Laste ned presentasjonen
Presentasjon lastes. Vennligst vent
PublisertSiv Holt Endret for 7 år siden
1
Fastlegens rolle ved sykefravær og uføretrygding Astrid Grasdal, Institutt for økonomi, UiB Brukerseminar Forskning om årsaker til sykefravær og utstøting fra arbeidslivet. Oslo, 27.September 2010.
2
Forskningsprosjekt: Health, work and society, – multi-disciplinary studies of determinants of sickness absence and disability Institutt for økonomi, UiB Institutt for samfunnsmedisin, UiB Uni Helse – HEMIL Uni Rokkansenteret
3
Fastlegens rolle ved sykefravær og uføretrygding Bakgrunn -legens praksis studert ved hjelp av kvantitative analyser av registerdata Forskning og forskningsresultater fra prosjektet ”Health, Work and Society,..” Oppsummering - våre vs andres funn, hva har vi lært så langt?
4
Bakgrunn Kvantitative analyser av sykefravær SYKEFRAVÆR -insidens -varighet -residivisme -uførepensjon INDIVID -sosioøkonomi -familiesituasjon -type jobb -etnisitet -helse ARBEIDSPLASS -bedriftsstørrelse -lønnsomhet -omstilling FASTLEGEN? MYNDIGHETER -regelverk -helsetjenester -rehabilitering BOSTED ARBEIDSMARKED -konjunkturer
5
Bakgrunn - Fastlegens rolle Portvakt - legene er satt til å håndheve regelverket i sykelønnsordningen. Er portvaktfunksjonen intakt? Innstramming i sykemeldingsregler Juli 2004 -RTV-Rapport 06/2006 -Markussen (2009): Closing the gates…,Arbeidsnotat, Frischsenteret. Innstramming i medisinske vilkår for tilståelse av uførepensjon 1991 Ja, legene innretter praksis etter nytt regelverk og det vises igjen i antallet trygdemottakere
6
Bakgrunn – Fastlegens rolle Men - Legen har likevel et betydelig rom for å utøve medisinsk skjønn. Kvalitative studier basert på dybdeintervju med leger formidler at portvaktrollen både er utfordrende og muligens svekket med innføringen av fastlegeordningen: Gulbrandsen, Førde og Aasland (2002), Carlsen og Nordheim (2003,2005), Carlsen og Nyborg (2009) Sammenligninger av legers sykemeldingspraksis viser betydelige variasjoner: RTV-Rapport 05/2006: - Kvinnelige leger sykemelder sjeldnere, friskmelder raskere og bruker mer graderte sykepenger. - Eldre leger (under 60) skriver ut flere sykemeldinger og friskmelder seinere - Spesialister i allmennmedisin skriver ut flere sykemeldinger og friskmelder raskere. Markussen, Røed, Røgeberg og Gaure (2008): - Regresjonsanalyse, rikt sett av forklaringsvariable inkludert fastlegekarakteristika, bekrefter langt på veg mønsteret i RTV-undersøkelsen (over).
7
Forskning ved UiB: Aakvik, A, Holmås, T.H., Islam M.K.:"Does variation in general practitioner (GP) practice matter for length of sick leave? A multilevel analysis based on Norwegian Gp-patient data". Social Science and Medicine, 70, 1590–1598, 2010.
8
Aakvik et al: Fastlegedatabasen + FD Trygd Studerer variasjon i sykefravær utover arbeidsgiverperioden Sykemeldinger med oppstart i 2003. Data på individnivå, fastlege, kommune Avhengig variabel: antall dager med sykemelding i løpet av et år
9
P03=Depresjons- følelse (8.863) P74=Angst- lidelse (2.891) P76=Depressiv lidelse (24.285) P02=Psykisk ubalanse situasjonsbetinget (11.765)
10
L03: Korsrygg symptomer/plager L83: Nakkesyndrom L84: Ryggsyndrom uten smerteutstråling L86: Ryggsyndrom med smerteutstråling
14
Aakvik et al: Flernivåanalyse: -individnivå (analyseenhet) -legenivå (cluster) -kommunenivå (super cluster) Identifiserer betydningen av observerbare karakteristika ved individ, lege og kommune. I tillegg bidrar metoden til at vi kan avklare hvor stor andel av den gjenværende, uforklarte variasjonen i sykefraværet som kan tilskrives individ, lege eller kommune (inter cluster correlation)
15
Aakvik et al - resultater: Statistisk signifikante forskjeller i sykefravær etter individuelle observerbare karakteristika Leger med fast lønn og leger med lang liste har ”pasienter” med signifikant færre sykemeldingsdager På kommunenivå har kvinner i utkantstrøk signifikant færre sykemeldingsdager Men – observerbare karakteristika ved individ, lege og kommune forklarer kun ca. 10% av variasjonen i antall sykemeldingsdager – det meste av variasjonen er stadig vekk uforklart!
16
Aakvik et al – Resultater: Den uforklarte, residuale variasjonen kan dekomponeres til de ulike nivåene i analysen Dersom en finner en betydelig intra cluster correlation på legenivå gir det grunnlag for å sette inn tiltak på legenivå I analysen finner man at 98% av den residuale variasjonen tilskrives uobserverte forhold på individnivå → ”Legene har en samkjørt sykemeldingspraksis” ( Dagens Medisin, 12.05.2010)
17
Annen studie basert på samme datamateriale Winde, L.,Hansen, H.T.,Gjesdal,S.: GP affiliation and sickness absence: A registerbased analysis including 187785 men and 162269 women in two Norwegian cities. Working paper, presenteres på EUPHA i høst.
18
Winde et al: Samme datakilde og avhengig variabel som Aakvik et al Sykefravær som starter i 2006 Varians-analyse der individ er stratifisert etter kjønn, alder og utdanningsnivå Sammenligner antall dager sykemeldt på tvers av fastleger for ”like pasientgrupper” Finner for eksempel at for kvinner i nærmere angitt aldersgruppe med nærmere angitt utdanningsnivå er sykemeldingene lenger hvis de tilhører en legeliste med høy andel sosialhjelpsmottakere eller uføretrygdede. - faktiske helseforskjeller eller forskjeller i legepraksis?
19
Oppsummering Analysene som foreligger er utformet forskjellig og gir noe sprikende resultater mht hvilke observerbare karakteristika ved lege som betyr noe. Ulike data, NAV vs andre analyser - NAV utnytter informasjon om hvem som sykemelder – trenger ikke være egen fastlege. Analysen til Akvik et al ignorerer at sykemeldingen kan være skrevet ut av andre enn fastlege – dette kan ha ”vasket ut” noe av betydningen av fastlegen. Flernivåmodell med relativt mange individ i forhold til leger og kommuner - fører i seg selv til at det meste av den uforklart variasjonen i fraværsdager tilskrives individspesifikke forhold. Likevel rimelig å oppsummere at Observerbare kjennetegn ved fastleger som alder, kjønn, spesialitet har betydning for legers sykemeldingspraksis - men kun en liten andel av den forklarte variasjonen i sykefravær kan tilskrives disse faktorene. - ser heller ikke ut til at andre, uobserverbare legekarakteristika, forklarer en vesentlig andel av den uforklarte variasjonen i sykemeldinger En mulig tolkning av dette er at det er lite å hente i form av reduksjon i sykefravær ved å få leger til å praktisere en mer homogen sykemeldingspraksis.
20
Referanser: Aakvik, A, Holmås, T.H., Islam M.K.:"Does variation in general practitioner (GP) practice matter for length of sick leave? A multilevel analysis based on Norwegian Gp-patient data". Social Science and Medicine, 70, 1590–1598, 2010. Carlsen B and Nyborg K (2009). The Gate is Open: Primary Care Physicians as Social Security Gatekeepers. Memorandum 07/2009. Oslo: Department of Economics, University of Oslo. Carlsen B, Iversen T og Lurås H (2005). Markedsforholdenes betydning for allmennlegenes praksisutøvelse. Økonomisk Forum, 59(4):20-28. Carlsen B and Norheim OF. (2003). Introduction of the Patient-list System in General Practice: Changes in Norwegian Physicians’ Perception of their Gatekeeper Role.Scand Journ Prim Health Care, 21(4):209-13. Fastlegers sykemeldingspraksis I: variasjoner. RTV-rapport 05/2006 Fastlegers sykemeldingspraksis II: Regelendringer og Legeprogrammet. RTV-rapport 06/2006. Gulbrandsen P, Førde R, Aasland OG.: Hvordan har legen det som portvakt?Tidsskr Nor Lægeforen 2002;122:1874-9. Markussen, S., Røed,K., Røgeberg, O, Gaure.S: The anatomy of absenteeism. Arbeidsnotat, Frisch-sentret, 2008. Markussen, S.: Closing the gates? Evidence from a natural experiment on physicians sickness certification. Arbeidsnotat, Frisch-sentret, 2009.
Liknende presentasjoner
© 2024 SlidePlayer.no Inc.
All rights reserved.