An Efficiency Analysis of Service Providers in Oral Health Care

The ageing population, the skewed dependency ratio and the increasing demand of services force health care service providers to seek ways to improve their operational efficiency. Identifying the essential processes and analyzing their efficiency is a prerequisite for improving the operations. Based on the efficiency analysis it is possible to find factors, which are the most important in improving the efficiency of operations. This Thesis evaluates the efficiency of service providers in oral health care in 2010. The evaluation is done using a new Ratio-Based Efficiency Analysis (REA), which is suitable for units producing multiple outputs and consuming multiple inputs. The method offers information about the relative efficiency of units and its sensitivity. In this Thesis, some of the explaining factors of efficiency are also identified using regression analysis. The efficiency is estimated comparing the weighted amount of operations to the patient time and the number of visits. Also the balance between preventive and repairing operations is considered in the model, as well as the varying costs of different occupational groups. The results of the Thesis reveal remarkable differences between the efficiencies of municipalities and dental clinics. The efficiency of service production varies even 30 % among the municipalities and even more among the clinics. There is variation between the clinics especially in large municipalities. Patients' good dental health was one of the most important factors explaining the inefficiency. This indicates the need to revise the practices of medical examinations and treatments of low-risk patients, especially. The REA-results give reliable estimates of the efficiency of operations. The estimates are valuable while forming the overall picture of units' operations. The results of dental clinics are suitable for searching for the excellent practical processes, whereas the results of municipalities reveal the excellent governing and ways of organizing the services. The both points of view are valuable and complete each other. The results and conclusions of the Thesis are useful for the management of health care and also for those, who are interested in applying efficiency analysis in general.Ikääntyvä väestö, vinoutunut huoltosuhde ja kasvava palvelujen tarve yhdessä resurssien niukkuuden kanssa pakottavat terveydenhuollon palveluntuottajat tarkastelemaan operatiivista tehokkuuttaan. Toiminnan kehittämisen edellytys on keskeisten prosessien tunnistaminen ja niiden tehokkuuden arviointi. Tehokkuustarkastelun pohjalta on mahdollista löytää tekijöitä, joihin keskittymällä voidaan parhaiten parantaa kokonaistehokkuutta ja kehittää toimintatapoja. Työssä tutkitaan suun terveydenhuollon palveluntuottajien tehokkuutta vuodelta 2010. Tarkastelussa käytetään uutta Ratio-Based Efficiency Analysis -menetelmää (REA), joka soveltuu useita resursseja käyttävien ja useita tuotoksia tuottavien yksiköiden tehokkuustarkasteluun. Menetelmä tarjoaa analysoijalle informaatiota yksikön tehokkuudesta suhteessa muihin vertailujoukon yksiköihin sekä tietoa tehokkuuden herkkyydestä. Lisäksi työssä etsitään tehokkuuteen vaikuttavia prosessien ja ympäristön ominaisuuksia regressioanalyysiä soveltamalla. Tehokkuutta arvioidaan vertaamalla tehtyjen toimenpiteiden painotettua määrää niihin käytettyyn potilasaikaan ja potilaskäyntien lukumäärään. Menetelmässä huomioidaan oleellisina yksityiskohtina toimenpideprofiilin tasapainoisuus ennaltaehkäisevien ja korjaavien toimenpiteiden välillä sekä resurssien vaihtelevat kustannukset ammattiryhmien välillä. Tehokkuusvertailu tehdään kahdella tasolla: kuntien kesken sekä niiden sisältämien hammashoitoloiden kesken. Työn tulosten perusteella kuntien ja hammashoitoloiden välillä on huomattavia eroja sekä tehokkuudessa että toiminnan organisoinnissa. Kuntien kohdalla havaittiin palvelujen tuotannon tehokkuudessa jopa 30 % eroja ja hoitoloiden kohdalla tätäkin suurempia. Erityisen paljon vaihtelua hoitoloiden välillä oli suurissa kunnissa. Potilaiden hyvä terveydentila oli eräs merkittävimmistä tehottomuutta selittävistä tekijöistä. Tämä kertoo tarpeesta uudistaa tarkastus- ja hoitokäytäntöjä erityisesti matalaan riskiryhmään kuuluvien potilaiden kohdalla. REA-tulokset antavat toiminnan tehokkuudesta luotettavia estimaatteja, jotka ovat arvokkaita toiminnan kokonaiskuvan hahmottamisen kannalta. Hoitolatason tulokset soveltuvat erinomaisten käytännön prosessien tunnistamiseen, kun taas kuntatasolta voidaan löytää erinomaisia yleislinjoja ja palvelujen organisointitapoja. Molemmat näkökulmat ovat arvokkaita ja tukevat toisiaan. Työn tulokset ja johtopäätökset ovat hyödyllisiä sekä yksiköiden palveluista ja niiden organisoinnista vastaaville että myös yleisesti tehokkuusanalyysin soveltamisesta kiinnostuneille

Developing robust composite measures of healthcare quality – ranking intervals and dominance relations for Scottish Health Boards

Although composite indicators are widely used to inform health system performance comparisons, such measures typically embed contentious assumptions, for instance about the weights assigned to constituent indicators. Moreover, although many comparative measures are constructed as ratios, the choice of denominator is not always straightforward. The conventional approach is to determine a single set of weights and to choose a single denominator, even though this involves considerable methodological difficulties. This study proposes an alternative approach to handle incomplete information about an appropriate set of weights and about a defensible denominator in composite indicators which considers all feasible weights and can incorporate multiple denominators. We illustrate this approach for comparative quality assessments of Scottish Health Boards. The results (displayed as ranking intervals and dominance relations) help identify Boards which cannot be ranked, say, worse than 4th or better than 7th. Such rankings give policy-makers a sense of the uncertainty around ranks, indicating the extent to which action is warranted. By identifying the full range of rankings that the organizations under comparison may attain, the approach proposed here acknowledges imperfect information about the “correct” set of weights and the appropriate denominator and may thus help to increase transparency of and confidence in health system performance comparisons

Murtumapotilaiden osteoporoosin lääkehoidossa on isoja alueellisia eroja

Lähtökohdat : Lääkekattavuudesta osteoporoottisten murtumien sekundaaripreventiossa Suomessa ei ole tietoa. Tässä tutkimuksessa tarkastellaan pienienergiaisen murtuman jälkeen osteoporoosi-lääkemääräyksen saaneiden potilaiden osuutta ja lääkemääräyskattavuuden alueellisia eroja. Menetelmät : Tutkimus on retrospektiivinen rekisteritutkimus, joka toteutettiin hoitoilmoitusten ja Kelan reseptitietojen pohjalta. Tulokset : Potilaista 9 %:lle määrättiin osteoporoosilääkitys 6 kuukauden sisällä murtumasta. Lääkemääräyskattavuus suureni 12 %:iin 12 kuukauden sisällä murtumasta. Lonkka- (11 %) ja nikamamurtumien (18 %) kohdalla lääkemääräyksen saaneiden osuus oli hiukan keskiarvoa suurempi. Lonkkamurtuman jälkeinen lääkemääräyskattavuus oli eri sairaanhoitopiireissä 3–32 %. Päätelmät : Kansainvälisiin tuloksiin verrattuna osteoporoosilääkemääräyksen saaneiden murtumapotilaiden osuutta voi pitää pienenä. Lääkemääräyskattavuudessa oli eroja sairaanhoitopiirien välillä, joskaan tulokset eivät ota huomioon tsoledronihappohoitoja. Osteoporoosin sekundaariprevention tehostamiselle ja lääkehoidon yhtenäistämiselle on tarvetta.Peer reviewe

Malliperusteisia tehokkuustarkasteluja terveydenhuollon palveluista

In the years to come, healthcare organizations are challenged to deliver care to more patients, of higher quality, and with scarce financial and human resources. To improve the value of healthcare delivery, allocating resources efficiently is paramount. In support of allocation decisions, there is an increasing amount and variety of patient-related information available from, for example, clinical tests and biomarkers. This information provides substantial possibilities of improving healthcare but, nevertheless, its full exploitation requires advanced methods.  This Dissertation develops and applies mathematical models to support the efficient use and allocation of resources in healthcare. The models help assess the efficiency of healthcare systems and thus identify best practices for learning. Furthermore, the models can be used to identify efficient testing and intervention strategies. These models can support, for instance, the benchmarking of healthcare systems, clinicians' decision making, policy making, and decisions on the acquisition or price setting of testing or treatment technologies. The Dissertation provides evidence in support of the claim that systematic methods of efficiency and decision analysis help improve the practices of healthcare. For example, the Dissertation demonstrates that the use of decision-analytic modeling and optimization methods is useful when identifying such prevention, detection, and treatment actions which are, on the one hand, targeted based on patients' personal information, and, on the other hand, efficient on the population-level examination. Also, making the impact of value judgments explicit related to healthcare resource allocation decisions is important and possible with advanced models and methods.Tulevaisuudessa terveydenhuoltopalvelujen tarve ja laatuvaatimukset kasvavat paljon. Siksi on ensiarvoisen tärkeää parantaa terveydenhuollon tehokkuutta suuntaamalla resurssit tarkoituksenmukaisesti. Kohdentamispäätösten tueksi on saatavissa aiempaa paljon enemmän kliinisten testien ja biomarkkereiden tarjoamaa potilaskohtaista tietoa. Tämä tietopohjan vahvistuminen tarjoaa huomattavia mahdollisuuksia terveydenhuollon kehittämiseksi, kunhan tieto pystytään jalostamaan kehittyneillä menetelmillä päätöksenteon tueksi.  Väitöskirjassa kehitetään ja sovelletaan matemaattisia malleja, jotka tukevat terveydenhuollon resurssien tehokasta käyttöä ja kohdentamista. Malleilla voidaan analysoida terveydenhuoltojärjestelmien tehokkuutta ja täten tunnistaa parhaita käytäntöjä, joista voidaan oppia ja joita kannattaa ottaa laajemmin käyttöön. Samoin ne auttavat suunnittelemaan kustannustehokkaita testaus- ja hoitostrategioita. Malleihin tukeutumalla voidaan parantaa esimerkiksi terveydenhuoltojärjestelmien vertailu- ja kehittämisprosesseja, tukea kliinikoiden päätöksentekoa ja tuottaa perusteita testaus- ja hoitoteknologioiden hankintaa ja hinnoittelua koskeville ratkaisuille.  Väitöskirjan tulosten valossa tehokkuus- ja päätösanalyysimenetelmät antavat pohjaa terveydenhuollon käytäntöjen systemaattiselle kehittämiselle. Potilaskohtaiseen tietoon perustuvat päätösanalyyttiset optimointimallit auttavat valitsemaan sellaisia ennaltaehkäisy-, havaitsemis- ja hoitotoimia, jotka ovat tehokkaita myös väestötasolla. Malleissa voidaan käsitellä eksplisiittisesti myös kysymyksiä siitä, mitä erilaiset terveysvaikutuksia koskevat arvostukset tarkoittavat muun muassa resurssien kohdentamisen kannalta

Operationalization of Utilitarian and Egalitarian Objectives for Optimal Allocation of Healthcare Resources

Resources for health care interventions, such as tests and treatments, are limited. This makes it necessary to prioritize patient segments (defined in terms of their risk) by allocating resources so that the expected contribution to the chosen population-level objective is maximized. In this article, we build a model for the optimal allocation of resources in view of two such objectives: maximizing the aggregate health of the population (utilitarian) and limiting differences in the health outcomes for different patient segments (egalitarian). In particular, we build a two-phase optimization model that (i) first uses dynamic programming to determine what testing and treatment strategies maximize the expected health benefits for each patient segment at different cost levels, and (ii) then solves a binary linear programming problem to determine what resources should be given to each segment to maximize the chosen policy-level objective subject to the overall resource constraint. Our model supports the specification of patient segments, the development of optimal testing and treatment strategies within each segment, and the allocation of available resources to these segments so that the policy-objective will be maximized by implementing these strategies. In addition, the model can be used to guide the interpretation of test results and to assess the impacts of new tests and treatments. It also offers insights into the cost of equity by permitting comparisons between the optimal strategies under utilitarian and egalitarian objectives. We illustrate our approach with real data by optimizing the use of traditional risk scores and genetic tests in preventing coronary heart disease events.Peer reviewe

Value of genetic testing in the prevention of coronary heart disease events

Background: The health economic evidence about the value and optimal targeting of genetic testing in the prevention of coronary heart disease (CHD) events has remained limited and ambiguous. The objective of this study is to optimize the population-level use and targeting of genetic testing alongside traditional risk factors in the prevention of CHD events and, thereby, to assess the cost-benefit of genetic testing. Methods and findings: We compare several strategies for using traditional and genetic testing in the prevention of CHD through statin therapy. The targeting of tests to different patient segments within these strategies is optimized by using a decision-analytic model, in which a patient’s estimated risk of CHD is updated based on test results using Bayesian methods. We adopt the perspective of healthcare sector. The data for the model is exceptionally wide and combined from national healthcare registers, the Finnish Institute for Molecular Medicine, and published literature. Our results suggest that targeting genetic testing in an optimal way to those patients about which traditional risk factors do not provide sufficiently accurate information results in the highest expected net benefit. In particular, compared to the use of traditional risk factors only, the optimal use of genetic testing would decrease the expected costs of an average patient aged 45 years or more by 2.54€ in a 10-year follow-up period while maintaining the level of the expected health outcome. Thus, genetic testing is found to be a part of a cost-beneficial testing strategy alongside traditional risk factors. This conclusion is robust to reasonable changes in model inputs. Conclusions: If targeted optimally, the use of genetic testing alongside traditional risk factors is cost-beneficial in the prevention of CHD.Peer reviewe

Oral Health Outcome Measures: A Feasibility Evaluation

Objectives: Outcomes of oral health care must be measured and analysed to improve oral health care delivery, outcomes, and quality. This study aims to develop and test outcome measures for the needs of oral health organisers and explore their feasibility using clinical data. Methods: Based on the literature review and oral health advisory board, outcome measures for oral health care were identified, developed, and tested. Data from 425,000 clinical examinations were obtained from the clinical records of 8 public oral care providers in Finland. Results: The advisory board selected 7 outcome measures: 1 on oral self-care, 2 on periodontitis, 3 on caries, and 1 on missing teeth. A large variation was found in the diagnostic and data entry practices of these outcome measures. The coverage of caries and missing teeth entries was good, but the quality of initial and remineralised caries entries was questionable. The caries and missing teeth measures show statistically significant differences amongst some providers. Conclusions: The measures “new cavitated caries surfaces,” “cavity-free clinical examinations,” and “the change in the missing value” were evaluated as feasible. The results of these measures provided insight about the effectiveness of oral care and enabled the comparison between the providers and age groups. Statistically significant differences between the providers in the measures imply potential possibilities for providers to learn from each other