjär sannolikhetsanalys, marginaleffekter på sannolikheten för ökad närhet till vårdcentral. Robusta standardfel inom parentes Förväntat vårdbehov, CNI, logaritmerad 0,023 (0,015) –0,028 (0,012)** 0,237 (0,013)*** –0,098 (0,016)*** 0,048 (0,026)* Interaktion socioekonomi och glesbygd 0,025 (0,029) Antal observationer: 8 539 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = Tabell 3b Resultat linjär sannolikhetsanalys, marginaleffekter av sannolikheten för ökad närhet till vårdcentral. Robusta standardfel inom parentes 0,088 (0,033)*** Andel > 70 år –0,199 (0,064)*** –0,520 (0,052)*** –0,004 (0,011) 0,199 (0,013)*** –0,072 (0,015)*** 0,027 (0,025) Interaktion socioekonomi och glesbygd 0,058 (0,027)** Antal observationer: 8 539 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 12, GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Tabell 4a Resultat linjär sannolikhetsanalys, marginaleffekter på sannolikheten för minskad närhet till vårdcentral. Robusta standardfel inom parentes Förväntat vårdbehov, CNI, logaritmerad 0,012 (0,005)** –0,0003 (0,004) 0,008 (0,013)* 0,041 (0,007)*** –0,019 (0,004)*** Interaktion socioekonomi och glesbygd –0,030 (0,007)*** Antal observationer: 8 539 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 2, Tabell 4b Resultat linjär sannolikhetsanalys, marginaleffekter på sannolikheten för minskad närhet till vårdcentral. Robusta standardfel inom parentes –0,016 (0,009)* –0,003 (0,004) 0,010 (0,004)** 0,040 (0,007)*** –0,019 (0,004)*** Interaktion socioekonomi och glesbygd –0,029 (0,007)*** Antal observationer: 8 539 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 2, Det finns skäl att tolka resultaten med viss försiktighet på grund av skevheter i datamaterialet, vilka bland annat kan förklaras av områdesindelningen. Socioekonomin är framtagen för fördefinierade områden som endast utgör en uppskattning av vårdcentralernas upptagningsområde, vilket gör att de inte nödvändigtvis överensstämmer med respektive vårdcentrals listade patienter. En signifikant oberoende variabel betyder att den har en självständig effekt under kontroll av de andra variablerna. Med detta i beaktande kan följande resultattolkningar göras. Ökad närhet till vårdcentral Av tabell 3a framgår det att förväntat vårdbehov (CNI) inte har en statistiskt säkerställd effekt på sannolikheten för ökad närhet till vårdcentral. Detta skulle möjligtvis kunna förklaras av att aggregeringsnivån (SAMS) inte är tillräckligt rättvisande för att kunna identifiera betydelsen av CNI på ökad närhet. Tabell 3b visar att sannolikheten för ökad närhet till vårdcentral är större i områden med hög medelinkomst. Motsatt samband går att se för områden med hög andel äldre (> ). En liknande effekt går att påvisa för områden med hög andel lågutbildade, eftersom även dessa områden har en betydligt lägre sannolikhet för etablering. I analysen kontrolleras även för befolkningstäthet eftersom områdenas befolkningsstruktur i form av antalet personer i förhållande till yta skiljer sig åt. Det negativa sambandet för låg befolkningstäthet och det positiva sambandet för hög befolkningstäthet samt sannolikheten för ökad närhet talar för att etablering framför allt skett i befolkningstäta områden. Vad gäller ersättning för socioekonomisk belastning pekar resultaten på att den extra kompensation som erbjuds i vårdtunga områden inte ger någon tydlig effekt på etableringsmönster. Vad gäller glesbygdsersättning pekar det positiva sambandet på att en sådan ersättning kan bidra till en ökad närhet. Minskad närhet till vårdcentral Enbart 196 av de 8 539 områdena har fått en minskad närhet till vårdcentral efter vårdvalets införande. Det låga antalet medför en viss svaghet i analysen, och som framgår i tabellerna 4a och 4b är marginaleffekterna små (dock signifikanta) i termer av påverkan. Resultaten visar att det finns en högre sannolikhet för nedläggning och därmed minskad närhet i områden med stort förväntat vårdbehov (CNI) respektive låg medelinkomst. Av tabellerna framgår det även att minskad närhet framför allt drabbat områden med hög befolkningstäthet. Områden i landsting som ger ersättning för socioekonomi har en något större sannolikhet för minskad närhet. Områden i landsting som ger ersättning för glesbygd har en något lägre sannolikhet för minskad närhet. GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Bilaga 2 – Analys av kontinuitet och bemanning har genomfört två analyser för att undersöka hur socioekonomiska förutsättningar och förväntat vårdbehov påverkar bemanningsstrukturen hos vårdcentraler i olika geografiska områden. Vi har undersökt dels vilka faktorer som påverkar vårdcentralers läkartäthet, och dels vilka faktorer som påverkar stabiliteten i vårdcentralens läkarbemanning i form av andel hyrläkare. Syftet var att undersöka huruvida förutsättningarna att erbjuda patienterna en kontinuerlig vård skiljer sig åt mellan vårdgivare och driftsformer. skickade ut en enkät till vårdcentraler i (drygt 1 160). Syftet var att få en bild av vårdcentralernas läkarbemanning. har fått och kopplat samman svaren med socioekonomiska variabler på områdesnivå. Områdesnivån har beräknats på samma sätt som vid tillgänglighetsanalyserna (se bilaga 1). För att få ett mått på läkarresursens omfattning beräknades antalet listade individer per läkare för varje vårdcentral. Listade individer per läkare = (Listade individer) (Fast anställda + längre vikariat) Fler listade individer per läkare tolkar vi som en sämre förutsättning att upprätthålla kontinuitet. Fast anställda läkare tillsammans med läkare på längre vikariat används som mått på hur stor andel av läkarresursen som kan antas vara stabil; dessa läkare bör ha relativt goda förutsättningar att etablera kontinuerlig kontakt med sina patienter. Hyrläkare betraktas vara som en mer tillfällig bemanningslösning. Vidare beräknade vi hur stor andel av arbetskraften som förväntas vara instabil i form av andel hyrläkare. (Fast anställda + längre vikariat + hyrläkare) En hög andel hyrläkare tolkar vi som att vårdcentralen kan ha problem att rekrytera fast personal samt erbjuda en kontinuerlig vård. konstruerade enkäten formulerades frågan om vårdcentralernas hyrläkare som ”antalet hyrläkare som ingick i bemanningen ”. Detta ger alltså en ögonblicksbild av antalet hyrläkare och behöver inte betyda att dessa används i samma utsträckning övriga dagar. Vidare är antalet hyrläkare räknade som antal personer oberoende av om de arbetat heltid eller deltid, till skillnad från de fast anställda och längre vikariaten som är angivna i heltider. Vi har kontaktat några av de större bemanningsföretag som hyr ut läkare för att undersöka tjänstgöringsgraden bland hyrläkare. Hyrfirmorna uppgav att det var högst ovanligt att en hyrläkare arbetar deltid () de dagar de hyrs ut. Detta styrker jämförbarheten i materialet, trots förutsättningarna. De socioekonomiska variabler på områdesnivå som presenterades i tillgänglighetsanalyserna (bilaga 1) används även här. I denna analys har vi även lagt till ett antal kontrollvariabler på vårdcentralsnivå enligt nedan. Variabeln anger om vårdcentralen bedrivs i privat eller offentlig regi. Antal listade individer på vårdcentralen I analysen av andel hyrläkare används antal listade individer på vårdcentralen som ett mått på vårdcentralens storlek och kapacitet. I analysen av antal listade individer per läkare används en linjär regressionsmodell. I analysen av andel hyrläkare konstrueras en binär utfallsvariabel som antar värdet 1 när andel hyrläkare uppgår till mer än eller lika av den totala bemanningen och värdet 0 när andel hyrläkare är lägre än av bemanningen. har genomfört en känslighetsanalys som visar att resultaten är stabila även när gränsen för stabilitet justeras i någon riktning. Resultaten presenteras i tabell 5a, 5b, 6a och 6b nedan.266 266En rad tester har genomförts för att säkerställa att resultaten är tillförlitliga. Kontroll görs för heteroskedasticitet, multikollinearitet samt Ramsey’s reset test för utelämnade variabler. Återigen är korrelationen mellan förväntat vårdbehov (CNI) och medelinkomsten hög, vilket kräver att dessa variabler hanteras i separata analyser. Datamaterialet har rensats från vårdcentraler som är belägna i områden med en befolkning på färre än 30 individer för att säkerställa robusta oberoende variabler. GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN I tabell 5a och 5b används en linjär regressionsmodell. En marginaleffekt på 126,4 ska tolkas som att antalet listade personer per läkare i genomsnitt ökar med 127 individer om värdet på den logaritmerade oberoende variabeln stiger med en procent, under förutsättning att övriga kontrollerade variabler hålls konstanta. Tabell 5a Resultat linjär regressionsanalys, marginaleffekter för antal listade individer per läkare. Robusta standardfel inom parentes Förväntat vårdbehov, CNI, logaritmerad 126,4 (75,5)* 48,0 (11,7)*** –210,0 (43,1)*** 190,2 (69,4)*** –30,4 (107,6) Interaktion socioekonomi och glesbygd 65,4 (123,9) Antal observationer: 1 113 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 5, Tabell 5b Resultat linjär regressionsanalys, marginaleffekter för antal listade individer per läkare. Robusta standardfel inom parentes –454,5 (106,1)*** Andel > 70 år –338,4 (238,5) 55,7 (11,9)*** –179,2 (41,9)*** 144,2 (70,7)** –41,2 (106,1) Interaktion socioekonomi och glesbygd 89,3 (122,2) Antal observationer: 1 113 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 6, Se resultatavsnittet i tillgänglighetsanalysen i bilaga 1 för en generell beskrivning av hur tabell 6a och 6b nedan tolkas. Tabell 6a Resultat linjär sannolikhetsanalys, marginaleffekter på sannolikheten för hyrläkare i bemanningen. Robusta standardfel inom parentes Förväntat vårdbehov, CNI, logaritmerad 0,138 (0,049)*** –0,033 (0,008)*** 0,00001 (4,02e-06)*** 269 –0,087 (0,033)*** –0,087 (0,044)*** 0,128 (0,087) Interaktion socioekonomi och glesbygd –0,032 (0,095) Antal observationer: 1 113 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 4, Tabell 6b Resultat linjär sannolikhetsanalys, marginaleffekter på sannolikheten för hyrläkare i bemanningen. Robusta standardfel inom parentes –0,227 (0,064)*** Andel > 70 år 0,386 (0,206)* –0,023 (0,008)*** 0,00001 (4,02e-06)*** 269 –0,072 (0,033)** –0,108 (0,046)** 0,112 (0,087) Interaktion socioekonomi och glesbygd –0,012 (0,095) Antal observationer: 1 113 *** = ** = * = . Förklaringsgrad (R2) = 5, 267Standardfelet är 0,000000402. 268Standardfelet är 0,000000402. GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Marginaleffekternas storlek bör tolkas försiktigt på grund av skevheter i datamaterialet. Som nämndes i bilaga 1 är socioekonomin framtagen för de fördefinierade områdena enligt SAMS. Dessa områden utgör dock endast en uppskattning av vårdcentralernas upptagningområde och övrensstämmer inte nödvändigtvis med de personer som listat sig vid respektive vårdcentral. Av tabell 5a kan utläsas att områden med högt förväntat vårdbehov (CNI) generellt sett har fler listade individer per läkare. Av tabell 5b framgår att områden med låg medelinkomst likaså har fler listade individer per läkare. I analyserna kontrolleras även för befolkningstäthet och där framkommer att befolkningstäta områden har fler listade individer per läkare. Detta talar för att fler listade individer per läkare inte enbart är ett glesbygdsfenomen; även vårdcentraler belägna i socioekonomiskt svaga områden i städer har fler listade individer per läkare. Vidare har privata vårdcentraler i genomsnitt färre listade individer per läkare än de offentliga vårdcentralerna. Detta kan delvis förklaras av att privata vårdcentraler oftast är mindre än offentliga. har etablering främst skett i socioekonomiskt starka områden med lågt förväntat vårdbehov, där det är lättare att rekrytera läkare. I enkät uppgav vårdcentralerna antal hyrläkare som arbetade ””, vilket man bör ta hänsyn till när resultaten tolkas. Knappt hälften av vårdcentralerna uppgav att de använt sig av hyrläkare just denna dag. Som presenteras i tabell 6a och 6b var sannolikheten att använda sig av hyrläkare högre i områden med högt förväntat vårdbehov (CNI), låg medelinkomst och hög andel äldre (> ). 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. 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. 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 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 Totala antalet läkarbesök och antalet besökare i –2011 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök och antalet besökare i Västra GRANSKAR: STATEN OCH VÅRDEN Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök, åldersstratifierat, 2007–2011 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök, åldersstratifierat, Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök utifrån driftform, 2007–2011 Allmänläkarkonsumtion: antalet läkarbesök utifrån driftform, 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. 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 . 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). 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