Anhand des Ausmasses regionaler Unterschiede in der Inanspruchnahme der angebotenen Dienstleistungen kann man sich ein recht gutes Bild zur Qualität eines Gesundheitssystems machen. Frühere Arbeiten konnten mit der Methode der „Small Area Analysis“ (SAA) zeigen, dass die Häufigkeit von Hospitalisationen für orthopädische Operationen stark zwischen geografischen Regionen der Schweiz variiert (1-4). Für viele andere medizinische Eingriffen fehlen uns detaillierte Informationen dazu. Eine umfassende Beschreibung von geografischen Mustern der Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen wird benötigt, um die Zukunft unseres Gesundheitswesens planen zu können, Fehlentwicklungen im Gesundheitswesen zu beobachten, und um Basisinformationen für politische Entscheidungen zur Hand zu haben. Der Schweizer Atlas der Gesundheitsversorgung basiert auf den aktuellsten Daten des Bundesamts für Statistik.

Datengrundlage ist die schweizweite Datenerhebung aller Schweizer Spitäler (sog. medizinische Statistik der Krankenhäuser), die das Bundesamt für Statistik auf der Grundlage des Bundesstatistikgesetzes durchführt. Dieser Datensatz enthält Informationen zu Wohnort, Diagnosen und Behandlungen aller in der Schweiz stationär behandelter Patienten. Weitere Datenquellen sind die Krankenhausstatistik (Spitalstandort, Spitaltyp) und die Statistik der Bevölkerung und der Haushalte (Populationsdaten).

Die anonymen Daten werden zur Berechnung von regionalen Differenzen der Hospitalisationsraten für verschiedene medizinische Interventionen mittels Small Area Analysis-Verfahren verwendet (2, 4-7). Die drei Hauptschritte der Bildung von Spitalregionen (engl. Hospital Service Areas, HSA) sind (2):

1. Identifikation der wichtigsten Spitalregion für jede Wohnregion
2. Manuelle Korrekturen zur Erstellung kontinuierlicher Regionen
3. Kontrolle der Pluralitätsregel: Für jede HSA gilt, dass die Summe der Entlassungen von Bewohnern der eigenen Spitalregion grösser sein muss als die Summe der Entlassungen von Bewohnern jeder anderen Spitalregion. Falls die Pluralitätsregel gebrochen wird, sind allenfalls zusätzliche manuelle Korrekturen nötig.

Für jede Versorgungsregion lassen sich vier Kennzahlen berechnen:

1. Population (Anzahl Einwohner) in der HSA
2. Summe der Entlassungen von HSA-Bewohnern in ihrer HSA
3. Summe der Entlassungen von HSA-Bewohnern (auch ausserhalb ihrer HSA)
4. Summe aller Entlassungen in einer HSA (auch von Patienten ausserhalb der HSA)

Auf der Basis dieser Kennzahlen werden Indices der Gesundheitsversorgung berechnet, mit denen sich die Variationen zwischen den Regionen darstellen lassen. Mit diesen Resultaten wurde der interaktive online Atlas der Schweizer Gesundheitsversorgung entwickelt, und weitere hypothesen-getriebene Analysen werden durchgeführt.

A

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Die Raten wurden alters- und geschlechtsstandardisiert, d.h. Regionen mit unterschiedlichen demografischen Voraussetzungen wurden ‚korrigiert‘. Das ermöglicht nicht nur den Vergleich zwischen den Regionen, sondern auch den Vergleich über die Zeit auch in Fällen, wenn in einzelnen Regionen demografische Veränderungen stattgefunden haben.

Die standardisierte Rate wurde anhand der indirekten Methode wie folgt berechnet:

wobei

R_IS = Alters- und geschlechtsstandardisierte Rate pro 1000 Einwohnerinnen und Einwohner

d = Summe der Fälle in der untersuchten Bevölkerung (pro Region k)

n_ij = Zahl der Personen in der Altersgruppe i der Geschlechtsgruppe j der untersuchten Bevölkerung (pro Region k)

R_ij = Schweizerische Rate je 1000 Einwohnerinnen und Einwohner der Altersgruppe i und der Geschlechtsgruppe j

R_CH = Rohe Rate der Standardpopulation (Schweiz)

Das Vertrauensintervall ist ein Mass für die Präzision der Schätzung. Es definiert Grenzen, innerhalb derer der Wert mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% zu finden ist. Die 95% Konfidenzintervalle wurden basierend auf einer Poisson-Approximation der Varianz der Rate berechnet (9, 10).

Gesamtvariation (observed variation) (s. auch Glossar):

Die Gesamtvariation berechnet sich nach folgender Formel (McPherson 1982):

mit 

wobei

O: Anzahl beobachtete Fälle

E: Anzahl erwartete Fälle

k: Region (Spitalregion oder Kanton)

Systematische Komponente der Variation (systematic component of variation [SCV]): Die SCV basiert auf einem Modell, das zwei Komponenten der Variation unterscheidet:

• Variation zwischen den Regionen, d.h. Unterschiede in den Behandlungsraten zwischen den Regionen (sog. systematische Variation)
• Variation innerhalb der Regionen, d.h. zufällige Unterschiede der geschätzten Behandlungsraten, welche um den wahren Wert der betreffenden Region liegen

Die SCV entspricht einem Schätzer des nicht-zufälligen Teils der Gesamtvariation. Sie ist allgemein als ein robustes Mass der Variation anerkannt und wird in vielen Projekten verwendet (z.B. Dartmouth Atlas). 

Die Methode zur Berechnung der SCV basiert auf der Arbeit von McPherson (1982).

Zur Interpretation der SCV hat McPherson 1996 folgende Richtwerte vorgeschlagen:

• SCV > 3: Variation vermutlich mehrheitlich durch Unterschiede in der medizinischen Praxis begründet
• SCV zwischen 5.4 und 10: grosse Unterschiede zwischen den Regionen
• SCV > 10: sehr grosse Unterschiede zwischen den Regionen

1. Busato A, Widmer M, Matter P. Variation in incidence of orthopaedic surgery between populations with basic or basic plus supplementary health insurance in Switzerland. Swiss Med Wkly. 2011;141:w13152.
2. Klauss G, Staub L, Widmer M, Busato A. Hospital service areas -- a new tool for health care planning in Switzerland. BMC Health Serv Res. 2005;5:33.
3. Matter-Walstra K, Widmer M, Busato A. Analysis of patient flows for orthopedic procedures using small area analysis in Switzerland. BMC Health Serv Res. 2006;6:119.
4. Widmer M, Matter P, Staub L, Schoeni-Affolter F, Busato A. Regional variation in orthopedic surgery in Switzerland. Health Place. 2009 Sep;15(3):761-8.
5. McPherson K, Strong PM, Epstein A, Jones L. Regional variations in the use of common surgical procedures: within and between England and Wales, Canada and the United States of America. Soc Sci Med A. 1981 May;15(3 Pt 1):273-88.
6. McPherson K, Wennberg JE, Hovind OB, Clifford P. Small-area variations in the use of common surgical procedures: an international comparison of New England, England, and Norway. N Engl J Med. 1982 Nov 18;307(21):1310-4.
7. McPherson K, Downing A, Buirski D (1996). Systematic Variation in Surgical Procedures and Hospital Admission Rates. PHP Departmental Publication No. 23. London: London School of Hygiene and Tropical Medicine.
8. Wennberg JE. Unwarranted variations in healthcare delivery: implications for academic medical centres. BMJ. 2002 Oct 26;325(7370):961-4.
9. Eurostat: “Revision of the European Standard Population”, eurostat methodologies and working papers, eurostat 2013, p.121.
10. Boyle P., Parkin D.M.: “Statistical methods for registries”, Chapter 11, S.138; in: Jensen, Parkin, MacLennan, Muir, Skeet: "Cancer Registration: Principles and Methods", Lyon 1991.
11. Armitage P., Berry G., Matthews J.N.S.: “Statistical Methods in Medical Research”. 4th Edition. Blackwell Publishing, Oxford 2002. p.662.