Sosial- og helsedepartementet

Sosial- og helsedepartementet

2. VENTELISTESITUASJONEN BELYST MED ENENKEL KØMODELL

2.1 Hvor mange vil bli omfattet av den utvidede garantiordningen?

Garantitildeling vil være påvirket av ulikt medisinsk skjønn i tillegg til andre overveielser som f.eks. kapasitet ved sykehuset. Det er derfor ikke mulig å anslå nøyaktig hvor mange av dagens garantipasienter som vil bli omfattet av ny 3 måneders garanti og hvor mange av dagens ikke-garantipasienter som vil bli omfattet av ny 6 måneders garanti.

Analysene er basert på følgende beregningstekniske forutsetninger:

• Alle dagens garantipasienter omfattes av ny 3 måneders garanti.
• Alle dagens ikke-garantipasienter omfattes av ny 6 måneders garanti.
• Garantiene skal innfris med 99 % sannsynlighet (dvs. 1 % sannsynlighet for garantibrudd)

2.2 Hva kan køteorien bidra til å belyse?

Kø-teorien beskjeftiger seg med sammenhengene mellom tilgang på nye "kunder", behandlingskapasitet og kødannelse, og kan bl.a. belyse de "naturlige" variasjoner i kølengder og ventetider under stabile forhold.

Køsystemer er ofte kjennetegnet ved at det er tilfeldige variasjoner i intervaller mellom ankomster og/eller tilfeldige variasjoner i tiden det tar å betjene hver enkelt ankomst. Modellresonnementene bygger på at dette er tilfelle også i sykehus (jf. avsnitt 2.4).På kort sikt er tilgangen på nye ventelistepasienter like uforutsigbar som tilgangen på "øyeblikkelig hjelp". En avdeling som i gjennomsnitt har 16 henvendelser pr. uke, vil enkelte uker ha 10-12, og andre uker 20-22 henvendelser. Ventelisten tjener som en buffer slik at avdelingen alltid har pasienter å "ta av".

På den annen side er køer, og særlig køer av økende lengde slik det har vært tendenser til den senere tid, et uttrykk for ubalanse mellom det meldte behovet for behandling og tilgjengelig behandlingskapasitet.

Med tilfeldige variasjoner i intervaller mellom ankomster og/eller betjeningsintervaller vil en normalt forvente at jo kortere ventetid som aksepteres, jo større må kapasiteten være for å unngå at tilfeldige topper skal medføre kødannelse og lange ventetider.

2.3 En enkel kømodell anvendt på sykehus

Modellen bygger på forenklede forutsetninger. Dette legger klare begrensninger på modellens evne til å "speile" virkeligheten. Bl.a. er det forutsatt at etterspørselen etter sykehusbehandling er uavhengig av behandlingskapasitet/ ventetid, samt at sykehusenes arbeidsintensitet er uavhengig av antall personer som venter på behandling. Modellen har imidlertid den klare fordel at den fanger opp enkelte sentrale køteoretiske aspekter ved situasjonen, ved at den utnytter en fundamental sammenheng mellom antall pasienter pr. tidsenhet som føres opp på venteliste, antall pasienter pr. tidsenhet som avvikles fra venteliste og ventetid på behandling.

2.4 Hvorfor faller avviklingskurven (tilnærmet eksponensielt)?

Figur 1 illustrerer i sum avvikling av garantipasienter fra ventelister etter registrert ventetid til innleggelse. Arealet under kurven representerer 180 000 behandlede garantipasienter etter innleggelse i perioden 1.1-31.12-94. Den viser at ca. 75 % av garantipasientene får behandling innen 3 måneder, og at ytterligere 17 % får behandling innen 6 måneder. "Halen", som her er antall garantibrudd, utgjør ca. 8 %.

Avviklingskurven har en tilnærmet avtakende (eksponensiell) form. Det antas at dette er et resultat av tilfeldige variasjoner i intervaller mellom henvisninger til sykehus og tilfeldige variasjoner tiden det tar å behandle den enkelte pasient .

I tillegg er det grunn til å anta at avviklingskurven er et resultat av den prioritering som skjer av pasienter ut fra legenes vurdering av hastegrad. Det vil være en tendens til at pasienter med lav hastegrad ut fra et medisinsk-faglig skjønn blir skjøvet nedover på ventelistene (dvs. mot høyre i figur 1) etterhvert som nye pasienter med mer akutt behov for behandling kommer til. Dette er trolig en viktig årsak til at avviklingskurven har en forholdsvis lang "høyrehale", dvs. at noen få pasienter venter forholdsvis lenge på behandling.

2.5 Datagrunnlag og fremgangsmåte

Modellsimuleringene er basert på et utvalg av sykehus og fagområder som til sammen utgjør 57 %. av det totale antall registreringer av ordinært avviklede nyhenviste pasienter i periodetallene fra 1994 (det er redegjort nærmere for utvalgskriteriene i avsnitt 2.7.9). Analysene er gjort på grunnlag av tilsvarende avviklingskurver som illustrert i figur 1 for hvert av de utvalgte fagområder ved hvert enkelt sykehus i utvalget.

Ved hjelp av den enkle køteoretiske modellen kan det nå beregnes hvor langt inn mot den vertikale aksen (i pilens retning) som avviklingskurven må presses for at garantifristen på 3 måneder skal kunne innfris med 99 % sannsynlighet. En ny likevektssituasjon som oppfyller kravene til garantiinnfrielse vil være karakterisert med en kurve som starter over dagens nivå med vel 12 000 pasienter som behandles innen ca. 1 uke, samtidig som den vil ligge betydelig nærmere skjæringspunktet mellom de to aksene (i pilens retning). "Halen" i en ny likevektssituasjon med tilnærmet full innfrielse av "ny" 3-månedersgarani vil bli redusert fra ca.(17+ 8) = 25 % til 1 %.

Tilsvarende beregninger kan gjennomføres for poliklinikk og dagbehandling, samt for pasienter som i dag ikke har garanti, men som i tråd med Stortingets intensjon vil bli omfattet av "ny" 6-måneders garanti .

2.6 Resultater fra simuleringene av en enkel kømodell

Det understrekes at resultatene er beheftet med usikkerhet. Usikkerheten i anslagene og konsekvenser for beregningene av endrede forutsetninger drøftes i avsnitt 2.7.

2.6.1 Konsekvenser for gjennomsnittlig ventetid

Skal garantitiden på 3 måneder kunne innfris, betyr det at ventetiden normalt må være langt kortere enn garantifristen. På grunn av tilfeldige variasjoner i pasienttilgangen og tiden det tar å behandle den enkelte pasient, må det være betydelige marginer å gå på. Simuleringene viser at skal 3-månedersgarantien kunne innfris med 99 % sannsynlighet, må den gjennomsnittlige ventetiden reduseres fra ca.100 dager for dagens pasienter med 6 måneders garanti til ca. 20 dager. For dagens ikke-garantipasienter, som her forutsettes å tilsvare gruppen av pasienter med ny 6-måneders garanti, vil ventetiden måtte reduseres fra dagens gjennomsnitt på ca.160 dager til 40 dager. Dersom dette lot seg gjennomføre i praksis ville de aller fleste pasienter med ny 3-månedersgaranti oppleve mindre ventetid enn 20 dager. En sjelden gang ville det imidlertid hope seg opp slik at ventetiden likevel kom opp i 3 måneder for noen pasienter. For å oppfylle garantien som Stortinget har bedt Regjeringen utrede er det praktisk talt nødvendig å fjerne dagens ventelister - det eneste som kan stå igjen er ventelister svarende til 2-3 ukers produksjon.

2.6.2 Konsekvenser for behandlingskapasitet

Resultatene fra modellsimuleringen er vist i tabell 1.

Tabell 1:Nødvendig kapasitetsøkning for å innfri ny ventetidsgarantii tråd med Stortingets intensjoni løpet av 2 år. Prosent. [1]

	År 1	År 2
Inneliggende behandling	19	19
Poliklinikk/dagkirurgi	15	15

[1] Forutsatt at alle dagens garantipasienter får 3 måneders garanti, og at alle dagens ikke-garantipasienter omfattes ny 6 måneders garanti. Videre er det stilt som krav at garantiene skal innfris med 99 %. sannsynlighet. Beregningene gjelder kun for somatiske pasienter.

Beregningene indikerer at kapasiteten for planlagt (elektiv) behandling må økes med 19 %. Denne høyere kapasiteten må videreføres i 2 år før den gjennomsnittlige ventetiden er redusert i det omfang som må til for at garantien skal kunne innfris. Selv med en slik betydelig økning i behandlingskapasiteten vil det altså ta 2 år før garantivilkårene kan realiseres.

En eventuell økning av den elektive kapasiteten med 19 % for inneliggende behandling og 15 % for poliklinikk-/dagbehandling vil innebære at det må utføres ca. 52 440 flere innleggelser og ca. 150 000 flere polikliniske-/dagbehandlinger pr. år. I forhold til samlet sykehusbehandling (inkludert øyeblikkelig hjelp), indikerer beregningene et kapasitetsøkningsbehov på om lag 8 % for innleggelser og knapt 15 %. for poliklinikk/dagbehandling.

Dersom det hadde vært stilt som krav at garantien skulle innfris innen 5 år, istedenfor 2 år slik det her er forutsatt, ville behovet for kapasitetsøkning vært noe lavere enn det modellsimuleringene indikerer.

Resultatene ovenfor må ses på bakgrunn av at det den første tiden med ny garanti både vil være nødvendig å behandle de som allerede står i kø, samtidig som de nye som kommer til skal behandles innen kortere tidsfrister enn i dag. Deler av kapasitetsøkningsbehovet kan derfor henføres til behandling av pasienter som allerede i dag står på venteliste. Med uendret etterspørsel etter sykehusbehandling vil en kapasitetsøkning opp mot 20 % for innleggelser derfor resultere i en viss "overkapasitet" i den nye likevektssituasjonen som antas å inntre etter 2 år, og som innebærer full innfrielse av den utvidede ventetidsgarantien. Hvor stor "overkapasitet" derimot som en økning i all planlagt behandling med opp mot 20 % vil innebære, er usikkert. Det er imidlertid på det rene at sykehusene må ha reservekapasitet for at det ikke på nytt skal skje en opphoping av ventelistepasienter med lange ventetider. I praksis vil det innebære at senger må stå ledige for å kunne ta unna "topper". Det vil være en betydelig utfordring å oppebære en slik reservekapasitet over tid og unngå at den til enhver tid blir fylt opp med nye pasienter.

2.6.3Hva er de økonomiske konsekvensene av å bygge ut behandlingskapasiteten i tråd med resultatene fra modellsimuleringene?

Det understrekes at beregningene i dette avsnittet kun er ment å illustrere de økonomiske konsekvenser av en kapasitetsutbygging svarende til resultatene fra modellsimuleringen, dvs. ca. 8 % flere innleggelser og knapt 15 % flere polikliniske-/dagbehandlinger. Realismen i modellsimuleringene drøftes nærmere i avsnitt 2.7. Beregninger av de økonomiske konsekvensene er derfor kun en illustrasjon på de budsjettmessige implikasjoner under forutsetning av at beregningsresultatene gir uttrykk for det reelle behov for økt kapasitet, og at det hadde latt seg gjøre å innføre en ny garantiordning slik et flertall i Stortinget har forutsatt.

I kostnadsberegningene har det vært tatt utgangspunkt i gjennomsnittlig DRG-indeks for all planlagt (elektiv) behandling på 1,1 og gjennomsnittlig DRG-kostnad på 22 500 kroner (1996-priser) samt en økning i antall innleggelser pr. år. med 52 440.

På den ene siden vil eksistensen av flaskehalser i sykehusene ofte bety at marginalkostnadene er lavere enn gjennomsnittlig DRG-kostnad gitt at disse flaskehalsene kan fjernes. På den andre siden er det rimelig å anta at en såvidt stor kapasitetsøkning som analysene antyder vil måtte medføre økt overtidsbruk, innkjøp av utstyr mv. som isolert sett tilsier en høy marginalkostnad. Ut fra disse vurderingene er det i beregningene forutsatt at kapasitetsøkningen vil måtte foretas til en kostnad pr. behandlet pasient om lag lik gjennomsnittlig DRG-kostnad, som her er forutsatt å være lik 22 500 kroner.

For å beregne merkostnader for poliklinisk/dagkirurgisk behandling er det tatt utgangspunkt i samlede statlige refusjoner til poliklinikker/dagbehandling/ laboratorie-og røntgenvirksomhet på ca. 2,0 mrd. kroner. Videre er det lagt til grunn følgende forutsetninger:

• Statlige refusjoner dekker 50 % av totale kostnader til somatiske poliklinikker og laboratorie- og røntgenundersøkelser
• Pasientbetaling utgjør 10 % av totale kostnader (400 mill. kroner)
• Totale offentlige kostnader til somatisk poliklinikk utgjør 3600 mill. kroner
• Elektiv behandling utgjør 90 % av antall polikliniske konsultasjoner/behandlinger
• Dagens gjennomsnittlige konsultasjonsfrekvens, herunder laboratorie- og røntgenundersøkelser legges til grunn også for nye garantipasienter

Tabell 2 oppsummerer anslag på de økonomiske konsekvenser av å øke antall innleggelser pr. år med 8 % og antall polikliniske-/dagbehandlinger med knapt 15 %.

Tabell 2: Økonomiske konsekvenser av å øke antall innleggelser med 8 % pr. år og antallpolikliniske-/dagbehandlinger med knapt 15 %.Mill. kroner.1)

	Mill. kroner
Inneliggende behandling	1300
Poliklinikk/dagkirurgi	550
Sum kostnader	1850

1) Tallene gjelder kun for somatiske pasienter

En tilsvarende kapasitetsøkning av det psykiatriske helsetilbudet i fylkeskommunene vil kreve økte bevilgninger på om lag 500 mill. kroner. Dette kommer i tillegg til beløpene i tabell 2.

2.7 Nærmere drøfting av modellens egenskaper ogusikkerhetsmomenter i anslagene

Det er ovenfor pekt på at modellen bygger på svært forenklede forutsetninger. For å vurdere realismen i anslagene er det derfor nødvendig å drøfte modellens egenskaper og de forutsetninger som analysene bygger på.

2.7.1 Sammenheng mellom avvikling og henvisning

Det er forutsatt at etterspørselen etter sykehusbehandling er uavhengig av behandlingskapasitet/ventetid. Det er en vanlig antakelse at lang ventetid i sykehus i noen grad bidrar til å rasjonere etterspørselen både fra leger og den enkelte pasient. I så fall vil etterspørselen måtte forventes å øke når ventetiden reduseres. Enkle modellberegninger viser at kapasiteten må økes proporsjonalt med økningen i antall henviste pasienter for at ikke gjennomsnittlig ventetid skal øke. Foreliggende datamateriale gir ikke tilstrekkelig grunnlag for å kvantifisere hvilken effekt endringer i sykehuskapasiteten vil ha på etterspørselen etter sykehustjenester. Det er imidlertid grunn til å anta at etterspørselen etter behandling ved offentlige sykehus vil øke, og at dette isolert sett innebærer behov for større kapasitetsøkning enn det analysene viser. Denne effekten kan være stor (jf. eksempel i tabell 3 nedenfor).

2.7.2 Samspillseffekter og effekt av legers prioritering etter medisinsk hastegrad

Med samspillseffekter menes at endringer i sykehuskapasiteten påvirker etterspørselen etter sykehusbehandling (jf. punktet ovenfor) samtidig som endringer i etterspørselen etter sykehusbehandling påvirker sykehusenes arbeidsintensitet. Modellen tar ikke hensyn til slike effekter. Det er imidlertid gode grunner til å anta at samspillseffekter gjør seg gjeldende i virkeligheten, og at de har en viss stabiliserende virkning på ventelistesystemet. I perioder med opphoping av ventelistepasienter og økende ventetid vil de "automatiske stabilisatorene" bidra til at etterspørselen etter sykehustjenester avtar samtidig som sykehusene øker sin arbeidsintensitet. Dette vil i neste omgang bidra til å lette presset på ventelistesystemet.

Dagens ventelistestatistikk gir ikke grunnlag for å tallfeste betydningen av ovenfornevnte samspillseffekter. Det er nærliggende å anta at effekten av økt tilbud på etterspørselen etter sykehusbehandling dominerer over sykehusenes evne til å justere arbeidsintensiteten, og at modellenderfor klart undervurderer det reelle behovet for kapasitetsøkning (jf. punktet ovenfor). En vil imidlertid forvente at samspillseffekter isolert sett bidrar til at tiden det tar å gå fra en stabil ventetidssituasjon til en ny situasjon med lavere gjennomsnittlig ventetid blir noe kortere enn det den enkle modellen indikerer, samtidig som behovet for reduksjon i gjennomsnittlig ventetid blir noe mindre. I forhold til figur 1 vil slike "automatiske stabilisatorer" isolert sett bidra til at kurven for avvikling av pasienter fra venteliste faller raskt ned mot den horisontale aksen (tidsaksen).

I motsatt retning trekker det forhold at dagens mønster for avvikling av pasienter fra venteliste delvis er et resultat av legenes prioriteringer. Nye ventelistepasienter med behov for rask behandling vil ha høyest prioritet, noe som i mange tilfeller leder til at pasienter med mindre akutt behov m 5† vente noe lengre på behandling. Dette forholdet trekker isolert sett i retning av at avviklingskurven vil strekke seg noe ut mot høyre i figur 1.

2.7.3 En statisk analyse

Det understrekes at beregningene ovenfor kun illustrerer den isolerte virkningen av strammere garantifrister. Bl.a. er det ikke tatt hensyn til økning i etterspørsel etter sykehustjenester pga. at ny teknologi gir nye muligheter for behandling. Teknologiutviklingen har gitt betydelige gevinster i form av bedre helse og høy yrkesdeltakelse i befolkningen, samtidig som den har bidratt til økt avstand mellom hva som er teknisk mulig og hva tilgangen på helsepersonell og økonomiske ressurser gir rom for. I tillegg vil behovet for helsetjenester tilta i årene framover som følge av at det blir flere i de eldste aldersgruppene. Disse forholdene alene vil stille sykehusene overfor betydelige utfordringer mht. å innfri gjeldende garantiordning.

Et eksempel fra Ullevål sykehus kan illustrere sammenhengen mellom teknologisk utvikling og økt etterspørsel etter sykehusbehandling. Ny teknologi og vurdering av grå-stærdiagnosen (katarakt) har medført en eksplosiv utvikling i antall henviste pasienter til kataraktklinikken ved øyeavdelingen. Tabell 3 viser antall kataraktoperasjoner og ventelistetall for Ullevål sykehus i perioden fra 1992 til 1996.

Tabell 3: Antall kataraktoperasjoner ved Ullevål sykehus og antall kataraktpasienter på venteliste pr. 31. desember.

År:	Antall katarakt operasjoner	Ventelistetall pr. 31. desember
1992	1378	1519
1993	1584	1597
1994	1972	2139
1995	2614	2402
1996 t.o.m. april	1185	3312

Kilde: Ullevål sykehus

Av tabell 3 framgår det at selv om behandlingskapasiteten er økt med 90 % fra 1992 til 1995, så er antallet på venteliste pr. 30. april 1996 mer enn doblet (118 %) fra 1992. Det er imidlertid ikke observert tilsvarende økning i ventelistesituasjonen for grå-stærpasienter i øvrige deler av landet. Således synes dette eksemplet ikke å ha generell gyldighet. Tabellen illustrerer imidlertid et viktig poeng, nemlig at tilbud skaper etterspørsel.

2.7.4 Poliklinisk utredning som ledd i en behandlingskjede

En behandlingskjede er ofte karakterisert ved at det foretas utredning av spesialist ved offentlig poliklinikk før det tas stilling til om det skal gis behandling og eventuelt hva slags behandling som skal gis. I en slik behandlingskjede er det ikke uvanlig med flere polikliniske utredninger før det tas endelig stilling til behandlingsopplegg. Av forenklingshensyn er ventelister til poliklinikk og innleggelse håndtert separat i modellsimuleringene. På denne måten får en ikke fullt ut tatt hensyn til en realistisk behandlingskjede, der en pasient først må vente på time for utredning og deretter må vente på "tur" for innleggelse. Dette trekker isolert sett i retning av at modellen underestimerer behovet for kapasitetsøkning og reduksjon av gjennomsnittlig ventetid.

2.7.5 Økning i antall henvisninger etter 1994

Beregningene er basert på periodetall for 1994 samt øyeblikkstall for pasienter på venteliste 4. kvartal 1995. Mye tyder på at ventetidene har økt noe fram til i dag (jf. at det er blitt flere garantipasienter og ikke-garantipasienter som har ventet mer enn 6 måneder). Dette trekker isolert sett i retning av at det er større behov for kapasitetsøkning enn det beregningene indikerer.

2.7.6 Underrapportering av korttidsventere

Det er grunn til å anta at det skjer en viss underrapportering av korttidsventere. Dette bidrar isolert sett til at de estimerte gjennomsnittlige ventetidene er lengre enn de sanne fordi pasientene med de korteste ventetidene ikke er med i utvalget.

2.7.7 Fiktive langtidsventere

Foreliggende studier av ventelistepasienter viser at det er pasienter som står oppført på venteliste som ikke er reelle ventelistepasienter (jfr. kapittel 3.2.3.). Dette bidrar isolert sett til at modellsimuleringene overvurderer kapasitetsøkningsbehovet.

2.7.8 Effekt av "øyeblikkelig-hjelp" på kapasitetsutnyttelse

Det er grunn til å anta at jo lavere gjennomsnittlig ventetid som aksepteres for planlagt (elektiv) behandling, jo større innvirkning vil "øyeblikkelig-hjelp" ha på sykehusenes evne til å innfri garantien. Uforutsette hendelser knyttet til "øyeblikkelig-hjelp" medfører ofte endringer i det oppsatte programmet for planlagt behandling. Slike endringer vil være vanskeligere å "ta inn" dess kortere ventetidsfrister som gjelder for sykehusene, med den konsekvens det vil kunne ha for forekomst av garantibrudd. Modellen som er simulert tar ikke fullt ut hensyn til samspill mellom "øyeblikkelig-hjelp" og planlagt behandling.

2.7.9 Generalisering fra datagrunnlaget

Kvaliteten på datamaterialet er et usikkerhetsmoment. Analysene bygger på periodetall for avviklede pasienter fra ventelister for 1994 der de fagområder med størst ventetidsproblemer er valgt ut (generell kirurgi, ortopedisk kirurgi, urologi, fødselshjelp/kvinnesykdommer, ØNH-sykdommer og øyesykdommer). Dernest ble det foretatt et utvalg av sykehus med lange ventelister. Utvalget utgjør 57 % av det totale antall registreringer av ordinært avviklede nyhenviste pasienter i periodetallene fra 1994.

Disse to utvalgene skulle tilsi at det samlede, generelle kapasitetsbehovet er noe lavere enn for utvalget. Derimot er det indikasjoner på at det må en betydelig innsatsøkning til for å tilfredsstille de nye ventetidsgarantiene. Det er således et spørsmål om hvor mye større problemer de utvalgte fagområder og sykehus har enn de som er ekskludert fra utvalget. De analyser som er foretatt gir ikke svar på dette spørsmålet.

2.7.10 Oppsummering av viktige usikkerhetsmomenter

Opplistingen nedenfor angir hvilke fortegn ulike usikkerhetsfaktorer vil kunne ha på resultatene ovenfor. Positivt fortegn indikerer høyere anslag og negativt fortegn angir lavere anslag. Der usikkerheten går begge veier er det markert med ?.

Ulike faktorers betydning for usikkerheten i anslagene:	Bidrag til kapasitetsbehov:
- Færre pasienter omfattes av garantiene på 3 og 6 måneder	-
- Underrapportering av korttidsventere	-
- Fiktive langtidsventere	-
- Etterspørselen etter sykehusbehandling påvirkes av tilbudet	+
- Poliklinisk utredning som ledd i en behandlingskjede	+
- Forverring av ventelistesituasjonen fra 1994 til 1996	+
- Lavere kapasitet i feriemånedene	+
- Effekt av Ø-hjelp på kapasitet for planlagt behandling	+
- Manglende registrering	?
- Avvik fra antatt eksponensialfordelt ankomst	?

Det er flere forhold som tilsier at modellsimuleringene klart undervurderer det reelle kapasitetsbehovet som følge av en eventuell innføring av ny garantiordning slik Stortinget har forutsatt:

• Resultatene tar ikke hensyn til at etterspørselen etter sykehusbehandling vil øke som følge av at kapasiteten øker. Det er en vanlig antakelse at lang ventetid i sykehus i noen grad bidrar til å rasjonere etterspørselen både fra leger og den enkelte pasient. I så fall vil etterspørselen måtte forventes å øke når ventetiden reduseres. Denne effekten kan være stor (jf. eksemplet fra Ullevål sykehus).
• Resultatene forutsetter at det i perioder vil måtte være ledig kapasitet i sykehusene, dvs. at senger og helsepersonell ikke utnyttes maksimalt, for at "topper" skal kunne tas unna uten at det skjer opphoping av ventelistepasienter med lange ventetider. Det vil være en betydelig utfordring å oppebære en slik reservekapasitet over tid og unngå at den til enhver til blir fylt opp med nye pasienter.
• Resultatene tar ikke hensyn til økning i etterspørsel etter sykehustjenester pga. at ny teknologi gir nye muligheter for behandling. Teknologiutviklingen har gitt betydelige gevinster i form av bedre helse og høy yrkesdeltakelse i befolkningen, samtidig som den har bidratt til økt avstand mellom hva som er teknisk mulig og hva tilgangen på helsepersonell og økonomiske ressurser gir rom for. I tillegg vil behovet for helsetjenester tilta i årene framover som følge av at det blir flere i de eldste aldersgruppene. Disse forholdene alene vil stille sykehusene overfor betydelige utfordringer mht. å innfri gjeldende garantiordning.

Drøftingen ovenfor sammenholdt med simuleringsresultatene tilsier at garantiordningene som Stortinget har bedt Regjeringen utrede vil kreve betydelig reduksjon i gjennomsnittlig ventetid, og at dette vil stille sykehusene ovenfor helt nye, og sannsynligvis urealistiske, krav til dynamisk driftsplanlegging.

Ferieavvikling vil være ett av flere problemer som i så fall ville måtte finne sin løsning. Avvikling av sommerferie strekker seg i dag vanligvis over 8 uker, hvor sykehusene praktisk talt ikke tar imot annet enn "øyeblikkelig-hjelp". Dette skjer dessuten kort tid etter påske, pinse og fridagene i mai. Selv om kapasitetsstyringen ved sykehusene ble kraftig forbedret, ville det være nødvendig med betydelig reservekapasitet om ikke garantibrudd skulle inntreffe.

Konklusjon:
De forhold som det her er pekt på sammenholdt med de beregninger som har vært gjennomført, tilsier at det ikke vil være mulig å innfri den garantiordning som et flertall i Stortinget har bedt Regjeringen utrede. Det må en betydelig kapasitetsøkning til, trolig vesentlig større enn det simuleringer av en enkel køteoretisk modell indikerer. En slik kapasitetsøkning vil ikke være mulig med dagens tilgang på helsepersonell. I tillegg viser analysene at skal garantien kunne innfris, må den gjennomsnittlige ventetiden for pasientbehandling bringes så langt ned at det vil støte mot det som er praktisk mulig å få til innenfor dagens sykehusvesen.

Denne menysiden er sist oppdatert 6 juni 1996 av Statens forvaltningstjeneste, ODIN-redaksjonen