33 Chronisch kranke Menschen benötigen eine gut ausgebaute Grundversorgung, wie ein Simulationsmodell zeigt

NFP74_Schoenenberger.jpg

Wie kann die Gesundheitsversorgung in der Schweiz optimal auf die Bedürfnisse von chronisch kranken Menschen ausgerichtet werden? Die Studie modelliert in vier Szenarien die Auswirkungen von gesundheitspolitischen Entscheidungen auf die Versorgung der Patienten/-innen.

  • ​Projektbeschrieb (abgeschlossenes ​Forschungsprojekt)

    Dropdown Icon

    In der ersten Projektphase wurde zusammen mit Experten/-innen und Entscheidungsträgern eine Systemabbildung der gegenwärtigen Pflege chronisch Kranker erarbeitet. Diese Abbildung stellte ein qualitatives, konzeptionelles Modell dar, welches wichtige Einflussfaktoren sowie deren Beziehungen untereinander in einem System visualisierte. Darauf aufbauend wurde in der zweiten Projektphase ein quantitatives Simulationsmodell erstellt, welches Kernelemente und deren Beziehungen im Pflegesystem chronisch Kranker mathematisch erfasste. Damit konnten die Auswirkungen von vier verschiedenen Szenarien in der Versorgung abgebildet werden.

  • Hintergrund

    Dropdown Icon

    Obwohl immer mehr Menschen chronisch krank sind und Langzeitpflege benötigen, ist das Schweizer Gesundheitssystem noch stark auf die Akutversorgung ausgerichtet. Um diese Patientengruppe besser zu versorgen und die knappen Gesundheitsressourcen effizienter einzusetzen, braucht es eine Anpassung des Versorgungssystems an den tatsächlichen Bedarf. Die Ausgestaltung einer solchen Reform ist aufgrund der Komplexität des Gesundheitssystems, des technischen Fortschritts und der unterschiedlichen gesundheitspolitische Ziele jedoch schwierig.

  • Ziel

    Dropdown Icon

    Ziel der Studie war zu untersuchen, wie sich die Schliessung von Hausarztpraxen auf die Inanspruchnahme von Leistungen, auf die Kosten und auf die Gesundheit der Patienten/-innen auswirkt und welche Patientengruppen und Regionen besonders betroffen sind.

  • Resultate

    Dropdown Icon

    Die vier Szenarien wurden jeweils über einen Zeitraum von zehn Jahren simuliert:

    • Im ersten, pessimistischen Szenario sank die Zahl der Grundversorger um 25 Prozent, gleichzeitig stieg der Anteil der Bevölkerung mit komplizierten chronischen Erkrankungen um knapp 25 Prozent, die Kosten stiegen um 12.5 Prozent und die Patientenzufriedenheit sank um knapp 50 Prozent. Zudem verschlechterte sich die Arbeitszufriedenheit der Leistungserbringer um knapp 30 Prozent.
    • Im zweiten, optimistischen Personalszenario stieg die Zahl der Grundversorger um 15 Prozent und die Patientenzufriedenheit verdoppelte sich (plus 99 Prozent), während die anderen Faktoren nur geringfügig variierten.
    • Im dritten Szenario, in welchem der Anteil in Gruppenpraxen tätigen Grundversorger um 70 Prozent stieg, veränderte sich nur die Arbeitszufriedenheit der Leistungserbringer erheblich (plus 120 Prozent).
    • Im vierten Szenario der digitalen Transformation schliesslich stieg die Patientenzufriedenheit um gut 25 Prozent, während die anderen Faktoren nahezu konstant blieben.
  • Bedeutung / Anwendung

    Dropdown Icon

    Bedeutung der Resultate für die Forschung und Praxis

    Das in der Studie entwickelte qualitative Modell beschreibt das heutige Versorgungssystem chronisch kranker Menschen. Mittels dem darauf aufbauenden Simulationsmodell konnte aufgezeigt werden, dass die Kapazität der Grundversorgung dann nachhaltig verbessert wird, wenn die Zahl der Leistungserbringer in diesem Sektor erhöht wird. Darüber hinaus kann das Simulationsmodell den relevanten Stakeholdern dazu dienen, künftige Entwicklungen im Versorgungssystem von chronisch kranken Menschen abzuschätzen und angedachte gesundheitspolitische Reformen zu evaluieren bzw. neue Reformvorschläge zu entwickeln. Die Studie mit ihrem Modell bietet somit eine optimale Plattform für den kontinuierlichen Dialog über die Versorgung chronisch kranker Menschen in der Schweiz.

  • Originaltitel

    Dropdown Icon

    Projecting the impact of health policy changes for Swiss patients with chronic conditions using simulation modeling