Vanhuspalvelulailla vauhtia muutokseen? Talouden näkökulmat ja kuntien taloudellinen itsehallinto lain valmisteluasiakirjoissa

Väestö vanhenee kaikissa länsimaissa. Suomessa merkittävin tekijä väestön vanhenemiseen on odotettavissa oleva eliniän nousu ja samanaikainen syntyvyyden lasku. Väestön vanheneminen aiheuttaa palvelutarpeen kasvun vanhusten palveluissa. Pelkästään ikä ei lisää palvelutarvetta, mutta korkea ikä lisää erilaisten toimintavajeiden todennäköisyyttä. Suomalainen hyvinvointipolitiikka perustuu pohjoismaalaiseen hyvinvointivaltiomalliin, jossa päävastuu hyvinvoinnin tuottamisessa on valtiolla. 1980- ja 1990-luvulla suomalaisen hyvinvointipolitiikan painopistettä siirrettiin valtiollisesta hyvinvointipolitiikasta kunnalliseen hyvinvointipolitiikkaan. Tämän takia väestörakenteen muutokset aiheuttavat merkittäviä tulevaisuuden haasteita nimenomaan kuntien järjestämisvastuulla olevaan palvelurakenteeseen ja kuntatalouteen. Suomessa vanhusten palvelujen palvelurakennetta on muutettu tavoitteellisesti jo useita vuosia. Kesällä 2013 voimaan tulleen vanhuspalvelulain pyrkimyksenä on vauhdittaa alkanutta muutosta ja ohjata vanhusten palvelujen rakenteita. Tämän pro gradu - tutkimuksen tavoitteena on laajentaa ymmärrystä siitä, onko ikärakenteeseen varautumista mahdollista vauhdittaa lain avulla, kun huomioidaan kiristyneen kuntatalouden aiheuttamat reunaehdot. Työssä on kuvattu ja analysoitu, kuinka talous ja kuntien taloudellinen itsehallinto näkyvät vanhuspalvelulain valmisteluasiakirjoissa. Tulokset osoittivat, että vanhuspalvelulain valmisteluasiakirjoissa oli huomioitu talouteen liittyviä näkökulmia. Valmisteluasiakirjoissa oli käsitelty myös kuntien itsehallintoa, joskin pääpaino oli perustuslaillisessa itsehallinnossa eikä taloudellisessa itsehallinnossa. Hyväksytty vanhuspalvelulaki vauhdittaa ikärakenteeseen varautumista saattamalla useita kunnissa jo meneillään olevia toimia lakisääteisiksi velvoitteiksi. Vanhusten palvelut ja väestön ikääntyminen muodostavat kuitenkin monimutkaisen ongelmakentän, jota on lainsäädännöllä vaikea ennakoida. Jos väestön ikärakenteen muutoksen vaikutuksia tarkastellaan huomioiden kunnan kaikkien tehtävien rahoitus sekä koko suomalaisen hyvinvointivaltion tulevaisuus, vanhuspalvelulaissa esitetyt toimenpiteet eivät ole riittäviä vuoden 2015 vakavassa taloustilanteessa

Asiakasryhmittelyyn pohjautuva tuotteistus RUG-III LTC/34-luokituksen avulla - Tampereen kaupungin laitoshoito

Ikäihmisten palvelujen sujuva hankinta edellyttää palvelujen tuotteistamista sellaiseen muotoon, jota voidaan käyttää tilaajan ja tuottajan välisissä palvelusopimuksissa ja sopimusneuvotteluissa. Tässä raportissa esitetään kuusi ikäihmisten palveluihin soveltuvaa palvelutuotetta, jotka kuvaavat asiakkaan ensisijaisen avuntarpeen ja miten avun tarpeeseen voidaan vastata. Palvelutuotteille on laskettu hintataulukot vanhainkotihoitoon ja sairaalahoitoon Tampereen kaupungissa. Esitelty tuotteistus on kehitetty Tampereen kaupungin laitoshoidon Ikäihmisten palvelut -tilaajaryhmän ja Terveyden ja Hyvinvoinnin laitoksen yhteistyönä. Raportissa kuvattua tuotteistusprosessia ja kehitettyjä palvelutuotteita voidaan hyödyntää myös muissa kunnissa, jotka käyttävät RAI-järjestelmää. Laitoshoidon tuotteistus on sovellettavissa tehostetun palveluasumisen palveluiden tuotteistamiseen

Development and validation of classifiers and variable subsets for predicting nursing home admission

Abstract Background In previous years a substantial number of studies have identified statistically important predictors of nursing home admission (NHA). However, as far as we know, the analyses have been done at the population-level. No prior research has analysed the prediction accuracy of a NHA model for individuals. Methods This study is an analysis of 3056 longer-term home care customers in the city of Tampere, Finland. Data were collected from the records of social and health service usage and RAI-HC (Resident Assessment Instrument - Home Care) assessment system during January 2011 and September 2015. The aim was to find out the most efficient variable subsets to predict NHA for individuals and validate the accuracy. The variable subsets of predicting NHA were searched by sequential forward selection (SFS) method, a variable ranking metric and the classifiers of logistic regression (LR), support vector machine (SVM) and Gaussian naive Bayes (GNB). The validation of the results was guaranteed using randomly balanced data sets and cross-validation. The primary performance metrics for the classifiers were the prediction accuracy and AUC (average area under the curve). Results The LR and GNB classifiers achieved 78% accuracy for predicting NHA. The most important variables were RAI MAPLE (Method for Assigning Priority Levels), functional impairment (RAI IADL, Activities of Daily Living), cognitive impairment (RAI CPS, Cognitive Performance Scale), memory disorders (diagnoses G30-G32 and F00-F03) and the use of community-based health-service and prior hospital use (emergency visits and periods of care). Conclusion The accuracy of the classifier for individuals was high enough to convince the officials of the city of Tampere to integrate the predictive model based on the findings of this study as a part of home care information system. Further work need to be done to evaluate variables that are modifiable and responsive to interventions

Koukkuniemen vanhainkodin asiakasrakenne ja hoidon laatu RAI-järjestelmällä arvioituna 2006-2007

Verkkoversion ISSN 1795-821