Läkarbesök och läkemedelskonsumtion bland barn med astma, diabetes och andra kroniska sjukdomar : Ett metodexempel på hur journaldata kan omvandlas till epidemiologi och sjukvårdskostnader

Abstract

Det finns få svenska studier om vårdkostnader för barn med astma eller diabetes och det finns få publikationer som beskriver hur man gör för att kunna använda journaldata till epidemiologiska studier. Denna rapport kan bidra till att bringa klarhet inom båda dessa områden. Av de kroniska sjukdomar som kan drabba barn beskrivs i denna rapport tidigare forskning om kostnader för astma och diabetes typ 1. Nästan alla barn med diabetes i Östergötland kunde hittas i sjukvårdens register för läkarbesök i öppen sjukhusvård medan för barn med astma blev täckningsgraden under 50 % trots att sökningen i dessa journaler omfattade 7 år. Barnen med kroniska sjukdomar enligt den definition som används här och som kunde hittas med dessa register utgjorde 5 % av befolkningen 2- 17 år 2012, men deras kostnader för läkarbesök på sjukhus och läkemedel motsvarade 22 % av de totala kostnaderna för åldersgruppen. När kostnaderna för sluten sjukhusvård adderas så kvarstår proportionen för de drabbade barnen till 23 % av de totala kostnaderna. Den genomsnittliga vårdkostnaden för de med blodsjukdomar eller diabetes under ett år var ungefär 12 gånger högre jämfört med den grupp som inte hade något kroniskt problem registrerat. Patientgrupper med andra typer av kroniska problem hade en lägre kostnad. Totalt sett var den genomsnittliga vårdkostnaden för barn med kroniska problem ungefär 6 gånger högre jämfört med de i populationen utan problem. Uppräknat till riksnivå blev merkostnaden en miljard kronor för vård av patienter 2-17 år med en kronisk sjukdom. Inom hälsoekonomiska utvärderingar delas kostnader ofta upp i olika poster, såsom kostnader för patientbesök, kostnader för slutenvård och läkemedel, samt även kostnader för produktionsbortfall för sjukdom och förtida död. Att sammanställa alla dessa olika typer av kostnader ned på individnivå fordrar ofta ganska avancerad datahantering. Sjukvårdens journaldata är tillfällesorienterad, besök och vårdtillfällen registreras som enskilda poster medan man inom epidemiologi är intresserad av individer och hur dessa individer är representativa för befolkningen. Ett moment som beskrivs i denna rapport är hur rådata transponeras till individdata och därefter matchas ihop till att bygga individernas egna sammanhållna ”journaler” och anamnes.There are few studies about the Swedish health care costs for children with asthma or diabetes, and there are few publications that describes how to transform data from medical records into epidemiology. This report can help to bring some clarity in both these areas. Young patients with asthma and diabetes type 1 contribute to the example about health care costs. These two diseases are quite different in character, and this difference mirror how well medical records can be suitable for epidemiology. In principle, all children in the group with diabetes in the county of Östergötland could be found in the medical records of visits to a physician during a year, while for the children with asthma less than 50% was found, even when the records covered 7 years. Children with chronic diseases, according to the definition used here, that could be found in these medical records constituted 5% of the population 2-17 years in 2012. However, their costs for doctor visits at hospitals together with the actual costs for drugs represented 22% of the health care costs. When the costs of inpatient hospital services were added, the proportion remain, and those affected children accounted for 23% of the total annual health care costs. The average annual cost of care for those with blood diseases or diabetes was about 12 times higher compared to those who had no chronic problems registered. Patient groups with other types of chronic problems had a lower cost, and overall, the average cost of care for children with chronic problems was about 6 times higher than the residents without these problems. In health economics several different costs is usually calculated, such as; patient visits, costs for inpatient care and pharmaceuticals, as well as costs for loss of productivity and eventually also costs for premature death. Putting together all these different types of costs down to the individual level often requires fairly advanced data management. In this report it is described how raw data is transposed from single medical records into individual journal data, and then merged together to build the individual's own cohesive "record" and history