Search

Hovedbudskap Rask tilgang på god helsehjelp ved akutt sykdom og skade er viktig for folks trygghet. Kort responstid for ambulansetjenester regnes også som en effektiv strategi for å redusere den globale sykdomsbyrden. I forbindelse med at Stortinget har bedt regjeringen forskriftsfeste responstider for ambulansetjenesten har vi samlet informasjon om regulering og rapportering av ambulansers responstid i ti land utenom Norge. Det er vanskelig å finne informasjon som vurderer erfaringer med forskriftsfesting/regulering av ambulansers responstid i de ulike landene. Det er stor variasjon i grad av regulering i de ti landene. Seks av landene har regulert ambulansers responstid. I tre av landene inngår også besvaring av nødanrop i ambulansers responstid. Nesten alle landene har nasjonale rapporteringer av responstid som publiseres offentlig. Kunnskapsbehovet om akuttmedisinske tjenester er stort, særlig når det gjelder aspekter som samhandling på tvers av sektorer og mellom de prehospitale tjenester og helsetjenesten ellers. Sammendrag Denne rapporten har kartlagt regulering og måling av responstid i ti land. Arbeidet er et oppdrag fra Helsedirektoratet, og inngår i et utredningsarbeid om forskriftsfesting av ambulansers responstid. Formålet er først og fremst å identifisere land som har regulert responstid for ambulansetjenesten, og undersøke om reguleringen omfattet andre deler av de prehospitale akuttmedisinske tjenester. Begrunnelser for innføring og erfaringer med forskriftsfesting skulle også inkluderes. Vi har samlet og satt sammen informasjon om regulering og rapportering av ambulansers responstid i ti land. Hovedfunnene er sammenfattet i tabellen under. Vi fant at seks av de ti landene har på ulikt vis regulert ambulansers responstid, tre av landene har valgt å inkludere alarmsentralenes tidsbruk i rapportering av ambulansers responstid. Et sentralt spørsmål er hvilken betydning responstid har for behandling/overlevelse. Oppdraget blir svart ut i en separat rapport som inkluderer analyser fra norske helseregistre. Nasjonal regulering av responstid Nasjonal rapportering responstid definisjon Rapporteringsmål for hasteoppdrag Norge Nei Fra anrop til AMK-sentral til ambulanse er på hendelsessted Median tid på kommunenivå 90 percentil responstid regionalt nivå Danmark Ja, beredskapsplan med tidskrav fastsettes regionalt Fra AMK gir oppdrag til ambulanse er på hendelsessted Gjennomsnitt, Andel innen hhv 10 minutt og 15 min Finland Ja, beredskapsplan med risiko og tidskrav fastsettes regionalt N/A N/A Sverige Nei, evt regulering skjer regionalt Fra anrop til AMK-sentral til ambulanse er på hendelsessted Mediantid (50 percentil), Andel innen hhv 10, 20 og 30 min Australia Ja Fra AMK gir oppdrag til ambulanse, til ambulanse er på hendelsessted Mediantid, 90 percentil responstid Canada (British Columbia) Nei, evt regulering skjer regionalt Fra AMK gir oppdrag til ambulanse, til ambulanse er på hendelsessted Andel under 8:59 (andel

Background: Long-term exposure to ambient air pollution has been linked to childhood-onset asthma, although evidence is still insufficient. Within the multicentre project Effects of Low-Level Air Pollution: A Study in Europe (ELAPSE), we examined the associations of long-term exposures to particulate matter with a diameter

Folkehelseinstituttet beregner kvalitetsindikatorene “risikojustert sannsynlighet for overlevelse innen 30 dager etter innleggelse på sykehus” og “risikojustert sannsynlighet for reinnleggelse innen 30 dager etter utskrivning fra sykehus”. Indikatorene beregnes årlig og inngår i det nasjonale kvalitetsindikatorsystemet som forvaltes av Helsedirektoratet. NPR har levert pasientadministrative data fra alle landets sykehus. FHI har koblet innleggelser og innhentet eventuell dødsdato fra Folkeregisteret. I denne rapporten rapporten presenteres resultater for hvert enkelt sykehus, helseforetak (HF) og regionalt helseforetak (RHF) for begge indikatortypene. For reinnleggelse rapporteres det også per bostedskommune, fylke og Kommune-Stat-Rapporterings (KOSTRA)-gruppe. Beregningene tar hensyn til alder, kjønn, antall tidligere innleggelser og komorbiditet for å sikre mer valid sammenligningen av rapporteringsenhetene. Folkehelseinstituttet har beregnet følgende kvalitetsindikatorer: • 30 dagers overlevelse, per sykehus, HF og RHF: o Totaloverlevelse: 42 diagnosegrupper som står for over 80 prosent av dødeligheten på norske sykehus o Førstegangs hjerteinfarkt. Det beregnes også en indikator per boområde for HF (BoHF) o Hjerneslag o Hoftebrudd • 30 dagers reinnleggelse av eldre, per sykehus, HF og RHF: o Reinnleggelse totalt: elleve avgrensede diagnosegrupper o Astma/KOLS o Hjerneslag o Hjertesvikt o Lungebetennelse o Brudd • 30 dagers reinnleggelse totalt av eldre, per kommune, fylke, KOSTRA-gruppe Årets rapportering vil gjelde tall for 2019, i tillegg vil det bli rapportert tall for 2018 for totaloverlevelse og reinnleggelse totalt. For de diagnosespesifikke, som bruker tre års data, vil vi ikke kunne produsere 2018, pga manglet geografisk behandlingssted for enkelte av helseforetakene i 2016 (2, 3). Tallene blir sammenlignet mot referanseverdier. Referanseverdien er et trimmet gjennomsnitt (det betyr at gjennomsnittet er beregnet når de enhetene med de 25 prosent høyeste og laveste verdiene er utelatt). Det må bemerkes at populasjonen i årets analyser er noe forskjellig fra tidligere år, slik at tallene ikke er helt sammenlignbare fra tidligere rapporter. I beregningene fra 2017 var datamaterialet definert ved at variabelen omsorgsnivå var lik dagbehandling eller døgnopphold, som er en variabel som sykehusene selv rapporterer inn. NPR har i tillegg laget en variabel, aktivitetskategori, basert på omsorgnivå og noen andre kriterier som liggetid. Vi har i denne rapporten basert vårt datamateriale på en kombinasjon av omsorgsnivå og aktivitetskategori, hvor kun opphold som både er definert som poliklinisk kontakt for begge variablene er fjernet. Dermed vil vi få med noen flere opphold enn tidligere, blant annet de som er kodet som dagbehandling i aktivitetskategorivariabelen, men som var poliklinisk kontakt ut fra omsorgsnivåvariabelen. Men selv om datamaterialet har endret seg noe, har det i liten grad påvirket sannsynligheten for overlevelse eller reinnleggelse for noen av indikatorene. Hovedfunn: • Det er økt overlevelse for pasienter med hjerneslag og pasienter som får sitt første hjerteinfarkt i perioden 2015-2019. Totaloverlevelsen viser også en liten, positiv trend • Derimot ser det ikke ut til å være endring i overlevelsen for eldre som får hoftebrudd i samme periode • Vi ser også en stor økning i sannsynligheten for reinnleggelse for pasienter med astma/KOLS i perioden 2015-2019 • Helse Nord har gjennomgående lavere sannsynlighet for reinnleggelse enn de andre regionale helse-foretakene Overlevelse 30 dagers totaloverlevelse beregnes for pasienter, uansett alder, som har vært innlagt i løpet av 2019. For tilstandene førstegangs hjerteinfarkt, hjerneslag og hoftebrudd brukes data for 2017-2019. Pasienter 18 år og eldre er inkludert for førstegangs hjerteinfarkt og hjerneslag, mens pasienter med hoftebrudd er inkludert hvis de er 65 år og eldre. Følgende antall signifikante avvik fra referanseverdien ble funnet for følgende indikatorer og rapporteringsenheter: Indikator Signifikant lavere overlevelse Signifikant høyere overlevelse Totaloverlevelse 10 sykehus, 4 HF, 1 RHF 6 sykehus, 2 HF, 1 RHF Hjerteinfarkt 4 sykehus, 4 HF, 1 BoHF 8 sykehus, 6 HF Hjerneslag 3 sykehus, 2 HF, 1 RHF 2 sykehus, 1 HF Hoftebrudd 1 sykehus Reinnleggelse 30 dagers reinnleggelse beregnes for pasienter som er 67 år og eldre og som har vært innlagt for tilstander tilhørende elleve hoveddiagnosegrupper: astma/kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS), hjertesvikt, lungebetennelse, hjerne- slag, brudd, dehydrering, forstoppelse, gastroenteritt, urinveisinfeksjon, mangelanemier og gikt. For reinnleggelse totalt ble det brukt data for 2019 for alle rapporteringsenheter unntatt for kommuner. For diagnosespesifikk reinnleggelse og for kommunene ble det benyttet data for 2017-2019. Antall signifikante avvik ble funnet for følgende indikatorer og rapporteringsenheter: Indikator Signifikant lavere reinnleggelse Signifikant høyere reinnleggelse Reinnleggelse totalt 3 sykehus, 2 HF, 1 RHF, 2 kommuner, 1 fylke 10 sykehus, 2 HF, 15 kommuner Astma/KOLS 3 sykehus, 3 HF, 1 RHF 9 sykehus, 6 HF Hjertesvikt 2 sykehus, 4 HF 6 sykehus, 5 HF Lungebetennelse 1 sykehus, 2 HF, 1 RHF 3 sykehus, 2 HF Hjerneslag 1 sykehus, 3 HF 4 sykehus, 3 HF Brudd 2 sykehus, 1 HF, 1 RHF 3 sykehus, 1 HF

Folkehelseinstituet beregner kvalitetsindikatorene “risikojustert sannsynlighet for overlevelse innen 30 dager eer innleggelse på sykehus” og “risikojustert sannsynlighet for reinnleggelse innen 30 dager eer utskrivning fra sykehus”. Indikatorene beregnes årlig og inngår i det nasjonale kvalitetsindikatorsystemet som forvaltes av Helsedirektoratet. NPR har levert pasientadministrative data fra alle landets sykehus. FHI har koblet innleggelser og innhentet eventuell dødsdato fra Folkeregisteret. I denne rapporten rapporten presenteres resultater for hvert enkelt sykehus, helseforetak (HF) og regionalt helseforetak (RHF) for begge indikatortypene. For reinnleggelse rapporteres det også per bostedskommune, fylke og Kommune-Stat-Rapporterings (KOSTRA)-gruppe. Beregningene tar hensyn til alder, kjønn, antall tidligere innleggelser og komorbiditet for å sikre mer valid sammenligningen av rapporteringsenhetene.

NORSK: Bakgrunn Nasjonalt kunnskapssenter for helsetjenesten har identifisert koder og utført beregning av volum for utførte undersøkelser og prosedyrer innen spesialisthelsetjenesten på oppdrag fra Helsedirektoratet. De beregnede volumtallene skal publiseres på Helsedirektoratets nettsted Fritt sykehusvalg Norge. Dette notatet omhandler del 2 av prosjektet og omfatter undersøkelser og ikke-kirurgiske prosedyrer. Del 1 omfattet kirurgiske prosedyrer og er beskrevet i et eget notat: http://www.kunnskapssenteret.no/Publikasjoner/6625.cms. Metode Datafiler fra Norsk pasientregister (NPR) for 2008 over alle innleggelser og polikliniske konsultasjoner ble brukt. Dataene var anonymisert, og valg av fagområder var i henhold til de fagområdene som nettstedet Fritt sykehusvalg Norge har. For å sikre at de foreslåtte kodene for datauttrekk til volumberegning av behandlingene gir et klinisk relevant resultat og presisjon i kodevalg bad Kunnskapssenteret aktuelle fagmiljøer kommentere valgene. Kodene som ble brukt var diagnosekoder (ICD-10-koder), medisinske og kliniske prosedyrekoder (fra NCMP og NCSP) og takster. DRG-koder var ikke spesifikke nok for vårt formål. For å sikre kvaliteten av de beregnede volumtallene sendte Helsedirektoratet tallene til sykehusene for kommentarer og sammenlikning med sykehusenes egne registreringer før de ble publisert på Fritt sykehusvalg Norge. Resultat Det er beregnet volum for 36 prosedyrer og undersøkelser innen 14 fagområder. For fem fagområder og én type undersøkelse var det ikke mulig å beregne volum. Diskusjon Volumtallene beskriver aktivitet i spesialisthelsetjenesten på flere fagområder som er i pasienters, ansattes og helselederes interesse. De er ikke knyttet opp mot resultater av undersøkelse eller behandling. Helsedirektoratet har gjennomført en høring ved sykehusene og har kommet fram til enkelte alternative koder. De alternative kodene er i Vedlegg B og i tabellene i Vedlegg A.

NORSK: Å forhindre dødsfall på grunn av sykdom eller skade er en av de mest grunnleggende målsetningene for helsetjenesten. Noen ganger er dette ikke mulig. Men ved alltid å yte best mulig behandling og pleie, øker pasientenes sjanser for å overleve. Kvalitetsindikatorer som kan bidra til å sette søkelyset på dødsfall som kanskje kan unngås, er derfor hyppig brukt internasjonalt. I Norge er det foreslått å offentliggjøre indikatorer for overlevelse en viss tid etter innleggelse i sykehus, enten knyttet til bestemte tilstander eller diagnoser, eller som overlevelsestall uansett årsaken til innleggelsen (1). Et pågående forskningsprosjekt i Kunnskapssenteret har som formål å utvikle gode metoder for beregning av denne typen overlevelsesindikatorer, herunder å studere hvilke feilkilder som kan oppstå når vi bruker data fra sykehusenes administrative databaser som grunnlag. Her fremvises foreløpige resultater fra dette prosjektet, presentert som overlevelsestall 30 dager etter sykehusinnleggelse for diagnosegruppene hjerteinfarkt, hjerneslag, hoftebrudd, samt for innleggelse uansett årsak (totaloverlevelse).

Carling and colleagues carry out a trial evaluating different methods of communicating information to people regarding the risks and benefits of taking statins. They suggest that natural frequencies are likely to be the most appropriate summary statistic for presenting the effects of treatment., Background While different ways of presenting treatment effects can affect health care decisions, little is known about which presentations best help people make decisions consistent with their own values. We compared six summary statistics for communicating coronary heart disease (CHD) risk reduction with statins: relative risk reduction and five absolute summary measures—absolute risk reduction, number needed to treat, event rates, tablets needed to take, and natural frequencies. Methods and Findings We conducted a randomized trial to determine which presentation resulted in choices most consistent with participants' values. We recruited adult volunteers who participated through an interactive Web site. Participants rated the relative importance of outcomes using visual analogue scales (VAS). We then randomized participants to one of the six summary statistics and asked them to choose whether to take statins based on this information. We calculated a relative importance score (RIS) by subtracting the VAS scores for the downsides of taking statins from the VAS score for CHD. We used logistic regression to determine the association between participants' RIS and their choice. 2,978 participants completed the study. Relative risk reduction resulted in a 21% higher probability of choosing to take statins over all values of RIS compared to the absolute summary statistics. This corresponds to a number needed to treat (NNT) of 5; i.e., for every five participants shown the relative risk reduction one additional participant chose to take statins, compared to the other summary statistics. There were no significant differences among the absolute summary statistics in the association between RIS and participants' decisions whether to take statins. Natural frequencies were best understood (86% reported they understood them well or very well), and participants were most satisfied with this information. Conclusions Presenting the benefits of taking statins as a relative risk reduction increases the likelihood of people accepting treatment compared to presenting absolute summary statistics, independent of the relative importance they attach to the consequences. Natural frequencies may be the most suitable summary statistic for presenting treatment effects, based on self-reported preference, understanding of and satisfaction with the information, and confidence in the decision. Clinical Trials Registration ISRCTN85194921 Please see later in the article for the Editors' Summary, Editors' Summary Background People often have to make decisions about their health care. Ideally, all the health care decisions that a person makes should be those best suited to his or her personal circumstances and expectations. Take, for example, someone with a high amount of cholesterol (a type of fat) in his or her blood. Because this condition increases the chances of developing potentially fatal coronary heart disease (CHD), such a person will often be advised by his or her doctor to take statins to reduce blood cholesterol levels. However, the person needs to consider both the benefits and downsides of this course of action. Can he or she afford to pay for statins, if their health care system requires him or her to? Does the person want to take a pill every day that might cause some side effects? That is, the person has to consider his or her “values”—the relative desirability of all the possible outcomes of taking statins—before deciding whether to follow his or her doctor's advice. Why Was This Study Done? It is well known that how information is presented to patients about treatment options and their consequences affects the choices that they make. For example, patients who are told that a drug will halve their chances of developing a disease (a 50% relative risk reduction) are more likely to decide to take that drug than those who are told it will reduce their absolute (actual) risk of developing the disease from 4% to 2%. Less is known, however, about which presentations of treatment effects best help people to make decisions that are consistent with their own values. In 2002, therefore, a series of internet-based randomized trials (studies in which participants are randomly allocated to different “treatment” groups) called the Health Information Project: Presentation Online (HIPPO) was initiated. Here, the researchers describe HIPPO 2, a trial that investigates how alternative summary statistics for communicating the reduction of CHD risk with statins affect people's decisions to take statins. What Did the Researchers Do and Find? Nearly 3,000 adults in Norway and North America rated the relative importance to them of CHD risk reduction, the cost of statins, and the need to take a daily pill through an interactive Web site. The researchers used these data to calculate a “relative importance score” (RIS), an indicator of each participant's values. Each participant then decided whether or not to take statins after being shown one of six summary statistics about the effect of statins on CHD risk (relative risk reduction and five indicators of absolute risk reduction). The presentation of the effect of statins as a relative risk reduction resulted in more people deciding to take statins over the whole RIS range than any of the absolute summary statistics. For every five participants shown the relative risk reduction statistic, an extra participant chose to take statins compared to the other summary statistics. When asked to compare the six summary statistics, the statistic that most people preferred and understood best was the “natural frequency,” an absolute summary statistic that gave the number of people likely to develop CHD with and without statin treatment. What Do These Findings Mean? Although these findings may not be generalizable to other populations or to other medical decisions, they provide new insights into how the presentation of information can affect the choices people make about health care. Specifically, these findings indicate that the presentation of the reduced risk of getting CHD as a result of taking stains as a relative amount is more likely to persuade people to take statins than several absolute summary statistics. They also suggest that the persuasive effect of the relative risk reduction summary statistic is not affected by the relative importance attached to the consequences of taking statins by individuals. That is, people shown the relative risk reduction statistic may be more likely to start statins to reduce their CHD risk (or a drug that reduces the risk of developing another disease) whatever their personal values than people shown absolute summary statistics. Finally, the findings on participant preferences suggest that natural frequencies may be the best summary statistic to include in tools designed to help people make decisions about their healthcare. Additional Information Please access these Web sites via the online version of this summary at http://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1000134. A PLoS Medicine Editorial discusses this trial and the results of another HIPPO trial that are presented in a separate PLoS Medicine Research Article by Carling and colleagues; details of a pilot HIPPO trial are also available The Foundation for Informed Medical Decision Making (a US-based non-profit organization) provides information on many aspects of medical decision making The Dartmouth-Hitchcock Medical Center provides information to help people make health care decisions through its Center for Shared Decision Making The Ottawa Hospital Research Institute provides also information on patient decision aids, including an inventory of decision aids available on the Web (in English and French) MedlinePlus provides links to information and advice about statins and about coronary heart disease (in English and Spanish)

Nasjonalt kunnskapssenter for helsetjenesten har utført en beregning av volum av utførte prosedyrer innen spesialisthelsetjenesten på oppdrag fra Helsedirektoratet. Datagrunnlaget er Norsk pasientregister (NPR), og datafiler for 2006 over alle innleggelser og polikliniske prosedyrer ble brukt. Valg av fagområder med tilhørende prosedyrer har vært i henhold til de fagområdene som nettstedet Fritt sykehusvalg Norge har. En intern prosjektgruppe ved Seksjon for kvalitetsmåling ved Kunnskapssenteret har gjennomgått alle de 22 fagområdene med tilhørende prosedyrer og undersøkelser som er oppgitt, for å operasjonalisere disse prosedyrene i NPRs datasett for 2006. Gruppen fant å måtte gjøre noen valg med hensyn på både fagområder og enkelte behandlinger og undersøkelser om hvilke av disse som egnet seg for utarbeiding av volumdata, og på grunnlag av denne gjennomgang gis det her resultater for 11 fagområder. Aktuelle prosedyrer innen fagområdet barn er revidert og presentert innen de forskjellige fagområder da informasjon om alder ikke var tilgjengelig for oss. Datafilen fra NPR var modifisert for å unngå bakover-identifikasjon av personer. For de andre fagområdene trengs en videre vurdering. Ved tolkning av disse resultatene gjøres det klart oppmerksom på at dette er rene driftsdata som viser et utvalg av utførte behandlinger/prosedyrer og hvordan de fordeler seg på de forskjellige sykehus. Volumtall oppfattes raskt som et uttrykk for kvalitet. Imidlertid er disse tall ikke en kvalitetsvurdering av spesialisthelsetjenesten. Det mangler mye relevant informasjon ved at vi for eksempel ikke vet om hvor mange operatører som har utført prosedyrer, da vi ikke vet om 50 operasjoner er utført av to eller ti leger. Vi vet ikke noe om sammensetningen av pasientpopulasjonen, og det er oppgitt tall for totalt antall utførte prosedyrer uavhengig om det er én prosedyre per pasient eller om noen pasienter har gjennomgått prosedyren flere ganger i løpet av 2006. Det er ukjent for oss om prosedyrene er planlagte eller mer tilfeldige av medisinske eller andre årsaker. Kunnskapssenteret har som en del av kvalitetssikringen av datauttrekket, kontaktet aktuelle fagmiljøer for å sikre at de foreslåtte koder for datauttrekk til volumberegning av de enkelte prosedyrer gir et klinisk relevant resultat. I den prosessen har man kunnet revidere hvilke prosedyrer/ behandlinger som er av mest interesse/relevante å legge ut på Fritt sykehusvalg Norge. Vi anbefaler at tall for prosedyre-volum ikke legges ut på Fritt sykehusvalg Norges nettsted før sykehusene er orientert om resultatene og metodene for uthenting av data.