âeské zdravotnictví v roce 2050 Modely finanãní udrïitelnosti zdravotnictví v âr

Projekt Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR Palackého nám. 4, 128 01 Praha 2

âeské zdravotnictví v roce 2050

h t t p : / / w w w. k u l a t y s t u l . c z , i n f o @ k u l a t y s t u l . c z tel.: +420 224 972 853, fax: +420 224 972 647


Modely finanãní udrÏitelnosti zdravotnictví v âR

Praha, leden 2009

Tento dokument

Podrobnûj‰í informace o moÏnostech a mezích prognózování a predikování pfiíjmÛ a v˘dajÛ ve zdravotnictví jsou souãástí dokumentu nazvaného âeské zdravotnictví v roce 2050: Modely finanãní udrÏitelnosti zdravotnictví v âR vypracovaného pracovním t˘mem projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování ãeského zdravotnictví. Dokument pojednává o pfiístupech k modelování vefiejn˘ch v˘dajÛ a pfiíjmÛ ve zdravotnictví, pfiiná‰í demografické projekce a ekonomické prognózy relevantní pro âeskou republiku a ilustruje dopady vybran˘ch hypotéz budoucích v˘dajÛ v tuzemském prostfiedí na modelech vyvinut˘ch v rámci projektu Kulat˘ stÛl. Souãasnû tento materiál seznamuje s existujícími modely financování zdravotnictví ve svûtû (modely Evropské komise, Svûtové banky apod.). Tento dokument, stejnû jako samotná elektronická aplikace umoÏÀující volbu rÛzn˘ch scénáfiÛ a pfiíslu‰n˘ch parametrÛ, je souãástí datového disku CD, kter˘ je pfiílohou této publikace. Pfiedkládan˘ materiál by mûl podpofiit odbornou a celospoleãenskou diskusi o budoucnosti ãeského zdravotnictví a jeho financování.

Autorsk˘ kolektiv Na zpracování tohoto dokumentu se podílela skupina analytikÛ ve sloÏení Ing. Ondfiej Mátl, MPA, MSc., PhDr. Katefiina Pavloková, Mgr. Tomá‰ Roubal a MUDr. Stanislav Vachek. Tento materiál byl vypracován pracovním t˘mem projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování ãeského zdravotnictví. Za obsah tohoto dokumentu a informace v nûm obsaÏené je odpovûdn˘ v˘hradnû pracovní t˘m a nelze jej v Ïádném pfiípadû povaÏovat za stanovisko expertÛ a pfiedstavitelÛ zúãastnûn˘ch politick˘ch stran ãi Ministerstva zdravotnictví âR. Dokument byl vytvofien v rámci projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR. SnaÏili jsme se poskytnout aktualizované a pfiesné informace. Upozorní-li nás nûkdo na chyby, budeme vdûãni a budeme se je snaÏit opravit. Vyluãujeme v‰ak jakoukoli odpovûdnost související s informacemi v tomto dokumentu. Reprodukce pro osobní pouÏití (pro úãely vzdûlávání, pro v˘zkum, soukromé studium nebo ‰ífiení v rámci jedné organizace) nebo pro dal‰í nekomerãní distribuci koncov˘m uÏivatelÛm je povolena za podmínky, Ïe bude náleÏitû uveden zdroj a odkaz na projekt Kulat˘ stÛl.

© Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR Praha, leden 2009 ISBN 978-80-85047-38-7

Jméno

Ministerstvo práce a sociálních vûcí âR

Bc. MUDr. Libu‰e âeledová Ph.D.


Bc. MUDr. Rostislav âevela


Ing. Roman Kuãera


Mgr. Ilona Koláfiová


Dagmar Jirsáková


Ing. Vladimír Pecka


MUDr. Julie Wernerová


MUDr. Alena VáÀová


Ing. Ale‰ Král


Ing. Jan Schweiner

Ministerstvo financí âR

Ing. Franti‰ek Cvengro‰, CSc.


Ing. Zbynûk ·tork


Ing. Zdenûk Vesel˘


Ing. Vít Po‰ta, Ph.D.

Pfiírodovûdecká fakulta University Karlovy

RNDr. Boris Burcin, Ph.D.

Pfiírodovûdecká fakulta University Karlovy

RNDr. Tomá‰ Kuãera CSc.

V‰eobecná zdravotní poji‰Èovna âR

RNDr. Marcela AmbroÏová

V‰eobecná zdravotní poji‰Èovna âR

MUDr. Otakar Titman

Ústav zdravotnick˘ch informací a statistiky

Ing. Jakub Hrkal

Ústav zdravotnick˘ch informací a statistiky

Mgr. Jifií Holub

âesk˘ statistick˘ úfiad

Mgr. Lia Venerová

NaviData s.r.o.

Ing. Petr Bofikovec

NaviData s.r.o.

Ing. Petr Hojny

OKsystem s.r.o.

Ing. Radomír Martinka

Ministerstvo financí, ·védsko

Anna Kleen

Evropská komise, DG ECFIN

Bartosz Przywara

Ministerstvo financí a hospodáfiství, Rakousko

Caroline Baar

Ministerstvo financí a hospodáfiství, Dánsko

Benn Vestergaard

Narodowy Bank Polski, Polsko

Pawe∏ Strzelecki

Ministerstvo financí, Maìarsko

Edit Lendvai

Ministerstvo financí, Itálie

Rocco Aprile

â e s k é

z d r a v o t n i c t v í

v

r o c e

f i n a n ã n í

u d r Ï i t e l n o s t i

ã e s k é h o

Instituce

M o d e l y

Zpracovatelé dûkují za cenné pfiipomínky expertÛm z vefiejné sféry, Univerzity Karlovy, soukromého sektoru a vybran˘ch evropsk˘ch státÛ, ktefií poskytli neocenitelná data, podklady, jejich interpretace a mnohdy i technické zpracování. Zodpovûdnost za v˘sledky samozfiejmû zÛstává zpracovatelÛm projekce, bez pomoci následujících osob, bychom v‰ak nebyli schopni tuto práci vytvofiit.

2 0 5 0 :


Podûkování

2

Projekt Kulat˘ stÛl

Projekt Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR byl iniciován vládou âeské republiky na základû usnesení ze dne 11. ãervna 2007 ã. 632. Podobnû jako Bezdûkova komise v oblasti dÛchodÛ, usiluje tento projekt o hledání fie‰ení problémÛ ãeského zdravotnictví na základû dialogu napfiíã politick˘m spektrem. Cílem projektu bylo konsensuálnû identifikovat, zhodnotit a komunikovat problémy stávajícího stavu, dlouhodobé v˘zvy sektoru zdravotnictví a s nimi spojené oãekávané problémy, kter˘m bude muset ãeské zdravotnictví ãelit. Souãasnû projekt poskytl zázemí pro vytvofiení konceptÛ fie‰ení tûchto problémÛ a podpofiil tak snahu o hledání dlouhodobû udrÏitelné shody mezi v‰emi zainteresovan˘mi partnery v ãele s parlamentními politick˘mi stranami. Tento projekt, odborní a analytiãtí experti v nûm zúãastnûní, se nepodílejí a nediskutují stávající návrhy zmûn právního rámce zdravotnictví a zdravotní péãe pfiedkládané Ministerstvem zdravotnictví a nelze je proto s tûmito návrhy jakkoliv spojovat. V rámci 1. analytické fáze projektu, zamûfiené na zhodnocení souãasného stavu zdravotnictví a zdravotnického systému v âR, byly nejprve shromáÏdûny ucelené koncepãní zdravotnûpolitické materiály, které byly v âeské republice zpracovány a publikovány v posledním desetiletí. Pfii tom byl zpracován materiál nazvan˘ Pfiehled koncepãních materiálÛ ke zdravotnictví v âR, kter˘ srovnává obsah 21 dostupn˘ch materiálÛ, jeÏ se koncepãním zpÛsobem dot˘kají problémÛ ãeského zdravotnictví. Nedílnou souãástí práce na Zprávû bylo shromáÏdûní, anal˘za a interpretace dostupn˘ch statistick˘ch dat. Informace o datov˘ch zdrojích, které byly shromáÏdûny a jsou k dispozici pro úãely projektu, poskytuje zpracovan˘ Katalog datov˘ch zdrojÛ. Vzhledem k tomu, Ïe zamûfiení projektu je orientováno na budoucnost, je jeho dÛleÏitou souãástí také modelování oãekávaného prospektivního v˘voje finanãních tokÛ a bilance systému. Tyto informace poskytuje zpracovan˘ materiál MoÏnosti a meze modelování finanãních tokÛ ve zdravotnictví. ProtoÏe cílem projektu bylo i podnítit odbornou i celospoleãenskou diskusi, byly sestaveny klíãové otázky pro vefiejnou diskusi a zástupci odborné vefiejnosti byli poÏádáni o názor na jednotlivá témata. Aby byla diskuse nad jednotliv˘mi tématy vûcná a odpovûdi na otázky pokud moÏno vycházely z objektivní reality, byl sestaven dokument Fakta o ãeském zdravotnictví: informaãní datové listy, kter˘ pfiedkládá mezinárodnû srovnatelná data o zdraví a ãasov˘ snímek dosavadního v˘voje hlavních indikátorÛ stavu ãeského zdravotnictví. Vedle zapojení odborné vefiejnosti projekt usiluje také o zpfiístupnûní diskuse ‰iroké vefiejnosti. Jednou z moÏností, jak zapojit ‰irokou vefiejnost, je prÛzkum vefiejného mínûní. Pro zmapování situace v této oblasti byl zpracován materiál Pfiehled prÛzkumÛ vefiejného mínûní ke zdraví a zdravotnictví. V˘stupem první analytické fáze projektu byla Zpráva o stavu, v˘voji a v˘hledu zdravotnictví v âR s podtitulem Zdravotnictví v ãíslech a názorech. DÛleÏit˘m prvotním krokem v procesu jejího zpracování bylo definování politického zadání, tedy toho, na co v rámci zadání a kapacit projektu parlamentní politické strany poÏadují

od odborníkÛ zajistit odpovûì. Zpráva o stavu, v˘voji a v˘hledu zdravotnictví v âR pfiiná‰í zhodnocení souãasného stavu zdravotnického systému v âR a identifikuje souãasné a dlouhodobé problémy, se kter˘mi se tento systém bude muset do budoucna vypofiádat. Zpráva obsahuje informace o organizaci na‰eho zdravotnického systému, jeho historickém v˘voji, aktérech a legislativním rámci. Její souãástí jsou analytické kapitoly vûnované zdraví populace a jejím promûnám, struktufie spotfieby zdravotní péãe, v˘sledkÛm zdravotní péãe a v neposlední fiadû také financování a finanãním tokÛm ve zdravotnictví. Zpráva souãasnû pfiiná‰í související informace o vazbách zdravotnictví k jin˘m systémÛm vefiejn˘ch sluÏeb a dále zhodnocení zdravotnictví jako celku. Nedílnou souãástí Zprávy o stavu je také vyhodnocení vefiejné diskuse k budoucnosti financování ãeského zdravotnictví. PfiestoÏe bylo ve Zprávû shromáÏdûno velké mnoÏství dat, nepodafiilo se zajistit v‰echna potfiebná a odborníky poÏadovaná data (zejména pak z finanãní oblasti od zdravotních poji‰Èoven), coÏ ovlivnilo prezentované závûry analytické fáze. Na analytickou ãást projektu navázala 2. koncepãní fáze s cílem shromáÏdit a zvefiejnit moÏná opatfiení. Jako vstupní materiál do této fáze projektu byl analytiky projektu pfiipraven dokument nazvan˘ Zdravotnictví za hranicemi: Pfiehled vybran˘ch reformních opatfiení v evropsk˘ch zemích, kter˘ si klade za cíl shromáÏdit informace o realizovan˘ch zmûnách ve zdravotnictví v jin˘ch ãlensk˘ch státech Evropské unie v geografickém i tematickém uspofiádání a nabídnout tak inspiraci o moÏn˘ch pfiístupech k fie‰ení vybran˘ch problémÛ. Dále do‰lo k rozpracování informací o moÏnostech a mezích prognózování a predikování pfiíjmÛ a v˘dajÛ ve zdravotnictví. Tyto informace poskytuje analytiky zpracovan˘ materiál âeské zdravotnictví v roce 2050: Modely finanãní udrÏitelnosti zdravotnictví v âR jehoÏ nedílnou souãástí je elektronická aplikace umoÏÀující volbu rÛzn˘ch scénáfiÛ a pfiíslu‰n˘ch parametrÛ. Tyto dokumenty byly s odborníky politick˘ch stran pouze diskutovány. V˘stupem druhé koncepãní fáze projektu, na které se plnû podíleli a dohodli odborníci politick˘ch stran, je pfiedkládaná Zpráva o moÏn˘ch zmûnách zdravotnictví v âR s podtitulem Identifikované problémy financování a moÏnosti jejich fie‰ení. DÛleÏit˘m prvotním krokem v procesu jejího zpracování bylo definování politického rámce, tedy urãit˘ch mantinelÛ ve kter˘ch se navrhované zmûny mají pohybovat z pohledu ãelních pfiedstavitelÛ parlamentních politick˘ch stran.

Kontakt: Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR Palackého nám. 4 128 01 Praha 2 Tel.: +420 224 972 853 Fax: +420 224 972 647 E-mail: [email protected] Web: http://www.kulatystul.cz.

4

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Obsah Úvod

7

1

Model Kulatého stolu první generace – Finanãní model péãe o zdraví

11

1.1

Principy fungování modelu

12

1.2

Prognózy demografického v˘voje

17

1.2.1

Prognóza obyvatelstva – Europop 2008

19

1.2.2

Prognóza obyvatelstva âR – Burcin, Kuãera 2008

19

1.3

Projekce hrubého domácího produktu

19

1.4

Projekce pfiíjmÛ do zdravotnického systému

21

1.5

Projekce v˘dajÛ na zdravotní a dlouhodobou péãi

22

1.5.1

Vûkovû specifické v˘dajové profily

22

1.5.2

Scénáfie zmûn zdravotního stavu

23

1.5.3

Scénáfi v˘znamnosti ãasu do smrti

23

1.5.4

Scénáfi smysluplnosti zdravotní péãe

25

1.5.5

Scénáfi konvergence k evropskému v˘dajového profilu

25

1.5.6

Scénáfi v˘voje v˘voje mezd zdravotnického personálu

26

1.5.7

Scénáfi v˘voje cen technologií

27

1.5.8

Scénáfie rÛzn˘ch v˘chozích let projekce

28

1.5.9

Scénáfie dlouhodobé péãe

28

1.6

Základní v˘stupy modelu a jejich interpretace

30

1.7

Citlivostní anal˘za

33

1.8

Omezení a rizika modelu

35

2

Model Kulatého stolu druhé generace – Sociálnû ekonomick˘ model péãe o zdraví

37

2.1


38

2.1.1

Vztah mezi charakteristikou stavu z pohledu stupnû sobûstaãnosti a nemocnosti

40

2.1.2

Sektor domácností, neformální péãe, potenciál ekonomické aktivity.

40

2.1.3

Vliv intervencí na zdraví

40

2.1.4

Populaãní jednotka a její ekonomick˘ potenciál

40

2.1.5

Neformální péãe o nemocné a potfiebné

42

2.1.6

Formální péãe o nemocné a potfiebné

42

2.1.7

Jednotky péãe

43

2.2

Dostupnost dat pro model

43

Závûr

47

Seznam tabulek, grafÛ a schémat

51

Seznam zkratek

53

Literatura

54

Pfiíloha 1 – Pfiíklady modelÛ projekcí v˘dajÛ zdravotnictví a dlouhodobé péãe

57

Model Evropské komise

58

Model OECD

59

Model Svûtové banky

61

WanlessÛv model

62

Model Reformy zdravotnictvi

62

Future Elderly model

63

Model Archimedes

63

Model Milken Institute

64

Evropsk˘ model dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe

65

Pfiíloha 2 – Technick˘ popis finanãního modelu péãe o zdraví

67

Pfiíloha 3 – Poznámky k finanãnímu modelu péãe o zdraví

71

Pfiíloha 4 – Poznámky k sociálnû ekonomickému modelu péãe o zdraví

77

6

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Úvod

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Úvod

8

Úvod Hledáme-li ekonomick˘ problém, kter˘ by se bezprostfiednû dot˘kal kaÏdého jednotlivce, narazíme bezpochyby na problematiku zdravotnictví a jeho financování. Pravdûpodobnû kaÏd˘ má zájem na tom, aby po splnûní sv˘ch povinností ve vztahu ke státu a zdravotním poji‰Èovnám mûl zaji‰tûnu odpovídající kvalitní a dostupnou zdravotní péãi jak pro sebe, tak pro své blízké. Pojistné na zdravotní poji‰tûní (jeÏ je v tuzemsk˘ch podmínkách de facto zdravotní daní) – coby povinná, nenávratná a neekvivalentní platba do vefiejn˘ch rozpoãtÛ – pfiedstavuje povinnost odvést ãást svého pfiíjmu ve prospûch systému zdravotního poji‰tûní. Vyvstává proto zásadní otázka, jak a v jaké v˘‰i toto pojistné stanovit tak, aby byly zaji‰tûny dostateãné pfiíjmy na úhrady zdravotní péãe nejenom dnes, ale i v budoucnu. Ekonomové a sociální filozofové se tak jiÏ odnepamûti vûnují otázce finanãní udrÏitelnosti zdravotnick˘ch systémÛ a novû také modelování tohoto problému. Finanãní rovnováha zdravotnického systému, podobnû jako rovnováha jin˘ch ekonomick˘ch systémÛ, je ovlivÀována relací mezi dostupn˘mi zdroji a spotfiebovan˘mi finanãními prostfiedky. Vût‰ina sociálních programÛ (jejichÏ souãástí je i systém zdravotnictví) a pfiedev‰ím zpÛsob tvorby jejich zdrojÛ jsou pfiímo závislé na vûkové struktufie populace, na mífie ekonomické aktivity obyvatel a produktivitû jejich práce. Pfii zmûnách v nûkteré ze zmínûn˘ch determinant mÛÏe dojít k naru‰ení dlouhodobé udrÏitelnosti tohoto systému. Problém dlouhodobé udrÏitelnosti spoãívá v pfiizpÛsobení systému budoucím potfiebám fie‰ení zdravotních problémÛ. V souãasnosti dosahuje systém vefiejného zdravotního poji‰tûní pfiebytku, prÛbûÏné financování zdravotní péãe se jeví jako systémovû dobfie nastavené, na první pohled proto neexistuje nutnost radikálních zásahÛ. Na danou problematiku je v‰ak tfieba nahlíÏet v dlouhodobém horizontu.

Úãel a cíle dokumentu Úãelem tohoto materiálu je poskytnutí podrobnûj‰ích informací o moÏnostech a mezích prognózování a predikování pfiíjmÛ a v˘dajÛ ve zdravotnictví a dlouhodobé péãi. Cílem je porozumût determinantÛm budoucího v˘voje zdravotnického systému v podmínkách sloÏit˘ch spoleãensk˘ch a ekonomick˘ch interakcí. Hlavním úkolem projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví je vytvofiit podmínky pro otevfienou vefiejnou, vûcnû správnou a kontinuální diskusi k hlavním problémÛm a opatfiením ve vztahu financování zdravotnictví a jeho dlouhodobé udrÏitelnosti. Souãástí této diskuse by mûly b˘t i modely budoucího financování a jejich v˘sledky. Má to nûkolik dÛvodÛ. Modely upozorÀují na rizika spojená s budoucími nároky na financování zdravotní péãe a umoÏÀují i mezinárodní srovnání. Porozumûní jednotliv˘m komponentám modelÛ a vztahÛm mezi nimi pfiedstavuje základní schéma pro komunikaci problémÛ v ucelené formû a zároveÀ umoÏÀuje zaãlenit navrhovaná opatfiení do jednotliv˘ch scénáfiÛ (nebo parametrÛ modelÛ), a tím posoudit moÏné dopady opatfiení. Potfieba vytváfiení vûrohodn˘ch modelÛ vede k hledání nov˘ch konceptÛ, které lépe postihují v˘znam jednotliv˘ch faktorÛ a „hráãÛ“ pÛsobících ve zdravotnictví, a k definování potfiebn˘ch dat a informací, jeÏ jsou pro tyto koncepty relevantní.

Obsah dokumentu Materiál je rozdûlen do dvou hlavních ãástí. Dokument nejprve pfiedkládá finanãní model péãe o zdraví (tzv. Model Kulatého stolu první generace). V této ãásti jsou popsány principy fungování modelu, pouÏité datové zdroje, jsou sestaveny projekce pfiíjmÛ do zdravotnického systému a také projekce v˘dajÛ na zdravotní a dlouhodobou péãi. Testovány jsou rÛzné hypotézy, v oblasti zdravotní péãe model pfiiná‰í scénáfie zmûn zdravotního stavu, v˘znamnosti ãasu do smrti, smysluplnosti zdravotní péãe, konvergence v˘dajového profilu k evropskému prÛmûru, v˘voje cen zdravotnické produkce, dopadÛ v˘chozího roku projekce. Model zobrazuje také scénáfie dlouhodobé péãe. Nedílnou souãástí první ãásti jsou také v˘stupy modelu a jejich interpretace, citlivostní anal˘za a anal˘za omezení a rizik modelu. V druhé ãástí materiál nastiÀuje sociálnû-ekonomick˘ model péãe o zdraví (tzv. Model Kulatého stolu druhé generace). V této ãásti jsou opût popsány principy fungování modelu a zhodnoceny dostupné datové zdroje. Model samotn˘ v‰ak není sestaven. Souãástí tohoto materiálu jsou také pfiílohy, které zobrazují pfiehled nejãastûji pouÏívan˘ch souãasn˘ch modelÛ (modely Evropské komise, OECD, Svûtové banky apod.), podrobnû popisují technickou konstrukci modelu a jednotliv˘ch scénáfiÛ a obsahují podrobné poznámky ke konceptu nového sociálnû-ekonomického modelu Pfiílohou je také datová aplikace v pfiiloÏeném souboru ve formátu Microsoft Excel, která umoÏÀuje individuální kombinace jednotliv˘ch scénáfiÛ a nastavování jednotliv˘ch parametrÛ.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y 2 0 5 0 : r o c e

Modelování je adekvátní metodou u projekcí v˘voje financování starobních dÛchodÛ nebo zdravotní péãe. V˘hodou dlouhodob˘ch projekcí je, Ïe nemusejí obsahovat v‰echny promûnné a faktory, ale spí‰e je nutné dobfie definovat strukturální vztahy mezi tûmi faktory, jeÏ mají na budoucí v˘voj nejvût‰í vliv a sv˘mi dÛsledky ostatní promûnné zastíní. Samotné modelování není primárnû urãeno k tomu, aby pfiesnû predikovalo, jak bude budoucnost vypadat. Spí‰e nám umoÏní porozumût v˘zvám, jimÏ bude tfieba v budoucnu ãelit, a urãit, které determinanty nejvíce ovlivní dlouhodobou udrÏitelnost sociálních programÛ vãetnû zdravotnictví. Zatímco pro modelování nûkter˘ch aspektÛ vefiejn˘ch financí dostaãují modely krátkodobého v˘voje (napfiíklad tvorba státního rozpoãtu), pro nûkteré vefiejné programy je v˘znamné vytváfiet modely s dlouhodob˘m horizontem, jelikoÏ ke zmûnám determinant, které je urãují, dochází pouze pomalu (napfi. demografické zmûny). Modelování je spojeno s nejistotou, která narÛstá s délkou v˘hledu do budoucna. Mezi promûnné, jejichÏ v˘voj v budoucnosti (v oblasti zdravotnictví) pfiedstavuje nejvût‰í neznámé, patfií nárÛst délky Ïivota, budoucí rÛst produktivity práce, participace star‰ích vûkov˘ch skupin na trhu práce, vliv reforem sociálních programÛ na zamûstnanost, v˘voj cen komodit (vãetnû jídla, energií, ropy apod.), vliv technologického v˘voje, zdravotního stavu a postiÏení obyvatel.

v

Základním principem modelování a vytváfiení dlouhodob˘ch projekcí je sledování v˘voje trendÛ v dlouhém období. Modely jsou sestaveny pfiedev‰ím za úãelem vysvûtlení skuteãného stavu a dále za úãelem hledání cest k ovlivÀování skuteãného stavu v Ïádoucím smûru. Pfii konstrukci modelÛ je nejprve tfieba zjednodu‰it sloÏitosti reálného svûta a ponechat v modelu pouze ty charakteristiky, které jsou determinující pro vysvûtlení základních ekonomick˘ch jevÛ daného systému. Poté je stanoven seznam uvaÏovan˘ch promûnn˘ch a provedena kalibrace parametrÛ modelu. Následuje stanovení rovnic, respektive vztahÛ, které musejí promûnné splÀovat. Navazující testování platnosti tûchto rovnic je nezbytné pro posouzení shody reality a teorie obsaÏené v modelu. Jak argumentuje nositel Nobelovy ceny Tinbergen: „V˘hodou modelu je na jedné stranû, Ïe nás nutí k reprezentaci kompletní teorie, ãímÏ je mínûna teorie, která bere v úvahu v‰echny relevantní jevy a vztahy, a na druhé stranû je to konfrontace s pozorováním, tedy s realitou.“ (Tinbergen in Joná‰, 1994)


Tento dokument a navazující aplikace vyuÏívají pfieváÏnû metody modelování. Podklady k modelu a informace o modelech v zahraniãí byly identifikovány na základû studia shromáÏdûn˘ch dostupn˘ch materiálÛ, metodou anal˘zy dokumentÛ. Pro modelování systému vefiejného zdravotnictví byly pouÏity demografické projekce Eurostatu z roku 2008, demografické projekce Burcina a Kuãery z roku 2008 (nízká, stfiední a vysoká varianta), data systému zdravotnick˘ch úãtÛ za rok 2007, v˘poãty z dat V‰eobecné zdravotní poji‰Èovny za rok 2007 a dlouhodobá makroekonomická predikce Ministerstva financí âR z roku 2008.

â e s k é

Metodologie


Úvod

9

10

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


1 Model Kulatého stolu první generace – finanãní model péãe o zdraví Pfiedpovûdi v˘dajÛ na zdravotnictví jako podílu na HDP mají dlouhou tradici. Pokud srovnáme pfiedpovídané hodnoty se skuteãn˘mi, dochází k pomûrnû vysokému nadhodnocení. V pfiedpovûdi v˘voje v˘dajÛ v USA z roku 1991 (Burner, 1995) jsou pro rok 2000 pfiedpokládány v˘daje ve v˘‰i 16,4 % GNP (gross national product). V pfiedpovûdi z roku 1995 (Burner, 1995) jsou pro rok 2005 pfiedpovûzeny v˘daje ve v˘‰i 17,9 % GDP (gross domestic product). Skuteãné v˘daje podle OECD (2008) jsou v USA v roce 2000 13,2 % HDP a v roce 2005 15,2 % HDP. Pfiedpovûdí z roku 1994 (Warshawsky, 1994) pro rok 2065 je predikována hodnota okolo 25 % GDP u nejoptimistiãtûj‰ího scénáfie a mezi 33 a 50 % u „realistického“ scénáfie. Minulé pfiedpovûdi, pfiestoÏe byly vázány pouze na desetileté období, se ukazují jako pomûrnû málo spolehlivé. Je pravdûpodobné, Ïe ani pfiedpovûì pro rok 2065 není pfiíli‰ realistická. Problém v‰ech pfiedpovûdí zaloÏen˘ch na finanãních parametrech je v tom, Ïe ve skuteãnosti pfiedvídají ochotu vydávat dan˘ podíl z národního produktu na zdravotnictví a vycházejí z dosavadního v˘voje této ochoty. Tato ochota se pravdûpodobnû fiídí ve svém v˘voji jin˘mi kritérii, neÏ jsou parametry uvádûné jako faktory vysvûtlující v˘‰i dosavadních v˘dajÛ. V souvislosti se zpomalením ekonomického rÛstu dochází v USA k v˘razn˘m zmûnám. V údajích zvefiejnûn˘ch The Wall Street Journal v záfií 2008 (Fuhrmans, 2008) vypl˘vá, Ïe pomûrnû zfietelnû klesá spotfieba péãe. Poãet lékÛ vydan˘ch na pfiedpis poklesl v 1. ãtvrtletí 2008 o 0,5 % a ve druhém o 1,97 % ve srovnání se stejn˘m obdobím minulého roku. Poãet náv‰tûv u lékafie klesl v období od ãervence 2007 do ãervence 2008 o 1,2 %. Do‰lo ke sníÏení poãtu laboratorních vy‰etfiení u nepoji‰tûn˘ch osob o 8 % ve srovnání s obvykl˘m 1% meziroãním rÛstem, k poklesu náv‰tûv u gynekologÛ o 6 %. V období mezi bfieznem 2007 a 2008 do‰lo v jednom z analyzovan˘ch zdravotních plánÛ k 18,6% sníÏení poãtu náhrad kyãelních kloubÛ, k 6% sníÏení poãtu screeningÛ na karcinom dûloÏního ãípku a k 29% poklesu v pfiedepisování antidepresiv. Pfiíãinou poklesu spotfieby je kompetice v˘dajÛ domácností na zdravotní péãi s v˘daji na energie, pohonné hmoty, stravování a dal‰í pro Ïivot dÛleÏité poloÏky. 1 Pokles rÛstu v˘dajÛ na zdravotnictví v souvislosti se zpomalením ekonomického rÛstu se oãekává i v Evropû. (Hirschler, 2008)

1

Je v‰ak tfieba upozornit na to, Ïe americké zdravotnictví je inherentnû znaãnû odli‰né od evropsk˘ch modelÛ a má velmi „trÏní“ povahu (v tom smyslu, Ïe pro obyvatele pfiedstavuje jeden z moÏn˘ch zpÛsobÛ spotfieby a domácnosti se pfiímo podílejí na úhradách). Naopak evropské systémy jsou znaãnû sociální (pacienti pfii spotfiebû platí velmi mal˘ podíl nákladÛ, náklady jsou navíc mnohdy omezeny maximální v˘‰í).

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Model Kulatého stolu první generace

12

Projekce podílu v˘dajÛ na zdravotnictví na HDP tak spí‰e slouÏí k zachycení napûtí mezi ochotou prostfiedky vydávat a pfiedpokládan˘m nárÛstem potfieby prostfiedkÛ. Riziko potom nespoãívá v „udrÏitelnosti“ financování zdravotnictví, ale v tom, jaké druhy péãe a kter˘m populaãním skupinám budou ãi nebudou poskytovány, jak se bude mûnit proporce úhrad z vefiejn˘ch prostfiedkÛ a ze soukrom˘ch prostfiedkÛ, jak se bude pfiesouvat péãe mezi jednotliv˘mi sektory (neformální péãe, sociální péãe a zdravotnictví v oblasti dlouhodobé péãe) a jaké dopady bude to v‰e mít na zdraví jednotliv˘ch populaãních skupin. Za nejv˘znamnûj‰í faktory, které se uplatÀují v rÛstu v˘dajÛ na zdravotnictví, se v dne‰ní dobû povaÏují pfiedev‰ím celková úroveÀ bohatství spoleãnosti (vyjádfiené jako HDP na obyvatele), kapacity zdravotnického systému a mzdová úroveÀ pracovníkÛ ve zdravotnictví, technologické inovace, léãená prevalence a dal‰í. (Reinhardt et al., 2004; Thorpe et al., 2004; Thorpe et al., 2005) Vlastním zmûnám ve vûkové struktufie se pfiitom nepfiisuzuje zásadnûj‰í v˘znam. Vyvinut˘ model první generace je s v˘jimkou poãtu obyvatel, ze kterého projekce vycházejí, ãistû finanãní. Neobsahuje vyjádfiení objemu spotfiebovávané péãe a jen v omezené mífie zachycuje její strukturu v ãlenûní na akutní a dlouhodobou péãi. Model navazuje a vychází z celé fiady podobn˘ch modelÛ, vyvinut˘ch zejména v zahraniãí. 2 Pro vytvofiení modelu autofii vycházeli zejména z modelu Evropské komise „EU ageing“, kter˘ je zpracován jednotnou metodikou pro v‰echny ãlenské státy EU. Model vychází z demografick˘ch projekcí poãtu obyvatel a z pfiírÛstkÛ oãekávané délky Ïivota. Metodika byla doplnûna o projekci rÛstu HDP dle prognóz Ministerstva financí a projekce poãtu obyvatel byly doplnûny o projekce autorÛ Burcina a Kuãery pouÏit˘ch pro pfiípravu podkladÛ pro dÛchodovou reformu (prognózy byly aktualizovány pro tento model). Ke scénáfiÛm modelu EU ageing byly doplnûny scénáfie, které vycházejí z konceptu koncentrace nákladÛ na péãi do období pfied úmrtím, a o nov˘ scénáfi, zaloÏen˘ na nákladech souvisejících s odvrácením úmrtí. Souãástí modelu jsou i scénáfi postupného vyrovnávání mzdov˘ch nákladÛ zdravotnick˘ch pracovníkÛ a scénáfi rozvoje technologií.

1.1


Základní fungování finanãního modelu péãe o zdraví spoãívá v odhadu v˘‰e nákladÛ obyvatel v jednotliv˘ch vûkov˘ch skupinách (ve vûku 0, 1, 2, …, 100 let) a aplikaci tûchto nákladÛ na demografickou strukturu obyvatel v kaÏdém roce projekce (rok 2007, 2008, …, 2050). Na demografickou projekci a její parametry (poãty úmrtí a oãekávané délky Ïivota) navazují projekce HDP a pfiíjmÛ do zdravotnického systému a projekce v˘dajÛ zaloÏené na vûkovû specifick˘ch v˘dajov˘ch profilech, jeÏ jsou modifikovány v závislosti na scénáfiích úrovnû zdraví, vyãlenûní nákladÛ spojen˘ch se smrtí a nákladÛ spojen˘ch s odvrácením úmrtí a na zmûnách nákladÛ na práci zdravotnick˘ch pracovníkÛ. Jiné parametry, jako jsou napfiíklad zmûny ve spoluúãasti nemocn˘ch, pomûr vefiejn˘ch a soukrom˘ch vydání a podobnû, nejsou v modelu zahrnuty. Samostatnû jsou modelovány v˘daje na akutní péãi a na péãi dlouhodobou. Model obsahuje alternativy demografického v˘voje, v˘voje cen ve zdravotnictví a rÛzné varianty determinant zdravotnick˘ch v˘dajÛ. Kromû vûkovû specifick˘ch v˘dajov˘ch profilÛ lze díky modelaci budoucího produktu âR (mûfieno pomocí HDP) stanovit predikci podílu zdravotnick˘ch v˘dajÛ na stranû pfiíjmÛ a v˘dajÛ, a vytvofiit tak zjednodu‰en˘ pohled na finanãní bilanci systému a její zmûny do roku 2050. Vlastní finanãní model péãe o zdraví, kter˘ je dostupn˘ na datovém nosiãi CD a na internetov˘ch stránkách projektu, je vytvofien v softwaru Microsoft Excel a umoÏÀuje uÏivatelÛm volit varianty v˘voje podle pfiání uÏivatele. Na v˘bûr jsou varianty demografického v˘voje, varianty v˘voje zdravotního stavu, varianty konvergence v˘‰e v˘dajÛ k evropsk˘m zemím, hypotézy spojené s náklady k odvrácení úmrtí, rÛzné moÏnosti v˘voje cen, mezd a jejich rÛstu v dÛsledku technologického pokroku. Schematicky lze model první generace zobrazit tak, jak je naznaãeno na následujícím obrázku. Schéma zobrazuje existenci finanãní bilance systému, která je dána rozdílem pfiíjmÛ a v˘dajÛ. JelikoÏ v tomto modelu modelujeme pouze vefiejné v˘daje na zdravotnictví, pfiedstavují pfiíjmy systému vefiejné rozpoãty, které ãerpají své zdroje z daní a ze zdravotního poji‰tûní. Celkov˘ objem produktu âR je aproximován hrub˘m domácím produktem, kter˘ vzniká ekonomickou aktivitou obyvatel. Tito obyvatelé spotfiebovávají z vefiejného systému zdravotnické sluÏby, které jsou pro rÛzné vûkové kategorie odli‰né. Tak vzniká vûkovû specifická nákladová kfiivka zdravotnictví. Seãtením nákladÛ na v‰echny obyvatele pak lze kvantifikovat celkové vefiejné v˘daje. Na jednotlivé procesy mají vliv rÛzné determinanty, které jsou v schématu naznaãeny. V˘‰e jejich vlivu, relevance a kvantifikace jsou pak uvedeny v následujícím textu a v pfiílohách. Na grafu ã. 1 je na sestavû grafÛ prezentováno, jak˘m zpÛsobem modelace probíhá. K poãtu obyvatel (pfiípadnû téÏ osobám zemfiel˘m) naznaãen˘ch populaãními stromy v prvním fiádku pfiifiadí odpovídající v˘‰i nákladÛ podle vûkovû specifického nákladového profilu ve druhém fiádku a ve spodním grafu ve tfietím fiádku pak jiÏ ukazuje náklady pro jednotlivé vûkové skupiny. Jejich souãtem získáme celkové v˘daje na zdravotnictví. Na stranû 13, 14 a 15 jsou naznaãeny zmûny demografie (zmûny poãtu osob ve vûkov˘ch kategoriích), zmûny v˘‰e nákladÛ pro tyto vûkové skupiny (v Kã) a celková v˘‰e nákladÛ v % HDP.

2

Struãn˘ popis dostupn˘ch modelÛ finanãní udrÏitelnosti zdravotnictví je uveden v pfiíloze 1.

Zdroj: Kulat˘ stÛl, 2009 Poznámka: Zelenû vybarveny jsou promûnné, které jsou urãeny pfieváÏnû mimo systém vefiejného zdravotnictví, levandulovû promûnné, o kter˘ch systém mÛÏe rozhodnout, DRC = Hypotéza nákladÛ souvisejících se smrtí, DAC = Hypotéza smysluplnosti zdravotní péãe


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í

Bilance a udrÏitelnost systému financování

Vefiejné rozpoãty u d r Ï i t e l n o s t i

Pfiíjmy zdravotnictví z vefiejn˘ch rozpoãtÛ

Participace na trhu práce

ã e s k é h o


Platba za státní poji‰tûnce

Dal‰í prostfiedky z vefiejn˘ch rozpoãtÛ

Sazba "zdravotní danû"

Produkt âR (HDP)

Obrázek 1 Schematické zobrazení finanãního modelu péãe o zdraví – modelu první generace projektu Kulat˘ stÛl

â e s k é

Vefiejné v˘daje na zdravotnictví

Mzdy ve zdravotnictví

Nezamûstnanost

Ekonomická aktivita

Produktivita práce

Zdravotní stav a jeho zmûny

Spotfieba zdravotní péãe

Poãet a struktura obyvatel

Nákladová kfiivka zdravotní péãe dle vûku

Technologick˘ pokrok

DRC, DAC

Úmrtnost

Migrace

Zdravotnictví

Cena

Porodnost

Finanãní model péãe o zdraví

13

Graf 1 Zobrazení v˘chozího scénáfie v roce 2007 (demografie, nákladová kfiivka a celkové náklady ve vûkov˘ch kategoriích) Demografie (poãty obyvatel ve vûkov˘ch kategoriích) 100000

50000

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



0

50000

100000

Nákladov˘ profil akutní a dlouhodobé péãe, baseline (v Kã) 50000 40000 30000

2007 20000 10000

10000 20000 30000 40000 50000

Celkové náklady v % HDP 0,01


0,008 0,006

â e s k é

v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

0

0,008

14

0,004 0,002 0 0,002 0,004 0,006

0,01

2007

Graf 1 Zobrazení v˘chozího scénáfie v roce 2025 (demografie, nákladová kfiivka a celkové náklady ve vûkov˘ch kategoriích) Demografie (poãty obyvatel ve vûkov˘ch kategoriích) 100000

0

50000

100000

Nákladov˘ profil akutní a dlouhodobé péãe, baseline (v Kã) 50000


ã e s k é h o

50000



2025 30000 20000 10000

f i n a n ã n í

2007 40000

10000 20000

2025 30000 40000 50000


2025

v

0,008

r o c e

2 0 5 0 :

2007

M o d e l y

0

0,002 0 0,002 0,004 0,006 0,008 0,01

â e s k é

0,004


2007 0,006

15

Graf 1 Zobrazení v˘chozího scénáfie v roce 2050 (demografie, nákladová kfiivka a celkové náklady ve vûkov˘ch kategoriích) Demografie (poãty obyvatel ve vûkov˘ch kategoriích)

50000

ã e s k é h o



0

f i n a n ã n í


50000

Nákladov˘ profil akutní a dlouhodobé péãe, baseline (v Kã) 50000

2007

2050

25000

5000

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

0 5000

25000

50000


2050

â e s k é


v

0,008

16

2007 0,006 0,004 0,002 0 0,002 0,004 0,006 0,008 0,01

1.2

Prognózy demografického v˘voje

Pro modelování jsou klíãové demografické projekce. Finanãní model péãe o zdraví vychází z demografick˘ch projekcí poãtu obyvatel v âR zpracovan˘ch Eurostatem (Europop2008) a z projekcí autorÛ Burcina a Kuãery (2008). Rozdíly ve sloÏení poãtu obyvatel pro jednotlivé varianty projekcí jsou zobrazeny v následující tabulce (a grafech vûkov˘ch pyramid a v˘voje indexu závislosti 3 obsaÏen˘ch v pfiíloze). Základní parametry projekcí jsou v tabulce a následujících grafech; dal‰í rozbor demografick˘ch prognóz je uveden v pfiíloze 4.



10 268 1 481 7 270 1 516 352

10 332 1 490 7 308 1 534 360

8 661 1 008 4 642 3 011 992

8 389 1 034 4 718 2 637 811

10 066 1 402 5 650 3 014 992

11 057 1 627 6 158 3 273 1 124

14,2 % 71,2 % 14,6 % 3,4 %

14,1 % 71,1 % 14,8 % 3,4 %

14,4 % 70,8 % 14,8 % 3,4 %

14,4 % 70,7 % 14,8 % 3,5 %

11,6 % 53,6 % 34,8 % 11,4 %

12,3 % 56,2 % 31,4 % 9,7 %

13,9 % 56,1 % 29,9 % 9,9 %

14,7 % 55,7 % 29,6 % 10,2 %

Index stáfií

102,4

104,6

102,4

102,9

298,8

255,1

214,9

201,2

Index ekonomického zatíÏení Index 65 + na 15 aÏ 64

40,4

40,7

41,2

41,4

86,6

77,8

78,2

79,6

PrÛmûrn˘ vûk – obû pohlaví – muÏi – Ïeny

0,249

0,251

0,252

0,254

0,723

0,637

0,606

0,598

40,3 38,8 41,8

40,1 38,5 41,6

40,0 38,4 41,5

40,0 38,4 41,5

49,9 48,5 51,3

48,1 46,2 49,9

46,8 45,2 48,4

46,3 45,0 47,7

Oãekávaná délka Ïivota pfii narození – obû pohlaví – muÏi – Ïeny

76,7 73,7 79,9

75,9 72,8 79,2

76,4 73,4 79,7

77,0 74,0 80,2

83,9 81,6 86,3

82,1 79,7 84,6

84,3 82,0 86,7

85,6 83,4 88,0

SloÏení (%) 0-14 15-64 65+ 80+

Dal‰í ukazatele

Zdroj: Data âeského statistického úfiadu; projekce Burcin, Kuãera, Pfiírodovûdecká fakulta UK; Eurostat; vlastní v˘poãet

3

Index závislosti ukazuje poãet dûtí ve vûku 0-14 let a osob star‰ích 65 let na 100 osob ve vûku 15-64 let.


10 148 1 435 7 213 1 500 345

Celkem 0-14 15-64 65+ 80+

f i n a n ã n í

10 381 1 477 7 391 1 513 349

Poãet osob (tis.)

M o d e l y

Burcin a Kuãera vysoká varianta

2 0 5 0 :

Burcin a Kuãera stfiední varianta

âSÚ

r o c e

Europo p2008

Burcin a Kuãera nízká varianta

v

Burcin a Kuãera vysoká varianta


2050


â e s k é

2007 Burcin a Kuãera nízká varianta

ã e s k é h o

Tabulka 1 Prognózy demografického v˘voje

17

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



18

Graf 2 Prognózy demografického v˘voje pro rok 2050 Burcin a Kuãera – nízká varianta

Burcin a Kuãera – stfiední varianta 110 105 100

110 105 100 95 90 85

MuÏi

95 90 85

Îeny

80 75 70

80 75 70

65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

80000

60000

40000

20000

0

20000

40000

60000

80000

80000

MuÏi

60000

Burcin a Kuãera – vysoká varianta

20000

0

20000

40000

60000

80000

Europop 2008

110 105 100

110 105 100

95 90 85

MuÏi

95 90 85

Îeny

80 75 70

80 75 70

65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

80000

40000

Îeny

60000

40000

20000

0

20000

40000

60000

80000

80000

MuÏi

60000

40000

20000

Îeny

0

20000

40000

60000

80000

Zdroj: projekce Burcin, Kuãera, Pfiírodovûdecká fakulta UK; Eurostat

Rozdíly v demografick˘ch prognózách jsou pomûrnû znaãné, a to jak v poãtu obyvatel, tak i v pomûru seniorské populace k populaci v ekonomicky aktivním vûku. V roce 2050 jsou poãty obyvatel od 8,4 mil. obyvatel do 11 mil. obyvatel, index závislosti se posouvá z dne‰ní hodnoty cca 40 na hodnoty od 78 do 86. Rozdíly najdeme zejména v pfiedpokládaném poãtu narozen˘ch dûtí. Zatímco Europop2008 pfiedpokládá pokles porodnosti jiÏ od roku 2008 (pro rok 2050 vidíme zuÏující se základnu vûkové pyramidy od lokálního maxima ve vûku 43 let – dûti roku 2007), Burcin a Kuãera tak dramatické poklesy v porodnosti neoãekávají vzhledem k posunujícímu se vûku rodících matek.

Kvantifikované poznání základních tendencí budoucího makroekonomického v˘voje v podmínkách procesu stárnutí populace by mûlo umoÏnit identifikovat zdroje pro zaji‰tûní adekvátní zdravotní péãe v daném horizontu. Odbor Finanãní politika MF âR zpracoval podle zadání projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR dlouhodobou projekci v˘voje makroekonomick˘ch indikátorÛ do roku 2050. Následující text vznikl na základû podkladÛ MF âR. Dlouhodobá makroekonomická projekce v Ïádném pfiípadû nemÛÏe b˘t pfiesnou pfiedpovûdí budoucnosti. Vzdálen˘ horizont zvy‰uje míru nejistoty projekce, protoÏe ekonomika se bude vyvíjet a politiky se budou mûnit ve smûrech, které dnes nelze ani odhadovat. To vede k ‰ir‰ímu vyuÏití extrapolaãních technik kombinovan˘ch s aktuálnû dostupn˘mi informacemi a k abstrakci od krátkodob˘ch a stfiednûdob˘ch v˘kyvÛ. Metodologie dlouhodob˘ch makroekonomick˘ch projekcí byla rozpracována v projektech fiady pracovi‰È, z nichÏ je moÏné jmenovat zejména projekty OECD (2001, 2003), Evropské komise (2006) a v tuzemském prostfiedí také Bezdûkovu komisi (V˘konn˘ t˘m, 2005). I kdyÏ se jednotlivé pfiístupy v nûkter˘ch detailech li‰í, základní principy metodologického aparátu vytváfiejí kompaktní algoritmus, kter˘m se inspirovali i zpracovatelé makroekonomické projekce. Obvykl˘m v˘chodiskem makroekonomické projekce je dlouhodobá projekce populaãního v˘voje. Po pfiijetí pfiedpokladÛ o v˘voji specifick˘ch mûr participace (pro jednotlivé vûkové skupiny nebo v kohortním pfiístupu) lze odvodit velikost pracovní síly jak v ãlenûní podle pohlaví a vûku, tak i na makroekonomické úrovni. Pfiedpoklad o v˘voji míry nezamûstnanosti poté urãuje poãet zamûstnan˘ch osob. Na základû v˘voje zamûstnanosti a pfiedpokladu o produktivitû práce je dána velikost ekonomického v˘konu vyjádfieného hrub˘m domácím produktem (HDP). Soulad rÛstu produktivity práce a prÛmûrné reálné mzdy, stejnû jako pfiedpoklad o konstantním podílu odmûn jednotliv˘ch v˘robních faktorÛ na HDP, formují reáln˘ mzdov˘ v˘voj. Pfiípadná projekce nominálních veliãin pak závisí na pfiijatém pfiedpokladu o v˘voji inflace. PouÏitá projekce vychází z minulého v˘voje v letech 2000-2006, popsaného disponibilními datov˘mi zdroji. Pro popis v˘voje v letech 2007-2009 byla tam, kde to bylo moÏné, vyuÏita aktuální Makroekonomická predikce Ministerstva financí âR z ledna 2008. Projekce na období po roce 2009 je vedle pouÏité demografické projekce determinována následujícími procesy a legislativními akty. V první fiadû se jedná o postupné prodluÏování vûku odchodu do dÛchodu a vládou schválen˘ návrh novely zákona o dÛchodovém poji‰tûní 5. Dále je to probíhající proces konvergence produktivity práce k úrovni zemí eurozóny (EA12) a návaznû probíhající proces konvergence cenové hladiny k úrovni EA12, popsan˘ v ekonomické teorii BalassaSamuelsonov˘m efektem. V neposlední fiadû pak závazek pfiijmout spoleãnou mûnu euro v zatím blíÏe neupfiesnûném termínu. Demografické údaje této projekce HDP byly nahrazeny v˘‰e uveden˘mi prognózami. Pro data o minulém v˘voji populace, pracovní síly, zamûstnanosti a nezamûstnanosti také existuje nûkolik variantních datov˘ch zdrojÛ – data z roãních národních úãtÛ 6 nebo z v˘bûrov˘ch ‰etfiení pracovních sil (V·PS) variantnû v metodologii âSÚ a Eurostatu. Autofii makroekonomické projekce dali pfiednost datÛm z V·PS, která jsou k dispozici v dostateãnû podrobné dezagregaci. V zájmu zaji‰tûní maximální moÏné konzistence poté zvolili metodologii Eurostatu.7 Data o ekonomickém v˘konu (HDP) v reálném i nominálním vyjádfiení autofii pfiejali z databáze roãních národních úãtÛ. Pro vyjádfiení mzdového v˘voje vyuÏili obecnû pouÏívanou ãasovou fiadu prÛmûrn˘ch mezd (âSÚ), zaloÏenou na podnikovém v˘kaznictví, i kdyÏ si jsou vûdomi skuteãnosti, Ïe daná fiada není konzistentní s ostatními datov˘mi prameny. 4 5 6 7

Autorsk˘m kolektivem projekce HDP je Ing. Vít Po‰ta, Ph.D., Ing. Zbynûk ·tork a Ing. Zdenûk Vesel˘ z odboru Finanãní politika Ministerstva financí âR. Projekce nereflektuje souãasnou krizi na svûtov˘ch trzích a vychází z informací a situace na poãátku roku 2008. BlíÏe viz http://www.mpsv.cz/cs/5107. V podmínkách âR vychází zamûstnanost v národních úãtech z dat V·PS, která jsou dále upravena napfi. o odhady zamûstnanosti v ‰edé ekonomice, zamûstnanosti cizincÛ – nerezidentÛ (zejména pendlerÛ) ãi v zemûdûlském samozásobení apod. Tato volba nemá vliv na v˘sledky projekce, protoÏe data za léta 2005 a 2006 se v podání Eurostatu i âSÚ shodují.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i

Projekce hrubého domácího produktu4

f i n a n ã n í

1.3

M o d e l y

Speciálnû pro úãely modelu projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR autofii Boris Burcin a Tomá‰ Kuãera z Pfiírodovûdecké fakulty Univerzity Karlovy aktualizovali svou demografickou populaãní prognózu s pouÏitím klasického kohortnû komponentního modelu populaãního v˘voje.

2 0 5 0 :

Prognóza obyvatelstva âR – Burcin, Kuãera 2008

r o c e

1.2.2

v

Nejnovûj‰í projekce demografického v˘voje zemí Evropské unie pfiedstavuje Europop2008 (European Population Projections, v˘chozí rok 2008). Základním metodologick˘m pfiístupem Eurostatu v této projekci je pfiedpoklad, Ïe se sociálnûekonomické a kulturní rozdíly mezi ãlensk˘mi státy Evropské unie (EU), Norskem a ·v˘carskem budou ve velmi dlouhodobém horizontu stírat a budou k sobû konvergovat. Tento pfiedpoklad implikuje konvergenci demografick˘ch hodnot k roku 2150. Populaãní projekce popisuje moÏn˘ budoucí demografick˘ v˘voj za pfiedpokladu, Ïe ve v‰ech zemích bude plodnost a úmrtnost konvergovat k hodnotám nejvíce „pokroãil˘ch“ zemí. Pokud jde o mezinárodní migraci, pfiedpokládá se, Ïe migraãní toky budou konvergovat k nulové hodnotû ãisté migrace.


Prognóza obyvatelstva – Europop2008

â e s k é

1.2.1



19

K determinaci ekonomicko-aktivní sloÏky obyvatelstva byly odli‰eny dvû skupiny. U vûkov˘ch skupin mezi 15 aÏ 54 lety a nad 70 let byl pfiijat pfiedpoklad konstantních hodnot mûr participace na úrovni pûtilet˘ch prÛmûrÛ znám˘ch hodnot (tj. rok 2002 aÏ 2006). Ve skupinû tfií pûtilet˘ch vûkov˘ch intervalÛ (55-69) je pfiedev‰ím díky prodluÏování statutární hranice odchodu do dÛchodu oãekáván rÛst míry participace. U této skupiny autofii makroekonomické projekce koneãnou/cílovou hladinu míry participace stanovili vÏdy na principu pûtiletého prÛmûru míry participace pfiedcházejícího pûtiletého vûkového intervalu. Doba, za niÏ by mûla míra participace konvergovat k dané cílové v˘‰i, byla odvozena od vládou schváleného návrhu novely zákona o dÛchodovém poji‰tûní. ProtoÏe zákonná hranice vûku odchodu do dÛchodu je u Ïen závislá na poãtu vychovan˘ch dûtí, bylo tfieba stanovit podíly Ïen s dûtmi a Ïen bezdûtn˘ch. Pfii tûchto propoãtech autofii vycházeli z v˘sledkÛ v˘bûrového ‰etfiení o pfiíjmech a Ïivotních podmínkách domácností (âSÚ, 2006), které byly pfiepoãteny na úroveÀ úhrnné plodnosti za rok 2006. V pfiípadû vûkového intervalu 55-59 let byla konvergence míry participace urãena trendem. Pro roky 2007 a 2008 byly provedeny drobné korekce, aby v˘sledná pracovní síla odpovídala Makroekonomické predikci MF âR. Zamûstnanost byla poté spoãtena jako rozdílová veliãina poãtu ekonomicky aktivní sloÏky populace a celkového poãtu nezamûstnan˘ch. Míra nezamûstnanosti vychází opût pro první tfii roky (2007-2009) z Makroekonomické predikce MF âR a pro zb˘vající roky z pfiedpokládané úrovnû míry nezamûstnanosti, která byla stanovena expertním odhadem na úrovni dlouhodobé míry nezamûstnanosti neakcelerující inflaci (NAIRU) ve v˘‰i 5,2 % v souladu s aktuálním odhadem EK. ÚroveÀ z roku 2009 se k ní pak pfiibliÏuje po logistické kfiivce po dobu dvanácti let. V souladu s ekonomickou teorií potvrzenou v˘vojem v tomto desetiletí autofii makroekonomické projekce pfiedpokládají postupné vyrovnávání ekonomické úrovnû i produktivity práce âeské republiky s vyspûl˘mi evropsk˘mi státy. Jako pfiedmût srovnání zvolili autofii eurozónu v rozsahu EA12. Po dosaÏení úrovnû prÛmûru pfiedpokládáme, Ïe produktivita práce v âR bude sledovat trajektorii prÛmûru EA12. 8 Pfiedpoklad trendového rÛstu produktivity práce v EA12 je v tomto kontextu dal‰ím klíãov˘m parametrem projekce. Pfii pohledu do minulosti je moÏné vidût dosti tristní v˘sledky. PrÛmûrn˘ meziroãní pfiírÛstek produktivity práce v EA12, vztaÏené k zamûstnanosti z V·PS, ãinil za posledních 5 let (2001-2006) 0,3 %, za posledních 10 let 0,7 % a za posledních 14 let, coÏ je období pokryté datovou základnou, 1,0 %. 9 Po zváÏení v‰ech okolností, vãetnû aktivit Lisabonského procesu, byl jako souãasnû realistick˘ i opatrn˘ zvolen dlouhodob˘ trendov˘ rÛst produktivity v EA12 ve v˘‰i 1,0 %. Pro rÛst produktivity v âR byly zvoleny následující pfiedpoklady. Pro období let 2007 aÏ 2010 byl pfievzat rÛst produktivity z Makroekonomické predikce MF âR. Pro roky 2011-2014 byl zvolen prÛmûr za období 1999-2006 ve v˘‰i 3,8 %, od roku 2015 do roku 2028 by mûlo docházet k postupnému zpomalování rÛstu lineárním trendem tak, Ïe by v roce 2029 do‰lo ke srovnání úrovnû i tempa rÛstu produktivity mezi ãeskou ekonomikou a EA12. Hrub˘ domácí produkt je v projekci stanoven jako souãin produktivity práce a zamûstnanosti. Produktivita práce v EA12 by se tak do roku 2050 zv˘‰ila o 55 % proti roku 2006. V âeské republice by se produktivita práce, která v roce 2006 pfiedstavovala 65,5 % úrovnû EA12, zv˘‰ila do roku 2050 zhruba na 2,4násobek. RÛst reálného HDP by kvÛli poklesu zamûstnanosti, danému demografick˘m v˘vojem, zaostával za rÛstem produktivity práce. V roce 2039 by dokonce HDP ve stál˘ch cenách zaãal mírnû, ale setrvale klesat. V roce 2050 by byl HDP oproti roku 2006 vy‰‰í o 86,7 %. Závislost relativní cenové hladiny na relativní produktivitû práce ve zdola konvergující ekonomice je v ekonomické teorii popsána Balassa-Samuelsonov˘m efektem. Ve zkratce je moÏné uvést, Ïe rÛst relativní produktivity práce vede k rÛstu mezd v odvûtvích v˘roby obchodovatelného zboÏí, kter˘ se prostfiednictvím vy‰‰í poptávky a mzdové nákazy pfielévá do odvûtví sluÏeb. To následnû vede ke zv˘‰ení relativní cenové hladiny. Platnost uvedeného teorému potvrzují i empirické poznatky o ãeské ekonomice. Po dobu platnosti souãasného kurzového reÏimu od roku 1998 do roku 2006 se relativní produktivita práce vÛãi EA12 zv˘‰ila z 52,2 % na 65,5 %, relativní cenová hladina (mûfiená deflátorem HDP) z 43,2 % na 58,3 %. Proto pfiedpokládáme, Ïe i v budoucnosti bude zachován lineární vztah této závislosti a v cílovém roce 2029 by mûlo b˘t dosaÏeno vyrovnání relativních produktivit práce i cenov˘ch hladin.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



20

NárÛst relativní cenové hladiny se mÛÏe v ekonomice projevit dvûma rÛzn˘mi kanály – zhodnocením smûnného kurzu, nebo zv˘‰ením inflaãního diferenciálu. Zmínûné zv˘‰ení relativní cenové hladiny od roku 1998 z 43,2 % na 58,3 %, tedy o 35,0 %, bylo doprovázeno zhodnocením smûnného kurzu z 36,2 10 na 28,3 CZK/EUR, tedy o 27,6 %, a inflaãním diferenciálem deflátorÛ HDP ve v˘‰i 3,1 % 11 (vycházejícím z rÛstu deflátoru v âR o 20,6 % a v EA12 o 16,9 %). V projekci autofii makroekonomické projekce pfiijímají konzervativní pfiedpoklad, Ïe vzájemn˘ pomûr intenzity pÛsobení obou kanálÛ zÛstane po dobu platnosti kurzového reÏimu zachován v pomûru 85 : 15 ve prospûch kurzu.

8

Pro pfiípadné trvalé pfiekroãení úrovnû produktivity práce v EA12 jsme nenalezli dostatek argumentÛ. Tento pfiedpoklad v‰ak nevyluãuje, Ïe po urãité období dojde k pfiekroãení ekonomické úrovnû v EA12, mûfiené HDP na 1 obyvatele, vzhledem k vy‰‰ímu vyuÏití práce v ãeské ekonomice (vy‰‰í míra participace, niÏ‰í míra nezamûstnanosti, do poloviny 20. let moÏná i pfiíznivûj‰í populaãní struktura). 9 Produktivita práce, vztaÏená k zamûstnanosti z národních úãtÛ, vykazuje systematicky mírnû vy‰‰í ãísla : za 5 let prÛmûrn˘ rÛst 0,7 %, za 10 let 0,9 %, za 14 let 1,1 %. 10 V roce 1998 ‰lo o kurz CZK/ECU. 11 Souãin zhodnocení smûnného kurzu a rÛstu diferenciálu deflátorÛ HDP se pfiesnû nerovná zv˘‰ení relativní cenové hladiny vzhledem k tomu, Ïe zde vstupují do hry je‰tû dal‰í faktory: strukturní efekty, zmûny smûnn˘ch relací, zmûny relativních cen mezi srovnávan˘mi zemûmi aj. Tyto faktory jsou obtíÏnû predikovatelné, a proto od nich v projekci abstrahujeme.

RÛst reálné mzdy odráÏí vyrovnávání produktivity práce k úrovni EA12. Reálná mzda by se do roku 2050 mûla zv˘‰it zhruba 2,4krát proti roku 2006. RÛst nominální mzdy odráÏí jednak vyrovnávání produktivity práce, jednak konvergenci cenové hladiny v âR k úrovni EA12. PrÛmûrná nominální mzda by do roku 2050 vzrostla proti roku 2006 témûfi 8,2krát (7,0krát), a dosáhla tak cca 166 tis. Kã (140 tis. Kã). PrÛmûrná mzda v eurech by se zv˘‰ila témûfi 10krát a pfiesáhla 7 tis. eur za mûsíc.

1.4

Projekce pfiíjmÛ do zdravotnického systému

V ãeském systému vefiejného zdravotního poji‰tûní jsou finanãní zdroje tvofieny ze zdravotního poji‰tûní a z platby ze státního a regionálních (krajsk˘ch a místních) rozpoãtÛ z daní. Hlavními determinanty pfiíjmÛ jsou proto poãet zamûstnan˘ch, v˘‰e jejich mzdy (ze které se odvíjí nominální v˘‰e zdravotního poji‰tûní i platba státu za „státní poji‰tûnce“), poãet „státních poji‰tûncÛ“ a v˘‰e celkového produktu ekonomiky, z nûhoÏ se odvádûjí danû. Na pfiíjmové stránce je modelován status quo, kde je mûsíãní sazba pojistného na zdravotní poji‰tûní stanovena jako 13,5 % pfiíjmu, minimálnû v‰ak 13,5 % minimální mzdy a maximem 13,5 % z 48násobku prÛmûrné mzdy v ekonomice o dva roky pfiedcházející rok v˘poãtu pojistného pro zamûstnance, minimálnû 13,5 % z 50 % prÛmûrné mzdy v ekonomice o dva roky pfiedcházející rok v˘poãtu pojistného pro OSVâ se stejn˘m maximem jako pro zamûstnance, 13,5 % minimální mzdy pro oso by bez zdanitelného pfiíjmu a 13,5 % z 25 % prÛmûrné mzdy v ekonomice o dva roky pfiedcházející rok v˘poãtu pojistného pro platbu za poji‰tûnce, za nûÏ je plátcem stát. V letech 2007 aÏ 2009 je modelováno zmrazení platby za státní poji‰tûnce na úrovni roku 2006. Pfiíjmy od OSVâ, zamûstnancÛ a OBZP jsou korigovány na základû reáln˘ch pfiíjmÛ zdravotních poji‰Èoven od tûchto poji‰tûncÛ v roce 2006. Tyto pfiíjmy dále rostou rychlostí prÛmûrné mzdy v ekonomice a v závislosti na poãtu ekonomicky aktivních osob (model nepfiedpokládá zmûny v podílu OSVâ, zamûstnancÛ a OBZP). Poãty poji‰tûncÛ v kategoriích zamûstnancÛ, OSVâ a OBZP se vyvíjejí spolu s poãtem pracujících, kter˘ je závisl˘ na demografické projekci, mífie participace a nezamûstnanosti. V˘chozími hodnotami jsou poãty poji‰tûncÛ v tûchto kategoriích v roce 2006. Poãet státních poji‰tûncÛ roste rychlostí zmûny poãtu ekonomicky neaktivních osob.

12 Tyto v˘sledky mají velmi omezenou vypovídací schopnost a je je zapotfiebí brát pouze ilustrativnû, protoÏe z pochopiteln˘ch dÛvodÛ nemohou reflektovat kurzov˘ v˘voj z poãátku roku 2008.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í

RÛst HDP odráÏí jak vyrovnávání produktivity práce, tak i konvergenci cenové hladiny âR k úrovni EA12. HDP v bûÏn˘ch cenách by mûl do roku 2050 vzrÛst proti roku 2006 témûfi 6,4krát pfii pfiijetí eura v roce 2013 (5,4krát pfii pfiijetí eura v roce 2020). HDP v bûÏn˘ch eurech by se mûlo zv˘‰it 7,7krát.

M o d e l y

Nominální korunové v˘sledky tohoto modulu jsou závislé na pfiedpokladu data pfiijetí spoleãné evropské mûny. Dfiívûj‰í pfiijetí eura by, jak bylo popsáno v˘‰e, mûlo za dÛsledek del‰í trvání vy‰‰í inflace, a tím vy‰‰í koncové korunové hodnoty nominálních makroagregátÛ. Eurové v˘sledky modulu datem pfiijetí ovlivnûny nejsou.

2 0 5 0 :

Autofii makroekonomické projekce pfiedpokládají zachování proporce v˘robních faktorÛ. To znamená, Ïe prÛmûrná reálná mzda by mûla rÛst tempem odpovídajícím rÛstu produktivity práce. PrÛmûrná nominální mzda by pak mûla b˘t urãena souãinem reálné mzdy a cenového indexu.

r o c e

Nominální hrub˘ domácí produkt je v projekci stanoven jako souãin reálného HDP a deflátoru HDP. Do roku 2009 jsou pfiebírány hodnoty z Makroekonomické predikce MF âR. Od roku 2010 se pfiedpokládá, Ïe deflátor bude totoÏn˘ s mírou inflace.

v

V˘sledky inflaãního modulu 12 závisejí na pfiijatém pfiedpokladu o datu pfiijetí eura. V pfiípadû pfiijetí eura v roce 2013 by za v˘‰e uveden˘ch pfiedpokladÛ konverzní pomûr ãinil cca 23,8 CZK/EUR, rovnováÏná míra inflace by se zv˘‰ila z 2,6 % v roce 2012 na 5,8 %. Pfii pfiijetí eura v roce 2020 by konverzní pomûr ãinil asi 19,8 CZK/EUR a míra inflace by se zv˘‰ila z 2,4 % v roce 2018 pouze na 4,2 %.


V projekci se autofii makroekonomické projekce ztotoÏnili s rÛstem deflátoru HDP a indexu spotfiebitelsk˘ch cen. Pro inflaci v eurozónû pfiijali pfiedpoklad rÛstu o 2 % v souladu s inflaãním cílem ECB. Údaje do roku 2006 zastupují statisticky vykázané skuteãnosti, za období 2007-2009 vycházejí z Makroekonomické predikce MF âR.

â e s k é

Pfiijetí eura bude eliminovat pÛsobení kurzového kanálu a ve‰ker˘ nárÛst relativní cenové hladiny se projeví pouze v inflaãním diferenciálu. V pfiiloÏeném souboru Microsoft Excel je moÏné datum pfiijetí eura pruÏnû simulovat volbou pfiíslu‰ ného parametru urãujícího intenzitu pÛsobení kurzového kanálu. Bude-li v âR platit koruna, má tento parametr hodnotu 0,85, v pfiípadû platnosti eura hodnotu 0. V souladu se zadáním autofii makroekonomické projekce variantnû testovali pfiijetí eura v roce 2013 a 2020.



21



Graf 3 Projekce pfiíjmÛ systému vefiejného zdravotnictví do roku 2050 do zdravotnictví (v % HDP) 7,0% 6,5% 6,0% 5,5%

ã e s k é h o

2,0%

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í

4,5%


5,0%

22

Pojistné za OBZP

4,0% 3,5% 3,0% 2,5%

1,5% 1,0% 0,5%

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051

0,0%

Zdroj: Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, model první generace

1.5

Projekce v˘dajÛ na akutní a dlouhodobou péãi

Projekce v˘dajÛ se opírá o vûkovû specifické v˘dajové profily, které urãují prÛmûrnou v˘‰i v˘dajÛ za rok v jednotliv˘ch vûkov˘ch skupinách. Z dostupn˘ch dat lze vytvofiit v˘dajové profily pro jednotlivé skupiny (vÏdy zvlá‰È pro Ïeny a zvlá‰È pro muÏe) – akutní péãe, dlouhodobá péãe, ti, ktefií pfieÏijí dal‰í rok, ti, jenÏ v pfií‰tím roce zemfiou, a pak vÏdy dle zvoleného scénáfie. Jednotlivé scénáfie mûní prÛbûh nákladové kfiivky (posunují ji vlevo, vpravo, nahoru a dolÛ, vÏdy zvlá‰È pro kaÏdou vûkovou skupinu).

1.5.1

Vûkovû specifické v˘dajové profily

Vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil vyuÏívá údaje systému zdravotnick˘ch úãtÛ (âSÚ) a ukazuje prÛmûrné náklady zdravotních poji‰Èoven na poji‰tûnce v ãlenûní podle vûku a druhu péãe, která byla poji‰tûnci poskytnuta. Pro úãely modelu je zdravotní péãe dûlena na akutní a dlouhodobou. Do akutní péãe byla zafiazena léãebná péãe, léky a PZT, prevence, podpÛrné sluÏby i rehabilitaãní péãe, tj. v‰e kromû dlouhodobé péãe. Údaje za vefiejné zdravotní poji‰Èovny jsou v systému SHA dûleny podle vûku. Akutní péãe v systému zdravotních úãtÛ pfiedstavuje HC1, 2, 4, 5, 6; dlouhodobou péãi zastupuje skupina HC3. Pro v˘poãet celkov˘ch nákladÛ na zdravotní péãi hrazenou z vefiejného zdravotního poji‰tûní v daném roce je vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil nejdfiíve vyhlazen na jednoleté vûkové kategorie a následnû pfienásoben poãty obyvatel ve vûkové kategorii pro dan˘ rok podle demografické projekce. V˘sledek zobrazí náklady zdravotních poji‰Èoven na zdravotní péãi ve stál˘ch cenách roku 2007 a nezohledÀuje rÛst reálné ekonomiky. Aby byly modelované náklady na zdravotnictví srovnatelné s rÛstem ekonomiky v ãase, je získan˘ v˘sledek v kaÏdém roce pfiizpÛsoben nárÛstu HDP per capita v bûÏn˘ch cenách. Tento pfiedpoklad fiíká, Ïe reálná cena jednotky nákladÛ na zdravotnictví zÛstane vzhledem k ekonomice konstantní a Ïe bez demografick˘ch zmûn by náklady na zdravotnictví rostly rychlostí HDP. Tento pfiedpoklad se naz˘vá jednotková elasticita nákladÛ na zdravotnictví na HDP. V˘sledky ekonometrick˘ch studií, které zkoumaly hypotézu jednotkové elasticity, jsou nejednoznaãné – elasticita sama pravdûpodobnû závisí na v˘‰i HDP, hypotéza ale nebyla zamítnuta. (Di Mateo 2003)



Graf 4 Vûkovû specifické v˘dajové profily (2007, v Kã) 50,000

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

Zdroj: âSÚ, Systém zdravotnick˘ch úãtÛ

1.5.2

Scénáfie zmûn zdravotního stavu

Hypotézy stálého zdraví (dynamického ekvilibria) a zlep‰eného zdraví (komprese morbidity), které modeluje Evropská komise, OECD a dal‰í, mûní pfiedpoklad ohlednû konstantního vûkovû specifického v˘dajového profilu. Jádrem tûchto scénáfiÛ je hypotéza, Ïe prodlouÏení Ïivota v souvislosti s rÛstem oãekávané stfiední délky Ïivota neznamená prodluÏování pouze té ãásti Ïivota, jeÏ je proÏita ve ‰patném zdraví. To je implicitnû pfiedpokládáno v základním scénáfii. Podle hypotézy stálého zdraví (poãet let ve ‰patném zdraví je konstantní) se bude ‰edesátilet˘ jedinec v roce 2050 tû‰it zdravotnímu stavu dne‰ního 54 let starého jedince (dojde-li k prodlouÏení oãekávané délky Ïivota o ‰est let). Podle hypotézy zlep‰eného zdraví (pokles poãtu let ve ‰patném zdraví o stejn˘ poãet let, o kter˘ se prodlouÏí oãekávaná délka Ïivota) dokonce dne‰ního 48letého jedince. Hypotézy zlep‰eného zdravotního stavu obyvatelstva pfiedpokládají, Ïe lep‰í zdraví se pfiímo odrazí v niÏ‰ích nákladech na zdravotní péãi jedince, tj. Ïe dojde k posunu v˘dajového profilu podle biologického vûku. Tyto hypotézy nebyly doposud empiricky testovány. Hypotézy stálého a zlep‰eného zdraví dále sniÏují oãekávan˘ nárÛst nákladÛ na zdravotní péãi v souvislosti se stárnutím populace. Poklpes nákladÛ pro vy‰‰í vûkové kategorie je vidût na grafu ã. 5. V pfiípadû zahrnutí nákladÛ spojen˘ch se smrtí do modelu jsou mûnûny pouze v˘dajové profily pfieÏívajících.

1.5.3

Scénáfi v˘znamnosti ãasu do smrti

Vztah mezi vûkem a prÛmûrn˘mi náklady na zdravotní péãi jedince nemusí nutnû znamenat, Ïe s rostoucím vûkem potfiebujeme více péãe. Tzv. hypotéza nákladÛ spojen˘ch se smrtí fiíká, Ïe tvar v˘dajového profilu ukazuje zejména rostoucí pravdûpodobnost úmrtí jedince. Smrt totiÏ velmi ãasto následuje po nákladném pokusu zachránit Ïivot jedince, existuje proto korelace mezi v˘‰í nákladÛ na zdravotní péãi pro jednotlivce a blízkostí jeho smrti. Ve velmi nízkém vûku je pravdûpodobnost úmrtí vy‰‰í z dÛvodu vrozen˘ch vad atp., dále ov‰em, stejnû jako v˘dajov˘ profil, klesne a zaãíná znovu postupnû rÛst. Hypotézu v˘znamnosti blízkosti smrti pro náklady na zdravotní péãi a podstatnû niÏ‰í v˘znamnosti faktoru vûku potvrdilo v minulosti více ekonometrick˘ch studií (mimo jiné Zweifel et al., 1999 a 2007, Seshamani a Gray, 2004, a dal‰í). Je-li ov‰em vazba mezi vûkem a náklady na zdravotní péãi determinována zejména blízkostí smrti, dojde spolu s prodluÏováním oãekávané délky Ïivota k odsouvání tûchto nákladÛ do pozdûj‰ího vûku. V˘dajov˘ profil umírajícího jedince je navíc klesající, takÏe ãím star‰í jedinec zemfie, tím niÏ‰í náklady spotfiebuje. Zahrnutí hypotézy nákladÛ spojen˘ch se smrtí do modelu sniÏuje v˘znamnû oãekávan˘ nárÛst nákladÛ v souvislosti se stárnutím populace.

f i n a n ã n í

15

M o d e l y

10

2 0 5 0 :

5

r o c e

0

v

10,000


20,000

â e s k é

30,000


ã e s k é h o

40,000

23

ã e s k é h o



Graf 5 Ilustrativní posun v˘dajového profilu podle hypotéz zdravotního stavu v roce 2050

50,000

40,000

Stálé zdraví, baseline 30,000

10,000

0 5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

85

90

Graf 6 Vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil zemfiel˘ch a pfieÏiv‰ích (2006, v Kã)

2 0 5 0 : r o c e v z d r a v o t n i c t v í â e s k é

24

80


M o d e l y

f i n a n ã n í


20,000


95

Scénáfi smysluplnosti zdravotní péãe

Tento scénáfi vychází z hypotézy, Ïe poskytování zdravotní péãe je úãinné a v dÛsledku zdravotní péãe dochází k prodlouÏení délky Ïivota. Hypotéza koncepãnû vychází z práce (Cutler et al., 2006), která se zab˘vá pfiínosem rÛstu nákladÛ na zdravotní péãi v USA v období let 1960 aÏ 2000. NárÛst nákladÛ je v této studii dáván do souvislosti s rÛstem oãekávané délky Ïivota pro jednotlivé vûkové kategorie a z nich je poãítán dodateãn˘ náklad na jeden získan˘ rok Ïivota navíc. PfiírÛstek délky Ïivota je pfiisuzován pouze z jedné poloviny zdravotní péãi. Ve vztahu k metodice modelu je místo prodlouÏení délky Ïivota pouÏito sníÏení úmrtnosti s tím, Ïe jedna polovina poklesu úmrtnosti v dané vûkové kategorii je pfiisuzována zdravotní péãi a nákladÛm s ní spojen˘m. Model vyuÏívá data zdravotních úãtÛ, konkrétnû v˘daje zdravotních poji‰Èoven pfiímo alokované do jednotliv˘ch vûkov˘ch skupin v období mezi rokem 2000 a 2007. V˘daje jsou pfiepoãítány podle HDP deflátoru na ceny roku 2007. Poklesy úmrtnosti byly pfievzaty z dat âSÚ. Pro kaÏdou vûkovou kategorii a pohlaví jsou takto stanoveny náklady na sníÏení úmrtnosti a ty jsou aplikovány na zmûny v úmrtnosti v dané demografické projekci. Tato hypotéza a scénáfie z ní odvozené vytváfiejí protiváhu k optimistick˘m scénáfiÛm vázan˘m na „zlep‰ení“ zdraví, ke kterému dochází jen tak, samo o sobû a zadarmo, a dokonce ve svém dÛsledku vedou k tomu, Ïe by se vlastnû mûlo péãe spotfiebovávat ménû.


Graf 7 Ilustrativní zmûna v˘dajového profilu v roce 2050 podle hypotézy smysluplnosti zdravotnick˘ch v˘dajÛ (v Kã) 100000 90000 80000

f i n a n ã n í

70000

DAC

60000

ã e s k é h o

1.5.4



50000 40000

Baseline

20000 10000 0 <1

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

2 0 5 0 :

M o d e l y

30000

Ke zmûnám v˘dajového profilu nemusí docházet pouze ve smûru biologického vûku. Pozorujeme-li vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil napfiíã EU, zji‰Èujeme v˘razn˘ rozdíl mezi EU15 a EU10 právû v nejvy‰‰ích vûkov˘ch kategoriích, které v pfiípadû stárnutí populace nejvíce ovlivní budoucí náklady. âeská republika vydává na své dlouhovûké obãany o nûco více neÏ ostatní novû pfiistoupiv‰í zemû EU, pfiesto se ale od západní Evropy v˘raznû li‰í. (Evropská komise, 2006) Modelujeme-li konvergenci k v˘dajovému profilu EU15, zji‰Èujeme v˘znamn˘ vliv tohoto faktoru na moÏn˘ budoucí v˘voj nákladÛ na zdravotní péãi.

v z d r a v o t n i c t v í

Scénáfi konvergence k evropskému v˘dajovému profilu

â e s k é

1.5.5

r o c e


25

ã e s k é h o



Graf 8 V˘daje na akutní péãi podle vûku (% HDP) 18%

muži, EU15 ženy, EU15

16%

muži, ČR muži, EU10

14%

ženy, ČR 12%

ženy, EU10

10% 8%

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í

26

4% 2%

90 - 94

85 - 89

80 - 84

75 - 79

70 - 74

65 - 69

60 - 64

55 - 59

50 - 54

45 - 49

40 - 44

35 - 39

30 - 34

25 - 29

20 - 24

15 - 19

10 - 14

5-9

0% 0-4


6%

Zdroj: Evropská komise, Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR

1.5.6

Scénáfi v˘voje mezd zdravotnického personálu

Kromû samotné v˘‰e a prÛbûhu vûkovû specifické nákladové kfiivky je pro projekci budoucích v˘dajÛ na zdravotnictví v˘znamná také hodnota produkce samotného zdravotnictví vÛãi ostatní ekonomice. Aãkoli se jednotka produkce ve zdravotnictví stanovuje velmi komplikovanû, je stejnû jako v jin˘ch odvûtvích národní ekonomiky tvofiena lidskou prací a kapitálem (napfi. technologie). V pfiípadû existence trÏního prostfiedí by se rÛst hodnoty produkce urãoval na základû zmûny produktivity práce a kapitálu. Zdravotnick˘ systém je v‰ak státem znaãnû regulovan˘ a rÛst mezd a cen technologií neodpovídá nárÛstu jejich produktivity. Pokud v projekcích pouÏijeme pfiedpoklad, Ïe jednotka nákladÛ poroste v souladu se zbytkem ekonomiky (tedy rÛst dle HDP per capita), nedochází k pfierozdûlení produktu ve prospûch tohoto sektoru. V˘voj mezd a cen technologií v‰ak tomuto tempu v budoucnosti nemusí odpovídat. Mzdy zdravotnického personálu pfiedstavují v nákladech na zdravotní péãi 37 %13 . V˘voj mezd zdravotnického personálu proto v˘znamnû ovlivÀuje budoucí náklady na zdravotní péãi. Srovnání se zahraniãím na tomto poli je relativnû obtíÏné vzhledem k nízké dostupnosti dat. Z informací OECD za dostupné a pro âeskou republiku relevantní zemû v‰ak mÛÏeme odhadovat, Ïe mzdy zdravotnického personálu ve srovnání s prÛmûrn˘m v˘dûlkem v ekonomice nedosahují úrovnû zahraniãí (pomûr mzdy zdravotnického pracovníka ku prÛmûrnému v˘dûlku v ekonomice dosahuje v âeské republice 72 % prÛmûru relevantních dostupn˘ch zemí OECD). Vzhledem k volnému trhu práce v EU lze pfiedpokládat tlak na konvergenci úrovnû mezd alespoÀ k relativní v˘‰i mzdy zdravotnick˘ch pracovníkÛ v zahraniãí. Zahrnutí hypotézy rychlej‰ího rÛstu mzdy zdravotnick˘ch pracovníkÛ neÏ prÛmûrné mzdy zvy‰uje oãekávan˘ nárÛst nákladÛ na zdravotní péãi o 25 % v roce 2050. Údaje z mezinárodního srovnání, na jejichÏ základû byl proveden odhad mzdového v˘voje zdravotnick˘ch pracovníkÛ, zachycují následující dva grafy.

13 Vlastní v˘poãet z dat ÚZIS

Graf 9 Pomûry mzdy k prÛmûrnému v˘dûlku v ekonomice (rok 2005) 3.5

3.0



ã e s k é h o

2.5

2.0

Model obsahuje také moÏnost stanovení míry difuze technologií, která je rychlej‰í neÏ technologick˘ pokrok v národním hospodáfiství o libovolné procento. Technologick˘ pokrok ve zdravotnictví obsahuje dva základní mechanismy. Prvním je nahrazení star˘ch zpÛsobÛ léãby pomocí nov˘ch, coÏ obecnû vede ke zv˘‰ení úãinnosti, druh˘m mechanismem pak je roz‰ífiení nov˘ch zpÛsobÛ léãby. Substituãní efekt vede ke zv˘‰ení produktivity práce a ãasto také sniÏuje náklady na jednotku. Zásadní vliv na nárÛst nákladÛ na zdravotní péãi zpÛsobuje efekt roz‰ífiení moÏností léãby pro ‰ir‰í okruh pacientÛ, tj. sníÏením rizi kovosti léãby pro pacienty se zvy‰uje potenciální poptávka po tûchto nov˘ch druzích zboÏí a sluÏeb. Pfiíklady takového trendu jsou nové moÏnosti léãby srdeãních onemocnûní, operace kolenních kloubÛ a jin˘ch kloubních náhrad, léãby deprese, katarakt.

M o d e l y

Scénáfi v˘voje cen technologií

2 0 5 0 :

1.5.7

r o c e

Zdroj: OECD Health Data, 2007

v

0.0


0.5

â e s k é

1.0

f i n a n ã n í


1.5

27

1.5.8

Scénáfie rÛzn˘ch v˘chozích let projekce

Od roku 2003 dochází vzhledem k vysokému rÛstu HDP a pomalej‰ímu rÛstu nákladÛ na zdravotnictví v âeské republice k poklesu podílu v˘dajÛ na zdravotnictví na HDP. Zatímco vefiejné v˘daje na zdravotnictví rostly od roku 2003 prÛmûrnû rychlostí 5,7 %, HDP v bûÏn˘ch cenách vzrÛstalo prÛmûrnû rychlostí 7,6 %. V˘daje na zdravotnictví v % HDP proto hodnû záleÏejí na roku, kter˘ urãíme jako v˘chozí. Model nabízí jako v˘chozí v˘dajov˘ profil prÛmûr let 2000 aÏ 2007 (v % HDP per capita), rok 2006 a rok 2007.

Graf 10 V˘voj v˘dajÛ na vefiejné zdravotnictví v âR, 2002-2008 (v mil. Kã) 250000

6.8%

6.6% 200000 6.4% 6.2%

150000

6.0% 100000

5.8% 5.6%

50000 5.4% 5.2%

0 2002

2003

2004

2005

2006

2007

odhad 2008

Zdroj: ÚZIS, Ministerstvo zdravotnictví

1.5.9

Scénáfie dlouhodobé péãe

Na základû inspirace modely Evropské komise (a dal‰ích institucí) a zcela odli‰né povahy v˘dajÛ na dlouhodobou o‰etfiovatelskou péãi jsou tyto sluÏby modelovány oddûlenû od akutní péãe. Zatímco akutní péãe se snaÏí vyfie‰it akutní zdravotní stavy, pfiípadnû zmírÀovat chronická onemocnûní, sluÏby dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe se orientují na zaji‰tûní potfieb pacienta a jeho sobûstaãnosti. Jedná se vût‰inou o péãi o osoby se sníÏenou sobûstaãností z dÛvodu nûjakého onemocnûní. Modelování dlouhodobé péãe vyuÏívá scénáfie v˘voje zdravotního stavu a modelují také ostatní hypotézy zmûn nákladové kfiivky (kromû hypotézy smysluplnosti zdravotní péãe – DAC).

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



28

Vûkovû specifick˘ profil existuje i pro dlouhodobou péãi a také vyuÏívá data âSÚ, konkrétnû systém zdravotnick˘ch úãtÛ (v klasifikaci ICHA-HC se jedná o HC3 – Dlouhodobá péãe). Obsahuje tedy v souãasné situaci pouze data zdravotních poji‰Èoven (jiná data nejsou zatím ãlenûna dle vûku a pohlaví). Model neobsahuje data popisující zdravotnû-sociální rozhraní (agenda PfiíspûvkÛ na péãi), a celkové v˘daje na dlouhodobou péãi tedy znaãnû podhodnocuje. Na rozdíl od jin˘ch modelÛ tento model neobsahuje dal‰í substituty o‰etfiovatelské péãe – péãi v domácnostech a péãi v institucích sociálního sektoru (domy s peãovatelskou sluÏbou, domovy pro seniory apod.). Pfiesuny péãe o potfiebné obyvatele mezi tûmito tfiemi sektory (domácí, zdravotní, sociální) budou znaãnû ovlivÀovat v˘daje vefiejn˘ch rozpoãtÛ a zdravotních poji‰Èoven. Komplexnû je tato problematika vyfie‰ena v druhé generaci modelu. Dlouhodobá o‰etfiovatelská péãe je daleko více citlivá na zmûnu struktur y populace a její stárnutí. Zatímco v pfiípadû akutní péãe dojde ve v˘chozím scénáfii k nárÛstu v˘dajÛ pfiibliÏnû o 20 %, v pfiípadû dlouhodobé péãe bude rÛst v˘dajÛ témûfi dvojnásobn˘ (190,6 %) ãistû v dÛsledku stárnutí populace.



Graf 11 Zmûny v˘dajÛ na dlouhodobou péãi ve vûkov˘ch kategoriích v %HDP 0,012%

2050

ã e s k é h o

0,008%

2025 0,006%

0,004%

0,002%

2007

Graf 12 NárÛst v˘dajÛ na akutní a dlouhodobou péãi do roku 2050 200%

190.6% 190% 180%

NárÛst v˘dajÛ dlouhodobé péãe

2 0 5 0 :

170%

M o d e l y

f i n a n ã n í


95

90

85

80

75

70

65

60

55

50

45

40

35

30

25

20

15

10

5

0

0


0,010%

160%

r o c e

150% 140%

v

130%

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050

100%


â e s k é

NárÛst v˘dajÛ akutní péãe

110%


115.8%

120%

29


ã e s k é h o



1.6

Základní v˘stupy modelu a jejich interpretace

Aãkoli je v rámci modelu moÏné ukázat finanãní udrÏitelnost a bilanci systému, daleko v˘znamnûj‰ím v˘stupem je anal˘za vlivu jednotliv˘ch determinant budoucích v˘dajÛ. Model neodpovídá na otázku, co je tfieba s financováním vefiejného systému zdravotnictví dûlat, jak jej reformovat, nepfiedkládá optimistick˘ ani pesimistick˘ v˘voj. Jeho hlavním sdûlením je to, Ïe je tfieba pfiipravit se na budoucí v˘zvy a oba extrémy budoucího v˘voje. Model umoÏÀuje uÏivatelÛm zvolit rÛzné varianty budoucího v˘voje (napfi. demografick˘ v˘voj, v˘voj mezd lékafiÛ a zdravotnického personálu, v˘daje na zdravotní a dlouhodobou péãi), které projektuje aÏ do roku 2050. ZáleÏí vÏdy na zvolené kombinaci a rozptyl v˘sledkÛ, jak je patrné z následujícího grafu, se pohybuje od poklesu v˘dajÛ na péãi (mûfieno jako podíl na HDP) aÏ po jeho zdvojnásobení. Co se t˘ãe projekce pfiíjmÛ systému, která je modelována dle jeho souãasného nastavení, nedochází v systému k v˘znamn˘m zmûnám. Souãasné nastavení systému vefiejn˘ch zdrojÛ neumoÏÀuje jejich v˘znamné nav˘‰ení nad 7 % HDP. Pfiíjmová stránka systému je nejvíce citlivá na rÛst mezd, objem financí hrazen˘ch z vefiejn˘ch rozpoãtÛ a v˘‰i nezamûstnanosti v ekonomice.

Graf 13 Rozptyl variant v˘dajÛ a v˘voje pfiíjmÛ dle finanãního modelu péãe o zdraví (v % HDP) 14,5 % 13,5 % 12,5 %

Prognózovan˘ rozptyl v˘voje v˘dajÛ 11,5 %

9,5 % 8,5 % 7,5 %

Prognózovan˘ v˘voj pfiíjmÛ

5,5 %

2051

2049

2047

2045

2043

2041

2039

2037

2035

2031

2029

2027

2025

2023

2021

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

4,5 %

Zdroj: Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, model první generace Poznámka: Na grafu jsou zachyceny dva protichÛdné scénáfie v˘voje v˘dajÛ, které zároveÀ pfiedstavují vymezení hranic oãekávaného v˘voje. Dolní kfiivka pfiedstavuje velmi optimistick˘ scénáfi, kter˘ ukazuje, Ïe v budoucím v˘voji pfii zachování souãasné struktury a úrovnû péãe bude moÏné v˘daje vyjádfiené jako podíl HDP sniÏovat. Tento scénáfi vychází z projekce obyvatel dle Burcina a Kuãery (vysoká varianta), zlep‰eného zdraví vyjádfieného prodluÏováním Ïivota a tedy sníÏením nákladÛ na péãi a vyãlenûním nákladÛ pfiedcházejících úmrtí z vûkové nákladové kfiivky a jejich zaãlenûní do jednotliv˘ch let projekce v relaci k poãtu zemfiel˘ch v daném roce. Horní kfiivka pfiedstavuje mnohem ménû optimistick˘ scénáfi, kter˘ vede k potfiebû vyãlenit z HDP mnohem vût‰í ãást na udrÏení stávající struktury a úrovnû péãe. Scénáfi vychází z projekce obyvatel dle Eurostatu (EUROPOP 2008), pfiedpokládá zvy‰ování mezd pracovníkÛ ve zdravotnictví tak, aby konvergoval k prÛmûru proporce mzdy vÛãi prÛmûrné mzdû obvyklé v zemích OECD a z toho, Ïe prodluÏování délky Ïivota a s tím spojeného poklesu úmrtnosti nepfiichází samo od sebe, ale je dÛsledkem zdravotní péãe a tedy vede k nárÛstu nákladÛ. Tyto dvû kfiivky zobrazují protichÛdné koncepce – jedna je zaloÏena na zvy‰ujícím se zdraví a tím vedoucímu sniÏování nákladÛ a druhá na „uzdravování“ a rostoucím nákladÛm s tím spojen˘m. Vy‰‰í úroveÀ dostupn˘ch prostfiedkÛ na zdravotnictví oproti skuteãn˘m v˘dajÛm v roce 2007 je zpÛsobena vy‰‰ími pfiíjmy zdravotních poji‰Èoven ve srovnání s jejich v˘daji (prostfiedky, které byly v daném roce skuteãnû pouÏity ke zdravotní péãi).

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

6,5 %

2033

f i n a n ã n í

10,5 %

30

Zmûny a vliv jednotliv˘ch determinant na v˘voj v˘dajÛ na zdravotnictví a dlouhodobou péãi je zfiejm˘ z následujících grafÛ. Jednotlivé determinanty ovlivÀují prÛbûh vûkovû specifické nákladové kfiivky, která v kombinaci s demografickou situací ve zvoleném roce vytváfií celkové v˘daje na zdravotní a dlouhodobou péãi.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y 2 0 5 0 : r o c e v

V˘voj v˘dajÛ


Zmûny v˘dajového profilu

â e s k é

Graf 14 Vliv jednotliv˘ch determinant na v˘voj v˘dajÛ na zdravotnictví a dlouhodobou péãi



31

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o




K nejvy‰‰ímu rÛstu celkov˘ch v˘dajÛ na zdravotní a dlouhodobou péãi vede varianta, která poãítá s náklady spojen˘mi s hypotézou smysluplnosti zdravotní péãe. Na dal‰ím místû je to varianta, kdy dochází ke konvergenci mezd zdravotníkÛ k prÛmûru relativní mzdy v zemích OECD. NejniÏ‰í nárÛst ukazuje varianta, pfii níÏ dochází ke zlep‰ení zdravotního stavu, varianta, která poãítá s hypotézou v˘znamnosti ãasu do smrti a v pfiípadû velmi pozitivního demografického v˘voje.

Graf 15 V˘voj v˘dajÛ a pfiíjmÛ systému vefiejného zdravotního poji‰tûní do roku 2050 (v % HDP) 7,0% 6,5%

Náklady systému v.z.p. celkem

6,0% 5,5% 5,0%


v

4,5%

32

3,5% 3,0% 2,5%

Pojistné za zamûstnance, OSVâ a OBZP

2,0% 1,5% 1,0% 0,5% 0,0% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050

â e s k é


4,0%

Zdroj: Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, model první generace Poznámka: neobsahuje pfiíjmy a v˘daje krajsk˘ch a regionálních rozpoãtÛ a rozpoãtu Ministerstva zdravotnictví

1.7

Citlivostní anal˘za

Modelování budoucích vefiejn˘ch pfiíjmÛ a v˘dajÛ, zejména zdravotnictví, je nástrojem, kter˘ nám umoÏÀuje dlouhodob˘ pohled na problematiku budoucí udrÏitelnosti financování systému zdravotnictví. Jedním z hlavních cílÛ tohoto nástroje je identifikace nejv˘znamnûj‰ích promûnn˘ch, determinant, které budou pfiíjmy a v˘daje systému ovlivÀovat. Model první generace, kter˘ byl vypracován v rámci projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví, je roz‰ífiením modelÛ Evropské komise a Svûtové banky a umoÏÀuje modelovat dopady faktorÛ uveden˘ch v následující tabulce.



1) Demografick˘ v˘voj

a) Europop2008 b) Burcin a Kuãera nízká varianta c) Burcin a Kuãera stfiední varianta d) Burcin a Kuãera vysoká varianta


2) Zmûny zdravotního stavu populace

a) âisté stárnutí b) Stálé zdraví c) Zlep‰ené zdraví

Stálé zdraví

3) Hypotéza v˘znamnosti ãasu do smrti (DRC)

a) nebereme v úvahu b) bereme v úvahu

nebereme v úvahu

4) Hypotéza v˘znamnosti zdravotní péãe

a) nebereme v úvahu b) bereme v úvahu

nebereme v úvahu

5) RÛst jednotky nákladÛ

a) s HDP per capita b) mzdy zdravotnického personálu (zpoãátku 37 %, tento podíl se vzhledem k pfiedpokladu mûní) s prÛmûrnou mzdou, ostatní s HDP per capita c) konvergence mezd zdravotnického personálu k relativní mzdû zdravotnického personálu bûÏné v zemích OECD, ostatní s HDP (podíl nákladÛ na mzdy zpoãátku 37 %, roste vzhledem k pfiedpokladu) d) nárust nákladÛ v dÛsledku rÛstu cen technologií ve zdravotnictví vÛãi ostatní ekonomice o zvolené procento

mzdy zdravotnického personálu (zpoãátku 37 %, tento podíl se vzhledem k pfiedpokladu mûní) s prÛmûrnou mzdou, ostatní s HDP per capita

6) V˘chozí rok projekce

a) 2007 b) 2006 c) prÛmûr 2000 aÏ 2007 pfiepoãítan˘ pfies HDP per capita

prÛmûr 2000 aÏ 2007 pfiepoãítan˘ pfies HDP per capita

7) Konvergence k v˘dajovému profilu star˘ch státÛ Evropské unie (EU15)

a) není, v˘dajov˘ profil se mûní jen s biologick˘m vûkem b) konvergence k v˘dajovému profilu EU15 (v˘dajov˘ profil se navíc mûní i s biologick˘m vûkem)

není, v˘dajov˘ profil se mûní jen s biologick˘m vûkem

8) Jiné pfiedpoklady ohlednû v˘voje HDP

Jakékoli, napfi. pomalej‰í rÛst produktivity práce, zmûny ve vûku odchodu do dÛchodu (tj. zmûny v participaci na trhu práce), zmûny v zamûstnanosti, …

Vzhledem k vazbû mezi HDP a v˘daji mají tyto pfiedpoklady pouze omezen˘ vliv na podíl v˘dajÛ na zdravotnictví v % HDP (mûní HDP a zároveÀ rÛst jednotky nákladÛ, kter˘ je odvozen od HDP p.c.).


V˘chozí varianta

f i n a n ã n í

MoÏné volby

z d r a v o t n i c t v í â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

Faktor

ã e s k é h o

Tabulka 2 Faktory finanãního modelu péãe o zdraví (vãetnû zobrazení v˘chozí varianty)

33


2025

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


V rámci citlivostní anal˘zy se ukazuje, Ïe dochází k rozptylu aÏ o 46 % od v˘chozího scénáfie v závislosti na zvolené variantû v˘voje jednotliv˘ch determinant. Hlavními determinanty, které odchylují v˘sledky projekcí od v˘chozí varianty, jsou hypotézy nákladÛ spojen˘ch se smrtí a v opaãném smûru hypotéza smysluplnosti zdravotní péãe na odvrácení smrti. Dal‰ím dÛleÏit˘mi faktory jsou rÛst mezd zdravotnick˘ch pracovníkÛ a v˘voj ceny technologií. Anal˘za také ukázala vysokou citlivost modelÛ na kvalitu vstupních dat, coÏ je zfiejmé z volby v˘chozího roku.

ã e s k é h o


Tabulka 3 Pfiehled citlivostní anal˘zy v˘chozí verze modelu a v˘chozí varianty 2050

v˘daje v % HDP

pfiíjmy v % HDP

efektivní daÀová sazba

v˘daje v % HDP

Baseline – stálé zdraví âisté stárnutí Zlep‰ené zdraví

7,1 % 7,6 % 6,6 %

6,4 % 6,4 % 6,4 %

19,5 % 20,8 % 18,3 %

7,7 % 8,7 % 6,9 %

6,8 % 6,8 % 6,8 %

21,2 % 23,8 % 19,1 %

Baseline – bez hypotézy DRC a DAC Hypotéza nákladÛ spojen˘ch se smrtí Hypotéza smysluplnosti zdravotní péãe

7,1 % 6,5 % 7,7 %

6,4 % 6,4 % 6,4 %

19,5 % 17,9 % 21,3 %

7,7 % 6,4 % 11,28 %

6,8 % 6,8 % 6,8 %

21,2 % 17,7 % 30,9 %

Baseline – prÛmûr 2000 aÏ 2007 V˘chozí rok 2006 V˘chozí rok 2007

7,1 % 6,9 % 6,2 %

6,4 % 6,4 % 6,2 %

19,5 % 18,9 % 17,1 %

7,7 % 7,5 % 6,8 %

6,8 % 6,8 % 6,5 %

21,2 % 20,8 % 18,7 %

Baseline – v˘dajov˘ profil âR Konvergence k EU15

7,1 % 7,2 %

6,4 % 6,4 %

19,5 % 19,9 %

7,7 % 8,0 %

6,8 % 6,8 %

21,2 % 21,9 %

Baseline – Burcin a Kuãera stfiední Europop2008 Burcin a Kuãera nízká Burcin a Kuãera vysoká

7,1 % 7,3 % 7,2 % 7,0 %

6,4 % 6,4 % 6,4 % 6,4 %

19,5 % 19,8 % 20,0 % 19,2 %

7,7 % 8,5 % 8,1 % 7,6 %

6,8 % 6,9 % 6,8 % 6,8 %

21,2 % 23,3 % 22,6 % 20,8 %

Baseline – rÛst mezd zdravotnického personálu s prÛmûrnou mzdou, zbytek s HDP per capita

7,1 %

6,4 %

19,5 %

7,7 %

6,8 %

21,2 %

RÛst jednotky nákladÛ s HDP p.c. Konvergence mezd zdravotnického personálu k pomûru v OECD

6,8 %

6,4 %

18,8 %

7,2 %

6,8 %

19,7 %

7,8 %

6,4 %

21,6 %

9,1 %

6,8 %

25,2 %

Difuze technologického pokroku je rychlej‰í a cena jednotky roste o 20 % rychleji neÏ ve zbytku ekonomiky

8,1 %

6,4 %

22,3 %

9,5 %

6,8 %

26,2 %

â e s k é


v


34

pfiíjmy v % efektivní HDP daÀová sazba

83 % 146 %

V˘chozí rok 2006 V˘chozí rok 2007

97 % 88 %

98 % 88 %

Konvergence k v˘dajovému profilu EU15

115 %

126 %

Europop2008 Burcin a Kuãera – nízká Burcin a Kuãera – vysoká

103 % 102 % 99 %

111 % 106 % 98 %

RÛst jednotky nákladÛ s HDP per capita Konvergence mezd zdravotnického personálu k relativní mzdû zdr. personálu bûÏné v OECD

97 %

93 %

111 %

119 %

114 %

123 %

Difuze technologického pokroku je rychlej‰í a cena jednotky roste o 20 % rychleji neÏ ve zbytku ekonomiky


1.8

Omezení a rizika modelu

Stávající finanãní model vytvofien˘ dle metodiky EU ageing má i pfies doplnûní o dal‰í scénáfie celou fiadu nedostatkÛ, proto je tfieba pfii vyvozování závûrÛ velké opatrnosti. Jedná se pfiedev‰ím o následující skuteãnosti. Projekce rÛstu HDP v sobû nemá zachycen scénáfi sníÏení rÛstu v dÛsledku recese a finanãní krize. Problémem mÛÏe b˘t i velká kompetice mezi ostatními v˘daji z vefiejn˘ch prostfiedkÛ – pfiedev‰ím na zaji‰tûní starobních penzí a péãe o rodiny s dûtmi a dále tlaky na sniÏování pfiíjmÛ do vefiejn˘ch rozpoãtÛ (sniÏování daÀové zátûÏe). ProdlouÏení délky Ïivota do modelÛ vstupuje jako forma vstupních údajÛ a nejsou respektovány dÛsledky zdravotní péãe na její prodlouÏení ani náklady s touto péãí spojené. Doplnûn˘ scénáfi se váÏe pouze k nákladÛm spojen˘m s odvrácením úmrtí, které je pevnû vymezeno danou demografickou projekcí. ProdlouÏení délky Ïivota v dÛsledku léãení potom prodluÏuje období, po které je dan˘ jedinec léãen. Náklady spojené s léãenou prevalencí, roz‰ifiováním indikací a nov˘ch technologií pfiedstavují v souãasné metodice modelu jednu z nejvût‰ích neznám˘ch. Údaje o prevalenci nemocí (pfiípadnû rizikov˘ch faktorÛ) v populaci ve vztahu k jednotliv˘m vûkov˘m skupinám jsou nedostateãné a informace o léãen˘ch a úspû‰nû léãen˘ch osobách chybí úplnû. Pfiitom se jedná o faktory, které se na nákladech podílejí velmi v˘znamnû. Nezanedbatelnou skuteãností, jiÏ je tfieba mít pfii diskusi o omezeních a rizicích modelu na pamûti, jsou pfiesuny nákladÛ mezi formální a neformální péãí. Objem ani náklady neformální péãe nejsou v modelu zachyceny. Pfiitom jsou to právû tyto náklady, jejichÏ rÛst je se zvy‰ující se proporcí seniorsk˘ch kategorií zásadní. Náklady spojené s neformální péãí a dopady pfiesunu této péãe do formální je velmi nesnadné správnû odhadnout. Jedná se pfiedev‰ím o oblast o‰etfiovatelské péãe, která je spojena se sníÏenou sobûstaãností. Podstatn˘ je také vliv pfiesunu úhrady nákladÛ z vefiejn˘ch rozpoãtÛ do soukrom˘ch. Vysok˘ podíl úhrad zdravotní péãe z vefiejn˘ch rozpoãtÛ v âeské republice povede pfii tlaku na stabilizaci vefiejn˘ch rozpoãtÛ k pfiesunÛm úhrad do rozpoãtÛ soukrom˘ch. To bude pravdûpodobnû spojeno se sníÏením ãerpání péãe a s tím souvisejícím sníÏením nákladÛ. DÛsledky sníÏeného ãerpání péãe v‰ak mohou vést ke zv˘‰ení nákladÛ v dÛsledku oddálení léãby. V˘sledné dopady proto není snadné odhadnout. V neposlední fiadû si je potfieba uvûdomit, Ïe v‰echny dlouhodobé projekce jsou ze své podstaty nejisté. I malé zmûny úvodního stavu ãi nûkterého z klíãov˘ch parametrÛ vedou k diametrálnû odli‰n˘m v˘sledkÛm, pfiiãemÏ míra nejistoty se zvy‰uje s prodluÏováním horizontu projekce. Rizikem jsou tedy témûfi v‰echny pouÏité faktory. V˘sledky modelu je tak tfieba povaÏovat pouze za demonstraci moÏností a schopností projekãního nástroje.

ã e s k é h o

92 % 109 %


Hypotéza nákladÛ spojen˘ch se smrtí Hypotéza smysluplnosti zdravotní péãe

f i n a n ã n í

100 % 112 % 90 %

M o d e l y

100 % 107 % 94 %

2 0 5 0 :

Stálé zdraví – Baseline âisté stárnutí Zlep‰ené zdraví

r o c e

2050 V˘daje

v

2025 V˘daje


V % baseline scénáfie

â e s k é

Tabulka 4 Pfiehled citlivostní anal˘zy v˘chozí verze modelu a v˘chozí varianty v % nárÛstu



35

Case study – Retrospektivní projekce MoÏnosti ovûfiení správnosti jednotliv˘ch scénáfiÛ v pouÏitém finanãním modelu jsou velmi omezené. Jednou z moÏností je pouÏití parametrÛ modelu na historick˘ v˘voj – na skuteãné poãty obyvatel, jejich vûkovou strukturu a zmûny v oãekávané délce Ïivota a porovnat „pfiedpovûzené“ v˘daje ve vyjádfiení podílu HDP se skuteãností. Na grafu jsou zachyceny scénáfie „pfiedpovûdi“ v˘dajÛ do poloviny minulého století. Nejvût‰í nárÛst v˘dajÛ od minulosti k souãasnosti je vázán na scénáfi ãistého stárnutí. Podchycení skuteãného podílu v˘dajÛ na HDP je v‰ak moÏné pouze od devadesát˘ch let. Pro pfiedchozí období nelze stávající metodiku v˘poãtu HDP pouÏít. Z grafu je zfiejmé následující. 1. NárÛst podílu v˘dajÛ na HDP od poãátku jeho sledování aÏ do souãasnosti je podstatnû vy‰‰í, neÏ je tomu u nejrychlej‰ího nárÛstu spojeného s „ãist˘m stárnutím“ 2. Poãáteãní prudk˘ skuteãn˘ nárÛst podílu v˘dajÛ v první polovinû 90 let je spojen se zavedením zdravotního poji‰tûní, které urãuje v˘‰i dostupn˘ch prostfiedkÛ ve vztahu k objemu mezd. 3. I z relativnû krátkého období sledování skuteãn˘ch v˘dajÛ je zfiejmé, Ïe dochází k velk˘m v˘kyvÛm, které nezávisí na Ïádném z pouÏit˘ch scénáfiÛ. Je tedy nepravdûpodobné, Ïe v budoucím období budou uvedené a ãasto pouÏívané scénáfie urãovat skuteãn˘ podíl HDP, kter˘ je vyãlenûn na úhradu zdravotní péãe. Z pohledu budoucího v˘voje nárokÛ na financování je proto mnohem dÛleÏitûj‰í „pfiedvídat“, jaké dopady budou mít zmûny v objemu dostupn˘ch prostfiedkÛ na objemy a strukturu péãe. Komu péãe bude poskytnuta a komu ne, která péãe poskytována bude a která ne a jaké to bude mít dopady na úmrtnost a stav zdraví populace. Velmi dÛleÏité je i to, jaké dopady budou mít na dostupnost péãe pfiesuny úhrad z vefiejn˘ch do soukrom˘ch rozpoãtÛ a s tím spojené pfiesuny z prostoru „vefiejné kontroly“ do prostoru „soukromé kontroly“ uÏití dostupn˘ch prostfiedkÛ. Kritické je to pfiedev‰ím u seniorské populace, protoÏe zde pozitivní v˘sledky zdravotní péãe ve smyslu sníÏení úmrtnosti vedou zároveÀ k nárÛstu nárokÛ na zaji‰tûní starobních penzí. Priority „vefiejného“ a „soukromého“ rozhodování o podílu dostupn˘ch prostfiedkÛ pro zdravotní péãi se tak mohou dostat snadno do konfliktu. Tyto problémy v‰ak ve finanãních modelech nejsou zachytitelné.

Graf 16 Srovnání historického v˘voje a zpûtná projekce modelu (v % HDP)

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



36


2 Model Kulatého stolu druhé generace – sociálnû-ekonomick˘ model péãe o zdraví V návaznosti na finanãní model péãe o zdraví byl vytvofien koncept nového sociálnû-ekonomického modelu péãe o zdraví, kter˘ je zaloÏen nejenom na finanãním vyjádfiení péãe, ale také na naturálních jednotkách. Tento model zachycuje dopady péãe na zdraví ve vztahu k jednotliv˘m zdravotním problémÛm a umoÏÀuje podchytit pfiesouvání zátûÏe spojené s poskytováním a úhradou péãe mezi jednotliv˘mi sektory i mezi vefiejn˘mi a soukrom˘mi prostfiedky. Model druhé generace (sociálnû-ekonomick˘ model péãe o zdraví) je konstruován jako sociálnû-ekonomick˘ a celkové v˘daje se skládají ze souãtu v˘dajÛ v‰ech pfiíjemcÛ péãe.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Model Kulatého stolu druhé generace

38

2.1


V této ãásti jsou opût popsány principy fungování modelu a zhodnoceny dostupné datové zdroje. Model samotn˘ v‰ak není sestaven a bude pfiedmûtem dal‰ích analytick˘ch prací. Koncept nového modelu je navrÏen tak, aby dokázal postihnout i zmûny v úãinnosti poskytované péãe a v efektivitû vynakládan˘ch prostfiedkÛ, aby v nûm bylo moÏné zachytit poznatky z epidemiologick˘ch studií a aby lépe odráÏel problémy a navrhovaná opatfiení ve vztahu k budoucnosti financování. Na rozdíl od první generace se tento model snaÏí popsat ve‰keré aktivity, které probíhají v péãi o nemocné a osoby, které potfiebují péãi (formální a neformální péãe). SnaÏí se podrobnûji analyzovat zdravotní potfieby a stavy populace a vliv tûchto stavÛ (narození, úmrtí, infarkt, mozková pfiíhoda, diabetes) na ekonomick˘ potenciál obyvatel. Neomezuje se a priori na v˘daje zdravotnictví (definované resortem ministerstva zdravotnictví, pfiedev‰ím zdravotní poji‰Èovny), ale pokr˘vá zdravotnictví vãetnû zdravotnû-sociálních v˘dajÛ (obdobnû jako v systému zdravotnick˘ch úãtÛ). Z pohledu budoucích v˘dajÛ bude velmi pravdûpodobnû docházet k rÛstu v˘dajÛ pfiedev‰ím u seniorsk˘ch populaãních jednotek. Z tohoto pohledu je potfiebné na „stárnutí“ populace nahlíÏet jako na jev, jenÏ je do znaãné míry podmínûn zdravotní péãí – schopnost doÏít se vy‰‰ího vûku i v pfiítomnosti onemocnûní nebo postiÏení. Zvy‰ováním léãené prevalence s nároky na vy‰‰í kvalitu Ïivota bude docházet ke zvy‰ování nárokÛ na bezpeãnost i komfort terapie. Zv˘‰ení bezpeãnosti a zároveÀ navy‰ování oãekávané „zb˘vající“ délky Ïivota u seniorské populace povede k roz‰ifiování indikací a omezování kontraindikací k léãbû a fie‰ení zdravotních problémÛ. S tím v‰ím porostou náklady na udrÏení zdraví populaãní jednotky – zároveÀ se v‰ak bude zvy‰ovat její ekonomick˘ potenciál. VynaloÏené náklady tedy mohou b˘t vysoce efektivní, pokud souãasnû dokáÏeme tohoto ekonomického potenciálu vyuÏít. V opaãném pfiípadû bude docházet pouze k nárÛstu poãtu osob v populaãních jednotkách, u nichÏ jsou vysoké náklady na péãi, a bude se prodluÏovat doba vyplácení dÛchodÛ (starobní, invalidní atd.). To spoleãnû s rychl˘m nástupem siln˘ch pováleãn˘ch roãníkÛ do seniorsk˘ch kategorií – závisl˘ch na mezigeneraãní solidaritû zprostfiedkované vefiejn˘mi prostfiedky – povede k napjaté finanãní situaci. Nejpravdûpodobnûj‰ím dÛsledkem bude omezení pfiístupu k péãi (nejrÛznûj‰ími formami) u tûch populaãních jednotek, které jiÏ nebudou mít sílu se bránit. Tím se zároveÀ sníÏí délka Ïivota, která je závislá na poskytování úãinné péãe, klesnou náklady na péãi i na vyplácení dÛchodÛ. To, co hrozí, není finanãní nerovnováha, ale nûco, co dosud nemá ustálené a spoleãensky akceptovatelné oznaãení (jedná se o opakování situace ze sedmdesát˘ch a poloviny osmdesát˘ch let, kdy v dÛsledku v˘razného zpomalování zvy‰ování zdraví, zpomalování rÛstu poãtu osob, které se doÏily dÛchodového vûku, a délky Ïivota seniorÛ – doby pobírání dÛchodu – byly náklady na dÛchody udrÏovány „v pfiijatelné“ úrovni). Z tûchto dÛvodÛ je naprosto nezbytné, aby model dobfie zachycoval objem péãe nejenom ve finanãním, ale i v naturálním plnûní a aby se pozornost maximálnû zamûfiila na zvy‰ování ekonomického potenciálu v‰ech populaãních jednotek. Celospoleãensk˘m fie‰ením v˘dajÛ na zdravotní a sociální péãi a na zaji‰tûní dÛchodÛ není jejich omezování, ale naopak zuÏitkování zv˘‰eného ekonomického potenciálu. Pro model je dále potfiebné, aby poklesy úmrtnosti (a s tím související zmûny v oãekávané délce Ïivota) a poãty obyvatel (v bezmigraãních variantách) byly v˘stupem modelu péãe, nikoli jeho vstupem.


v

Zdravotnictví

r o c e

2 0 5 0 :

Vefiejné v˘daje

M o d e l y

f i n a n ã n í

Mzdy

Ekonomická aktivita

Produktivita práce

ã e s k é h o



Dal‰í prostfiedky z vefiejn˘ch rozpoãtÛ

Sazba "zdravotní danû"

Produkt âR (HDP)

Nezamûstnanost

Vefiejné pfiíjmy

Technologick˘ pokrok

Sociální péãe


Zdravotnûsociální péãe

Léãená prevalence, dostupnost

Stavy

Participace na trhu práce

Ekonomick˘ potenciál

Jednotky péãe = práce + materiál + technologie

Neformální péãe

Události

Rizikové faktory (koufiení, obezita)

Neformální aktivita

Migrace

Obrázek 2 Schematické zobrazení sociálnû ekonomického modelu péãe o zdraví – modelu druhé generace projektu Kulat˘ stÛl

â e s k é

Zdroj: Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, model druhé generace

Neformální náklady

Neformální péãe o prostfiedí

Rodinn˘ produkt

Porodnost

Péãe

Úmrtnost

Péãe

Vnûj‰í prostfiedí ovlivÀující zdravotnictví a ekonomiku

Vefiejné rozpoãty

Populaãní jednotka

Sociálnû-ekonomick˘ model péãe o zdraví

39

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



40

2.1.1

Vztah mezi charakteristikou stavu z pohledu stupnû sobûstaãnosti a nemocnosti

Tyto dva pohledy na hodnocení stavu ãlovûka jsou vzájemnû dosti provázané. SníÏení sobûstaãnosti a závislost na cizí pomoci jsou obvykle dÛsledkem nemoci (zdravotního postiÏení).14 Naopak úroveÀ sobûstaãnosti a závislosti na cizí pomoci ovlivÀuje v˘voj zdravotního stavu – v oblasti Ïivotního stylu, schopnosti dodrÏování léãebného reÏimu, schopnosti vãas reagovat na zmûny stavu zdraví a podobnû. Navíc existuje silná korelace mezi stupnûm funkãního postiÏení a objemem ãerpané zdravotní péãe a s ní spojen˘ch nákladÛ. Tato souvislost je dokonce silnûj‰í neÏ sociální charakteristiky nebo vyjádfiení pfiíãiny postiÏení na základû diagnózy (Fried, 2001). PostiÏení sobûstaãnosti a zdatnosti se navíc pouÏívá jako nástroj na stanovení stupnû závaÏnosti onemocnûní. Pfiíkladem mÛÏe b˘t Funkãní klasifikace NYHA pro srdeãní selhání (New York Heart Association). Míra omezení a utrpení nemocného v dÛsledku onemocnûní je i souãástí konceptu mûfiení „globální zátûÏe zpÛsobené onemocnûním“ (Global Burden of Diseases). Z tohoto konceptu vypl˘vá, Ïe se v modelu nelze orientovat pouze na tradiãnû vníman˘ sektor zdravotnictví, ale je nutné jej informaãnû roz‰ífiit na oblast zdravotnû-sociální a sociální péãe.

2.1.2

Sektor domácností, neformální péãe, potenciál ekonomické aktivity

V konceptu sociálnû-ekonomického modelu péãe o zdraví hraje zásadní úlohu sektor domácností. Je to dáno tím, Ïe se zátûÏ plynoucí z onemocnûní a úrazÛ pfiesouvá z akutních forem péãe do forem chronick˘ch a pro udrÏování zdraví je znaãnû v˘znamná dlouhodobá prevence – nejen v oblasti Ïivotního stylu, ale i dlouhodobého uÏívání lékÛ, sledování zdravotního stavu, vãasného pfiivolání pomoci a podobnû. Postavení domácnosti jako základní souãásti zdravotnického systému (nebo alespoÀ nejdÛleÏitûj‰ího partnera) se jiÏ zaãíná vûnovat pozornost. Domácnosti a komunity zaãínají b˘t oznaãovány za primární producenty zdraví (Mosley, 2006). Pozornost se zaãíná vûnovat i objemu a hodnotû práce vykonávané v domácnosti. Pro ilustraci ekonomického v˘znamu domácností mÛÏe slouÏit australská studie, která pfiisuzuje ekonomice domácností 44 % z celkového ekonomického objemu. Celková ekonomika domácností (oznaãovaná jako Gross Household Product, GHP) dosahuje 80 % hodnoty trÏní ekonomiky (HDP minus imputované nájemné). Pfiitom do domácí ekonomiky je vkládáno o 15 % více ãasu neÏ do trÏní ekonomiky (Soupourmas 2002). Základní struktura vstupÛ a v˘stupÛ pro ekonomiku domácnosti není zatím v‰eobecnû ustálená. Ve Velké Británii je tento problém fie‰en v rámci experimentálního zavádûní satelitního úãtu domácností 15, kter˘ na stranû vstupÛ identifikuje ãas vûnovan˘ práci v domácnosti a vyuÏití kapitálu. Na stranû v˘stupÛ produkce domácností je pak péãe o domácnost, doprava, v˘Ïiva údrÏba odûvÛ a textilií, péãe o dûti, péãe o dospûlé a dobrovolnická ãinnost. Péãe o dûti v její zdravotní komponentû a péãe o dospûlé je v modelu zahrnuta do bloku neformální péãe, ostatní druhy v˘stupÛ jsou souãástí bloku neformální péãe o prostfiedí (viz dále). V˘kon domácí ekonomiky je kriticky závisl˘ na objemu ãasu (ten je v kompetici s ãasem vûnovan˘m trÏní ekonomice, a tedy s nabídkou práce pro trÏní ekonomiku), na kapitálu, jímÏ domácnosti disponují, a na dostupnosti a cenách nákupÛ (vstupÛ pro domácí ekonomiku). Tyto relace potom urãují, zda je lep‰í poÏadovaného v˘stupu dosáhnout vlastní ãinností domácností, nebo si tento v˘stup nakoupit. Jedná se o dopravu, bydlení, stravování (nákup stravovacích sluÏeb nebo vlastní pfiíprava stravy a „jen“ nákup surovin) a dal‰í v˘stupy. Stejné rozhodování probíhá i u „o‰etfiovatelské péãe“. Pokud je cena nakoupené sluÏby niÏ‰í, neÏ jsou náklady na její vyprodukování v domácnosti, pak je preferován nákup. NiÏ‰í cena je v‰ak dÛsledkem „dotací“ z vefiejn˘ch prostfiedkÛ. Pfiitom vlastní efektivita (a kvalita) tûchto produkcí mÛÏe b˘t v domácnosti mnohem vy‰‰í, a tím dochází ke sníÏení efektivity v celé ekonomice.

2.1.3

Vliv intervencí na zdraví

Vliv péãe o zdraví lze ilustrovat na grafu (Connelly, 2008), na kterém je pro jednotlivé vûkové skupiny zachycen rozdíl mezi v˘vojem rokÛ Ïivota stráven˘ch ve zdraví (Quality Adjusted Life Years) v závislosti na provádûní intervencí ke zlep‰ení zdraví. Pfiedev‰ím u seniorsk˘ch populaãních jednotek je pro udrÏení zdraví, a tím potenciálu ekonomické aktivity péãe o zdraví kritická. VyuÏití potenciálu k ekonomické aktivitû není jenom v˘stupem péãe o populaãní jednotku. Ekonomická aktivita sama o sobû má pravdûpodobnû vliv na udrÏení zdraví. Nedávno zvefiejnûná studie (Bamia et al., 2008) ukazuje, Ïe oddálení odchodu do dÛchodu má znaãnû pozitivní vliv na sníÏení úmrtnosti – oddálení odchodu do dÛchodu o 5 let vede k 10% sníÏení mortality. Na sníÏení se podílí pfiedev‰ím sníÏení úmrtnosti na kardiovaskulární onemocnûní a jedná se o situaci, kdy zdravotní stav nebyl pfiíãinou pfiedãasného odchodu do dÛchodu. Jednotlivé mechanismy spojené s ekonomickou aktivitou a jejich podíly na sníÏení úmrtnosti zatím nejsou dostateãnû objasnûny. Pravdûpodobnû to v‰ak souvisí s Ïivotním stylem, jeho pravidelností a rytmiãností, s lep‰ím ekonomick˘m a sociálním postavením a se sociálními interakcemi. V modelu tato vazba není zatím zachycena, je s ní v‰ak do budoucna tfieba poãítat.

2.1.4

Populaãní jednotka a její ekonomick˘ potenciál

Základem fungování modelu je populaãní jednotka, jeÏ je definována vûkovou skupinou, pohlavím, vzdûlání, rasou atd. Jednotlivé populaãní jednotky a jedinci, ktefií do nich náleÏejí, vytváfiejí celou populaci. V daném ãasovém okamÏiku dochází ke vzájemné interakci. Jedna populaãní jednotka je v dobrém stavu, její ekonomick˘ potenciál je hojnû vyuÏit, vytvofiené HDP i neekonomické aktivity se tak pfiesouvají k populaãní jednotkám, které svého ekonomického potenciálu je‰tû nedosáhly nebo jej jiÏ vyãerpaly. 14 ÚroveÀ sobûstaãnosti a závislosti na cizí pomoci je dále modifikována nároãností prostfiedí, ve kterém se jedinec nachází. 15 Podrobné informace jsou dostupné na http://www.statistics.gov.uk/hhsa/hhsa/index.html.



Graf 17 Vliv intervencí na zdraví Kvalita Ïivota

Událost je explicitnû vybran˘ akutní a epidemiologicky závaÏn˘ problém (krátkodob˘, s definovan˘m zaãátkem a koncem), kter˘ je sledovanou (a sledovatelnou) pfiíãinou úmrtí. Pfiíkladem mÛÏe b˘t tfieba akutní infarkt myokardu. Cílem zdravotní péãe je zabránit úmrtí a vrátit jedince populaãní jednotky do co nejlep‰ího zdravotního stavu. Na fie‰ení události je primárnû zamûfien tzv. akutní model zdravotní péãe. Stavy jsou základními charakteristikami populaãní jednotky a tvofií základní prvek modelu. Na charakteristiku stavu mÛÏeme nahlíÏet buì z pohledu jeho ekonomického potenciálu (ve vyjádfiení pracovní schopnosti, míry sobûstaãnosti a závislosti na cizí pomoci), nebo z hlediska chronick˘ch onemocnûní, v˘skytu rizikov˘ch faktorÛ a pravdûpodobnosti vzniku události. ¤e‰ení a ovlivnûní stavÛ je primárním zamûfiením tzv. chronického modelu péãe a stavy jsou v˘znamnou mûrou urãovány tzv. sociálními determinanty zdraví, které jsou závislé na v˘‰i a zpÛsobu uÏití HDP (mimo ãásti, které smûfiují pfiímo do oblasti sociální a zdravotní péãe). Souãástí charakteristik stavÛ nejsou jenom míry sobûstaãnosti a nemocnosti, ale i pohody, spokojenosti, subjektivního vnímání zdraví, naplnûnosti smyslu Ïivota a dal‰í. Tyto charakteristiky jsou souãástí kvality Ïivota, které se sledují jako jedna z forem zachycení v˘sledkÛ zdravotní péãe, pfiedev‰ím v pfiípadech, kdy zmûny v úmrtnosti nebo v˘skytu událostí nejsou dostateãné. Pfiíkladem mÛÏe b˘t EuroQoL (2008) (quality of life), kter˘ stav zdraví popisuje v 5 dimenzích: pohyblivost, péãe o vlastní osobu, konání obvykl˘ch ãinností, v˘skyt bolestí nebo diskomfortu a v˘skyt úzkostí ãi depresí. Specifickou charakteristikou populaãní jednotky je schopnost reprodukce a její naplnûní, které vede k narození, to znamená k vytvofiení základu nové populaãní jednotky. Stav populaãní jednotky zaniká úmrtím posledního jedince, kter˘ danou jednotku tvofií. Poãet narození v populaãní jednotce je ovlivÀován vûkem, poãtem jiÏ narozen˘ch dûtí, stavem zdraví, sociální situací i individuálními preferencemi jedincÛ dané populaãní jednotky. Narození pfiedstavuje vznik nové populaãní jednotky. Ta v‰ak vyrÛstá ve svém dûtském vûku s pÛvodní populaãní skupinou, ve které se dûti narodily. Tím je do znaãné míry pfiedurãován dal‰í zdravotní a sociální v˘voj této nové populaãní skupiny i v období dospûlosti a stárnutí. Samotná schopnost reprodukce populaãní jednotky je ovlivnûna tzv. reprodukãním zdravím, které mÛÏe b˘t postiÏeno, a je pfiedmûtem zdravotnick˘ch intervencí ve smyslu asistované reprodukce nebo ve smyslu plánovaného poãetí (antikoncepce). Úmrtí je koneãn˘m stavem Ïivota. V modelu jsou k úmrtí dvû cesty. Jedna je spojena s událostí, kdy se snaÏíme události pfiedcházet, a v pfiípadû, kdy k ní dojde, tak úmrtí, které je na událost vázáno odvrátit. Události musí b˘t explicitnû definované a detekovatelné i v pfiípadech, kdy k úmrtí dochází, i v pfiípadech, kdy se nemocnému péãe nedostane (úmrtí mimo zdravotnická zafiízení). Souãtem událostí jsou potom úmrtí mimo zdravotnická zafiízení, úmrtí ve zdravotnick˘ch zafiízeních a události ve zdravotnick˘ch zafiízeních, které neskonãily úmrtím. Druhou a ãastûj‰í cestou je úmrtí, které je terminální fází Ïivota a ukonãuje

f i n a n ã n í M o d e l y

Na vztahy lze nahlíÏet buì z pohledu jednoho ãasového fiezu – zahrnuje v‰echny populaãní jednotky –, nebo ve vztahu Ïivotního cyklu – izolovanou kohortu (roãník narození), která se pfiesouvá mezi jednotliv˘mi populaãními jednotkami. V druhém pfiípadû je moÏné zachytit dopady péãe poskytnuté v jedné populaãní jednotce na stav ve star‰í populaãní jednotce (aÏ do nûj kohorta dospûje). To umoÏÀuje vyuÏít konceptÛ celoÏivotních nákladÛ, ale i celoÏivotních pfiínosÛ. Populaãní jednotka se dostává do rÛzn˘ch stavÛ a událostí.

2 0 5 0 :

Zdroj: Connelly, 2008

r o c e

Roky Ïivota

v

Smrt


Profil QALY bez intervence

â e s k é

QALY získané intervencí


ã e s k é h o

QALY s intervencí

41

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



42

nepfiízniv˘ v˘voj stavu. V tûchto pfiípadech je souãástí péãe o stav i paliativní péãe, která v˘raznû ovlivÀuje kvalitu Ïivota i v tomto jeho posledním stadiu. V tomto druhém pfiípadû nejde primárnû o odvrácení úmrtí, ale o udrÏení takového stavu, kter˘ je sluãiteln˘ se Ïivotem. Lidé vytváfiejí ekonomick˘ potenciál, kter˘ je charakteristikou stavu populaãní jednotky. Tento potenciál se realizuje ve schopnosti ekonomické aktivity (aktivity, o kter˘ch je úãtováno ve vztahu k tvorbû HDP) a ve schopnosti aktivity neekonomické (aktivity, o kter˘ch není úãtováno ve vztahu k HDP). Jeho vyuÏití je jiÏ záleÏitostí fungování spoleãnosti jako celku. Vytváfiení a podchycení ekonomického potenciálu je zásadní pro posouzení úãinnosti péãe o stavy, a tím i pro porovnání pfiínosÛ plynoucích ze spotfieby péãe. Spotfieba péãe mÛÏe mít charakter „bûÏné spotfieby“ (spotfieba, která bezprostfiednû ãasovû souvisí s úrovní ekonomického potenciálu), nebo „investiãní“ (spotfieba, která se na úrovni ekonomického potenciálu projeví aÏ v budoucím období). Koncept ekonomického potenciálu v modelu je naprosto zásadní, neboÈ umoÏÀuje posuzovat péãi o zdraví jako faktor ekonomické síly spoleãnosti, nikoli jako spotfiebu, kterou si „mÛÏeme dovolit“. Ekonomická aktivita je takové vyuÏití ekonomického potenciálu, o které se úãtuje ve vztahu k tvorbû HDP. Z pohledu bilance a udrÏitelnosti financování zdravotnictví je vytvofiení podmínek pro ekonomickou aktivitu podstatnû zásadnûj‰í neÏ snahy o omezování v˘dajÛ na zdravotnictví. Jako neformální aktivity jsou oznaãovány ãinnosti, které nejsou zachyceny v úãetnictví ve vztahu k tvorbû HDP. Mohou v‰ak b˘t do „ekonomick˘ch“ aktivit imputovány podobnû jako „nájemné ve vlastních domech“. Neekonomické aktivity pfiedstavují v˘znamnou komponentu vyuÏití ekonomického potenciálu a zároveÀ se v˘raznû podílejí na bohatství spoleãnosti, pfiestoÏe nejsou zahrnuty do HDP. Z pohledu modelu je zásadní vyuÏití neekonomické aktivity v rámci poskytování neformální péãe a neformální péãe o prostfiedí (napfiíklad péãe o domácnost). Mûfiení ekonomického potenciálu je moÏné provádût srovnáním stavu populaãní jednotky napfiíklad v hodinách ekonomické a neekonomické aktivity v rÛzn˘ch sektorech. Maximální poãet hodin adjustovan˘ na míru sobûstaãnosti a závislosti na cizí pomoci lze potom v dan˘ch celospoleãensk˘ch podmínkách povaÏovat za maximální potenciál. Tento pfiístup navíc umoÏní lépe ohodnotit populaãní jednotky Ïenského pohlaví, které mimo ekonomické aktivity svÛj potenciál vyuÏívají k aktivitám neekonomick˘m (péãe o dûti, o prostfiedí – domácnost, neformální péãe o prostfiedí, poskytování péãe osobám závisl˘m na cizí pomoci). Proporci neekonomické aktivity je tfieba posuzovat i z pohledu ekonomické aktivity. AngaÏovanost v neekonomick˘ch aktivitách (substituce nedostatku formální péãe) se mÛÏe negativnû projevit na produktivitû v ekonomické aktivitû.

2.1.5

Neformální péãe o nemocné a potfiebné

Neformální péãe o prostfiedí a s ní spojené náklady a pfiínosy jsou zatím znaãnû podceÀovány. Z pohledu ovlivnûní stavÛ je ale neformální péãe velmi dÛleÏitá. Net˘ká se jenom materiálních komponent (pofiádek, bezpeãnost, ãistota), ale i mezilidsk˘ch vztahÛ, vytváfiení sociálních sítí, kultury, respektu k Ïivotnímu prostfiedí a podobnû. Sv˘m zpÛsobem je formou péãe, která Ïivotu dává smysl a prostor pro jeho naplnûní. Neformální péãe je základní a nejdÛleÏitûj‰í formou péãe o stavy. V dosavadních pfiístupech k popisu chování systému péãe o zdraví je zastoupena fiídce, a pokud ano, tak pouze z pohledu dopadÛ na nároky na formální péãi pfii jejím omezení (Häkinnen, 2007). Neformální péãe je v o‰etfiovatelské rovinû provázána se sociální i zdravotní péãí. Nezaãlenûní do modelu by znamenalo, Ïe by nebylo moÏné hodnotit ostatní formální komponenty. Jedná se o spojené nádoby v pravém slova smyslu. Vzhledem ke zcela rozdíln˘m ekonomick˘m charakteristikám v‰ech základních druhÛ péãe (neformální, sociální a zdravotní) a oddûlen˘m reÏimÛm úhrad mÛÏe docházet vlivem nesprávného nastavení parametrÛ systému k závaÏn˘m pfiesunÛm mezi jednotliv˘mi formami bez ohledu na to, zda se tím sníÏí celková úãinnost péãe o stavy. Linie neformální, sociální a zdravotní péãe je navíc znaãnû nároãná na koordinaci a úroveÀ této koordinace pfiedstavuje zásadní faktor efektivity celého systému. Podchycení objemu a pfiínosu neformální péãe je zatím nedostateãné. V rovinû o‰etfiovatelské péãe, která je velmi nároãná na lidskou práci, ji v‰ak lze kvantifikovat pomocí ekvivalentÛ zdravotní o‰etfiovatelské péãe, jeÏ je pomûrnû dobfie podchycena.

2.1.6

Formální péãe o nemocné a potfiebné

Formální formu ekonomické aktivity ve zdravotnictví pfiedstavuje péãe zdravotní (nemocnice, lékafii, lékárny apod.), zdravotnû-sociální (domácí péãe, LDN) a sociální (peãovatelská sluÏba, domovy pro seniory apod.). Sociální péãe je formální péãe, která je souãástí ekonomické aktivity. V podstatû se jedná o formalizovanou „neformální“ péãi, která má svoji specifickou odbornost, ale sv˘mi ãinnostmi se odli‰uje jen málo. Systém sociální péãe byl v nedávné dobû dobfie strukturován, zahrnuje péãi jak institucionální a ambulantní, tak i terénní. S poskytováním péãe jsou spojeny finanãní toky. Tuto péãi je moÏné ve finanãním vyjádfiení zachytit v roz‰ífiení SHA ve v‰ech dimenzích, vãetnû vazby na diagnózu. Poskytování pfiíspûvkÛ na péãi (v propojení s posudkovou sluÏbou) navíc umoÏÀuje alespoÀ pfiibliÏnû podchytit i neformální péãi ve vztahu k diagnózám. Zdravotní péãe je formální péãe (ekonomická aktivita) poskytovaná zdravotnick˘mi pracovníky. Její komponenty jsou dobfie podchyceny v systému SHA. Problémem je vyãlenûní o‰etfiovatelské péãe, která je provázána s neformální a sociální péãí. Zdravotní péãe se váÏe k událostem, kde pÛsobí prakticky samostatnû, a ke stavÛm, kde pÛsobí v souãinnosti s ostatními formami péãe. S pfiesunem tûÏi‰tû zdravotních problémÛ do péãe o chronické stavy se souãinnost s ostatními formami stává klíãov˘m faktorem efektivity celého systému.

Data vymezující populaãní jednotky jsou dobfie dostupná v ãlenûní dle vûkov˘ch kategorií, pohlaví a v geografickém ãlenûní do úrovnû ORP. Geografické ãlenûní není ve vztahu k dal‰ím údajÛm pfiíli‰ spolehlivé. âlenûní dle ORP v‰ak umoÏÀuje jednoznaãné pfiifiazení do systému NUTS EU i do ãlenûní regionÛ dle OECD. Údaje o projekcích poãtu obyvatel jsou dostupné z mnoha zdrojÛ – v âR projekce âSÚ, Burcin a Kuãera, v rámci EU (Eurostat) Europop2004 a Europop2008. Dostupné jsou pro celou âR, v omezené mífie pro NUTS2. Historické údaje od roku 1920 za celou republiku jsou k dispozici na âSÚ, s v˘jimkou období druhé svûtové války. Star‰í informace jsou také k dispozici, ale problémem je vymezení geografického území. Data o úmrtích jsou sledována v ÚZIS ve dvou agendách – úmrtní listy (údaje jsou pfiebírány z âSÚ) a list o prohlídce zemfielého. List o prohlídce zemfielého obsahuje podrobnûj‰í údaje. âlenûní je dle podrobného seznamu diagnóz MKN10, kter˘ umoÏÀuje agregaci do potfiebn˘ch seskupení v návaznosti na dal‰í dostupná data. âlenûní podle vûku a bydli‰tû do úrovnû ORP je bezproblémové. Historická data od roku 1920 jsou k dispozici na âSÚ (jsou zvefiejnûna na webu) za celou republiku. V prÛbûhu historického v˘voje v‰ak dochází k zásadním zmûnám v klasifikaci pfiíãin úmrtí (MKN3 v roce 1920) a nejednotné je i vûkové ãlenûní. Ke standardnímu ãlenûní v pûtilet˘ch vûkov˘ch kategoriích do vûku 85+ dochází aÏ od roku 1960. Podrobné úmrtnostní tabulky v intervalovém i kohortovém ãlenûní za celou âR jsou k dispozici na Human Mortality Database 16 . Podrobné úmrtnostní tabulky pro populaci seniorÛ jsou dostupné v Kannisto-Thatcher Database on Old Age Mortality at the Max Planck Institute for Demographic Research 17 . K dispozici jsou i podrobné úmrtnostní tabulky za kraje (dvoulet˘ pohybliv˘ interval) a âR od roku 2001 na âSÚ. Zkrácené úmrtností tabulky za okresy jsou k dispozici pro pûtileté po sobû jdoucí období od roku 1981 na âSÚ. Projekce úmrtnostních tabulek je moÏné po dohodû získat u autorÛ Burcina a Kuãery, ktefií na jejich základû zpracovávali projekce demografického v˘voje. Dal‰ími potfiebn˘mi daty jsou data o událostech. Vzhledem k definici se jedná o zdravotní problémy, které jsou fie‰eny za hospitalizace nebo do‰lo k úmrtí dfiíve, neÏ byla péãe ve zdravotnickém zafiízení poskytnuta. Údaje o zemfiel˘ch a hospitalizovan˘ch je moÏné propojit v ÚZIS a potom na tomto základû u definovan˘ch diagnóz, jeÏ lze povaÏovat za odpovídající sledované události, urãit poãet osob, které na událost zemfiely mimo hospitalizaci, za hospitalizace a které byly v daném roce pro událost hospitalizovány a nezemfiely. Jedná se tedy o poãet osob, u kter˘ch k události do‰lo, nikoli o poãet událostí. U jedné osoby mohlo dojít k více událostem. Pro potfieby modelu je to v‰ak dostaãující, snáze zpracovatelné a lépe interpretovatelné. Následují data o stavech. Pro charakteristiky stavÛ je asi nejvhodnûj‰í pouÏít agendu pfiíspûvkÛ na péãi, která zachycuje jak v˘‰i vyplácen˘ch pfiíspûvkÛ a hodnocení stupnû závislosti (1 aÏ 4), tak i podrobné hodnocení zvládání jednotliv˘ch úkonÛ. V návaznosti na agendu posudkÛ lze stupnû závislosti propojit s nejv˘znamnûj‰ími agendami. âlenûní podle vûku a pohlaví je 16 Více informací viz http://www.mortality.org/. 17 Více informací viz http://www.demogr.mpg.de/?http://www.demogr.mpg.de/databases/ktdb/.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í

Model a jeho vyuÏití pro popis a osvûtlení chování systému, vãetnû jeho vyuÏití pro projekce a posouzení rÛzn˘ch opatfiení, je kriticky závislé na dostupnosti, vûrohodnosti a interpretovatelnosti dat.

M o d e l y

Dostupnost dat pro model

2 0 5 0 :

2.2

r o c e

Zachycení poãtu hodin je mimofiádnû dÛleÏité, protoÏe produktivita práce ve zdravotnické a sociální oblasti (i v neformální péãi) se v˘raznû odli‰uje od ostatních ãástí ekonomiky. Náklady na práci jsou navíc znaãnû regulovány a podléhají velmi siln˘m tlakÛm, které nemají trÏní charakter. Vzhledem k tomu, Ïe náklady na práci tvofií ve zdravotní a sociální oblasti nejv˘znamnûj‰í poloÏku, je tuto komponentu potfiebné v modelu zachytit samostatnû. Vzhledem k omezené moÏnosti rÛstu produktivity práce zejména v o‰etfiovatelské péãi bude pravdûpodobnû docházet k tzv. Balassa-Samuelsonovu efektu, podle nûhoÏ se budou mzdy zdravotnického personálu pfiizpÛsobovat mzdám v ekonomice jako celku a nikoli produktivitû práce. Tím vznikne relativní rÛst nákladÛ v tomto sektoru ekonomiky vÛãi zbytku ekonomiky (prÛmûrná mzda poroste pravdûpodobnû rychleji neÏ HDP, podíl zdravotnictví na HDP z tohoto dÛvodu poroste).

v

Stávající systémy, vãetnû projekãních modelÛ, popisují chování systému ve finanãních jednotkách. Problém zachycení péãe v naturálních jednotkách není dosud uspokojivû vyfie‰en. Tomuto tématu bylo vûnováno i nedávné jednání OECD. Z podkladov˘ch materiálÛ (OECD, 2008) vypl˘vá, Ïe navrhované fie‰ení spoãívá v urãení objemu péãe v jednotkách v˘stupu. Ty jsou v‰ak specifikovány ve vztahu k fie‰ení akutních onemocnûní – epizody péãe, jeÏ mají definován zaãátek a konec, a to pfieváÏnû jen pro lÛÏkovou ãást. Problém urãení objemu péãe se váÏe nejenom ke srovnávání mezi státy a v ãasovém v˘voji ve vztahu k vysoké regulaci zdravotnictví a sociální péãe (netrÏní sluÏby) a k mûfiení produktivity. Jde pfiedev‰ím o to, aby bylo moÏné postihnout „omezování pfiístupu k péãi“ jako nástroje k zachování finanãní stability. Zcela zásadním nedostatkem je, Ïe jednotky péãe nepostihují v‰echny komponenty (neformální péãe, sociální péãe a zdravotní péãe). Pro model je proto pouÏit koncept ocenûní jednotek péãe na základû kapacit a zdrojÛ, které jsou k péãi pouÏívány. Jedná se o hodiny práce v o‰etfiovatelské oblasti (ekvivalenty zdravotní o‰etfiovatelské péãe), hodiny práce lékafiÛ a hodiny ostatních zdravotnick˘ch pracovníkÛ. V pfiípadû materiálové spotfieby lékÛ je jako jednotky pouÏito definovan˘ch denních dávek. V pfiípadû „v˘robních prostfiedkÛ“ lze u vybrané pfiístrojové techniky pouÏít poãet kusÛ. Ve v‰ech ostatních nevyãlenûn˘ch poloÏkách je moÏné jednotky vyjádfiit jako reÏijní nákladovou poloÏku, která se váÏe k jednotkám péãe vyjádfiené v hodinách a jejích ekvivalentech. Jedná se o pomûrnû hrubé vyjádfiení, nicménû umoÏÀuje pfiedev‰ím v komponentách léãiv a o‰etfiovatelské práce solidní alokaci ve vztahu k jednotliv˘m populaãním jednotkám – v návaznosti na SHA. Je také moÏné jednotky blíÏe specifikovat podle provádûn˘ch v˘konÛ nebo odborností, které péãi poskytují.


Jednotky péãe

â e s k é

2.1.7



43

bezproblémové, ãlenûní dle ORP bude pravdûpodobnû také pouÏitelné. Údaje o rozloÏení rizikov˘ch faktorÛ v populaãních jednotkách zatím nejsou v potfiebné spolehlivosti dostupné (v˘‰e TK, cholesterolu, v˘skyt koufiení a podobnû). Na získání tûchto údajÛ bude tfieba zamûfiit v budoucnu pozornost, protoÏe k nim se váÏe nejvíce studií. Podobnû bude nezbytné soustfiedit se na získání údajÛ o kvalitû Ïivota. V obou pfiípadech se jedná o potfiebu v˘bûrov˘ch ‰etfiení nebo o vytváfiení klinicko-epidemiologick˘ch registrÛ. Dal‰í pomûrnû spolehlivé charakteristiky stavÛ lze získat z agendy rodinn˘ch úãtÛ. Ty se t˘kají celé domácnosti. Jsou zde v‰ak zachyceny i údaje o jednotliv˘ch ãlenech domácnosti ve vztahu k vûku a pohlaví. Je tedy moÏné urãit, kolik osob Ïije v domácnostech majících mají dané charakteristiky – jedná se o sociálnû-ekonomické charakteristiky – pfiíjmy na osobu, struktura vydání dle COICOP a struktura spotfieby potravin. Na základû dat je tfieba zvolit nejv˘znamnûj‰í charakteristiky vztahující se k úmrtí, k událostem, ke zhor‰ování stupnû závislosti a podobnû (jedná se o obdobnou metodu jako v˘poãet rizik na základû zdravotnick˘ch údajÛ – v˘‰e TK, cholesterolu atd.), a pokud je to moÏné, vztáhnout je k jednotliv˘m diagnostick˘m okruhÛm. Data o ekonomickém potenciálu lze odvodit z ‰etfiení o pracovní síle a ze srovnávání s jin˘mi populaãními jednotkami na základû adjustace na charakteristiky stavu. Jednotkou ekonomického potenciálu by mûly b˘t hodiny pro ekonomickou i neekonomickou aktivitu. Data o ekonomické aktivitû jsou nejlépe zachycena ve sãítání lidu, domÛ a bytÛ. Je tfieba na to pamatovat a zajistit si údaje v potfiebném vûkovém a geografickém ãlenûní. Pro období mezi sãítáními je potfieba nalézt vhodnou metodu pro aproximaci, pfiípadnû formou ‰etfiení. Údaje a projekce zuÏitkování ekonomické aktivity a pfiíleÏitostí k ekonomické aktivitû ve vztahu k tvorbû HDP je tfieba do modelu dodat (ekonomické prognózy). Data o neekonomické aktivitû jsou dosud málo zachytitelná. PfiibliÏnou informaci lze odvodit z údajÛ z ‰etfiení sociální situace z roku 2001, kde jsou údaje o poãtu hodin vûnovan˘ch neformální péãi, a z údajÛ o poãtu osob, jeÏ se na péãi podílejí (agenda pfiíspûvkÛ na péãi) v závislosti na stupni postiÏení osoby, které byl pfiiznán pfiíspûvek na bezmocnost. Údaj o poãtu hodin vûnovan˘ch neformální péãi o prostfiedí je tfieba teprve získat – ‰etfiení o vyuÏití nepracovní doby (viz projekt v U.K.). ObtíÏnû zachytitelná jsou také data o neformální péãi. Neformální péãe (ãinnost v rámci ekonomiky domácností) je substitutem vût‰iny o‰etfiovatelské péãe poskytované v sociálních a zdravotnick˘ch sluÏbách. Její zachycení je tedy vhodné provést ve stejn˘ch jednotkách – nejlépe ekvivalenty hodin o‰etfiovatelské péãe. AlespoÀ orientaãní odhad objemu o‰etfiovatelské péãe lze odvodit z dat o pfiíspûvcích na péãi ve vazbû na poãty hodin vûnovan˘ch této péãi, zji‰tûn˘ch ze statistick˘ch ‰etfiení. Pro monitorování je vhodnûj‰í vycházet z v˘dajÛ na hodinu práce zdravotních sester a sociálních pracovníkÛ a podle v˘‰e pfiíspûvkÛ urãit, kolik „hodin práce“ lze z pfiíspûvku zajistit. Vzhledem k mimofiádnému v˘znamu této kategorie je v‰ak nezbytné zajistit data pro spolehlivûj‰í urãení. Vazbu na diagnózy lze zajistit pomocí údajÛ z posudkové sluÏby, kde je stupeÀ postiÏení kladen do souvislosti s diagnózou. Údaje o materiálové spotfiebû vázané na neformální péãi mÛÏeme odhadnout z ‰etfiení âSÚ rodinné úãty – v COICOP zdravotní a sociální péãe. âlenûní dle vûku je v‰ak témûfi nemoÏné – lze pouze urãit, které vûkové kategorie Ïijí v domácnostech s danou spotfiebou. PfiibliÏnû to v‰ak mÛÏeme odhadnout z vûkové struktury domácností a z poãtu jejich ãlenÛ. Data o sociální péãi se podafiilo zajistit v následující struktufie: data o pfiíspûvcích na péãi a data z posudkové péãe, která umoÏÀují urãit proporce pfiíjemcÛ pfiíspûvkÛ na péãi ve vztahu k diagnózám. V dal‰ím pokraãování v˘voje modelu by bylo moÏné agendy posudkÛ pouÏít i pro rozli‰ení pfiíspûvkÛ vázan˘ch na invaliditu. Data o pfiíspûvcích na péãi z dÛvodu krátkodobé pracovní neschopnosti lze získat z agendy pracovní neschopnosti. Agenda pracovní neschopnosti a invalidity v‰ak nekoresponduje s nároky na zaji‰tûní péãe, jedná se o kompenzaci ztráty v˘dûlkÛ – pfiíjmÛ z dÛvodu nemoci nebo úrazu – a ne o pfiíspûvek na péãi, kterou tato situace vyÏaduje. Data o struktufie péãe jsou ãásteãnû zachycena v agendû pfiíspûvkÛ na péãi, pokud je uveden poskytovatel sluÏby, kter˘ má tyto sluÏby registrované. Objem péãe vázané na registrované sluÏby je moÏno pfiibliÏnû odhadnout z kombinace údajÛ o registrovan˘ch sluÏbách a v˘kazÛ sociálních zafiízení. Tyto agendy je tfieba v dal‰ím období lépe zkonsolidovat a pfiípadnû je doplnit o ‰etfiení. Jedná se o velmi dÛleÏitou komponentu v˘dajÛ a údaje o jejich vyuÏití nejsou dosud na dobré úrovni. Je tfieba podchytit pfiedev‰ím informace o institucionalizovan˘ch osobách v ãlenûní dle standardních vûkov˘ch kategorií, pohlaví, diagnóze (v úrovni posudkové sluÏby) a stupnû závislosti.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



44

Data o zdravotní péãi jsou ze v‰ech komponent modelu podchycena nejlépe. Z pohledu spotfieby péãe bûhem hospitalizací jsou údaje ve smyslu o‰etfiovacích dnÛ zachyceny velmi spolehlivû, a to jak ve vztahu k diagnózám, tak i ve vztahu k vûkovému, pohlavnímu a geografickému ãlenûní. Formou v˘bûru dat a jejich anonymizovaného propojení s pfiíjemci pfiíspûvkÛ na péãi (nebo jinou aproximativní metodou) lze tuto spotfiebu dokonce alokovat i podle stupnû závislosti na cizí pomoci. Data z hospitalizací lze dle dal‰ích údajÛ zachycen˘ch v záznamech pfiibliÏnû ãlenit i podle toho, zda se jedná o péãi vázanou k události, nebo ke stavu. Dal‰ím a dosud málo vyuÏit˘m zdrojem jsou údaje z vyúãtování zdravotní péãe zdravotním poji‰Èovnám. Z tûchto dat jsou ãerpány údaje o zdravotní péãi do systému SHA. Do systému bylo doplnûno ãlenûní dle ORP a také diagnózy v klasifikaci ISHMT. Pro potfieby monitorování vyuÏití vefiejn˘ch prostfiedkÛ na zdravotní péãi a pfiesnûj‰í projekce budoucích v˘dajÛ z tohoto finanãního zdroje je tfieba provést nûkolik krokÛ. Za prvé je nezbytné rozãlenit poloÏku v˘dajÛ na léky vydávané v lékárnách podle základních ATC skupin. Pro první pfiiblíÏení a v˘bûr vhodn˘ch ATC skupin je tfieba dokonãit studii spotfieby léãiv. Pro stanovení objemu péãe (SHA postihuje pouze finanãní objemy) je souãasnû nutné vyãlenit strukturu péãe ve vztahu k ostatní péãi (neformální a sociální) podle poãtu v˘konÛ vázan˘ch k o‰etfiovatelské péãi (agregace ze seznamu v˘konÛ) a v˘konÛ ambulantních lékafisk˘ch vy‰etfiení. Obû tyto komponenty se musejí pfiepoãítat dle „normoãasÛ“ pouÏit˘ch pfii kalkulaci ocenûní v˘konÛ. Podíly tûchto normoãasÛ je následnû tfieba pouÏít k alokaci souhrnn˘ch údajÛ o poãtech pracovníkÛ ve zdravotnick˘ch zafiízeních z v˘kazÛ pro ÚZIS nebo z pasportÛ zdravotních poji‰Èoven. Pro specifické v˘kony – prevence, vybrané operaãní v˘kony, u kter˘ch je

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y 2 0 5 0 : r o c e v z d r a v o t n i c t v í â e s k é

znám dopad na ovlivnûní kvality Ïivota (náhrady kloubÛ, oãních ãoãek, implantace kardiostimulátorÛ a kardiokonvertorÛ apod.) – je tfieba stanovit jejich poãet ve vztahu k jednotliv˘m populaãním jednotkám. Je rovnûÏ nezbytné vyãlenit poloÏku nákladÛ na práci zdravotníkÛ z ostatních nákladov˘ch poloÏek (v systému SHA není toto druhové ãlenûní nákladÛ zachyceno) a vztáhnout ji co nejpfiesnûji k poãtu pracovních hodin. To má zásadní v˘znam nejenom pro mezinárodní srovnání, predikci budoucích v˘dajÛ, ale také pro ocenûní dopadÛ pfiesunÛ péãe mezi sektorem domácností, sektorem sociálních sluÏeb a sektorem zdravotnick˘ch sluÏeb. Je také tfieba doplnit údaje o základních hodnotách rizikov˘ch faktorÛ pouÏívan˘ch pfii v˘poãtu úmrtí a definovan˘ch událostí v nadcházejícím období.



45

46

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Závûr

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Závûr

48

Hlavním úkolem projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví je vytvofiit podmínky pro vûcnû správnou, vefiejnou a kontinuální diskusi k problémÛm financování, k hodnotám, které za vynakládané prostfiedky získáváme, a k objasnûní, jakou roli v systému hrají jednotliví aktéfii. Ve Zprávû o stavu, v˘voji a v˘hledu zdravotnictví v âR (2008) byly identifikovány základní problémové okruhy a k nim byly shromáÏdûny a konsolidovány dostupné údaje. V materiálu Zdravotnictví za hranicemi (2009) jsou uvedeny pfiíklady pfiístupÛ k fie‰ení otázek z oblasti zdravotnictví a jeho financování v jin˘ch evropsk˘ch státech. V materiálu Zpráva o moÏn˘ch zmûnách zdravotnictví v âR (2009) byla k identifikovan˘m a kvantifikovan˘m problémÛm pfiifiazena opatfiení korespondující s názory na jejich fie‰ení. Jedná se o názory, které jsou reprezentovány jak politick˘mi, tak i odborn˘mi subjekty a které se objevují v médiích jako moÏná fie‰ení. K vûcnû správné a plodné diskusi je potfiebná i kvantifikace dopadÛ navrhovan˘ch nebo uvaÏovan˘ch opatfiení na problémy, které mají b˘t opatfieními fie‰eny. ProtoÏe se jedná o budoucí problémy a budoucí dopady, je tfieba vytvofiit vhodné nástroje. Tûmito nástroji jsou mimo sofistikované a odborné prognózy pfiedev‰ím modely postihující hlavní faktory, jeÏ mohou budoucí v˘voj ovlivÀovat, a vztahy, které se mezi nimi uplatÀují. Nejistota spojená s budoucím v˘vojem je fie‰ena pomocí konsolidovan˘ch scénáfiÛ, kde jsou specifikovány pfiedpoklady, o neÏ se jednotlivé scénáfie opírají. V˘povûdní hodnota modelÛ proto závisí nejenom na vlastní konstrukci modelÛ, ale i na realistiãnosti pouÏit˘ch scénáfiÛ. Stávající modely, které jsou pouÏívány k prognózování budoucího v˘voje, jsou zaloÏeny na projekcích poãtu obyvatel a jejich vûkové struktury. Na tyto projekce potom navazují v˘poãty nákladÛ vycházející ze stávajících nebo upraven˘ch vûkovû specifick˘ch v˘dajov˘ch profilÛ a projekce HDP ve vztahu k produktivitû pracovní síly, mífie participace a podobnû. Hlavní slabinou stávajících modelÛ je jejich jednosmûrná orientace – prodluÏování délky Ïivota je spojováno se zlep‰ením zdraví, ale toto zlep‰ení není dáváno do vztahu se zdravotní péãí a s náklady s ní spojen˘mi. Nejsou podchyceny vztahy mezi sektory, které se na péãi podílejí, a nejsou definovány ani jednotky péãe, které by umoÏnily podchytit deficit péãe, jenÏ mÛÏe b˘t pouÏit k dosaÏení finanãní rovnováhy. Vytváfiení modelÛ má mimo vlastní hledání odpovûdí na budoucí nároky na financování zdravotní péãe v˘znam i pro vyjasnûní vlivu jednotliv˘ch faktorÛ a vztahÛ mezi nimi, a tím pro vytváfiení nov˘ch konceptÛ modelÛ a pro soustfiedûní pozornosti na zaji‰tûní potfiebn˘ch dat. Vyústûním úsilí analytického t˘mu projektu Kulat˘ stÛl je návrh nového konceptu modelu – sociálnûekonomického modelu, ke kterému jsou zaji‰Èovány potfiebné údaje tak, aby mohl b˘t pouÏit v dobû, kdy bude âeská republika fie‰it transformaci financování i uspofiádání celého zdravotnického systému. Finanãní model vytvofien˘ pro potfieby projektu Kulat˘ stÛl vychází z metodiky pfiipravovaného modelu EU ageing. Tento model vychází z projekcí obyvatel Europop2008, která byla zpracována pro v‰echny státy EU, a z projekce autorÛ Burcina a Kuãery z Katedry demografie Pfiírodovûdecké fakulty Univerzity Karlovy v Praze. Projekce HDP byla pfievzata z Ministerstva financí âR. Projekce obyvatel je vstupním parametrem, kter˘ v závislosti na pouÏité prognóze a variantû vede v roce 2050 k poãtu obyvatel od pfiibliÏnû 8,4 milionu do zhruba 11,0 milionu a k podílu osob star‰ích 65 let z dne‰ních asi 15 % na pfiibliÏnû 30-35 % v roce 2050. Mnohem závaÏnûj‰í jsou v‰ak relace poãtu osob v ekonomicky aktivním vûku (15 aÏ 64 let), které poskytují zdroje z vefiejn˘ch prostfiedkÛ prostfiednictvím pfierozdûlování jedné osobû ve vûku 65 a více let – tedy osobám, jeÏ jsou prakticky zcela závislé na solidaritû osob v ekonomicky aktivním vûku. Poãet ekonomicky aktivních jedincÛ poskytujících zdroje jedné osobû ve vûku 65 a více let klesne z dne‰ních asi 4,8 na cca 1,6-1,9 osob. Jedná se tedy o pokles na 30 aÏ 40 %. Skuteãná reálná hodnota prostfiedkÛ v‰ak závisí na rÛstu produktivity práce, a s tím souvisejícím rÛstu HDP. V prognózách rÛstu HDP nejsou zachyceny scénáfie spojené s recesí a s pfiípadnou ekonomickou krizí. Scénáfie v˘dajÛ na zdravotní péãi vycházejí z vûkovû specifick˘ch v˘dajÛ z roku 2007 a ty jsou aplikovány na prognózované poãty a vûkovou strukturu obyvatel v prognózovaném období. V tûchto scénáfiích nejsou zahrnuty zmûny zpÛsobené pouÏíváním nov˘ch diagnosticko-terapeutick˘ch postupÛ a zmûny v indikacích – tedy zmûny v nárÛstu podílu osob, které mohou mít z nov˘ch a draÏ‰ích technologií zdravotní uÏitek. Tyto zmûny potom ve skuteãnosti vedou ke zv˘‰ení v˘dajÛ nad rámec projekcí v modelu. V metodice EU ageing jsou pouÏity scénáfie postihující zmûny ve zdravotním stavu ve smyslu sníÏení nákladÛ v dÛsledku zmûny stavu zdraví, které korespondují s nárÛstem oãekávané a prognózované délky Ïivota. Tyto metody vedou k postupnému sniÏování vûkovû specifick˘ch nákladÛ, a tím do znaãné míry ke sníÏení celkov˘ch nákladÛ populace v budoucích obdobích. Metodika byla je‰tû roz‰ífiena o oddûlení nákladÛ spojen˘ch s koncem Ïivota, které tvofií podstatnou ãást celoÏivotních nákladÛ a které jsou vázány na úmrtí jedince více neÏ na jeho vûk. I tato ãasto pouÏívaná metoda vede ke sníÏení nákladÛ – sniÏují se vûkovû specifické náklady, které jsou aplikovány na v˘voj populace. Scénáfie pouÏité v EU ageing jsou doplnûny o protichÛdn˘ scénáfi, kter˘ je zaloÏen na pfiedpokladu, Ïe prodlouÏení Ïivota a s tím spojené poklesy úmrtnosti jsou spojeny s nárÛstem nákladÛ, pfiesnûji nákladÛ na péãi, která ke sníÏení úmrtnosti vedla. Jedná se tedy o opaãn˘ scénáfi ke scénáfiÛm „zlep‰ené zdraví“, které jsou zaloÏeny na tom, Ïe sníÏení úmrtnosti pfiichází samo od sebe, nevyÏaduje nárÛst péãe a s tím spojené zv˘‰ení nákladÛ a naopak je dÛvodem oãekávání niÏ‰ích nákladÛ korespondujících s niÏ‰ími v˘daji v mlad‰ích a zdravûj‰ích vûkov˘ch skupinách. Vzhledem k velk˘m rozdílÛm vûkovû specifick˘ch nákladÛ u seniorské populace v âR ve srovnání s ekonomicky vyspûlej‰ími zemûmi EU byl doplnûn i scénáfi postupného vyrovnání pomûru péãe o seniory k péãi o neseniory. Samostatn˘m doplÀujícím scénáfiem jsou zmûny ve v˘‰i mezd zdravotnick˘ch pracovníkÛ, které jsou zaloÏeny na postupné konvergenci pomûru mezd k prÛmûrn˘m mzdám v ekonomice k tomuto pomûru bûÏnému v OECD.

Podchycení faktorÛ, které se podílejí na urãení v˘dajÛ, vyvolává zásadní otázku, jak se na nich podílí stárnutí populace. Pokud budeme vycházet pouze ze zmûny vûkové struktury, budou dopady oproti ostatním faktorÛm malé. Budeme-li v‰ak brát v úvahu, Ïe prodluÏování délky Ïivota v dÛsledku zdravotní péãe a roz‰ífiení poãtu obyvatel v seniorsk˘ch kategoriích vytváfií nov˘ prostor pro uplatÀování nov˘ch technologií a roz‰ifiování indikací k léãbû, vãetnû sniÏování kontraindikací v dÛsledku lep‰ího zdraví (i v dÛsledku léãení) u v˘znamné ãásti seniorské populace, pak bude mít stárnutí populace zásadní vliv na v˘daje na zdravotní péãi.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y

Realizace tohoto modelu mÛÏe doznat je‰tû mnoha zmûn. Jeho dÛleÏitost je v‰ak v tom, Ïe nás vymaÀuje z my‰lenkov˘ch schémat, v nichÏ fie‰ení spoãívají pouze v tom, na úkor koho nebo ãeho problém fie‰íme, a vlastní podstata fie‰ení zÛstává nepodchycena. Zjednodu‰enû se jedná o to, Ïe místo abychom zdraví a péãi o zdraví konfrontovali s ekonomick˘mi hodnotami, dáváme zdraví a péãi o zdraví vlastní a nezcizitelnou ekonomickou hodnotu.

2 0 5 0 :

Sociálnû-ekonomick˘ model je navrÏen jako koncept, kter˘ umoÏÀuje podchytit vzájemné vztahy mezi problémy a opatfieními k jejich fie‰ení. Model je navrÏen tak, aby mohl podchytit problémy i opatfiení k jejich fie‰ení v celé sociálnû-ekonomické ‰ífii. V souãasné dobû se pracuje na získání potfiebn˘ch dat pro model s cílem ovûfiení moÏností vyuÏití v˘sledkÛ klinick˘ch a epidemiologick˘ch studií pro posouzení alespoÀ ãásti navrhovan˘ch opatfiení.

r o c e

Uvedené nedostatky vedly analytick˘ t˘m projektu Kulat˘ stÛl k vytvofiení nového sociálnû-ekonomického konceptu modelu. Sociálnû-ekonomick˘ model se snaÏí podchytit pfiímo stávající úroveÀ zdraví jednotliv˘ch populaãních seg mentÛ a objemy péãe, které jsou ve vztahu ke zdravotním problémÛm spotfiebovávány. Pfiedmûtem scénáfiÛ je potom urãení rÛzného zdravotního postiÏení, poãty osob, které mají b˘t léãeny, podchycení objemu péãe v jednotkách péãe i ve finanãním vyjádfiení a také na základû klinick˘ch studií odhad dopadÛ poskytované péãe na úmrtnost (a z toho odvozené oãekávané délky Ïivota) a úroveÀ zdraví Ïijících osob. Z úrovnû zdraví je odvozován ekonomick˘ potenciál. Ten mÛÏe b˘t vyuÏit k ekonomické aktivitû (a tím tvorbû HDP) nebo k poskytování neformální péãe v rámci domácností, a tím k odlehãení nebo úsporám formální péãe – hrazené jak ze soukrom˘ch, tak i vefiejn˘ch prostfiedkÛ.

v

Finanãní model umoÏÀuje podchytit dopady jednotliv˘ch scénáfiÛ na v˘voj nákladÛ ve vyjádfiení jako podílu HDP. Scénáfie, které vedou k v˘raznému nárÛstu oproti stávajícímu stavu, jsou v‰ak v realitû závislé na skuteãné v˘‰i HDP a na ochotû pfiedpovídan˘ podíl HDP na péãi skuteãnû uvolnit. ¤e‰ení disproporce mezi pfiedvídanou hodnotou v˘dajÛ a ochotou tyto ãástky z vefiejn˘ch rozpoãtÛ uhradit mÛÏe vést ke snaze v˘daje omezit. Pro podchycení dopadÛ omezení v˘dajÛ na objem péãe je potfiebné péãi vyjádfiit v jednotkách péãe. Ty v‰ak ve finanãních modelech nejsou zachyceny. Dal‰í nev˘hodou finanãních modelÛ je to, Ïe nezachycují poãty léãen˘ch osob a dÛvody jejich léãby. Tím je znemoÏnûno do modelu zahrnout dopady v˘sledkÛ klinick˘ch studií, které se váÏou k podchycení pfiínosÛ a s tím spojen˘ch nákladÛ pro péãi poskytovanou definovanému poãtu osob s dan˘m zdravotním problémem a k zachycení projekce poãtu osob, kter˘m by léãba mûla b˘t poskytnuta. Pro vûrohodné urãení budoucích v˘dajÛ je také potfiebné podchytit pfiesuny péãe do sektoru domácností. Objem a hodnota péãe poskytované domácnostmi pro svoji vlastní potfiebu není zachycena ani ve finanãním vyjádfiení nákladÛ na péãi, ani ve stávající metodice urãení HDP. V neposlední fiadû není u stávající metody a modelu zaloÏeného na studii EU ageing uvaÏován dopad poskytování konkrétní zdravotní péãe na prodlouÏení Ïivota ani dopady zv˘‰eného zdraví na potenciál ekonomické aktivity obyvatel. Zmûny v úmrtnosti a prodlouÏení délky Ïivota jsou souãástí demografick˘ch prognóz, které pfiedstavují vstupní hodnoty pro model, a nejsou v˘sledkem rÛzn˘ch scénáfiÛ péãe o zdraví.


Kombinace jednotliv˘ch scénáfiÛ a jejich dopady na v˘‰i v˘dajÛ jsou zachyceny v tomto materiálu a dále jsou pak obsaÏeny jako aplikace na datovém nosiãi ve formátu Microsoft Excel.

â e s k é

Pfiedpovûdi v˘dajÛ na zdravotnictví se v závislosti na zvoleném scénáfii pohybují k roku 2050 od poklesu z dne‰ních cca 5,75 % na 4,69 % aÏ ke zv˘‰ení na hodnoty 12,96 % a v pfiípadû konvergence mezd zdravotnick˘ch pracovníkÛ aÏ na 14,10 % HDP. Pfii základní variantû se v˘daje pohybují ve v˘‰i 7,1 % HDP v roce 2025 a stoupají aÏ na 7,7 % HDP v roce 2050.


Závûr

49

50

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Seznam tabulek, grafÛ, zkratek a literatury

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



Obrázky Obrázek 1 Obrázek 2

Tabulky Tabulka Tabulka Tabulka Tabulka Tabulka

1 2 3 4 5

Tabulka Tabulka Tabulka Tabulka

6 7 8 9

r o c e v z d r a v o t n i c t v í â e s k é

Prognózy demografického v˘voje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17 Faktory finanãního modelu péãe o zdraví (vãetnû zobrazení v˘chozí varianty) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33 Pfiehled citlivostní anal˘zy v˘chozí verze modelu a v˘chozí varianty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34 Pfiehled citlivostní anal˘zy v˘chozí verze modelu a v˘chozí varianty v % nárÛstu . . . . . . . . . . . . . . . . . .35 NárÛst v˘dajÛ na akutní péãi mezi roky 2004 a 2050 podle jednotliv˘ch scénáfiÛ (v % HDP) dle projekcí Evropské komise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .59 V˘sledky modelu OECD: Podíl v˘dajÛ na zdravotnictví v letech 2005 a 2050 (v % HDP) . . . . . . . . . . . . .60 V˘sledky modelu Svûtové banky: Podíl v˘dajÛ na zdravotnictví v letech 2005 a 2050 (v % HDP) . . . . . . .61 Léãená prevalence na 100 000 obyvatel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .79 Zastoupení rizikov˘ch faktorÛ a jejich nárÛst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .79

Grafy Graf 1 Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf Graf

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Graf 20

52

Schematické zobrazení finanãního modelu péãe o zdraví – modelu první generace projektu Kulat˘ stÛl . . .13 Schematické zobrazení sociálnû ekonomického modelu péãe o zdraví – modelu druhé generace projektu Kulat˘ stÛl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .39

Zobrazení v˘chozího scénáfie v letech 2007, 2025 a 2050 (demografie, nákladová kfiivka a celkové náklady ve vûkov˘ch kategoriích) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14-16 Prognózy demografického v˘voje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .18 Projekce pfiíjmÛ do roku 2050 do zdravotnictví . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .22 Vûkovû specifické v˘dajové profily (2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .23 Posun v˘dajového profilu podle hypotéz zdravotního stavu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24 Vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil zemfiel˘ch a pfieÏiv‰ích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24 Vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil podle hypotézy smysluplnosti zdravotnick˘ch v˘dajÛ . . . . . . . . . . . . . .25 V˘daje na akutní péãi podle vûku (% HDP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26 Pomûry mzdy k prÛmûrnému v˘dûlku v ekonomice (rok 2005) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .27 V˘voj v˘dajÛ na zdravotnictví v âR, 2001-2008 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .28 NárÛst v˘dajÛ na dlouhodobou péãi ve vûk. kategoriích v %HDP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29 NárÛst v˘dajÛ na akutní a dlouhodobou péãi do roku 2050 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29 Rozptyl variant v˘dajÛ a v˘voje pfiíjmÛ dle finanãního modelu péãe o zdraví . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30 Vliv jednotliv˘ch determinant na v˘voj v˘dajÛ na zdravotnictví a dlouhodobou péãi . . . . . . . . . . . . . . . .31 V˘voj v˘dajÛ a pfiíjmÛ systému vefiejného zdravotního poji‰tûní do roku 2050 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32 Srovnání historického v˘voje a zpûtná projekce modelu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .36 Vliv intervencí na zdraví . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41 Poãet akutních infarktÛ myokardu nebo úmrtní na kardiovaskulární onemocnûní . . . . . . . . . . . . . . . . . . .78 Celkové v˘daje na zdravotní péãi pfied a po diagnostice vybran˘ch chronick˘ch onemocnûní v USA (tis. USD), 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .80 Zdravotní v˘daje na obyvatele – USA, District of Columbia a Utah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82


EUR EuroQoL GDP GHP GNP HDP HLY ICHA-HC ISHMT LDN MF âR MKN10 NAIRU NUTS EU NYHA OBZP OECD ORP OSVâ p.c. RAND QALY SHA SHARE TK U.K. USA ÚZIS V·PS

v

EU 12 EU 15

Anatomicko-terapeuticko-chemická klasifikace léãiv Activities of daily living (aktivity denního Ïivota) Ageing Working Group Body Mass Index Cost of Illness, náklady na jednotlivá onemocnûní Klasifikace individuální spotfieby âeská koruna âeská republika âesk˘ statistick˘ úfiad Death Averting Costs Disability-Adjusted Live Year Diagnóza Death Related Costs Eurozóna Evropská centrální banka Evropská zúãtovací jednotka Evropská komise Economic Policy Committee Evropská unie ãlenské státy Evropské unie od roku 2004 (âesko, Estonsko, Kypr, Litva, Loty‰sko, Maìarsko, Malta, Polsko, Slovensko, Slovinsko) Eurozóna, oblast, kde platí mûna Euro ãlenské státy Evropské unie do roku 1995 (Rakousko, Belgie, Dánsko, Finsko, Francie, Nûmecko, ¤ecko, Irsko, Itálie, Lucembursko, Nizozemsko, Portugalsko, ·panûlsko, ·védsko, Velká Británie) Euro míra kvality Ïivota v závislosti na zdravotním stavu Hrub˘ domácí produkt Gross Household Product Hrub˘ národní produkt Hrub˘ domácí produkt Healthy Life Years Klasifikace druhÛ zdravotní péãe International Shortlist for Hospital Morbidity Tabulation Léãebna dlouhodobû nemocn˘ch Ministerstvo financí âR Katalog kódÛ diagnóz dle 10. mezinárodní klasifikace nemocí inflaci neakcelerující míra nezamûstnanosti Statistické územní jednotky Evropské unie New York Heart Association Osoba bez zdaniteln˘ch pfiíjmÛ Organizace pro hospodáfiskou spolupráci a rozvoj Obec s roz‰ífienou pÛsobností Osoba samostatnû v˘dûleãnû ãinná per capita Research and Development je neprofitní think tank z USA Quality Adjusted Life Years Systém zdravotnick˘ch úãtÛ The Survey of Health, Ageing and Retirement v Evropû Tuberkulóza Velká Británie Spojené státy americké Ústav zdravotnick˘ch informací a statistiky âR V˘bûrové ‰etfiení pracovních sil


ATC ADL AWG BMI COI COICOP CZK âR âSÚ DAC DALY dg DRC EA-12 ECB ECU EK EPC EU EU 10

â e s k é

Seznam zkratek



53

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



54

Literatura 1.

2.

3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.

20.

21. 22. 23. 24. 25. 26.

27.

28.

29.

AJANI, U., A., FORD, E., S. Has the Risk for Coronary Heart Disease Changed Among U.S. Adults?, JACC, Volume 48, Issue 6, Pages 1177-1182, 2006, ONLINE [http://www.journals.elsevierhealth.com/periodicals/jac/article/PIIS0735109706017360/fulltext] cit. 1. 12. 2008 ANTO·OVÁ, L. Predikce finanãní bilance vefiejného zdravotního poji‰tûní do roku 2050: Závûreãná zpráva projektu, Reforma zdravotnictví Forum CZ, 2006, ONLINE [http://www.reformazdravotnictvi.cz/content/files/cz/Reforma/1_Publikace/Elpida_2005.pdf] cit. 1. 12. 2008 BAMIA, Ch. et al. Age at Retirement and Mortality in a General Population Sample, Am J Epidemiol, 167(5):561-569, 2008, ONLINE [http://www.medscape.com/viewarticle/573171_print] cit. 1. 12. 2008 BATLJAN, I., LAGERGREN, M. Inpatient/Outpatient Health Care Costs and Remaining Years of Life: Effect of Decreasing Mortality on Future Acute Health Care Demand, Social Science and Medicine, Vol. 59, No. 12, 2004 BEBBINGTON, A., C. Health expectancy and long-term care costs, Discussion Paper No. 1185, PSSRU, University of Kent, pp. 6-7, 1996, ONLINE [http://www.pssru.ac.uk/pdf/dp1185.pdf ] cit. 1. 12. 2008 BECH, M. et al. How do Economic Incentives and Regulatory Factors Influence Adoption of New Medical Technologies?, Result from the TECH Project, 2006 BEZDùK V. et al. Závûreãná zpráva v˘konného t˘mu, Praha, ONLINE [http://www.mpsv.cz/files/clanky/2235/zaverecna_ zprava.pdf] cit. 1. 12. 2008 BÍLÁ, K. Místo v domovû dÛchodcÛ? Tak to si poãkáte, 2008, ONLINE [http://www.tyden.cz/rubriky/domaci/misto-v-domove-duchodcu-tak-to-si-pockate_88931.html] cit. 1. 12. 2008 BREYER, F., FELDER, S. Life Expectancy and Health Care Expenditures in the 21st Century: A New Calculation for Germany Using the Costs of Dying, Discussion Paper No. 452, DIW, Berlin, 2004 BUCHHOLZ, T. G. Îivé my‰lenky mrtv˘ch ekonomÛ, Victoria publishing, Praha, 1990, BURCIN, B., KUâERA, T. Detailní v˘sledky prognózy v˘voje obyvatelstva âeské republiky na období 2003-2065, stfiední varianta, 2003 BURNER, S., T., WALDO, D., R. National health expenditure projections, 1994-2005, Health Care Financing Review, 1995, ONLINE [http://www.highbeam.com/doc/1G1-17488341.html] cit. 1. 12. 2008 Caisse Nationale de l'Assurance Maladie des Travailleurs Salaries (CNAMTS), Le Vieillissement de la Population et son Incidence sur l'Evolution des Dépenses de Santé, CNAMTS, Paris, 2003 Calfo, S., Smith, J., Zezza, M, Last Year of Life Study, Centers for Medicare and Medicade Services, Baltimore, MD, February, 2004 CARSTENSEN, B. The Danish National Diabetes Register: trends in incidence, prevalence and mortality, Diabetologia, Volume 51, 2008, ONLINE [http://www.springerlink.com/content/2687661355u24307] cit. 1. 12. 2008 CHAWLA, M., BETCHERMAN, G., BANERJI, A. et al. From Red to Gray: The „Third Transition“ of Aging Populations in Eastern Europe and the Former Soviet Union, The World Bank, Washington D.C, 2007 CMS, 2004 State Estimates, ONLINE [http://www.cms.hhs.gov/NationalHealthExpendData/downloads/res-us.pdf] cit. 1. 12. 2008 COMAS-HERRERA, A., WITTENBERG, R. et al. European Study of Long-Term Care Expenditure, PSSRU Discussion Paper 1840, 2003 ONLINE [http://ec.europa.eu/employment_social/soc-prot/healthcare/ltc_study_en.pdf ] cit. 1. 12. 2008 COMAS-HERRERA, A., WITTENBERG, R. European Study of Long-Term Care Expenditure, PSSRU Discussion Paper 1840, LSE Health and Social Care, London School of Economics, 2003, ONLINE [http://ec.europa.eu/employment_social/soc-prot/healthcare/ltc_study_en.pdf] cit. 1. 12. 2008 CONNELLY, L. Personal Values with Acquired Disability: Some Economic Issues, Australian Society of Rehabilitation Counsellors National Conference 2008, 2008, ONLINE [http://www.acerh.edu.au/News/Connelly_ASORC-NatConf_12Sep08.pdf] cit. 1. 12. 2008 âSÚ, V˘bûrové ‰etfiení o pfiíjmech a Ïivotních podmínkách domácností, 2006 CUTLER, D. Your Money or your Life: Strong Medicine for America's Health Care System, Oxford University Press, New York, 2004 CUTLER, D., M., ROSEN, A., B., VIJAN, S. The Value of Medical Spending in the United States, 1960-2000, NEJM, Volume 355:920-927, Number 9, 2006 DANG, T., T., ANTOLIN, P., OXLEY, H. Fiscal Implications of Ageing: Projections of Age-Related Spending. OECD 2001, Economics Department Working Papers, No. 305, 2001 DANG, T., T., ANTOLIN, P., OXLEY, H. Fiscal Implications of Ageing: Projections of Age Related Expenditure, OECD Economics Department, Working Paper, OECD, 2001 DEVOL, R., BEDROUSSIAN, A., CHARUWORN, A., CHATTERJEE, A., KIM, I., K., KIM, S., KLOWDEN, K. An Unhealthy America: The Economic Burden of Chronic Disease Charting a New Course to Save Lives and Increase Productivity and Economic Growth, Milken Institute, 2007, ONLINE [http://www.milkeninstitute.org/publications/ publications.taf?function=detail&ID=38801018&cat=ResRep] cit. 1. 12. 2008 DG ECFIN, The impact of ageing on public expenditure: projections for the EU-25 Member States on pensions, healthcare, long-term care, education and unemployment transfers (2004-50), European Commission (DG ECFIN) Special Report No 1/2006, 2006 Di Mateo, L. The Income Elasticity of Health Care Spending: A Comparison of Parametric and Nonparametric Approaches. The European Journal of Health Economics, Vol. 4, No. 1, p. 20-29. 2003 ONLINE [http://www.jstor.org/stable/3570041] cit. 1. 12. 2008 DORMONT, B., OLIVEIRA MARTINS, J., PELGRIN, F., SUHRCKE, M. Health expenditures, longevity and growth., IX Annual Conference of the Fondazione Rodolfo de Benedetti on Health, Longevity and Productivity, held at Limone sul Garda, 2008

38. 39. 40. 41. 42. 43.

44. 45. 46. 47. 48.

49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59.

60. 61.

62.


37.

f i n a n ã n í

36.

M o d e l y

35.

2 0 5 0 :

34.

r o c e

33.

v

32.


31.

Economic Policy Committee a European Commission, The impact of ageing on public expenditure: projections for the EU25 Member States on pensions, health care, longterm care, education and unemployment transfers (2004-2050), 2006, ONLINE [ http://ec.europa.eu/economy_finance/epc/documents/2006/ageingreport_en.pdf ] cit. 1. 12. 2008 European Commission, Factors Driving Public Expenditure on Health Care over the Long-Term and an Overview of Methodologies Used to Make Expenditure Projections, ECFIN/C/5/BP D(2005), REP/51821, Brussels, 2005 EuroQol Group, EQ-5D User Guide, 2008, ONLINE [http://www.euroqol.org/RBM_Uploads/klant140/docs/197_User_Guide.pdf] cit. 1. 12. 2008 EUROSTAT, Databáze Eurostat, 2008, ONLINE [http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page?_pageid=1996,45323734&_dad= portal&_schema=PORTAL&screen=welcomeref&open=/&product=EU_MAIN_TREE&depth=1] cit. 1. 12. 2008 EUROSTAT, Population Projection, 2004ONLINE [http://epp.eurostat.ec.europa.eu/extraction/evalight/EVAlight.jsp?A=1&lan guage=en&root=/theme3/proj/proj_tbp_pop] cit. 1. 12. 2008 Evropská komise, The impact of ageing on public expenditure: projections for the EU-25 Member States on pensions, healthcare, long-term care, education and unemployment transfers (2004-50), European Commission (DG ECFIN) Special Report No 1/2006, 2006 FORD, E., S., GILES, W., H., MOKDAD, A., H. The distribution of 10-Year risk for coronary heart disease among U.S. adults, Findings from the National Health and Nutrition Examination Survey III, J Am Coll Cardiol, 43:1791-1796, 2004, ONLINE [http://content.onlinejacc.org/cgi/content/full/43/10/1791] cit. 1. 12. 2008 FRIED, T., R. Functional disability and health care expenditures for older persons, Arch Intern Med, 161(21): 2602-7, 2001, ONLINE [http://archinte.ama-assn.org/cgi/content/full/161/21/2602] cit. 1. 12. 2008 FRIES, J., F. Aging, illness, and health policy: implications of the compression of morbidity, Perspect Biol Med, Vol. 31, No. 3, pp. 407-28, 1988 FRIES, J., F. The Compression of Morbidity, 2005, ONLINE [http://aramis.stanford.edu/downloads/2005FriesMQ801.pdf] cit. 1. 12. 2008 FUHRMANS, V. Consumers Cut Health Spending, As Economic Downturn Takes Toll, Wall Street Journal, 2008, ONLINE [http://online.wsj.com/article/SB122204987056661845.html] cit. 1. 12. 2008 GELIJNS, A., ROSENBERG, N. The Dynamics of Technological Change in Medicine, Health Affairs, Summer, pp.29-46, 1994 GOLDMAN, D., P. Consequences Of Health Trends And Medical Innovation For The Future Elderly, Health Affairs, 2005, ONLINE [http://content.healthaffairs.org/cgi/content/full/hlthaff.w5.r5/DC1] cit. 1. 12. 2008 GOLDMAN, D., P., SHEKELLE, P., G., BHATTACHARYA, J., HURD, M., JOYCE, G., F., LAKDAWALLA, D., N., MATSUI, D., H., NEWBERRY, N., S., PANIS, C., W., A., SHANG, B. Health Status and Medical Treatment of the Future Elderly: Final Report, RAND Corporation, Santa Monica, 2004, ONLINE [http://www.rand.org/pubs/technical_reports/2005/RAND_TR169.pdf] cit. 1. 12. 2008 HÄKINNEN, U., JOUMARD, I., Cross-country analysis of efficiency in OECD health care sectors: options for research, OECD. ECO/WKP(2007)14. 2007 HIRSCHLER, B. Health Spending May Have to Slow as Economy Stalls, ONLINE [http://www.medscape.com/viewarticle/581146?sssdmh=dm1.389396&src=nldne] cit. 1. 12. 2008 Household Satellite Account (Experimental), ONLINE [http://www.statistics.gov.uk/hhsa/hhsa/index.html] cit. 1. 12. 2008 HOWSE, K. Policies for Healthy Ageing, Ageing Horizons 2: 3-15, 2005 JACKSON, R., HOWE, N. The 2003 Aging Vulnerability Index: An Assessment of the Kapacity of Twelve Developed Countries to Meet the Aging Challenge, Centre for Strategic and International Studies and Watson Wyatt Worldwide, 2003, ONLINE [http://www.csis.org/media/csis/pubs/aging_index.pdf] cit. 1. 12. 2008 JOHANSSON, S., R. The health transition: The cultural inflation of morbidity during the decline of mortality, Health Transition Review, Vol. 1, No. 1, pp. 39-65., 1991, ONLINE [http://htc.anu.edu.au/pdfs/Johanss1.pdf] cit. 1. 12. 2008 JONÁ·, J. et al. Oslava ekonomie (Pfiedná‰ky laureátÛ Nobelovy ceny za ekonomii), Academia, Praha, 1994 JOYCE, G., F. et al. The Lifetime Burden Of Chronic Disease Among The Elderly, Health Affairs, 2005, ONLINE [http://content.healthaffairs.org/cgi/content/full/hlthaff.w5.r18/DC1] cit. 1. 12. 2008 Kolektiv autorÛ, Zdravotnictví za hranicemi: Pfiehled vybran˘ch reformních opatfiení v evropsk˘ch zemích, Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, Praha, 2008 Kolektiv autorÛ, Zpráva o stavu, v˘voji a v˘hledu zdravotnictví v âR: Zdravotnictví v ãíslech a názorech, Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, Praha, 2008 LOEPPKE, R. et al. Health and Productivity as a Business Strategy, Journal of Occupational and Environmental Medicine 49, no. 7, 2007 Ministerstva financí âR, Makroekonomická predikce Ministerstva financí âR, 2008 Ministerstvo financí âR, Makroekonomická predikce âeské republiky, MF âR, 2008 MOSLEY, W., H. Transforming Health Systems to Facilitate the Household Production of Health in Developing Countries, 2007, ONLINE [http://www.icddrb.org/images/11thAscon_Keynote-Speech.pdf] cit. 1. 12. 2008 MURPHY, K., TOPEl, R., H. The value of Life and Longevity, Journal of Political Economy, Vol. 114, n°5, 2006 MURPHY, N., F. et al. Hospital discharge rates for suspected acute coronary syndromes between 1990 and 2000: population based analysis, BMJ, 328:1413-1414, 2004, ONLINE [http://bmj.bmjjournals.com/cgi/content/full/328/7453/1413] cit. 1. 12. 2008 MUSGRAVE, R., MUSGRAVEOVÁ, P. Vefiejné finance v teorii a praxi, Management Press, Praha, 1994 New York Heart Association (NYHA), Classification: A functional and therapeutic classification for prescription of physical activity for cardiac patients, 200?, ONLINE [http://www.hcoa.org/hcoacme/chf-cme/chf00070.htm] cit. 1. 12. 2008 NICHOLSON, S. et al. Measuring the Effects of Work Loss on Productivity with Team Production, Health Economics 15,no. 2, 2006

â e s k é

30.



55

63.

64.

65. 66. 67. 68. 69.

72.

77.

73. 74. 75. 76.

78. 79.

80. 81. 82.

83. 84. 85. 86. 87.

v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y


70. 71.

f i n a n ã n í

ã e s k é h o



â e s k é


88.

56

Novinky.cz, Intel pfiedstavil nov˘ poãítaã, kter˘ se bude starat o dÛchodce a nemocné, 2008, ONLINE [http://www.novinky.cz/clanek/ 155044-intel-predstavil-novy-pocitac-ktery-se-bude-starat-o-duchodce-a-nemocne.html] cit. 1. 12. 2008 NUSSELDER, W., J., LOOMAN, C., W., N., MARANG VAN DE MHEEN, P., J., VAN DE MHEEN, H., MACKENBACH, J., P. Smoking and the compression of morbidity, Journal of Epidemiological Community Health, Department of Public Health, Erasmus University Rotterdam, No. 54, pp. 566-74, 2000 OECD Health Data 2008 Oct, Frequently Requested Data, ONLINE [http://www.oecd.org/document/16/0,3343,en_2649_34631_2085200_1_1_1_1,00.html] cit. 1. 12. 2008 OECD Health Data 2008, Frequently Requested Data, 2008, ONLINE [http://www.oecd.org/document/16/0,3343,en_2649_34631_2085200_1_1_1_1,00.html] cit. 1. 12. 2008 OECD, Economic Outlook, No. 69, OECD, 2001 OECD, Fiscal Implications of Ageing: Projections of Age-related Spending, OECD Economic Outlook ã. 69, 2001 OECD, Spending on Health and Long-Term Care: Projections to 2050 Revisited, Ad Hoc Group on the OECD Health Project, OECD, 2003 OECD, Towards Measuring the volume of health and education services, STD/CSTAT/WPNA(2008)12, 2008 Organization for Economic Cooperation and Development, Projecting OECD health and long-term care expenditures: what are the main drivers?, Economics Department Working Paper No. 477, ECO/WKP(2006)5, Paris: Organization for Economic Cooperation and Development, 2006 PARKER, M., G. et al. Health Changes Among Swedish Oldest Old: Prevalence Rates From 1992 and 2002 Show Increasing Health Problems, The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences 60:13511355, 2005, ONLINE [http://biomed.gerontologyjournals.org/cgi/content/abstract/60/10/1351] cit. 1. 12. 2008 Ragioneria Generale dello Stato (RGS), How to Take Account of Death Related Costs in Projecting Health Care Expenditure, RGS, Rome, 2004 REINHARDT, U., E. et al. U.S. Health Care Spending In An International Context, Health Affairs, 23, no. 3 : 10-25, 2004, ONLINE [http://content.healthaffairs.org/cgi/content/full/23/3/10] cit. 1. 12. 2008 SESHAMANI, M. The Impact of Ageing on Health Care Expenditures: Impending Crisis, or Misguided Concern?, Office of Health Economics, York University, York, 2004 SESHAMANI, M., GRAY, A. Ageing and Health Care Expenditure: The Red Herring Argument Revisited, Health Economics, Vol. 13, No. 4., 2004a Televize Nova, âe‰i v penzi by rádi pracovali. Chtûjí více penûz, 2008, ONLINE [http://tn.nova.cz/zpravy/ekonomika/cesi-v-penzi-by-radi-pracovali-chteji-vice-penez.html] cit. 1. 12. 2008 THORPE, K., E. et al. The Rising Prevalence Of Treated Disease: Effects On Private Health Insurance Spending, Health Affairs, 2005, ONLINE [http://content.healthaffairs.org/cgi/content/abstract/hlthaff.w5.317] cit. 1. 12. 2008 THORPE, K., E., FLORENCE, C., S., HOWARD, D., H., JOSKI, P. The Rising Prevalence Of Treated Disease: Effects On Private Health Insurance Spending, 2005, ONLINE [http://content.healthaffairs.org/cgi/content/abstract/hlthaff.w5.317] cit. 1. 12. 2008 THORPE, K., E., FLORENCE, C., S., JOSKI, P. Which Medical Conditions Account For The Rise In Health Care Spending?, 2004, ONLINE [http://content.healthaffairs.org/cgi/content/short/hlthaff.w4.437] cit. 1. 12. 2008 VACHEK, S. et al. âeské zdravotnictví a stárnutí populace, Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR, Praha, 2008, ONLINE [http://www.kulatystul.cz/cs/node/122] cit. 1. 12. 2008 VAN BAAL, P., H., M. et al. Lifetime Medical Costs of Obesity: Prevention No Cure for Increasing Health Expenditure, 2008, ONLINE [http://medicine.plosjournals.org/perlserv/?request=get-document&doi=10.1371%2Fjournal.pmed.0050029] cit. 1. 12. 2008 V˘konn˘ t˘m Bezdûkovi komise, Závûreãná zpráva, 2005, ONLINE [http://www.mpsv.cz/cs/2228] cit. 1. 12. 2008 WANLESS, D. et al. Securing Our Future Health: Taking a Long-Term View: Final Report. HM Treasury, London, 2002, ONLINE [http://www.hm-treasury.gov.uk/consult_wanless_final.htm] cit. 1. 12. 2008 WARSHAWSKY, M., J. Projections of health care expenditures as a share of the GDP: actuarial and macroeconomic approaches, Health Serv Res., 29(3): 293-313, 1994 WHO, World Health Report 2002 – reducing risks, promoting healthy life, ONLINE [http://www.who.int/whr/2002/en/] cit. 1. 12. 2008 ZWEIFEL, P., FELDER, S., MEIERS, M. Ageing of Population and Health Care Expenditure: A Red Herring?“, Health Economics, Vol. 8, No. 6., 1999 ZWEIFEL, P., FELDER, S., WERBLOW, A. Population Ageing and Health Care Expenditure: New Evidence on the 'Red Herring', Geneva Papers on Risk and Insurance, Vol. 29, No. 4., 2004

Pfiíloha I Pfiíklady modelÛ projekcí v˘dajÛ zdravotnictví a dlouhodobé péãe Tato pfiíloha pfiiná‰í popis vybran˘ch modelÛ financování zdravotnictví v tuzemsku i v zahraniãí, a ilustruje tak rÛzné pfiístupy k projekcím v˘dajÛ ve zdravotnictví a dlouhodobé péãi. Pfiehled zahrnuje modely mezinárodních organizací (Evropské komise, OECD, Svûtové banky), modely vyvinuté pro jednotlivé státy (model sdruÏení Reforma zdravotnictví pro âeskou republiku, WanlessÛv model pro Velkou Británii) i jednotlivé modelové studie a produkty (Future Elderly Model, model Archimédes, model Milken Institute, Evropsk˘ model dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe).

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Pfiíloha I – Pfiíklady modelÛ projekcí v˘dajÛ zdravotnictví a dlouhodobé péãe

58

Model Evropské komise V návaznosti na zavedení nové mûny – eura – vytvofiil V˘bor pro hospodáfiskou politiku (Economic Policy Committee, EPC) Rady Evropské unie ve spolupráci s Evropskou komisí a ãlensk˘mi zemûmi pracovní skupinu pro fiskální dopady stárnutí populace (Ageing Working Group, AWG), která zkoumá ekonomické a rozpoãtové dÛsledky stárnutí obyvatelstva. V˘sledkem této práce jsou jiÏ dvû projekce vefiejn˘ch v˘dajÛ (2001 a 2005). Tento model (Economic Policy Committee a European Commission, 2006) hodnotí dlouhodobou udrÏitelnost vefiejn˘ch programÛ, které jsou ovlivnûny stárnutím, pro v‰echny ãlenské státy EU. Vefiejné programy zahrnují starobní dÛchody, zdravotnictví, dlouhodobou péãi, vzdûlání a podporu v nezamûstnanosti. Pfií‰tí kolo projekcí bude publikováno bûhem roku 2009. Hlavním pfiínosem modelu je to, Ïe je vytváfien ve spolupráci mezi zástupci ãlensk˘ch zemí a evropsk˘mi institucemi. Model vychází z projekce obyvatelstva, kterou vytváfií Eurostat, a ze spoleãn˘ch ekonomick˘ch pfiedpokladÛ, schválen˘ch EPC. Projekce jsou obecnû zaloÏeny na pfiedpokladu „nezmûnûné politiky“ (no policy change), tj. jsou modelovány pouze pfiijaté právní pfiedpisy. Metodologie projekcí zdravotní péãe je zaloÏena na vytvofiení ‰esti scénáfiÛ budoucího v˘voje. Vychází ze dvou základních pfiedpokladÛ. Prvním pfiedpokladem je, Ïe vefiejné v˘daje na zdravotnictví na obyvatele se budou vyvíjet v souladu s vûkovû specifick˘mi mírami nemocnosti. Druh˘ pfiedpoklad fiíká, Ïe tyto vûkovû specifické míry nemocnosti se budou vyvíjet podle pfiedem definovan˘ch scénáfiÛ vûkovû specifické míry úmrtnosti. Tím byla vyfie‰ena potfieba podrobn˘ch dat ohlednû struktury nemocí populace, která je nároãná na objem informací a je spojena s dal‰ími technick˘mi problémy. V pfiípadû anal˘zy dlouhodobé péãe AWG disponovala podrobnûj‰ími daty o postiÏení obyvatel ze studie SHARE. Tato data jsou srovnatelná a pro kaÏdou zemi reprezentativní, aãkoli neobsahují informace o lidech mlad‰ích 50 let a osobách Ïijících v institucích dlouhodobé péãe (vãetnû domovÛ pro seniory). V˘sledky studie SHARE jsou v‰ak pouze omezenû srovnatelné s ostatními mûfieními postiÏení (disability), neboÈ nedo‰lo k sjednocení definice pojmu postiÏení (disability). Prvním scénáfiem je scénáfi ãistého stárnutí populace, ve kterém byl v˘dajov˘ profil jedince v závislosti na vûku jednodu‰e pfienásoben poãty jedincÛ v demografické predikci a kde jednotka nákladÛ zdravotní péãe rostla rychlostí HDP per capita. Tento scénáfi ve skuteãnosti odpovídá teorii expanze nemocnosti, kdy podle tohoto scénáfie v‰echny dal‰í roky Ïivota ãlovûk proÏije nemocen. Dal‰í dva scénáfie pfiedstavovaly scénáfie konstantního a zlep‰eného zdraví, které reagují na hypotézy expanze a komprese morbidity (Fries, 2005), tedy na pfiedpoklady t˘kající se zdravotního stavu, v jakém budou proÏity roky Ïivota, o které jedinec Ïije déle díky prodluÏování oãekávané délky Ïivota. Hypotéza komprese morbidity pfiedpokládá, Ïe dojde k omezení let stráven˘ch ve ‰patném zdraví. Tyto scénáfie jsou nazvány „zlep‰ené zdraví“. Zlatou stfiední cestou je tzv. dynamické ekvilibrium, které pfiedpokládá, Ïe poãet let stráven˘ch ve ‰patném zdraví bude konstantní. Pfiidaná léta Ïivota budou tedy proÏita v dobrém zdraví. Scénáfi nese název „stálé zdraví“. Dal‰í scénáfi obsahuje náklady spojené se smrtí. Vychází z hypotézy, Ïe vztah mezi prÛmûrn˘mi náklady na jedince a vûkem není dán primárnû zv˘‰en˘mi náklady ve vy‰‰ím vûku, ale rostoucí pravdûpodobností úmrtí jedince. Vzhledem k tomu, Ïe smrt jedince b˘vá doprovázena nákladn˘mi pokusy zachránit jeho Ïivot, byÈ neúspû‰n˘mi, existuje vysoká korelace mezi náklady na zdravotnictví a blízkostí smrti jedince. Vliv této promûnné byl potvrzen mnoha ekonometrick˘mi studiemi (Di Mateo (2003). Zahrnutí vlivu nákladÛ spojen˘ch se smrtí do projekcí sniÏuje závaÏnost dopadu stárnutí populace, protoÏe se náklady pouze pfiesunují do vy‰‰ích vûkov˘ch kategorií. Pát˘m scénáfiem se ukazují dÛsledky zmûny dÛchodové elasticity poptávky po zdravotnick˘ch sluÏbách. V rámci scénáfie je elasticita poptávky v poãátku projekce vy‰‰í neÏ 1 a konverguje k 1 lineárnû shora. Posledním scénáfiem je modelován jin˘ v˘voj nákladÛ, které v ostatních scénáfiích rostou rychlostí HDP per capita. Podle tohoto scénáfie náklady vzrÛstají s rÛstem HDP na pracovníka. Je to tedy scénáfi, pfii nûmÏ náklady ve zdravotnictví rostou rychleji neÏ ve zbytku ekonomiky. Metodologie projekcí dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe je zaloÏena na makrosimulaãním modelu, kter˘ je inspirován studií Comas-Herrery a Wittenberga (2003) a obsahuje nejen poãty star‰ích osob, jejich míru závislosti, jednotky nákladÛ, ale i pomûr formální a neformální péãe a rozdûlení poskytované péãe mezi péãi v domácím prostfiedí a institucích. Populace je tedy rozãlenûna na nezávislou a závislou na zdravotní péãi; osobám závisl˘m je pak poskytována péãe v neformálním, nebo formálním sektoru. Formální péãe je dále ãlenûna na péãi v institucích a péãi v domácnostech. V˘chozím rÛstem jednotky nákladÛ je rÛst rychlosti HDP na zamûstnance (pfiedpoklad pfievaÏujícího podílu nákladÛ na mzdy zdravotnického personálu). I tato ãást modelu je zaloÏena na vytváfiení scénáfiÛ, které modelují zmûny podílu formální a neformální péãe (do roku 2020 1% pokles poãtu osob v neformální péãi roãnû), zmûny invalidity (shodné s postupem pro konstantní zdraví v akutní péãi) a rÛst jednotky nákladÛ pouze s HDP per capita. Model Evropské komise dokládá, jak dÛleÏité jsou v projekcích zdravotnictví nedemografické faktory. Zejména se ukazuje, Ïe zmûny ve zdravotním stavu star‰ích obãanÛ by mohly mít znaãn˘ vliv na v˘daje na zdravotnictví. Pokud se bude délka Ïivota ve zdraví (viz teorie komprese morbidity) vyvíjet v souladu se zmûnou v oãekávané délce Ïivota, pak pfiedpokládan˘ nárÛst v˘dajÛ na zdravotní péãi v dÛsledku stárnutí bude pfiibliÏnû poloviãní. Je v‰ak tfieba opatrnosti, jelikoÏ se jedná o velmi zjednodu‰ující pfiedpoklady. Model z roku 2005 jiÏ také obsahuje anal˘zu nákladÛ spojen˘ch se smrtí. Model Evropské komise se pouze omezenû vûnoval zaãlenûní dal‰ích dÛleÏit˘ch determinant v˘voje budoucích v˘dajÛ na stranû nabídky i poptávky. Jednotlivé scénáfie ukazují, Ïe pfiedpokládané zv˘‰ení vefiejn˘ch v˘dajÛ na zdravotní péãi je velmi citlivé na pfiedpoklady o dÛchodové elasticitû poptávky a o v˘voji jednotkov˘ch nákladÛ. V˘daje na zdravotnictví jako podíl na HDP by se mohly zv˘‰it daleko více, pokud by jednotkové náklady zdravotnictví (mzdy, ceny léãiv) rostly rychleji neÏ jejich ekvivalenty ve zbytku ekonomiky. Proto je efektivní roz‰ifiování a vyuÏívání nov˘ch technologií nesmírnû dÛleÏité.

1,10% 0,70% 1,00% 1,40% 1,90% 1,40% 1,50% 1,10% 0,80% 1,00% 1,30% 0,20% 1,10% 0,70% 1,80% 0,90% 1,40% 0,50% 0,50% 0,40% 0,40% 1,10% 0,90% 1,30% 1,00% 1,30% 1,40% 1,30% 0,80%

1,80% 1,40% 1,60% 2,10% 2,60% 2,20% 2,40% 1,60% 1,50% 1,60% 1,90% 0,80% 1,80% 1,40% 2,70% 1,30% 2,40% 1,50% 1,40% 1,10% 1,40% 2,20% 1,70% 2,30% 1,90% 2,00% 2,10% 1,90% 1,70%

1,90% 1,70% 1,80% 2,80% 3,30% 2,40% 2,40% 2,00% -0,20% 1,80% 2,40% 1,80% 2,00% 1,40% 3,00% 1,30% 3,40% 1,10% 1,60% 0,70% 0,90% 2,20% 1,30% 2,20% 2,90% 2,30% 2,40% 2,20% 1,70%

1,40% 1,00% 1,20% 1,70% 2,20% 1,80% 2,00% 1,30% 1,20% 1,30% 1,60% 0,50% 1,40% 1,00% 1,90% 1,10% 2,00% 1,10% 1,00% 0,90% 1,10% 1,80% 1,40% 1,90% 1,60% 1,60% 1,60% 1,50% 1,30%

Zdroj: Evropská komise, Report by the Economic Policy Committee and the European Commission on the impact of ageing populations on public spending, 2006

Projekce dlouhodobé péãe ukazují, Ïe mÛÏe dojít ke zvût‰ení rozdílu mezi poãtem star‰ích obãanÛ se zdra votním postiÏením, ktefií potfiebují o‰etfiovatelskou péãi, a dostupn˘mi kapacitami formální dlouhodobé péãe. Tento rozdíl je moÏné kompenzovat neformální péãí, její projekce je v‰ak obtíÏná a je determinována kulturními a sociálními faktory. Pokud v nûkter˘ch státech dojde k v˘znamnému poklesu neformální o‰etfiovatelské péãe (napfiíklad díky zv˘‰ení participace Ïen na trhu práce), vyvstane také znaãn˘ tlak na formální systém poskytování o‰etfiovatelské péãe, kter˘ není moÏné pfiesnû modelovat. Omezením modelu Evropské komise zÛstává obtíÏn˘ pfiístup k relevantním datÛm. Vzhledem k velk˘m rozdílÛm mezi státy a k ãasté absenci dat samotn˘ch b˘vají v˘sledky jednotliv˘ch zemí prÛmûrovány, coÏ ve v˘sledku nemusí odpovídat realitû konkrétní zemû, která je do znaãné míry urãena specifick˘mi rysy svého systému zdravotnictví.

Model OECD Model OECD z roku 2006 (Organization for Economic Cooperation and Development, 2006) vychází, stejnû jako model Evropské komise, z agregace národních dat s cílem nalézt hodnoty, ke kter˘m budou jednotlivé zemû pravdûpodobnû konvergovat. Stejnû jako model Evropské komise, i model OECD dûlí náklady na zdravotnictví na akutní a dlouhodobou péãi, inkorporuje náklady spojené se smrtí, modeluje scénáfie dynamického ekvilibria a komprese a expanze nemocnosti a v základních scénáfiích pouÏívá jednotkové elasticity nákladÛ na HDP. Pro odhady vlivu HDP a technologického pokroku na náklady ve zdravotnictví vyuÏívá minulé trendy. Model vychází z pfiedpokladu, Ïe je-li v nûjakém období a zemi uplatnûna politika sniÏování nákladÛ, která zpomalí jejich rÛst, neznamená to nutnû,

ã e s k é h o

0,70% 0,30% 0,60% 1,20% 1,60% 1,10% 1,10% 0,80% 0,50% 0,80% 1,00% -0,10% 0,90% 0,30% 0,90% 0,70% 1,00% 0,20% 0,30% 0,30% 0,20% 1,20% 0,70% 1,10% 0,90% 0,90% 0,90% 0,90% 0,60%


1,50% 1,10% 1,30% 1,80% 2,20% 1,80% 2,00% 1,40% 1,10% 1,30% 1,70% 0,60% 1,50% 1,00% 2,30% 1,10% 1,90% 0,90% 1,00% 0,70% 0,70% 2,00% 1,30% 1,80% 1,40% 1,70% 1,70% 1,60% 1,20%

Belgie Dánsko Nûmecko ¤ecko ·panûlsko Francie Irsko Itálie Lucembursko Nizozemsko Rakousko Portugalsko Finsko ·védsko Velká Británie Kypr âR Estonsko Maìarsko Litva Loty‰sko Malta Polsko Slovensko Slovinsko EU25 EU15 EU12 EU10

f i n a n ã n í

referenãní scénáfi

M o d e l y

Náklady rostou s HDP na pracovníka

2 0 5 0 :

Elasticita na HDP > 0

r o c e

Náklady spojené se smrtí

v

Stálé zdraví


Základní scénáfi

â e s k é

Tabulka 5 NárÛst v˘dajÛ na akutní péãi mezi roky 2004 a 2050 podle jednotliv˘ch scénáfiÛ (v % HDP) dle projekcí Evropské komise



59

Ïe budou v dané zemi náklady uÏ navÏdy rÛst pomaleji neÏ v zemích ostatních. Naopak v zemi, která utrácí více, model pfiedpokládá nástup politiky omezující náklady. Proto jsou pro modelaci nákladÛ vyuÏity prÛmûrné hodnoty za zemû OECD. Oproti modelu Evropské komise tak tento model pfiiná‰í dodateãné scénáfie, jejichÏ cílem je aproximovat vliv technologického pokroku na náklady ve zdravotnictví. Tato veliãina, jejíÏ vliv na náklady ve zdravotnictví je jen obtíÏnû mûfiiteln˘, b˘vá oznaãována za jednu z nejdÛleÏitûj‰ích determinant rÛstu nákladÛ zdravotnictví v posledních desetiletích. Vliv technologického pokroku a odli‰ného v˘voje cen je v modelu mûfien jako reziduál, získan˘ jako zbytkov˘ faktor v regresní rovnici, jejímiÏ vysvûtlujícími promûnn˘mi jsou faktor vûku a HDP per capita. Modelovány jsou scénáfie tlaku na náklady (Cost-Pressure), kde je reziduál ponechán konstantní (prÛmûr OECD), jeho hodnota je 1 % roãnû. Ponûkud optimistiãtûj‰ím scénáfiem je scénáfi omezování nákladÛ (Cost-Containment), ve kterém reziduál konverguje od 1 % k nule v roce 2050. Modelován je i alternativní scénáfi, v nûmÏ je reziduál zpoãátku vy‰‰í (1,5 %) a konverguje také k nule. OECD modeluje i alternativní scénáfie elasticity na HDP, a to elasticitu rovnou 0,8 a 1,2.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



60

Tabulka 6 V˘sledky modelu OECD: Podíl v˘dajÛ na zdravotnictví v letech 2005 a 2050 (v % HDP) akutní péãe 2005

Austrálie Rakousko Belgie Kanada âR Dánsko Finsko Francie Nûmecko ¤ecko Maìarsko Island Irsko Itálie Japonsko Korea Lucembursko Mexiko Nizozemsko Nov˘ Zéland Norsko Polsko Portugalsko Slovensko ·panûlsko ·védsko ·v˘carsko Turecko Velká Británie USA PrÛmûr

5,60% 3,80% 5,70% 6,20% 7,00% 5,30% 3,40% 7,00% 7,80% 4,90% 6,70% 6,80% 5,90% 6,00% 6,00% 3,00% 6,10% 3,00% 5,10% 6,00% 7,30% 4,40% 6,70% 5,10% 5,50% 5,30% 6,20% 5,90% 6,10% 6,30% 5,7%

dlouhodobá péãe

2050 costs costs pressure containtment 9,70% 7,60% 9,00% 10,20% 11,20% 8,80% 7,00% 10,60% 11,40% 8,70% 10,30% 10,70% 10,00% 9,70% 10,30% 7,80% 9,90% 7,50% 8,90% 10,10% 10,70% 8,50% 10,90% 9,70% 9,60% 8,50% 9,60% 9,90% 9,70% 9,70% 9,6%

7,90% 5,70% 7,20% 8,40% 9,40% 7,00% 5,20% 8,70% 9,60% 6,90% 8,50% 8,90% 8,20% 7,90% 8,50% 6,00% 8,00% 5,70% 7,00% 8,30% 8,90% 6,70% 9,10% 7,90% 7,80% 6,70% 7,80% 8,10% 7,90% 7,90% 7,7%

celkem

2005

2050 costs pressure

costs containtment

0,90% 1,30% 1,50% 1,20% 0,40% 2,60% 2,90% 1,10% 1,00% 0,20% 0,30% 2,90% 0,70% 0,60% 0,90% 0,30% 0,70% 0,10% 1,70% 0,50% 2,60% 0,50% 0,20% 0,30% 0,20% 3,30% 1,20% 0,10% 1,10% 0,90% 1,1%

2,90% 3,30% 3,40% 3,20% 2,00% 4,10% 5,20% 2,80% 2,90% 2,80% 2,40% 4,40% 4,60% 3,50% 3,10% 4,10% 3,80% 4,20% 3,70% 2,40% 4,30% 3,70% 2,20% 2,60% 2,60% 4,30% 2,60% 1,80% 3,00% 2,70% 3,3%

2,00% 2,50% 2,60% 2,40% 1,30% 3,30% 4,20% 2,00% 2,20% 2,00% 1,00% 3,40% 3,20% 2,80% 2,40% 3,10% 2,60% 3,00% 2,90% 1,70% 3,50% 1,80% 1,30% 1,50% 1,90% 3,40% 1,90% 0,80% 2,10% 1,80% 2,4%

2005

2050 costs pressure

costs containtment

6,5% 5,1% 7,2% 7,3% 7,4% 7,9% 6,2% 8,1% 8,8% 5% 7% 9,6% 6,7% 6,6% 6,9% 3,3% 6,8% 3,1% 6,8% 6,4% 9,9% 4,9% 6,9% 5,4% 5,6% 8,6% 7,4% 6% 7,2% 7,2% 6,7%

12,60% 10,90% 12,40% 13,50% 13,20% 12,90% 12,20% 13,40% 14,30% 11,60% 12,60% 15,20% 14,50% 13,20% 13,40% 11,90% 13,70% 11,70% 12,50% 12,60% 15,00% 12,20% 13,10% 12,30% 12,10% 12,90% 12,30% 11,70% 12,70% 12,40% 12,8%

9,90% 8,20% 9,80% 10,80% 10,70% 10,30% 9,30% 10,80% 11,80% 8,90% 9,50% 12,30% 11,30% 10,70% 10,90% 9,10% 10,60% 8,70% 9,90% 10,00% 12,40% 8,50% 10,40% 9,40% 9,60% 10,10% 9,70% 8,90% 10,00% 9,70% 10,1%

Zdroj: OECD. Projecting Health and Long-Term Care Expenditures. 2006

Pro dlouhodobou péãi, která je charakterizována jako péãe, jejímÏ cílem není zmûna zdravotního stavu jedince, jsou modelovány scénáfie pfiesunu péãe z neformální do formální, zmûny invalidity a závislosti a rÛst mezd v tomto sektoru, kter˘ neodpovídá rÛstu produktivity práce. Je zde uvaÏován tzv. BaumolÛv efekt, kdy dochází k vyrovnávání mezd napfiíã sektory, pfiestoÏe nedo‰lo k nárÛstu produktivity práce.

2,71% 1,27% 0,9% 4,73% 4,56% 4,32% 6,53% 6,5% 4,19% 0,92% 6,08% 2,46% 2,19% 3,29% 4,92% 5,87% 4,43% 4,47% 3,43% 3,16% 7,8% 5,1% 6,68% 1,02% 5,44% 2,41% 3,89% 2,25%

2,57% 0,52% 0,98% 5,37% 3,31% 4,69% 6,25% 6,83% 4,56% 0,69% 6,16% 2,63% 2,31% 3,17% 4,72% 6,93% 3,99% 4,84% 3,9% 3,32% 8,23% 5,89% 7,07% 1,58% 4,96% 1,98% 3,94% 3,67%

Scénáfi DRC 2050

2,49% 0,51% 0,96% 5,18% 3,21% 4,38% 5,96% 6,17% 4,38% 0,67% 5,88% 2,58% 2,27% 3,06% 4,51% 6,93% 3,85% 4,58% 3,75% 3,23% 8,23% 5,58% 6,65% 1,56% 4,87% 1,95% 3,83% 3,61%

2,43% 0,49% 0,94% 5,04% 3,13% 4,12% 5,7% 5,53% 4,23% 0,66% 5,65% 2,53% 2,23% 2,96% 4,31% 6,84% 3,75% 4,36% 3,62% 3,15% 8,23% 5,31% 6,26% 1,55% 4,79% 1,92% 3,74% 3,56%

2,52% 0,5% 0,97% 5,1% 3,25% 4,47% 6,02% 6,53% 4,34% 0,66% 5,88% 2,54% 2,25% 3,02% 4,51% 6,71% 3,83% 4,64% 3,73% 3,15% 7,93% 5,65% 6,81% 1,53% 4,88% 1,91% 3,74% 3,56%

Zdroj: Chawla, M., Betcherman, G. a Banerji, A. et al. (2007)


Albánie Arménie ÁzerbájdÏán Bûlorusko Bosna a Hercegovina Bulharsko Chorvatsko âeská republika Estonsko Gruzie Maìarsko Kazachstán Kyrgyzská republika Loty‰sko Loty‰sko Makedonie, FYR Moldavsko Polsko Rumunsko Ruská federace Srbsko a âerná Hora Slovenská republika Slovinsko TádÏikistán Turecko Turkmenistán Ukrajina Uzbekistán

Scénáfi zlep‰eného zdraví 2050

f i n a n ã n í

2005

Scénáfi stálého zdraví 2050

M o d e l y

Zemû/Rok

Scénáfi ãistého stárnutí 2050

2 0 5 0 :

V˘chozí rok

r o c e

Tabulka 7 V˘sledky modelu Svûtové banky: Podíl v˘dajÛ na zdravotnictví v letech 2005 a 2050 (v % HDP)

v

V oblasti zdravotní péãe model Svûtové banky pouÏívá ãtyfii scénáfie, které odhadují v˘voj zdravotního stavu obyvatel. Ve scénáfii ãistého stárnutí je poãet let stráven˘ch v dobrém zdravotním stavu udrÏován konstantní vzhledem prvnímu roku projekce a v‰echny dal‰í roky Ïivota jsou povaÏovány za strávené ve ‰patném zdravotním stavu. Zdravotní v˘daje související s vûkem zÛstávají konstantní v ãase, mûní se pouze podle rÛstu HDP na obyvatele. Ve scénáfii konstantní nemocnosti jsou v‰echny roky nad pÛvodní oãekávanou délku Ïivota proÏity ve zdraví. Ve scénáfii zlep‰eného zdraví dochází ke zlep‰ení zdraví populace a poãet let proÏit˘ch ve zdraví se oproti scénáfii konstantní nemocnosti prodlouÏí dvojnásobnû. Posledním scénáfiem je scénáfi ãistého stárnutí upraven˘ o náklady spojené se smrtí. Zde je populace rozdûlena na skupinu tûch, ktefií zemfiou v pfií‰tím roce, a na druhou skupinu, osoby, jeÏ v dal‰ím roce nezemfiou. U kaÏdé skupiny jsou náklady poãítány zvlá‰È a nakonec jsou seãteny. Projekce v˘dajÛ na zdravotnictví jsou v modelu Svûtové banky poãítány ve tfiech jednoduch˘ch krocích. Za prvé se vypoãtou pro kaÏd˘ rok vûkovû specifické náklady pro jednotlivé vûkové skupiny úpravou vûkovû specifick˘ch nákladÛ v roce 2004 dle pfiedpokládan˘ch zmûn HDP na obyvatele. Za druhé se tyto náklady (jako podíl na HDP na obyvatele) vynásobí plánovan˘m poãtem obyvatel v daném roce a seãtou se, coÏ vytvofií celkové náklady na zdravotnictví pro tento rok. Jako tfietí krok se tento souãet vydûlí oãekávan˘m rÛstem HDP za úãelem získání podílu v˘dajÛ na zdravotnictví na reálném HDP. V˘sledky modelu ukazují pro âeskou republiku velmi nízké nárÛsty. Napfiíklad model ãistého stárnutí v kombinaci s náklady spojen˘mi se smrtí nepfiedpokládá do roku 2050 v âeské republice Ïádn˘ nárÛst podílu nákladÛ na zdravotnictví na HDP.


Obdobn˘ model, jako vytvofiila Evropská komise, vytvofiila i Svûtová banka (Chawla, M., Betcherman, G. a Banerji, A. et al., 2007). Jeho pfiínosem je zejména roz‰ífiení modelování dopadu stárnutí populace na zemû v˘chodní Evropy a b˘valého sovûtského bloku.

â e s k é

Model Svûtové banky



61

Model Svûtové banky zahrnuje také dlouhodobou péãi. Budoucí poãet závisl˘ch osob byl poãítán na základû dvou rÛzn˘ch pfiedpokladÛ ohlednû progrese zdravotního postiÏení. Jednak bylo postiÏení nastaveno jako konstantní na úrovni roku 2004 i v rámci procesu stárnutí populace a dále se postiÏení vyvíjelo se zmûnami ve vûkovû specifické mífie úmrtnosti. Závislá populace byla rozdûlena do tfií kategorií, ve vazbû na formu poskytované dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe. Ta je poskytována buì neformálnû, formální péãí doma, nebo formální péãí v sociálních zafiízeních. Procento lidí, kter˘m je poskytována neformální péãe, bylo moÏné sniÏovat, zatímco procento osob, jeÏ dostávají formální péãi, bylo moÏné zvy‰ovat. I pro tuto oblast existují v modelu Svûtové banky dva scénáfie. Ve scénáfii ãistého stárnutí je podíl poskytované péãe v jednotliv˘ch sektorech stabilní. ÚroveÀ postiÏení mûfiená podle ADL je také konstantní, coÏ znamená, Ïe roky, o které se ãlovûku prodlouÏí oãekávaná délka Ïivota, jsou proÏity se zdravotním postiÏením. V rámci scénáfie konstantního postiÏení se pak vûkovû specifické míry zdravotního postiÏení vyvíjejí podle zmûn v úmrtnosti.

WanlessÛv model

Zpráva uvádí, Ïe celková hospodáfiská v˘konnost má hlavní vliv na celkové prostfiedky vyãlenûné na zdravot nické sluÏby. Dal‰ími klíãov˘mi trendy, které budou v budoucnu vytváfiet tlak na rÛst v˘dajÛ, budou: rostoucí oãekávání pacientÛ a vefiejnosti, poskytování kvalitní péãe, mûnící se zdravotní potfieby obyvatelstva, technologick˘ rozvoj a lékafiské pokroky a zpÛsob vyuÏití pracovních sil a dal‰ích zmûn produktivity ve zdravotnictví.

Hlavním metodologick˘m pfiístupem bylo vytvofiení tfií scénáfiÛ budoucího v˘voje – rychl˘ pokrok (solid progress), pomal˘ pokrok (slow uptake) a plné zapojení pacientÛ (fully engaged). Jednotlivé scénáfie jsou rozpracovány do znaãn˘ch podrobností, pro názornost popí‰eme jeden ze scénáfiÛ – rychl˘ pokrok. Tento scénáfi pfiedpokládá permanentní zlep‰ování aktuálního zdraví a dodrÏování plánovan˘ch cílÛ zlep‰ování vefiejného zdraví. V oblasti zmûn poptávky po zdravotní péãi to znamená, Ïe se oãekávaná délka Ïivota pfii narození prodlouÏí na 80,0 roku u muÏÛ a 83,8 roku u Ïen. Star‰í lidé budou mít o 5 % ménû akutních zdravotních problémÛ neÏ dnes. Polovina rokÛ získan˘ch vy‰‰í prÛmûrnou délkou Ïivota bude proÏita ve zdraví. Poklesne poãet náv‰tûv lékafiÛ a hospitalizací. Dále dojde k pfiesunu 1 % aktivit roãnû od lékafie k lékárníkÛm a díky zv˘‰enému vyuÏívání neformální péãe poklesne spotfieba ambulantní péãe celkem o 17 %. Co se t˘ãe lékafisk˘ch technologií a vyuÏívání informaãních technologií, scénáfi pfiedpokládá, Ïe budou vytvofiena integrovaná fie‰ení, coÏ pfiispûje ke zv˘‰ení produktivity aÏ na 3 % roãnû. Model ve sv˘ch scénáfiích také obsahuje pfiedpoklady o v˘voji vefiejného zdraví, kdy v tomto scénáfii dojde k naplnûní vládou stanoven˘ch cílÛ ochrany vefiejného zdraví – u dospûl˘ch dojde ke sníÏení poãtu kufiákÛ na ménû neÏ 24 %, koufiit bude ménû neÏ 15 % tûhotn˘ch Ïen atp.). Navíc tento scénáfi pfiedpokládá, Ïe rozdíl ve stfiední délce Ïivota mezi tûmi v nejchud‰ích oblastech a v prÛmûrn˘ch oblastech klesne minimálnû o 10 %. Dal‰ím pfiedpokladem budoucího v˘voje ve zmínûném scénáfii je individuální pfiístup pacientÛ ke spotfiebû péãe, coÏ v tomto scénáfii znamená pokles náv‰tûv osob star‰ích 65 let v ambulantním sektoru o jednu náv‰tûvu roãnû a pokles spotfieby nemocniãní péãe u obãanÛ star‰ích 75 let. Pfiedpoklady o produktivitû zdravotnického sektoru byly vytvofieny jednak na základû tûchto scénáfiÛ, ale kromû nich se na rÛstu produktivity podílí pfiedev‰ím lep‰í vyuÏívání lidsk˘ch zdrojÛ, informaãních technologií, vlastní neformální péãe pacientÛ o sebe a pfiesunutí souãasn˘ch zdrojÛ do efektivních typÛ péãe.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y


Jedná se o model vytvofien˘ speciálnû pro potfieby odhadu budoucích v˘dajÛ ve Velké Británii v závislosti na jednotliv˘ch scénáfiích ve vztahu k úrovni zdraví pro zprávu Securing our Future Health: Taking a Long-Term View, zpracovanou sirem D. Wanlessem a jeho t˘mem v roce 2001. (Wanless et al., 2002).

f i n a n ã n í

ã e s k é h o



62

Tato zpráva postupovala v anal˘ze budoucích v˘dajÛ zdravotnictví ve tfiech krocích. V první fázi se autofii snaÏili pochopit, jaké zdravotnické sluÏby budou pacienti a vefiejnost povaÏovat za komplexní a kvalitní za 20 let, coÏ byl maximální horizont této anal˘zy. V druhé fázi se autofii pokusili popsat pravdûpodobné zmûny ve zdravotních potfiebách, technologiích a struktufie zdravotnick˘ch pracovníkÛ, vãetnû zmûn jejich mezd, produktivity. Následnû, ve tfietí fázi, autofii posoudili, jak˘ budou mít tyto zmûny vliv na v˘daje.

Model Reformy zdravotnictví Predikce finanãní bilance vefiejného zdravotního poji‰tûní do roku 2050 (Anto‰ová, 2006) byla zpracována obãansk˘ sdruÏením Reforma zdravotnictví-forum.cz v rámci projektu podpofieného nadaãním fondem Elpida, jehoÏ závûreãná zpráva byla zvefiejnûna v ãervenci roku 2006. Cílem tohoto modelu byla predikce v˘dajÛ na zdravotnictví v âeské republice do roku 2050 zaloÏená na demografick˘ch pfiedpovûdích a na nûkolika scénáfiích pomûru rÛstu HDP a nákladÛ na zdravotnictví zaloÏen˘ch na dosavadním v˘voji v âeské republice a v zemích OECD. Predikce pfiíjmÛ systému vefiejného zdravotního poji‰tûní v âeské republice do roku 2050 byla zaloÏena na pfiedpovûdích rÛstu HDP, v˘voji vûkové struktury obyvatelstva a participace pracovní síly na platbû zdravotního poji‰tûní. Jedná se o jeden z prvních pokusÛ v âR modelovat budoucí bilanci systému vefiejného zdravotního poji‰tûní. Model bere v úvahu pouze scénáfi ãistého stárnutí bez nákladÛ spojen˘ch se smrtí, nerozdûluje péãi na akutní a dlouhodobou. Jednotka nákladÛ roste rychlostí HDP per capita nav˘‰eného o tzv. ß-faktor, kter˘ má zachycovat v‰echny ostatní faktory zpÛsobující rychl˘ rÛst nákladÛ na zdravotnictví (technologick˘ pokrok, rÛst oãekávání populace atp.). Velikost ß-faktoru byla odhadnuta na základû pozorovaného v˘voje v zemích OECD jako rozdíl mezi rÛstem nákladÛ na zdravotnictví a rÛstem HDP v EU15 v letech 1990 aÏ 2003. Podle závûrÛ modelu dojde v letech 2005 aÏ 2050 k v˘raznému nárÛstu nákladÛ na zdravotnictví, a to absolutnû i v % HDP. Podíl v˘dajÛ na zdravotnictví na HDP vzroste podle modelu z 6,8 % na 11,4 %.

Model Archimedes Model Archimedes 18 je unikátní model, zaloÏen˘ na patofyziologick˘ch mechanismech a napojen˘ na rozsáhlou klinickou databázi. Tento model patfií do kategorie modelÛ, jeÏ analyzují fundamenty ovlivÀující poptávku lidí po zdravotní péãi. Projekce jsou zaloÏeny na anal˘zách nemocnosti obyvatel, které ve svém extrému analyzují determinanty zdravotního stavu, jeÏ v dlouhodobém horizontu do jisté míry ovlivní budoucí strukturu nemocí. Tûmito determinanty jsou obvykle mínûny BMI, zpÛsob stravování (spotfieba tukÛ, bílkovin, alkoholu, zeleniny, ovoce atd.), prevalence koufiení, systolick˘ a diastolick˘ tlak, zneãi‰tûní Ïivotního prostfiedí a mnoho dal‰ích. Model Archimedes je plnû simulaãní model lidské fyziologie, nemocí, chování, zdravotních inter vencí a systémÛ zdravotní péãe. Pomocí pokroãil˘ch metod matematiky, v˘poãetní techniky a zpracování dat model poskytuje manaÏerÛm, správcÛm a zákonodárcÛm lep‰í informace pro rozhodování. Základ tohoto modelu tvofií stovky rovnic, které popisují a simulují fungování lidské fyziologie a procesy rÛzn˘ch onemocnûní. K nim jsou pfiipojeny stovky dal‰ích rovnic a algoritmÛ, které reálnû simulují systém zdravotní péãe vãetnû procesÛ, jako jsou jednotlivá diagnostická vy‰etfiení, zdravotní o‰etfiení a chování lékafiÛ. Spolu s údaji o obyvatelích jsou rovnice integrovány do jednoho velkého simulaãního modelu, kter˘ simuluje jednotlivé osoby v reálném systému zdravotní péãe. Zatímco statistické modely popisují vztahy mezi mal˘m poãet promûnn˘ch, model Archimedes postihuje základní pfiíãinné vztahy fyziologick˘ch procesÛ. A zatímco statické modely umoÏÀují analyzovat existenci nûkter˘ch stavÛ a pfiechod mezi nimi v diskrétních ãasov˘ch intervalech (napfi. „bez diabetu“, nekomplikovan˘ diabetes“, s diabetem“), Model Archimedes pouÏívá fyziologick˘ch promûnn˘ch, které jsou základem chorob podle posledního lidského poznání z klinick˘ch studií. Model zachovává plynul˘ charakter, interakce a rozvoj biologick˘ch determinantÛ, coÏ umoÏÀuje pfiesnûji popsat onemocnûní v celé své sloÏitosti. V souãasnosti model obsahuje fiadu onemocnûní a k nim se vztahující fyziologické procesy

18 Informace o modelu Archimedes jsou dostupné on-line na http://archimedesmodel.com.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y 2 0 5 0 :

Ekonometrick˘m nástrojem, které FEM model vyuÏívá, je CoxÛv regresní model proporcionálních rizik. Coxova regrese poskytuje regresní model proporcionálního rizika se závislou promûnnou, kterou je doba do odezvy nebo doba trvání události. Tyto události spolu s anal˘zou tabulek délky Ïivota poskytují flexibilní a úplné nástroje pro statistickou anal˘zu dat o pfieÏití. Rizika moÏn˘ch stavÛ, které mohou nastat, jsou úmrtí, rakovina, kardiovaskulární onemocnûní, diabetes, vysok˘ krevní tlak a institucionalizace v zafiízení (zdravotní a zdravotnû-sociální péãe). Nezávislé promûnné pro kaÏdé riziko obsahují: vûk, pohlaví, rasu, vzdûlání a existenci ostatních zdravotních stavÛ – diabetes, novotvary, onemocnûní srdce, Alzheimerova nemoc, plicní onemocnûní, zánût kostních kloubÛ, vysok˘ krevní tlak, omezení v aktivitách denního Ïivota (mûfieno pomocí ADL), historie koufiení a obezita (mûfieno pomocí BMI). Koeficienty (proporce) jednotliv˘ch rizik jsou vytvofieny konzistentnû se souãasn˘mi klinick˘mi poznatky – napfiíklad vliv vysokého krevního tlaku na srdeãní onemocnûní jsou odvozeny od klinick˘ch studií o dÛsledcích beta-blokátorÛ.

r o c e

FEM je mikrosimulaãní model, kter˘ sleduje jednotlivé obyvatele star‰í 65 let (ktefií mají ve Spojen˘ch státech nárok na úhradu z vefiejného programu Medicare) a projekuje jejich zdravotní stav, funkãní status a v neposlední fiadû jejich náklady pro Medicare a celkové náklady na zdravotnické sluÏby. Model FEM slouÏí pfiedev‰ím dvûma hlavním cílÛm. V první fiadû je to zodpovûzení otázky, kolik by vefiejn˘ systém stálo, kdyby do‰lo k pokraãování souãasn˘ch trendÛ ve zdravotním stavu a zdravotním postiÏení populace. Druh˘m cílem je simulace a zhodnocení rÛzn˘ch scénáfiÛ, které rÛzn˘m zpÛsobem definují prostfiedí ve zdravotnictví. FEM model vlastnû kombinuje tfii „podmodely“ – model nákladÛ zdravotní péãe, model zmûn zdravotního stavu a model zdravotního stavu obyvatel, ktefií do tohoto vefiejného systému vstupují. Zdravotní stav a zdravotní postiÏení byly mûfieny na základû osobního hodnocení jednotlivcÛ. Byly vybrány ty zdravotní problémy, které nejvíce pfievaÏovaly a pfiedstavovaly nejvy‰‰í finanãní zatíÏení pro systém a souãasnû u nich bylo moÏné oãekávat zmûny v léãbû díky technologickému postupu (na základû hodnocení panelu expertÛ). V rámci fáze navrhování jednotliv˘ch alternativních scénáfiÛ (what if) docházelo k modelování dÛsledkÛ nov˘ch inovací zdravotnick˘ch technologií, jako i scénáfiÛ zmûn Ïivotního stylu a zdravotního systému. Základní odli‰ností modelu FEM v modelování zdravotního stavu je jeho multidimenzionální pfiístup k hodnocení zdravotního stavu, coÏ umoÏÀuje zahrnout více determinujících faktorÛ.

v

Panel expertÛ se vûnoval zejména ãtyfiem oblastem – budoucímu v˘voji kardiovaskulárních onemocnûní, procesÛm stárnutí a novotvarÛm, psychologick˘m nemocem a zmûnám v poskytování zdravotnick˘ch sluÏeb. Experti identifikovali potenciální medicínské technologické pokroky (v návaznosti na anal˘zu literatury). Samostatn˘ panel expertÛ byl také vûnován odhadÛm demografick˘ch zmûn, epidemiologii, ekonomii zdravotnictví, pojistn˘m metodám a dal‰ím sociálním anal˘zám. V˘stupem tohoto t˘mu pak byla metodologie samotného modelu, metody mûfiení zdravotního stavu a anal˘za datov˘ch zdrojÛ a dat samotn˘ch pouÏit˘ch v modelování.


Future Elderly model (FEM) je souãástí studie (Goldman et al., 2004) americké spoleãnosti RAND, která projekuje dÛsledky zmûn ve zdravotním statutu, nemocech a zdravotních postiÏeních na dal‰í generace obyvatel, coÏ ovlivÀuje budoucí v˘daje na zdravotnictví. Celá studie sestává ze ãtyfi krokÛ. Nejprve byl proveden pfiehled relevantní literatury, v dal‰í fázi byl ustaven panel expertÛ, se kter˘m byl ve tfietí fázi simultánnû vytváfien samotn˘ model. Ve ãtvrté fázi byla doporuãení panelu expertÛ realizována a aplikována do modelu a byly vytvofieny scénáfie – Co se stane, kdyÏ… (What if).

â e s k é

Future Elderly model



63

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



64

(vãetnû procesÛ v systému zdravotnictví). Mezi tato onemocnûní patfií: diabetes a komplikace jím vyvolané, ischemická choroba srdeãní, hypertenze, poruchy srdce, infarkt, dyslipidémie, obezita, metabolick˘ syndrom, astma, rakovina tlustého stfieva, rakovina prsu a rakovina plic. Model umí vypoãítat úãinky intervencí na biologické procesy, zdravotní stav, náklady na zdravotnické sluÏby, kvalitu Ïivota a finanãní náklady celého systému. Jedním z hlavních omezení tohoto modelu jsou mnohdy chybûjící prokázané vztahy, pfiíãiny a dÛsledku jednotliv˘ch fundamentÛ na jednotlivá onemocnûní a následná anal˘za mnohoãetn˘ch onemocnûní, kter˘mi trpí pfiedev‰ím star‰í populace. S rostoucí mírou detailu také narÛstají nároky na modelování lidské psychologie, ve které vÏdy nemusí platit pfiíãinné vztahy a logické implikace. Hlavním nedostatkem tohoto pfiístupu je pak nedostatek dat, které by reprezentativnû a dostateãnû plnû dokázaly tyto vztahy popsat. Se zlep‰ujícími se moÏnostmi zpracování dat v‰ak jiÏ zaãínají vznikat projekty, které jdou i touto cestou.

Model Milken Institute Model Milken Institute (DeVol et al., 2007) je specifick˘ model, kter˘ je unikátní v tom, Ïe vybírá epidemiologicky nejzávaÏnûj‰í onemocnûní a rizikové faktory, které k nim vedou, a na tomto základû dûlá projekci prevalence a teprve potom urãuje náklady (jedná se o velmi zjednodu‰enou metodu COI). Studie Milken Institute (DeVol et al., 2007) odhaduje souãasné a budoucí náklady na léãení a dÛsledky ztráty produktivity zpÛsobené sedmi z nejãastûj‰ích chronick˘ch nemocí. Tûmito onemocnûními jsou rakovina (rozdûlená do nûkolika typÛ), cukrovka, vysok˘ krevní tlak, mozková mrtvice, srdeãní choroby, plicní onemocnûní a du‰evní poruchy. KaÏdá z chorob je spojena s behaviorálními a/nebo s environmentálními rizikov˘mi faktory, které lze ovlivnit programy prevence. SníÏení nákladÛ, jimÏ lze pfiedcházet, je ústfiedním tématem pro naplnûní dvou v˘zev – zaji‰tûní dostupné zdravotní péãe a podnícení a pokraãování hospodáfiského rÛstu. Model Milken Institute pfiedstavuje dva alternativní scénáfie – pokud by se nic nezmûnilo („business-as-usual“) a optimistick˘ scénáfi. Optimistick˘ scénáfi pfiedpokládá, Ïe dojde ke zlep‰ení zdraví v dÛsledku opatfiení prevence a díky zmûnû Ïivotního stylu (lep‰í v˘Ïiva, zv˘‰ení fyzické aktivity, udrÏování odpovídající tûlesné hmotnosti, mírné zlep‰ování vãasné detekce, screeningu a v˘voj lékafisk˘ch technologií). Zamûfiení studie nespoãívá v mûfiení dopadÛ nûkter˘ch chorob, ale v odhadu celkového dopadu na ekonomiku. Studie se v‰ak nesnaÏí odhadnout celkové náklady kaÏdého onemocnûní s pfiihlédnutím k jeho vlivu na náklady na jiné zdravotní problémy zpÛsobené stejn˘mi rizikov˘mi faktory, nezahrnuje náklady institucionalizované populace ani nevyãísluje náklady ztráty v˘dûlku v dÛsledku pfiedãasného úmrtí následkem onemocnûní. V˘sledné odhady proto pravdûpodobnû podceÀují skuteãné náklady. Ekonomické náklady chronick˘ch nemocí zahrnují jak pfiímé v˘daje na jejich léãbu, tak jejich nepfiímé dopady spojené s absencí v práci a sníÏením produktivity práce nemocn˘ch i zdravotníkÛ. KdyÏ jedinci trpí chronick˘m onemocnûním, je v˘sledkem jejich sníÏená produktivita. I kdyÏ nemocn˘ zamûstnanec pfiijde do práce, obvykle nepracuje naplno, coÏ se oznaãuje jako „presenteeismus“. Podle nedávné studie Nicholson et al. (2006) nelze úãinek presenteeismu ignorovat. Dal‰í studii provedl Loeppke (2007), kter˘ zjistil, Ïe náklady na ztráty produktivity byly ãtyfiikrát vy‰‰í neÏ pfiímé zdravotnické náklady na chronická onemocnûní. Ti, ktefií o chronicky nemocné peãují, také pfiispívají ke ztrátû produktivity prostfiednictvím absence v práci a díky jejich presenteeismu. Aby se kvantifikovaly ztráty ekonomiky pfii poklesu produktivity práce z dÛvodu chronick˘ch onemocnûní, byl vypoãten budoucí podíl ekonomicky aktivní populace. Z tohoto podílu je moÏné zjistit poãet zamûstnan˘ch s nûkter˘m z onemocnûní. Autofii studie také vypoãítali poãet zamûstnan˘ch peãovatelÛ, ktefií tím, Ïe peãují o nemocné, sniÏují svou ekonomickou produktivitu. Pro v˘poãet nákladÛ na léãbu jednotliv˘ch onemocnûní autofii vynásobili poãet pfiedpokládan˘ch pfiípadÛ odhadovan˘mi náklady na jeden pfiípad. RÛst nákladÛ pak byl projekován na základû odhadÛ, které vytvofiila Centra pro Medicare a Medicaid (Centers for Medicare and Medicaid Services). Dal‰í otázkou studie Milken Institute bylo, o kolik je moÏné zlep‰it celkovou ekonomickou v˘konnost z dlouhodobého hlediska, pokud by se zlep‰il zdravotní stav obyvatel. Tato anal˘za se li‰í od jednodu‰‰ích odhadÛ ztráty produktivity, protoÏe bere v úvahu mezigeneraãní dopady chronick˘ch onemocnûní a zamûfiuje se na tyto dopady v reáln˘ch cenách (upraveno o inflaci). Autofii vyvinuli anal˘zu s mnoha promûnn˘mi k posouzení dlouhodob˘ch dopadÛ nemocnosti na HDP. Analyzovali mezigeneraãní úãinky zdraví na produktivitu pracovní síly. To provedli tak, Ïe vyuÏili regionální údaje o hospodáfiské v˘konnosti, chronick˘ch onemocnûních a zdravotním stavu a stanovili vztahy mezi zdravotnictvím, vzdûláváním a hospodáfisk˘m rÛstem. Pomocí tûchto dat lze odhadnout, jak jsou jednotlivé vstupy – jako jsou práce nebo kapitál – transformovány na v˘stupy, mûfiené pomocí HDP. V optimistickém scénáfii se vloÏené investice do zlep‰ení zdravotního stavu obyvatel této generace vyplatí ve vy‰‰í reálné úrovni HDP v polovinû 21. století. Tato anal˘za ukazuje, Ïe potenciální zv˘‰ení hospodáfiské produkce vzroste aÏ o 5,7 bilionu dolarÛ v reáln˘ch ãíslech v roce 2050, resp. je moÏn˘ rozdíl ve v˘‰i 17,6 % (0,3 % v roãního rÛstu HDP). DÛsledkem tûchto zji‰tûní je, Ïe investice do zlep‰ování zdraví je investicí do hospodáfiského rÛstu. Ze studie vypl˘vají dvû doporuãení: za prvé, motivace v oblasti zdravotní péãe by se mûla orientovat na prevenci, za druhé, stát by mûl obnovit svÛj závazek k dosaÏení „zdravé tûlesné hmotnosti“.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y 2 0 5 0 :

Projekce dlouhodobé péãe se ukázaly b˘t velmi citlivé na pfiedpoklady o budoucím rÛstu reáln˘ch jednotkov˘ch nákladÛ na péãi. V˘raznû také ovlivÀují v˘sledky prognóz pouÏité demografické projekce. V rÛzn˘ch zemích jsou rÛznû v˘znamné projekce míry závislosti osob. Jedním z nejv˘znamnûj‰ích determinant budoucích nákladÛ na dlouhodobou péãi je objem péãe poskytovan˘ neformálnû, tedy bezúplatnû rodinami, pfiáteli, komunitou. V rÛzn˘ch kulturách se li‰í objem poskytované neformální péãe v domácnostech, kterou poskytují pfiedev‰ím Ïeny (matky, dcery, vnuãky, snachy). Zmûna struktury rodin, zv˘‰ení zamûstnanosti Ïen a dal‰í aspekty mohou vést k vy‰‰í poptávce potfiebn˘ch osob po formálních sluÏbách. Zásadní v‰ak je národní politika péãe o osoby s potfiebou zdravotnû-sociální péãe. V mnoha státech probíhá proces deinstitucionalizace, v fiadû zemí existují dlouhé ãekací seznamy na místa v domovech pro seniory a dal‰ích institucích, kde je zdravotnû-sociální péãe poskytována. Odhady budoucího v˘voje jsou v tomto aspektu velmi obtíÏné. ZáleÏí také na tom, zda je tato péãe substituována péãí v institucích, nebo formálnû v domácnostech. Pokles poskytování neformální péãe pak v budoucnu finanãnû postihne zejména ty zemû, u nichÏ je objem neformální péãe v souãasnosti vysok˘ a kde dojde k jejímu poklesu. Posledním scénáfiem pak byla aplikace nûmeckého modelu dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe na ostatní zkoumané zemû. V rámci nûmeckého systému mají v‰ichni obãané definováno právo na finanãní podporu z vefiejného poji‰tûní na základû hodnocení svého postiÏení. V˘sledkem bylo, Ïe pokud by v‰ichni obãané s tûÏk˘m a stfiednû tûÏk˘m postiÏením získali právo na prÛmûrn˘ „balíãek“ o‰etfiovatelsk˘ch sluÏeb, do‰lo by v ostatních zemích k v˘raznému nárÛstu nákladÛ.

r o c e

Samotn˘ model pouÏívá projekce poãtu lidí dle jejich vûku, pohlaví a míry závislosti. Na tyto hodnoty pak aplikuje pravdûpodobnosti spotfieby dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe v rÛzn˘ch podmínkách (neformální péãe, formální péãe v domácím prostfiedí, formální péãe v institucích). Následnû je tato péãe ohodnocena jednotkov˘mi náklady v daném sektoru péãe. PenûÏní sociální dávky (in cash) byly zahrnuty pouze v pfiípadû, Ïe v dané zemi existuje moÏnost vybrat si mezi plnûním finanãním, nebo naturálním (in kind), jako je tomu v nûmeckém systému. Argumentem je to, Ïe v Nûmecku je hodnota sluÏeb vy‰‰í neÏ v˘‰e penûÏního pfiíspûvku a je nepravdûpodobné, Ïe by lidé tyto pfiíspûvky pouÏívali na nákup formální péãe.

v

Po úvodním srovnání jednotliv˘ch systémÛ sociální péãe, které se relativnû znaãnû li‰í, byl vytvofien soubor v˘chozích pfiedpokladÛ, které vytváfií základní scénáfi projekcí, a projekce samotné. Základní scénáfi projekcí slouÏí jako referenãní hodnota, proti níÏ se vyhodnocují úãinky zmûn v jednotliv˘ch zkouman˘ch faktorech. Tento pfiístup zahrnuje zmûny v koeficientech jak exogenních (demografické trendy a zmûny v závislosti), tak zmûny v koeficientech endogenních. Ve tfietím kroku je provedena citlivostní anal˘za jednotliv˘ch pfiedpokladÛ modelu.


Evropsk˘ model dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe je obsaÏen ve studii Comas-Herrery a Wittenberg (2003). Tato studie zkoumá klíãové faktory, které mají vliv na budoucí v˘daje na peãovatelské sluÏby v Nûmecku, ·panûlsku, Itálii a ve Velké Británii. Tato studie kromû samotn˘ch projekcí obsahuje i citlivostní anal˘zu jednotliv˘ch pfiedpokladÛ budoucího v˘voje v rÛzn˘ch faktorech (demografické zmûny, trendy ve funkãní závislosti, budoucí dostupnost neformální péãe, struktura formální o‰etfiovatelské sluÏby, zpÛsoby poskytování péãe a budoucí náklady na jednotku sluÏeb).

â e s k é

Evropsk˘ model dlouhodobé o‰etfiovatelské péãe



65

66

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Pfiíloha II Technick˘ popis finanãního modelu péãe o zdraví Tato pfiíloha pfiiná‰í pfiehled v˘poãetních vzorcÛ pouÏit˘ch v modelu Kulatého stolu první generace, finanãním modelu péãe o zdraví. Jeho souãástí je také pfiehled uplatnûn˘ch metod a funkcí pouÏit˘ch v tomto modelu.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Pfiíloha II – Technick˘ popis finanãního modelu péãe o zdraví

68

Modelování pfiíjmÛ Pfiíjmy systému jsou tvofieny pfiíjmem od zamûstnancÛ, OSVâ, OBZP a platbou za státní poji‰tûnce. Pfiíjmy v daném roce jsou modelovány vzhledem k reálnému pfiíjmu v roce 2006 v závislosti na zmûnû poãtu ekonomicky aktivních osob, nezamûstnanosti a prÛmûrné mzdy. Pfiíjmy v roce t lze vyjádfiit následujícím vzorcem:

pfiíjmy t = wt . z t .

pfiíjmy od OSVâ 2006 pfiíjmy od zamûstnancÛ 2006 + wt . z t . w2006 . z 2006 w2006 . z 2006

pfiíjmy od OBZP 2006 + 0,135 . 12 . 0,25 . w t-2 . (pop - z t ) + wt . z t . w2006 . z 2006 kde w znaãí mzdu a z rozdíl poãtu ekonomicky aktivních a nezamûstnan˘ch. V˘daje státního a územního rozpoãtu vstupují zároveÀ na pfiíjmovou i v˘dajovou stránku systému vefiejného zdravotnictví a rostou s HDP.

Modelování v˘dajÛ V˘dajové profily akutní a dlouhodobé péãe byly vyhlazeny pomocí metody jádrové neparametrické regrese, kde jádrem je hustota normálního rozdûlení. Pro modelování scénáfiÛ konstantního a zlep‰eného zdraví a scénáfiÛ nákladÛ spojen˘ch se smrtí bylo nutno pracovat s údaji oãekávané délky Ïivota a pravdûpodobnosti úmrtí v jednotliv˘ch letech. Demografické predikce Burcina a Kuãery tyto informace obsahují, v predikci Eurostatu bylo nutno údaje dopoãítat. Pro v˘poãet pravdûpodobnosti úmrtí bylo vyuÏito násle dujícího vzorce:

pum i,j,t = 1 – (pop i,j,t / pop i-1,j,t-1 ) kde pum i,j,t znaãí pravdûpodobnost úmrtí ve vûkové kategorie i pro pohlaví j v roce t a pop i,j,t poãet obyvatel pohlaví j ve vûkové kategorii i v roce t. Oãekávaná délka Ïivota byla následnû dopoãtena podle vzorce:

e i,t = (1 – pum i,t ) * (1 + e i,t+1 ) + 0,5 * pum i,t kde oãekávaná délka Ïivota ve vûku 110 byla stanovena na nulu. Vzhledem k tomu, Ïe maximální vûk v modelu je 110 let a projekce konãí kategorií 85+ pro Eurostat a 100+ pro Burcina a Kuãeru, bylo nutné fiady prodlouÏit do vûku 110 let. ProdlouÏení bylo vytvofieno v exponenciálnû klesajícím tvaru. Vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil muÏÛ a Ïen pro akutní a dlouhodobou péãi je vynásoben poãty obyvatel v jednotliv˘ch vûkov˘ch kategoriích podle demografické prognózy. Akutní a dlouhodobá péãe jsou modelovány zvlá‰È.

náklady t =

110

2

i=1

j=1

∑ ∑

c i,j . pop i,j,t

kde c i,j znaãí náklady na osobu vûku i a pohlaví j za akutní, respektive dlouhodobou péãi v roce 2006 a pop i,j,t znaãí poãet obyvatel ve vûku i a pohlaví j v roce t. Pfiedpoklad rÛstu jednotky nákladÛ s HDP per capita lze zapsat rovnicí:

HDP per capita bc t náklady bc t = náklady . HDP per capita bc t=0 kde bc je zkratkou pro bûÏné ceny.

2

i=1

j=1

pop i,j,t . p i,j,t –

pop i,j,t-1 . p i,j,t-1 )

kde pro kaÏd˘ rok prod znaãí produktivitu práce, u míru nezamûstnanosti, pop poãet obyvatel ve vûkové kategorii i a pohlaví j z pouÏité demografické predikce a p i,j,t míru participace.

Zmûny zdravotního stavu Pro kaÏd˘ rok je definována zmûna oãekávané délky Ïivota jako rozdíl mezi oãekávanou délkou Ïivota pro jedince vûku i a pohlaví j v roce t a oãekávanou délkou Ïivota jedince stejného vûku a pohlaví v roce 2007. Vyjádfieno rovnicí:

Δ

e i.j,t = e i.j,t – e i,j,2007

Náklady na osobu vûku i a pohlaví j v roce t jsou potom pro scénáfi konstantního zdraví vypoãteny jako náklady jedince o Δe mlad‰ího v roce 2007, pro scénáfi zlep‰eného zdraví jako náklady jedince o dvakrát Δe mlad‰ího. Postup lze popsat rovnicemi: Stálé zdraví:

c i,j,t = c i – Δ e

zlep‰ené zdraví:

c i,j,t = c i – 2 Δ e

i,j,t ,j,t

i,j,t ,j,t

Scénáfi ãasu do smrti (DRC) Rozdûlme populaci do dvou skupin, a to na umírající a pfieÏiv‰í. Postup, kter˘ byl uveden v pfiedchozí ãásti, je dále identick˘, jen nedûlíme populaci pouze na muÏe a Ïeny, ale na pfieÏívající muÏe, pfieÏívající Ïeny, umírající muÏe a umírající Ïeny. KaÏdá kategorie má svÛj vlastní v˘dajov˘ profil, kter˘m je násoben poãet pfieÏiv‰ích, respektive umírajících v daném roce. V rovnicích vyjádfiíme postup takto:

náklady t =

110

2

1

i=1

j=1

k=0

∑ ∑ ∑

c i,j,k . pop i,j,k,t

kde c i,j,k = 0 znaãí náklady na pfieÏívající osobu vûku i, pohlaví j a c i,j,k = 1 znaãí náklady na umírající osobu vûku i a pohlaví j. Pfienásobení nákladÛ HDP per capita je identické s rovnicí (náklady t na stranû 67).

Scénáfi smysluplnosti zdravotní péãe (DAC) PrÛmûrn˘ v˘dajov˘ profil se navy‰uje o náklady na pokles úmrtnosti v dané vûkové kategorii. K v˘dajovému profilu je v kaÏdém roce pfiiãtena ãástka, která je vypoãtena jako násobek zmûny pravdûpodobnosti úmrtí a podílu nárÛstu nákladÛ na tuto vûkovou kategorii v letech 2000 aÏ 2007 oãi‰tûného o inflaci a poklesu úmrtnosti v této kategorii.

c i,j,t = c i,j,t=0 +

Δ pum i,j,t .

( c i,j,2007 – c i,j,2000 . CPI 2007,rok 2000=100 ) (pum i,j,2007 – pum i,j,2000 )

kde c znaãí náklady v bûÏn˘ch cenách v daném roce, pum pravdûpodobnost úmrtí v dané vûkové kategorii a CPI index spotfiebitelsk˘ch cen.

ã e s k é h o

j=1


i=1

f i n a n ã n í

2

M o d e l y

110

∑ ∑

110

∑ ∑

2 0 5 0 :

prod t-1 . (1-u t-1) .

).

r o c e

Δ ( prod t . (1-u

v

HDP ve stál˘ch cenách = HDP t-1 .


HDP bc t = HDP deflator t . HDP ve stál˘ch cenách t

â e s k é

HDP je v modelu vypoãítáno na základû predikce Ministerstva financí ohlednû budoucí participace, HDP deflátoru a rÛstu produktivity práce. Byla pouÏita následující rovnice:



69

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



70

Konvergence k evropskému v˘dajovému profilu Zmûna vûkovû specifického nákladového profilu se k nákladovému profilu EU15 poãítá na základû tohoto vzorce: Pro konvergenci k v˘dajovému profilu EU15 bylo vyuÏito prÛmûrného v˘dajového profilu v EU 15 v procentech HDP per capita, kter˘ byl vynásoben HDP per capita v âeské republice v roce 2007. Ve v˘poãtu nákladÛ bylo následnû vyuÏito takto získaného v˘dajového profilu. Postup popisují rovnice:

c EU15,i,j,k = c EU15,i,j,k,v % HDP

náklady t =

p.c

. HDP p.c CZ,2007

110

2

1

j=1

j=1

k=0

∑ ∑ ∑

c EU15,i,j,k . pop i,j,k,t

V˘voj ceny produkce zdravotnictví Zmûny v cenû produkce, konkrétnû pak v oblasti mezd ve zdravotnictví a dlouhodobé péãe, jsou v modelu poãítány na základû tohoto vzoreãku:

HDP stálé ceny t wt . náklady bc t = náklady t . ( 0,63 . + 0,37 . (1+a)) HDP stálé ceny t=0 w t=0 Kde w znaãí prÛmûrnou mzdu v ekonomice a a je parametrem, kter˘ konverguje od jedniãky k podílu násobku mzdy pracovníka ve zdravotnictví v OECD oproti prÛmûrné mzdû ku násobku mzdy pracovníka ve zdravotnictví v âeské republice oproti prÛmûrné mzdû, tj. k ãíslu 1.49. Technologick˘ pokrok je modelován jako reziduál, kter˘ roste o danou konstantu rychleji neÏ HDP v kaÏdém roce projekce.

v˘daje bc t = v˘daje t .

HDP bc t . (1+a) HDP bc t=0

t

Pfiíloha III Poznámky k finanãnímu modelu péãe o zdraví Tato pfiíloha obsahuje doplÀující informace k finanãnímu modelu péãe o zdraví i samotnému procesu modelování tak, jak je mu vûnována diskuse v odborné literatufie.


Posoudit budoucí v˘daje (náklady) na zdravotní péãi je obtíÏné. Jednoduché propoãty zaloÏené na vyná sobení dne‰ních nákladÛ na jednotlivé vûkové skupiny oãekávan˘m poãtem obãanÛ v tûchto vûkov˘ch skupinách v budoucnu jsou pouze schematické a nepopisují komplexitu problémÛ ve zdravotnictví. Navíc ve vût‰inû zdravotnick˘ch systémÛ nejsou dávky ãerpání ze zdravotního poji‰tûní nárokové, ale jsou spí‰e ovlivnûny individuálními, sociálními a systémov˘mi vlivy.

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


V médiích se ãasto objevuje teze, Ïe vefiejné finance jiÏ br zo nebudou staãit v˘dajÛm rychle stárnoucí ãeské populace. Jako hlavní zátûÏ vefiejn˘ch financí jsou zmiÀovány starobní dÛchody a zdravotnictví. Zatímco u starobních dÛchodÛ je tento problém jiÏ v‰eobecnû pfiijímán, v oblasti zdravotnictví je zatím sporné, zda samotné stárnutí populace zpÛsobí nadmûrnou zátûÏ pro vefiejné a pfiípadnû i soukromé rozpoãty. Anal˘ze tohoto problému se budeme vûnovat v následující ãásti.

ã e s k é h o

Pfiíloha III – Poznámky k finanãnímu modelu péãe o zdraví

72

Dopady stárnutí populace

V˘chozím bodem v‰ech projekcí je odhad poãtu osob, které budou zdravotní péãi potenciálnû spotfiebovávat, a pfiifiazení urãité v˘‰e nákladÛ k jednotliv˘m vûkov˘m skupinám obyvatel. Demografické projekce jsou tedy jedním ze základních vstupÛ v‰ech modelÛ, které projektují budoucí pfiíjmy a v˘daje zdravotnického systému.

Modelování budoucích v˘dajÛ zdravotnictví je vÏdy zaloÏeno na hypotézách o budoucím v˘voji nákladÛ, coÏ zásadnû ovlivÀuje nejen samotné v˘sledky, ale i metodologii celého modelu. Hlavní z hypotéz je, Ïe nemocnost a délka Ïivota proÏitá ve zdraví urãuje v˘‰i nákladÛ na zdravotní sluÏby. S rostoucím vûkem narÛstá prevalence onemocnûní, coÏ implikuje vy‰‰í náklady na zdravotnictví pro star‰í vûkové kategorie.To je pozorováno ve v‰ech systémech zdravotnictví. Zmûny zdravotního stavu jsou poté v modelech aproximovány posunem oãekávané délky Ïivota spolu s teoriemi sniÏování nebo nárÛstu nemocnosti populace. V rámci tohoto pfiístupu pak vyvstávají otázky, nakolik budou pfiib˘vající roky lidského Ïivota proÏity ve zdraví, respektive bez postiÏení nebo zhor‰ení kvality Ïivota, jeÏ by mohly vyvolat potfiebu zdravotní a zdravotnû-sociální péãe. Problémy této hypotézy zaãínají jiÏ u definice Ïivota ãlovûka v dobrém zdraví, jeÏ se s rostoucí délkou Ïivota buì prodluÏuje (teorie komprese morbidity), sniÏuje (teorie expanze nemocnosti), nebo pomûrnû nemûní vÛãi délce celého Ïivota (teorie dynamického ekvilibria). Teorie o kompresi nemocnosti vychází z pfiedpokladu, Ïe se celková délka Ïivota bude prodluÏovat rychleji neÏ doba Ïivota strávená v nemoci. Tato teorie má v‰ak jeden zásadní nedostatek: pohlíÏí na nemoc jako na stav, kter˘ je zaloÏen na statick˘ch kritériích pro její stanovení a fie‰ení. Souãasná medicína – pfiedev‰ím v oblasti kardiovaskulární a onkologické – se stále více tím více zamûfiuje na riziko vzniku nemoci nebo riziko její progrese. Urãení stavu vhodného pro intervenci závisí na pomûru Ïádoucích a neÏádoucích oãekávan˘ch v˘sledkÛ dostupné intervence a také ãím dál tím víc na preferencích samotného nemocného. Oãekávané v˘sledky intervence i preference nemocného jsou z pohledu nárokÛ na zdravotnick˘ systém dÛleÏitûj‰í neÏ samotné onemocnûní. (Vachek, 2008) Bebbington (2006) a dal‰í v‰ak uvádûjí, Ïe aktuální zdravotní stav je zásadnû ovlivnûn minulostí kaÏdého jedince a Ïe i velmi vzdálené události (napfiíklad hlad bûhem války) mohou mít vliv na souãasn˘ zdravotní stav populace. Johansson (1991) ve svém ãlánku zdÛraznila, Ïe „mûfiené“ zv˘‰ení (inflace) nemocnosti v rozvinut˘ch zemích mÛÏe b˘t v˘sledkem zmûn v kulturním a sociálním vnímání nemoci spí‰e neÏ ve skuteãném (reálném) zv˘‰ení nemocnosti. Do‰lo ke sníÏení úmrtnosti na infekãní onemocnûní (tuberkulóza, ne‰tovice), ke zv˘‰ení objemu populace, která vyuÏívá formální zdravotní sluÏby, byly objeveny nové nemoci, zavedla se jejich klasifikace a roz‰ífiily se moÏnosti léãení, existence zdravotnick˘ch kapacit vytvofiila moÏnost léãení více nemocí po del‰í dobu s vy‰‰ími náklady. V˘sledkem je, Ïe je sociálnû stále ménû akceptovatelné omezovat péãi o pacienty v termálním období onemocnûní spolu s ãím dál tím ranûj‰í diagnostikou onemocnûní, coÏ celkovou délku léãby prodluÏuje. Souãasnû dochází k institucionalizaci zdravotní a pfiedev‰ím zdravotnû-sociální péãe. Johansson pak tyto jednotlivé aspekty shrnuje do závûru, Ïe spí‰e neÏ by se zhor‰ovalo zdraví populace, dochází k posunu ve vnímání nemocí lidmi. Otázkou, zda se rostoucí oãekávaná délka Ïivota projeví v délce Ïivota proÏitého ve zdraví, se zab˘val v˘zkumn˘ projekt AGIR. V procesu stárnutí u vût‰iny zemí EU15 docházelo podle AGIR 19 v posledních tfiech desetiletích spí‰e ke kompresi neÏ nárÛstu úmrtnosti. Zásadnû se v‰ak mûnil i prÛbûh Ïivota jednotlivcÛ, kdy v rÛzn˘ch zemích s rÛznou intenzitou docházelo k prodluÏování doby strávené ve ‰kole, pozdûj‰ímu nástupu na trh práce, opoÏdûnému osamostatnûní se od pÛvodní rodiny, pozdûj‰ímu prvnímu rodiãovství, dfiívûj‰ímu odchodu do dÛchodu a del‰í dobû strávené v postproduktivním vûku. Aãkoli nûkteré mezinárodní organizace vytvofiily koncepty, které se snaÏí popsat délku Ïivota bez zdravotního problému (DALY, HLY a dal‰í), jsou tato mûfiení ãasto zaloÏena na individuálním hodnocení vlastního zdravotního stavu, jenÏ je vnímán znaãnû odli‰nû, podléhá kulturním vlivÛm a také kontextu, ve nûmÏ kaÏdá osoba Ïije. V˘hodou této hypotézy (komprese morbidity) je, Ïe je relativnû nenároãná na datové zdroje a zmûny v nemocnosti jsou vyfie‰eny posouváním biologického vûku a prodluÏováním zdravé délky Ïivota podle prodluÏující se oãekávané délky Ïivota. S úvahami o prodluÏování délky Ïivota a jeho dopadech na potfiebu zdravotní péãe je kromû konceptu komprese morbidity spojen i koncept o nákladech spojen˘ch se smrtí. Koncept nákladÛ spojen˘ch s úmrtím vychází z poznatku, Ïe se náklady

19 Podrobnûj‰í informace o projektu jsou dostupné na http://www.enepri.org./Agir.

Determinanty budoucích v˘dajÛ na zdravotnictví

Technologické zmûny a pokrok jsou odborníky ãasto oznaãovány za hlavního viníka rÛstu v˘dajÛ zdravotnictví 20 . To se zdá b˘t v rozporu s realitou v ostatních ãástech hospodáfiství, kde technologické zmûny pfiedstavují hlavní hnací sílu rÛstu produktivity (Gelijns a Rosenberg, 1994). Modelování v˘voje a v˘zkumu a jeho difuzi do poskytované péãe je znaãnû komplikované a dlouhodob˘ v˘hled tohoto v˘voje je zatíÏen znaãnou chybou, vût‰ina modelÛ se mu proto vyh˘bá. V˘jimku tvofií Future Elderly model z USA a model OECD, které patfií mezi jedny z mála modelÛ, jeÏ se vûnují modelování vlivu technologického pokroku na budoucí v˘daje zdravotnictví. Technologick˘ pokrok ve zdravotnictví obsahuje dva základní mechanismy. Prvním je nahrazení star˘ch zpÛsobÛ léãby pomocí nov˘ch postupÛ z dÛvodu oãekávaného zv˘‰ení úãinnosti nebo sníÏení neÏádoucích vedlej‰ích úãinkÛ ãi zv˘‰ení bezpeãnosti. Druh˘ mechanismus pfiedstavuje roz‰ífiení indikací k léãbû.

20 Mnoho studií, napfiíklad Howse (2005), uvádí, Ïe v posledních nûkolika desetiletích technologické inovace a produktivita práce podstatnû více pfiíspûly k rÛstu v˘dajÛ na zdravotnictví neÏ samotné stárnutí populace.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i â e s k é

Modelování technologického pokroku


v

Hlavními determinanty souãasn˘ch, ale i budoucích v˘dajÛ na zdravotnické sluÏby jsou existující zdravotní problémy a ochota vydávat prostfiedky na jejich fie‰ení, tedy prevalence a incidence jednotliv˘ch druhÛ onemocnûní, které jsou obvykle modelovány zdravotním stavem populace, difuse nov˘ch technologií, léãená prevalence existujících onemocnûní tûmito technologiemi, institucionální, a regulaãní nastavení systému, blízkost jednotlivce ke své smrti (náklady spojené se smrtí), individuální sklon ke spotfiebû zdravotnick˘ch sluÏeb a dal‰í determinanty, které jsou zpracovány v následujícím textu. V˘znamná je pfiedev‰ím substituce zdravotnû-sociální péãe mezi sektory (zdravotní – sociální – domácnosti – komunitní).

f i n a n ã n í

Zcela jin˘ pohled na problematiku stárnutí a modelování nabízí metodologie, která je pouÏita v nûkter˘ch modelech a je více zaloÏena na reálném fungování zdravotnictví. Jedná se o hypotézu, Ïe v˘‰e nákladÛ je determinována zejména samotnou nemocností populace, která je dána prevalencí jednotliv˘ch druhÛ onemocnûní, zpÛsoby jejich léãby, dostupností a léãenou prevalencí tûchto onemocnûní a dal‰ími strukturálními vlivy. Nákladová kfiivka je tedy urãena objemem poskytované péãe v budoucnu. Tento pfiístup vyÏaduje daleko nároãnûj‰í odhady dÛsledkÛ léãby v budoucnu (vyléãení nebo vznik chronické nemoci), odhady léãené prevalence a dal‰ích promûnn˘ch. Pokud je v‰ak tento pfiístup vnímán jako anal˘za vlivÛ jednotliv˘ch promûnn˘ch na budoucí náklady zdravotnictví, mohou b˘t pouÏity rÛzné varianty v˘voje. Pfiíkladem tohoto pfiístupu je Future Elderly model nebo model druhé generace vytvofien˘ v rámci projektu Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR.

M o d e l y

Vztah mezi vûkem a prÛmûrn˘mi náklady na zdravotní péãi jedince (viz vûkovû specifick˘ v˘dajov˘ profil) nemusí nutnû znamenat, Ïe s rostoucím vûkem potfiebujeme více péãe. Tzv. hypotéza nákladÛ spojen˘ch se smrtí (death related costs hypothesis) fiíká, Ïe tvar v˘dajového profilu ukazuje zejména rostoucí pravdûpodobnost úmrtí jedince. Smrt totiÏ velmi ãasto následuje po nákladném pokusu zachránit Ïivot jedince – existuje proto korelace mezi v˘‰í nákladÛ na zdravotní péãi pro jednotlivce a blízkostí jeho smrti. Ve velmi nízkém vûku je pravdûpodobnost úmrtí vy‰‰í z dÛvodu vrozen˘ch vad atp., dále ov‰em, stejnû jako v˘dajov˘ profil, klesne a zaãíná znovu postupnû rÛst. Hypotézu v˘znamnosti blízkosti smrti pro náklady na zdravotní péãi a podstatnû niÏ‰í v˘znamnosti faktoru vûku potvrdilo v minulosti více ekonometrick˘ch studií (mimo jiné Zweifel et al., 1999 a 2007; Seshamani a Gray, 2004; a dal‰í). Je-li ov‰em vazba mezi vûkem a náklady na zdravotní péãi determinována zejména blízkostí smrti, dojde spolu s prodluÏováním oãekávané délky Ïivota k odsouvání tûchto nákladÛ do pozdûj‰ího vûku. Zahrnutí hypotézy nákladÛ spojen˘ch se smrtí do modelu v˘znamnû sniÏuje oãekávan˘ nárÛst nákladÛ v souvislosti se stárnutím populace.

2 0 5 0 :

PfieÏívání kohorty do vysok˘ch vûkov˘ch kategorií povede je‰tû k dal‰ímu jevu. Dojde pravdûpodobnû v mnohem vût‰í mífie k v˘skytu stavÛ spojen˘ch s demencí, stavÛ, které jsou následkem mozkové pfiíhody, k v˘skytu chronick˘ch respiraãních a srdeãních selhání, pohybov˘ch postiÏení a dal‰ích stavÛ majících vysoké nároky na o‰etfiovatelskou péãi a na osobní neformální pomoc a péãi. V˘‰e nákladÛ spojen˘ch s touto dlouhodobou péãí bude do znaãné míry záviset na tom, zda se na této péãi bude podílet rodina, nebo zda budou pfiesouvány do zdravotnické, zdravotnû-sociální, ãi pouze sociální oblasti.

r o c e

na zdravotní péãi v období pfied úmrtím zvy‰ují. Tyto náklady v‰ak mají dvû zásadnû odli‰né sloÏky. Tou první jsou náklady spojené s na‰í snahou úmrtí odvrátit nebo je v˘raznû oddálit. Pokud se pomocí této péãe podafií úmrtí odvrátit nebo oddálit na dostateãnû dlouhou dobu, náklady zÛstanou a zv˘‰í se náklady „Ïiv˘ch“ v dané vûkové kategorii. Problém tûchto nákladÛ nespoãívá v úmrtí samotném, n˘brÏ v úãinnosti odvrácení úmrtí a v na‰í neschopnosti dopfiedu stanovit, ve kter˘ch pfiípadech se úmrtí odvrátit podafií a ve kter˘ch nepodafií. V tûchto pfiípadech by bylo lépe ve‰keré náklady vztáhnout k tûm, u kter˘ch se podafiilo úmrtí odvrátit – to bylo dÛvodem jejich vynaloÏení – a ve vztahu k tûmto pfiípadÛm potom posuzovat úãelnost jejich vynaloÏení. PovaÏovat tyto náklady za „jednorázové“ v˘daje spojené s úmrtím je dosti problematické. Pokud se úãinnost tûchto intervencí zv˘‰í, pak se náklady pfiesunou k „Ïiv˘m“ a navíc dojde k dal‰ímu prodluÏování fáze kfiivky vymírání kohorty s nízkou pravdûpodobností úmrtí. Druhou sloÏkou jsou skuteãné náklady spojené s dÛstojn˘m umíráním, jejichÏ cílem je zmírnûní bolesti a utrpení. Tyto náklady nepochybnû jednorázové jsou, ale jejich v˘‰e dosud pravdûpodobnû není pfiíli‰ vysoká – paliativní péãe u nás dosud není dostateãnû rozvinutá. Naopak lze oãekávat, Ïe nároky na tento typ péãe budou narÛstat a s nimi i náklady na její zaji‰tûní. Tento trend bude posilován s pfiesunem maxima úmrtí do fáze kfiivky vymírání kohorty v pokroãilém vûku.



73

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



74

Substituãní efekt vede ke zv˘‰ení produktivity práce a ãasto také sniÏuje náklady na jednotku. Zásadní vliv na nárÛst nákladÛ na zdravotní péãi zpÛsobuje efekt roz‰ífiení moÏností léãby pro ‰ir‰í okruh pacientÛ. Jin˘mi slovy sníÏením rizikovosti léãby pro pacienty se zvy‰uje potenciální poptávka po tûchto nov˘ch druzích zboÏí a sluÏeb. Pfiíklady tohoto trendu jsou nové moÏnosti léãby srdeãních onemocnûní, operace kolenních kloubÛ a jin˘ch kloubních náhrad, léãby deprese, katarakt. Na difuzi technologického pokroku do praxe mají vliv regulaãní a rozpoãtová omezení, která jsou v systémech vefiejného zdravotního poji‰tûní (a daleko více v podmínkách národní zdravotní sluÏby) aplikována prostfiednictvím rozpoãtov˘ch omezení jednotliv˘m poskytovatelÛm (kapitaãní platby, globální rozpoãty). Rozdíly mezi státy ve zpÛsobech léãby a difuzi technologií jsou dány tûmito institucionálními odli‰nostmi. (Bech, 2006) Podle Lubitze (2005) v‰echny technologické vymoÏenosti zvy‰ují náklady tak, Ïe pfiesahují úspor y ze zlep‰eného zdraví, a dopady nové léãby na dlouhodobé náklady jsou spojeny pfiímo s jejich úãinností mûfienou poãtem zachránûn˘ch let Ïivota. Existuje tedy silná potfieba vyhodnotit pfiínos indukovan˘ lep‰ím zdravotním stavem. Ekonomové se v tomto kontextu snaÏili vypoãítat statistickou hodnotu Ïivota (value of a statistical life) a Cutler (2004) povaÏuje za jeho spodní hranici hodnotu 100 tisíc USD za jeden rok. Ostatní odhady se ale pohybují aÏ ve v˘‰i nûkolika milionÛ dolarÛ. (Murphy a Topel, 2006) Difuze technologií tedy vede k dodateãn˘m nákladÛm, ale vytváfií také hodnotu, pokud jde o prodlouÏení Ïivota a zlep‰ení zdravotního stavu obyvatel, ãímÏ pfiispívá k blahobytu celé spoleãnosti.

Modelování zdravotního stavu a jeho vlivu na v˘daje na zdravotnictví Hypotézy t˘kající se zdravotního stavu jsou pouÏity v modelech Evropské komise a Svûtové banky. Teorie expanze nemocnosti fiíká, Ïe lékafisk˘ pokrok vede ke sníÏení úmrtnosti na úkor vzniku chronick˘ch chorob, jejichÏ incidence roste. Jak lidé stárnou, narÛstá i poãet let Ïivota s chronick˘m onemocnûním, tedy nikoli proÏit˘ch v dobrém zdraví. Kromû toho, del‰í vûk zvy‰uje pravdûpodobnost vzniku jakéhokoli onemocnûní. Teorie komprese morbidity podle Friese (1988) praví, Ïe lékafisk˘ pokrok a zmûny Ïivotního stylu lidí vedou k poklesu nemocnosti populace ve v‰ech vûkov˘ch kategoriích a k posunu vzniku onemocnûní do pozdûj‰ích vûkov˘ch skupin. DÛsledkem je sníÏení poãtu let stráven˘ch v nemoci. Poslední teorie, teorie dynamického ekvilibria, tvofií mezi uveden˘mi teoriemi jakousi stfiední cestu. Celkov˘ podíl délky Ïivota stráveného ve zdraví/nemoci se nemûní ani pfii rostoucí oãekávané délce Ïivota. To pak podle této teorie vede v realitû k mírnému nárÛstu poãtu let stráven˘ch ve zdraví.

Modelování institucionálního nastavení systému Organizace zdravotnick˘ch sluÏeb, dostupnost léãebn˘ch kapacit, finanãní spoluúãast rodin a jednotlivcÛ ovlivnûn˘ch vefiejn˘mi rozhodnutími celé spoleãnosti (prostfiednictvím voleb, exekutivy a zákonodárného sboru) determinují také do znaãné míry v˘‰i vefiejn˘ch v˘dajÛ na zdravotnictví. Tyto institucionální aspekty budoucích nákladÛ na zdravotnictví v‰ak nikde nebyly specifikovány, protoÏe jsou vÏdy jedineãné a poplatné nejen aktuální situaci, ale i historickému v˘voji, zvykÛm lidí a dal‰ím aspektÛm spoleãenského v˘voje, které není moÏné modelovat. Dopad institucionálního uspofiádání je pak pfiímo ovlivnûn systémem fiízení spoleãnosti, které je v demokratick˘ch státech pfieváÏnû realizováno zastupitelskou demokracií, jejíÏ legitimita vychází z v‰eobecn˘ch voleb. Okolo roku 2015 dosáhne poãet lidí star‰ích padesáti let více neÏ 50 % populace a tento elektorát pak bude znaãnû ovlivÀovat rozhodnutí celé spoleãnosti. Existuje studie (Jackson a Howe, 2003), která tyto v˘zvy vefiejného systému analyzuje. Jackson a Howe (2003) za pomoci tzv. indexu zranitelnosti stárnutí (aging vulnerability index) hodnotí „zranitelnost“ rozvinut˘ch zemí na rostoucí náklady prÛbûÏnû financovan˘ch systémÛ (dÛchody, zdravotní poji‰tûní, zdravotnû-sociální péãe). Dvanáct rozvinut˘ch zemí studie klasifikuje do tfií skupin podle jejich zranitelnosti vÛãi demografick˘m zmûnám. Skupina zemí, jeÏ se zdají b˘t málo zranitelné (USA, Velká Británie, Austrálie), mají pfiíznivou demografickou projekci, nenákladné sociální systémy a dobfie rozvinuté soukromé alternativy financování (vÛãi vefiejn˘m systémÛm). Skupina stfiednû zraniteln˘ch zemí (Kanada, ·védsko, Nûmecko, Japonsko, Nizozemsko, Belgie) ãelí více nepfiízniv˘m demografick˘m prognózám (z pohledu nákladÛ prÛbûÏnû financovan˘ch systémÛ), av‰ak v posledních letech provedly reformy, které sniÏují míru závislosti (old-age dependency burden). Skupinu nejvíce zraniteln˘ch zemí tvofií Francie, Itálie a ·panûlsko, které v dobû zpracování studie (rok 2003) reformy zatím neprovedly. Rozfiazení zemí do tûchto tfií skupin probûhlo na základû hodnocení ãtyfi skupin indikátorÛ – indikátory zatíÏení vefiejn˘ch rozpoãtÛ, prostoru pro fiskální adaptaci, závislosti na sociálním systému a politickém vlivu star‰í skupiny obyvatel. Vedle toho Castles (2000) identifikoval dal‰í institucionální determinantu, která je statisticky v˘znamná a je zdrojem rostoucích nákladÛ na zdravotnictví a dlouhodobou péãi, a tou jsou priority jednotliv˘ch politick˘ch stran. Zejména na základû mezinárodních srovnání dospûl k závûru, Ïe ideologické preference levicov˘ch stran poskytovat sociální sluÏby prostfiednictvím vefiejného pfierozdûlování státním rozpoãtem vysvûtluje vût‰inu z pozorovan˘ch rozdílÛ ve v˘dajích na sluÏby pro star‰í osoby mezi státy OECD.

ã e s k é h o u d r Ï i t e l n o s t i f i n a n ã n í M o d e l y 2 0 5 0 : r o c e v z d r a v o t n i c t v í

Navzdory pfiesvûdãiv˘m teoretick˘m argumentÛm o pfiímém vlivu zlep‰ujícího se zdraví na v˘konnost národních ekonomik jsou empirické dÛkazy spí‰e nejasné. Pravdûpodobnû je pozitivní vliv zlep‰ujícího se zdravotního stavu obyvatel anulován díky pfiíli‰ nízkému vûku odchodu do dÛchodu. (Dormont et al., 2008) Jakmile budou institucionální motivy pro pfiedãasn˘ odchod do ekonomicky neaktivní ãásti populace zru‰eny, vûk tohoto odchodu do dÛchodu se bude zvy‰ovat, coÏ prostfiednictvím úãasti seniorÛ na trhu práce povede k dal‰ímu rÛstu ekonomiky a vliv zlep‰eného zdravotního stavu bude mít vût‰í roli v rÛstu národních ekonomik. Jednoduchá numerická simulace (Dormont et al., 2008) ukazuje, Ïe participace seniorÛ na trhu práce má vût‰í úãinek pro rÛst ekonomik neÏ hypotetické zv˘‰ení individuální úrovnû produktivity práce spojené s lep‰ím zdravotním stavem.

â e s k é

Modelování pfiínosÛ zlep‰eného zdraví pro ekonomiku



75

76

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Pfiíloha IV Poznámky k sociálnû -ekonomickému modelu péãe o zdraví Koncept sociálnû-ekonomického modelu péãe o zdraví je navrÏen tak, aby dokázal postihnout i zmûny v úãinnosti poskytované péãe a v efektivitû vynakládan˘ch prostfiedkÛ, aby v nûm bylo moÏné zachytit poznatky z epidemiologick˘ch studií a aby lépe odráÏel problémy a navrhovaná opatfiení ve vztahu k budoucnosti financování. Jak jiÏ bylo uvedeno v˘‰e, jádrem modelu jsou stavy populaãní jednotky. Mimo v˘‰e uvedené charakteristiky sociálnû-ekonomického modelu péãe o zdraví je potfiebné doplnit je‰tû dal‰í vlastnosti modelu a souvislosti.

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


Pfiíloha IV – Poznámky k sociálnû-ekonomickému modelu péãe o zdraví K charakteristikám stavu patfii i novû zavádûná tzv. globální rizika vzniku událostí nebo úmrtí. Jedná se zatím pfiedev‰ím o oblast kardiovaskulárních onemocnûní. V˘poãet tûchto rizik vychází z epidemiologicky zamûfien˘ch klinick˘ch studií, které urãují pravdûpodobnost vzniku sledované události v závislosti na faktorech vûku a pohlaví (ty jsou pfiímo souãástí vymezení populaãní jednotky) a hodnot vybran˘ch rizikov˘ch faktorÛ jedincÛ populaãní jednotky. Pfiíkladem mÛÏe b˘t hladina cholesterolu, v˘‰e krevního tlaku, pfiítomnost onemocnûní (diabetes), koufiení a podobnû. V˘sledkem je potom urãení celkové (globální) hladiny rizika, která je mimo jiné pouÏívána ke stanovení, zda a jak˘mi prostfiedky má b˘t dan˘ jedinec léãen a na které „modifikovatelné“ faktory je úãelné léãbu zamûfiit. Základní odli‰nost od tradiãních postupÛ spoãívá v tom, Ïe napfiíklad krevní tlak se neléãí aÏ pfii dosaÏení hodnot, jeÏ jsou kritériem pro stanovení onemocnûní hypertenze, ale krevní tlak je sniÏován podle toho, jak pfiispívá ke sníÏení celkového rizika – tedy i v pfiípadû, Ïe nedosahuje hodnot, které jsou pouÏity pro stanovení diagnózy hypertenze. Urãení prevalence hladin globálního rizika v populaãní jednotce je tak dÛleÏité nejenom pro posouzení dopadÛ sniÏování jednotliv˘ch rizikov˘ch faktorÛ v populaãní jednotce, ale i pro posouzení nákladÛ, které je tfieba vynaloÏit pro sníÏení rizika. Tento pfiístup se zaãíná z oblasti kardiovaskulární roz‰ifiovat i do oblasti onemocnûní diabetem a do okruhu onkologick˘ch onemocnûní. Z pohledu modelÛ budoucího v˘voje a popisu stávajícího stavu je tento pfiístup mimofiádnû dÛleÏit˘, protoÏe propojuje ãinnosti zdravotníkÛ pfii léãení jednotlivcÛ (klinick˘ pfiístup) s ãinnosti organizátorÛ zdravotnického systému a ekonomÛ národního hospodáfiství. Na základû v˘sledkÛ klinick˘ch studií je potom moÏné zji‰tûné poznatky pfievádût do „makroekonomické“ roviny a naopak. Pfiíkladem pouÏití charakteristiky populaãních jednotek je následující graf, kter˘ je uvádûn pro ilustraci. Pro urãení v˘skytu zastoupení jednotliv˘ch hladin rizika vzniku akutního infarktu myokardu nebo úmrtí na kardiovaskulární onemocnûní jsou pouÏity hodnoty ze studie z USA (Ford et al. 2004). Stanovení rizika bylo urãeno pomocí algoritmu „Adult Treatment Panel III“, kter˘ urãuje riziko vzniku infarktu nebo úmrtí v 10letém období na základû vûku, pohlaví, celkového cholesterolu, HDL cholesterolu, krevního tlaku a koufiení. Osoby jsou dle rizika rozdûleny do tfií pásem: nízké riziko – v následujících 10 letech se událost vyskytne s pravdûpodobností do 10 %, stfiední riziko – v následujících 10 letech se událost vyskytne s pravdûpodobností od 10 do 20 % a vysoké riziko – v následujících 10 letech se událost vyskytne s pravdûpodobností vy‰‰í neÏ 20 %. Prevalence tûchto rizikov˘ch skupin u muÏÛ jsou v grafu aplikovány na poãty obyvatel muÏÛ v âeské republice v roce 2007 a 2050 (Burcin a Kuãera, 2008). Pro v˘poãet poãtu infarktÛ a úmrtí byly pouÏity znaãnû konzervativní odhady v rámci jednotliv˘ch rizikov˘ch pásem – u nízkého rizika 1 %, u stfiedního rizika 10 % a u vysokého rizika 20 %.

Graf 18 Poãet akutních infarktÛ myokardu nebo úmrtní na kardiovaskulární onemocnûní 2007 50000

Poãet AIM nebo úmrtí na KVO

Riziko

40000

40000

30000

30000

20000

20000

10000

10000

r o c e

0

0

2007

Poãet muÏÛ dle rizikov˘ch pásem Riziko

50000

â e s k é


v

50000

78

40000

40000

30000

30000

20000

20000

10000

10000

0

2050

50000

0

Zdroj: Ford et. al. 2004

2050

2002

% zmûny

Hypertenze Hyperlipidemie Diabetes

9 372 1 383 2 420

11 988 7 427 3 972

127,91 537,02 164,13

Srdeãní onemocnûní Cerebrovaskulární onemocnûní

4 610 132

5 002 345

108,50 261,36

Du‰evní poruchy Artritidy Bolesti v zádech Onemocnûní kostí

4 573 4 658 4 581 620

7 640 10 984 8 144 2 030

167,07 235,81 177,78 327,42

Zdroj: Thorpe, 2005

Riziko muÏi nízké stfiední vysoké

období 1990 aÏ 1994

období 1994 aÏ 1998

%

65,70 19,80 14,50

64,90 19,70 15,50

-0,80 -0,10 1,00

Pro porozumûní v˘voji nákladÛ v jednotliv˘ch populaãních jednotkách pfii vzniku onemocnûní je tfieba brát v úvahu náklady na onemocnûní, jeÏ nevedou k úmrtí, a onemocnûní, která k úmrtí vést mohou, ale u nichÏ lze podíl zemfiel˘ch úãinnou léãbou sníÏit. Tyto závislosti jsou popsány ve studii (Joyce et al., 2005), která se zab˘vá v˘vojem roãních nákladÛ u osob ve vûku 65 let v období pfied vznikem onemocnûní, v dobû vzniku onemocnûní (ãas t) a v období následujícím. Na dal‰ím grafu jsou zachyceny tfii zcela rozdílné a zároveÀ typické prÛbûhy v˘voje nákladÛ. V pfiípadû diabetu (podobnû i u hypertenze) dochází pfii vzniku onemocnûní k nárÛstu nákladÛ a v této v˘‰i s mírn˘m poklesem v následujícím roce (zv˘‰ené náklady v dobû vzniku onemocnûní souvisejí pfiedev‰ím s vy‰etfiením) náklady zÛstávají i v dal‰ím období. Zcela rozdíln˘ charakter mají náklady v pfiípadû akutního infarktu myokardu, u nûhoÏ dochází v dobû jeho vzniku k v˘raznému nárÛstu nákladÛ spojen˘ch s léãením a odvrácením úmrtí. V následujícím období dochází k v˘raznému poklesu, a to aÏ témûfi na úroveÀ pfied vznikem infarktu. V pfiípadû mozkové mrtvice dochází také v dobû vzniku k v˘raznému nárÛstu nákladÛ (men‰ímu neÏ u infarktÛ, protoÏe v souãasné dobû nejsou k dispozici podobné nákladné a zároveÀ úãinné technologie), potom následuje pokles s následn˘m mírn˘m rÛstem nákladÛ – to je zfiejmû spojeno s mnohem vût‰í mírou postiÏení po probûhlé mozkové mrtvici ve srovnání s akutním infarktem myokardu).

â e s k é

PfiestoÏe nedochází ke sníÏení prevalence rizikov˘ch faktorÛ, dochází k poklesu úmrtnosti. V uvedeném ãlánku je jako moÏnost uvádûna sníÏená úmrtnost pfii vzniku akutní události v dÛsledku lep‰í léãby.


v

Zdroj: Thorpe, 2005

r o c e

Tabulka 9 Zastoupení rizikov˘ch faktorÛ a jejich nárÛst

2 0 5 0 :

M o d e l y

Tyto zmûny v léãené prevalenci nejsou zcela jistû zpÛsobeny nárÛstem klinické prevalence, tedy skuteãn˘m nárÛstem prevalence onemocnûní v populaci, ale podstatn˘m zv˘‰ením proporce nemocn˘ch, ktefií jsou léãeni. Údaje o léãené prevalenci jsou proto zásadní pro posouzení prostoru pro dal‰í zvy‰ování nákladÛ nebo prostoru pro omezování (udrÏování) v˘‰e nákladÛ tím, Ïe nemocní nebudou léãeni. V pfiípadû samotn˘ch rizikov˘ch faktorÛ, jeÏ jsou pouÏity pro v˘poãet globálního rizika v grafech, nedochází k Ïádn˘m podstatn˘m zmûnám (Ajani a Ford, 2006), i kdyÏ do‰lo ke zmûnám v jednotliv˘ch komponentách, které jsou pro v˘poãet pouÏity.

ã e s k é h o

1987


Tabulka 8 Léãená prevalence na 100 000 obyvatel

f i n a n ã n í

Ve srovnání mezi rokem 2007 a 2050 dochází k absolutnímu sníÏení poãtu muÏÛ ve v‰ech uveden˘ch vûkov˘ch skupinách o 5 %. Poãet muÏÛ ve stfiedním a vysokém riziku v‰ak naroste v absolutním poãtu o 30 %. U v˘skytu infarktÛ nebo úmrtí na kardiovaskulární onemocnûní dochází k nárÛstu o necel˘ch 20 %. Stfiední a vysoké rizikové kategorie by mûly b˘t léãeny. Údaje za âR zatím nejsou pro potfiebu modelu k dispozici. Údaje v následující tabulce z USA (Thorpe, 2005) v‰ak ukazují, Ïe dochází k nárÛstu poãtu léãen˘ch osob u celé fiady onemocnûní – vãetnû léãby vysokého krevního tlaku a sniÏování cholesterolu.


Pfiíloha IV – Poznámky k sociálnû-ekonomickému modelu péãe o zdraví

79

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o



80

Graf 19 Celkové v˘daje na zdravotní péãi pfied a po diagnostice vybran˘ch chronick˘ch onemocnûní v USA (tis. USD), 2005 Akutní infarkt myokardu

25,000

20,000

Mrtvice

15,000

10,000

Diabetes 5,000

0 t-2

t-1

t

t+1

t+2

t+3

Zdroj: Joyce et al. 2005

Uvedené prÛbûhy mají zásadní vliv jak na koncept tzv. nákladÛ spojen˘ch se smrtí, tak i na udrÏení platnosti dne‰ní závislosti „celoÏivotních nákladÛ“ ve vztahu k úrovni zdraví. Ta vychází z toho, Ïe nemocní lidé mají sice vy‰‰í náklady, ale doÏívají se krat‰ího vûku, a proto úroveÀ zdraví v daném vûku Ïivota má mal˘ vliv na celkové náklady (nákladní nemocní brzy umfiou). V pfiípadû vzniku události, jakou jako je napfiíklad akutní infarkt myokardu (podobnû to platí i u srdeãní zástavy v dÛsledku poruch rytmu, u mozkov˘ch mrtvic, plicních embolií a do znaãné míry i u závaÏn˘ch úrazÛ), mohou nastat tfii situace. Za prvé, nemocn˘ umfie bez pomoci (to je pomûrnû ãasté, jedná se o mimozdravotnická zafiízení, k nemocnému se nedostane pomoc vãas nebo se nemocného nepodafií pfiedat na léãení do zdravotnického zafiízení). Náklady jsou v tomto pfiípadû minimální. Za druhé, nemocn˘ se dostane do zdravotnického zafiízení, je mu poskytnuta ve‰kerá moÏná péãe, a nemocn˘ pfiesto umírá. Zde jsou náklady vysoké – obvykle tím vy‰‰í, ãím pozdûji k úmrtí dojde (prodluÏuje se doba léãení). Tfietí situací je, Ïe nemocn˘ se dostane do zdravotnického zafiízení a léãba je úspû‰ná a úmrtí v dÛsledku akutní události se podafií odvrátit. Zde jsou náklady nejvy‰‰í a mimo vlastní náklady na zvládnutí akutního stavu se k nim pfiidruÏují náklady v následném období, spojené s udrÏením stavu a se sekundární prevencí vzniku dal‰í události. Náklady pro danou populaãní jednotku tedy souvisejí s ãetností vzniku infarktu myokardu (incidence) a s tím, která z v˘‰e uveden˘ch situací nastane. Koncept nákladÛ spojen˘ch se smrtí v‰ak detekuje pouze náklady zemfiel˘ch a tyto náklady pasivnû pfiesouvá do tûch populaãních jednotek, do kter˘ch je úmrtí v rámci demografick˘ch projekcí pfiesunuto. Uplatnûní konceptu nákladÛ spojen˘ch se smrtí v projekci budoucích nákladÛ s sebou pfiiná‰í tfii závaÏné problémy. Pokud dojde ke sníÏení proporce zemfiel˘ch, kter˘m nebyla poskytnuta pomoc (bod 1), budou tito nemocní v pfiípadû, Ïe pfies poskytnutou pomoc zemfiou, zvy‰ovat náklady na jednoho zemfielého. Má-li dojít k prodlouÏení délky Ïivota, to jest ke sníÏení úmrtnosti v dané vûkové kategorii, znamená to, Ïe se mimo jiné musí zvy‰ovat poãet osob, u nichÏ se budeme snaÏit a mít moÏnost úmrtí odvrátit. Osob bez poskytnuté pomoci by mûlo ub˘vat. Pokud bude docházet ke sniÏování úmrtnosti v situaci druhé, náklady se „pfiesunou“ do skupiny pfieÏívajících a míra zv˘‰ení nákladÛ pro celou skupinu pfieÏívajících bude urãována nejen náklady na péãi na jednu událost, ale i poãtem událostí (incidence akutních infarktÛ myokardu). Dochází-lidochází ke sníÏení incidence akutního infarktu myokardu, mÛÏe to b˘t dÛsledek o dÛsledky zmûny v klinickém prÛbûhu onemocnûní (pfiípadnû mÛÏe jít i o dÛsledek spolehlivûj‰ích kritérií pro stanovení diagnózy). To v‰ak nemusí znamenat, Ïe dochází ke sníÏení nemocnosti, a tím k nevzniknutí nákladÛ. Spí‰e naopak dochází ke zv˘‰ení nákladÛ na pfiedcházení onemocnûní a na fie‰ení stavÛ, které jsou projevem zmûnûného klinického prÛbûhu základního onemocnûní (zde ischemické choroby srdeãní). Tento jev je dokumentován napfiíklad ve studii (Murphy et al. , 2007), která sledovala zmûny v poãtu hospitalizací pro akutní koronární syndrom (vãetnû suspektních forem – bolesti na prsou bez stanovení diagnózy infarktu myokardu nebo anginy pectoris) ve Skotsku mezi rokem 1990 a 2000. Ve sledovaném období sice do‰lo k poklesu hospitalizací pro akutní infarkt myokardu témûfi o tfietinu (z 260 na 173 na 100 000 obyvatel), zároveÀ v‰ak do‰lo k nárÛstu hospitalizací pro v‰echny kategorie akutního koronárního syndromu témûfi o ãtvrtinu (z 460 na 564 na 100 000 obyvatel).

Dal‰ím pomûrnû závaÏn˘m faktorem, kter˘ bude ovlivÀovat budoucí úroveÀ léãené prevalence, jsou dosud velké geografické a pravdûpodobnû i sociální rozdíly v ãerpání péãe. Srovnání mezi státy je obtíÏné, dostupné jsou obvykle jenom údaje o v˘dajích na péãi, které nevypovídají o objemu péãe. Proto je zatím nutné vycházet pouze z údajÛ, které se t˘kají jednoho státu. Na následujícím grafu je zachycen dlouhodob˘ v˘voj v˘dajÛ na osobu v USA (CMS, 2004) – absolutní ãástky a v˘daje na obyvatele v District of Columbia a ve státû Utah (jedná se o nejvy‰‰í a nejniÏ‰í hodnoty ve spektru v‰ech státÛ) vyjádfiené jako % v˘dajÛ na obyvatele za celé USA. Na grafu jsou údaje zachyceny v liniovém grafu a hodnoty % jsou na pravé ose.


NárÛst léãené prevalence v‰ak nevypovídá nic o hodnotách skuteãné – klinické prevalence. Spolehliv˘ch údajÛ o skuteãné prevalenci onemocnûní, pfiedev‰ím u seniorské populace, u které se vyskytuje více onemocnûní souãasnû, je dosud velmi málo. K dokreslení situace mÛÏe poslouÏit studie ze ·védska (Parker et al., 2005) zab˘vající se zmûnou stavu zdraví u seniorÛ nad 77 let v období mezi rokem 1992 a 2002. Do studie byly zahrnuty i institucionalizované osoby. Hodnocení obsahovalo jak subjektivní sdûlení o v˘skytu onemocnûní, pfiíznakÛ a aktivit denního Ïivota, tak i objektivní vy‰etfiení fyzické zdatnosti, plicních funkcí, zraku a kognitivních funkcí. U Ïádného ze sledovan˘ch parametrÛ nedo‰lo ke zlep‰ení a s v˘jimkou zraku a aktivit denního Ïivota do‰lo k signifikantnímu zhor‰ení. Takové v˘sledky svûdãí o tom, Ïe k nárÛstu délky Ïivota dochází oddálením úmrtí v dÛsledku péãe, a tím ke zv˘‰ení koncentrace nemocn˘ch i ve vy‰‰ích vûkov˘ch kategoriích – i s nemocí a postiÏením lze Ïít déle.

v

S koncepty nákladÛ spojen˘ch se smrtí i s konceptem celoÏivotních nákladÛ souvisejí i pfiedstavy o kompresi nemocnosti a jejím dopadu na náklady. Z tûchto pfiedstav potom vycházejí optimistické scénáfie „zlep‰eného zdraví“, které se uplatÀují v projekcích EU ageing. Problém s kompresí morbidity je dvojí. Za prvé sám pojem morbidity – nemocnosti – je závisl˘ na kritériích urãen˘ch pro stanovení diagnózy. Ta se v prÛbûhu rozvoje znalostí medicíny v˘raznû mûní a s roz‰ífiením péãe do oblasti rizik vzniku onemocnûní uÏ prakticky není nikdo, kdo by nûjaké onemocnûní nebo riziko onemocnûní nemûl. Morbidita v dne‰ním pojetí jiÏ není vlastností zdravotního stavu jedince, ale vlastností úrovnû poznání medicíny. Z praktického hlediska ve vztahu k nákladÛm má navíc v˘znam pouze nemoc, která je léãena – tzv. léãená prevalence onemocnûní. Ke sniÏování této léãené nemocnosti sice dochází u nûkter˘ch stavÛ – infekãní onemocnûní, zápal plic, bronchitida –, tento pokles je ale doprovázen v˘razn˘m nárÛstem onemocnûní du‰evních, pohybového aparátu, nemocí zaÏívací soustavy, diabetu, hypertenze, onemocnûní ledvin, koÏních a nádorov˘ch onemocnûní ãi kardiovaskulárních chorob. Pfiitom období nárÛstu této léãené prevalence je spojeno se „zlep‰ujícím se zdravím“ vyjádfien˘m v nárÛstu oãekávané délky Ïivota.


Stávající zji‰tûní, Ïe lidé nemocní – a tedy spotfiebovávající na jeden rok svého Ïivota více nákladÛ neÏ lidé zdraví – ve spojení se skuteãností, Ïe zdraví Ïijí více let s niÏ‰ími náklady, vede ãasto k závûrÛm, Ïe úroveÀ zdraví náklady ovlivní jen málo (Goldman, 2005). Tyto argumenty se obvykle pouÏívají ke zmírnûní pfiípadného dopadu zhor‰eného zdraví na budoucí náklady, ale nebrání pfiitom pomûrnû ‰iroce uplatÀovat koncepty sníÏení nákladÛ v pfiípadû zv˘‰eného zdraví. Problém je v‰ak závaÏnûj‰í. Pfiedev‰ím u kardiovaskulárních onemocnûní, jeÏ jsou stále nejdÛleÏitûj‰í pfiíãinou úmrtí, vãetnû tzv. pfiedãasn˘ch, se ukazuje, Ïe úãinná léãba má v˘razn˘ vliv na prodlouÏení délky lidského Ïivota. T˘ká se to zejména star‰ích vûkov˘ch skupin a seniorské populace, kde tyto pfiíãiny úmrtí dominují. Stále tím ãastûji se ukazuje, Ïe léãení a uplatÀování moderní léãby má své opodstatnûní i u osob ve velmi pokroãilém vûku. Ve zprávû WHO World Health Report 2002 – reducing risks, promoting healthy life (WHO, 2002) se uvádí, Ïe v celosvûtovém mûfiítku se na kardiovaskulárních onemocnûních podílí z 50 % krevní tlak, z 30 % cholesterol a po 20 % nedostatek pohybu, koufiení a nedostateãné zastoupení ovoce a zeleniny ve stravû (souãet je vy‰‰í neÏ 100 % -% nûkteré faktory se vzájemnû pfiekr˘vají, u jedincÛ se vyskytují izolovanû i v kombinaci). Co je v‰ak dÛleÏité, je to, Ïe dÛsledné léãení (léky na sniÏování tlaku, cholesterolu a krevní sráÏlivosti – tato farmakologická kombinace sama mÛÏe sníÏit úmrtí a postiÏení v dÛsledku kardiovaskulárních onemocnûní o více neÏ 50 %) doplnûné o úpravy Ïivotního stylu mÛÏe vést v relativnû krátké dobû – pfiibliÏnû 5 let – k prodlouÏení oãekávané délky Ïivota o 5 aÏ 10 rokÛ (5 let se t˘ká vyspûl˘ch zemí, kde je jiÏ oãekávaná délka Ïivota vysoká, 10 let platí se pfiedpokládá u rozvojov˘ch zemí). Oddálení úmrtí o 5 let vázané na pokles úmrtnosti na kardiovaskulární choroby se musí t˘kat tûch vûkov˘ch skupin, kde k úmrtí dochází – tedy seniorsk˘ch kategorií. V tûchto vûkov˘ch kategoriích se v‰ak s rostoucím vûkem objevuje celá fiada jin˘ch onemocnûní – i tûch, na která se neumírá. V dÛsledku toho se pfii del‰ím pfieÏívání (vlastní náklady na sníÏení kardiovaskulárních úmrtí zamûfiené na farmakoterapeutickou primární a sekundární prevenci nemusí b˘t velké) odkr˘vá prostor pro manifestaci chorob a jejich léãení – tedy zvy‰ování nákladÛ. Tato situace je dobfie ilustrována ve studii, která se zab˘vá vlivem prevence obezity a koufiení na náklady na zdravotní péãi (van Baal et al., 2008). V této studii je na základû simulaãního modelu (National Institute for Public Health and the Environment Chronic Disease Modelmodel) ilustrováno, Ïe nejmen‰í celoÏivotní náklady mají kufiáci (v dÛsledku pfiedãasného úmrtí) a nejvût‰í zdravû Ïijící osoby (o cca 28 % vy‰‰í neÏ kufiáci od vûku 20 let do úmrtí). Rozdíly v nákladech jsou vázány pfiedev‰ím na onemocnûní, která nejsou zpÛsobována koufiením nebo obezitou. U prodlouÏení Ïivota o 5 let se tedy budou sãítat náklady spojené s prodlouÏením Ïivota s náklady na onemocnûní, která se v dÛsledku oddálení úmrtí budou manifestovat. Skuteãné zmûny v prevalenci, k nimÏ dochází v dÛsledku sniÏování úmrtnosti, jsou ilustrovány napfiíklad ve studii (Carstensen, 2008) z Dánska, ve které se uvádí, Ïe rychlost poklesu úmrtnosti je u diabetikÛ dvojnásobná ve srovnání s nediabetickou populací. Pfii stabilizaci poãtu nov˘ch pfiípadÛ (incidence) po roce 2004 dochází k nárÛstu prevalence diabetikÛ.

â e s k é

Pasivní a mechanické pfiesouvání nákladÛ spojen˘ch se smrtí podle demografick˘ch projekcí sice vede k optimistick˘m a líbiv˘m závûrÛm, ale s realitou zdravotní péãe má máloco spoleãného.



81

Graf 20 Zdravotní v˘daje na obyvatele – USA, District of Columbia a Utah (v USD)

ã e s k é h o z d r a v o t n i c t v í

v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í

2000

â e s k é

200 180

5000

4000

82

USA % USA - District of Columbia (pravá osa) % USA - Utah (pravá osa)

6000




160 140 120 100

3000

80 60 40

1000

20 0

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

0

Zdroj: Office of the Actuary, USA, CMS, September, 2007

Obrovské a setrvalé (v˘daje v roce 1991 byly v DC ve srovnání s Utahem 2,46krát vy‰‰í, v roce 2004 2,09krát vy‰‰í) rozdíly mezi v˘daji na obyvatele v DC a ve státû Utah spoãívají pfiedev‰ím v pfiístupu k péãi. Pokud se pfiístup k péãi v Utahu zv˘‰í, dojde ke zv˘‰ení léãené prevalence a ke zv˘‰ení v˘dajÛ. Naopak, pokud by se nedostávalo prostfiedkÛ, dojde ke sníÏení pfiístupu (pokud to obyvatelé dovolí nebo pokud se to provede nepozorovanû) k péãi v DC, a tím ke sníÏení v˘dajÛ. Alternativou je to, Ïe se v Utahu sníÏí je‰tû více a v DC budou stejné nebo vy‰‰í. Pokud by celé USA mûly v roce 2004 v˘daje na obyvatele stejné jako ve státû Utah, pak budou v˘daje v USA témûfi identické jako ve ·v˘carsku (OECD, 2008) (vyjádfieno v US$ purchasing power parity). Velké regionální rozdíly zfiejmû souvisejí z velké ãásti s nabídkou péãe – DC je v˘hradnû mûstská aglomerace (obdoba Prahy v âR), kde je velká koncentrace poskytovatelÛ a znalostí, snadn˘ pfiístup k péãi a moÏná i vy‰‰í zdravotní gramotnost a schopnost prosadit se ve zdravotnickém systému. K vefiejn˘m prostfiedkÛm urãen˘m k individuální spotfiebû domácností je proto nezbytné pfiistupovat v kontextu s celkovou ekonomikou domácností. Problémy vázané na pfiíspûvky na péãi jsou toho zfiejm˘m dÛkazem: t˘kají se jak preference uÏití prostfiedkÛ pfii rozhodování o nákupu sociálních sluÏeb oproti vyprodukování sluÏby v rámci domácností, tak i „nedostatku kupní síly“ pro poskytovatele sociálních sluÏeb. Podobn˘ jev se pravdûpodobnû uplatÀuje i u nedostatku míst v domovech dÛchodcÛ (Bílá, 2008) – v souãasné dobû je v âR v domovech pro seniory celkovû 41 618 lÛÏek, neuspokojen˘ch ÏadatelÛ je 48 131. Není tedy divu, Ïe na místa vznikly pofiadníky. Za jak dlouho se zájemci doãkají prvního místa ve „frontû“, záleÏí na konkrétním domovû. V oblasti zdravotní péãe o chronicky nemocné bude v dohledné dobû mnohem ‰ir‰í nabídka zafiízení, která umoÏní, aby péãe byla provádûna doma a pfiitom v souãinnosti se zdravotnick˘mi zafiízeními (Novinky, 2008). To povede k roz‰ífiení oblasti pro rozhodování mezi zaji‰tûním sluÏeb v ekonomice domácností nebo v trÏní ekonomice do dnes tradiãní oblasti péãe zaji‰Èované ve zdravotnick˘ch zafiízeních. âas, kter˘ je vstupem pro ekonomiku domácností nebo pro nabídku práce pro trÏní ekonomiku, je v modelu charakterizován potenciálem ekonomické aktivity. Rozdûlení tohoto potenciálu mezi trÏní ekonomiku a mezi ekonomiku domácností bude záviset na v˘nosu, kterého bude moÏné v tûchto sektorech dosáhnout. Ve zprávû TN (2008) z 16. 9. 2008 se uvádí: „Více neÏ polovina âechÛ by ráda pracovala i v penzi. Nyní si pfiivydûlává v âesku pfies dvacet procent dÛchodcÛ. DÛvodem jejich pracovitosti není pouze touha po uplatnûní, ale také nízké pfiíjmy.“ Objem péãe, kter˘ bude moÏné vûnovat neformální péãi, a tak „‰etfiit“ vefiejné v˘daje na formální péãi, bude tedy kriticky závisl˘ na ekonomickém potenciálu, kter˘ v jednotliv˘ch populaãních jednotkách závisí na v˘sledcích dosaÏen˘ch péãí o zdraví (vãetnû zdravotní péãe) a na tom, zda dojde k jeho lep‰ímu vyuÏití v sektoru domácností nebo v trÏní ekonomice.

83

â e s k é


v

r o c e

2 0 5 0 :

M o d e l y

f i n a n ã n í


ã e s k é h o


© Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR Praha, leden 2009 ISBN – 978-80-85047-38-7

typografická úprava: studio VIDI, s.r.o. tisk: Midva

Projekt Kulat˘ stÛl k budoucnosti financování zdravotnictví v âR Palackého nám. 4, 128 01 Praha 2


h t t p : / / w w w. k u l a t y s t u l . c z , i n f o @ k u l a t y s t u l . c z tel.: +420 224 972 853, fax: +420 224 972 647


Modely finanãní udrÏitelnosti zdravotnictví v âR

Praha, leden 2009

âeské zdravotnictví v roce 2050 Modely finanãní udrïitelnosti zdravotnictví v âr

Recommend Documents